2026年，仲远先生把他对人工智能的洞察转化成了报告发布。北京智源人工智能研究院跟仲远院长一起搞了这次的年度趋势报告。如今全球的人工智能技术变化得飞快，咱们看到人工智能不再只是弄弄参数，而是要去懂物理世界怎么转。这次报告告诉咱们，大家不再盯着大模型拼参数，而是把心思放在了怎么理解物理世界。这其实就是给人工智能找到了一条新路子，让它从只是“感知”，变得能“认知”，能“规划”，然后就慢慢融入咱们的实体经济和复杂社会系统里头去了。 技术发展确实给咱们带来不少挑战，因为以前主要是在虚拟世界里打滚，现在得跳出来进实体世界。要知道以前人工智能老是在搞文本、图像这些虚头巴脑的事儿，对物理世界的动态变化没啥系统性的建模能力。不过现在应用场景越来越广了，像自动驾驶、工业制造、机器人协作这些领域都用上了。如果不把物理世界的状态变化搞清楚，深度落地就是个难事儿。另外智能系统也不能总是单干了，大家得互相配合一起干活，这就给多智能体之间的通信、协作还有决策提了更高的要求。 智源研究院院长王仲远在报告里提到，现在技术竞争最火的地方是对世界运行机制的建模能力，大家不再光看模型参数多大了。像状态预测这种新玩法就是最好的例子，推动着人工智能从预测文本转向预测物理世界的变化。这主要是因为三方面的原因：一是实体任务复杂了，非得懂物理规律不可；二是硬件算力跟多模态数据越来越多了；三是产业界想要那些能落地、能闭环的系统。 新技术趋势把产业链都给重构了。技术上世界模型成了实现通用人工智能的关键路数，把感知、推理和规划这些能力都融合在一起了。应用上具身智能慢慢从实验室出来了，开始去搞工业检测、仓储物流这些真刀真枪的活计。多智能体系统通过标准化协议跨平台协作，成了科研和工业流程的基础设施。另外在科学研究里人工智能也不再是帮工了，它能自己去探索新材料新药物呢。 面对这些变化，咱们得做点什么才行。首先要在世界模型这些前沿方向加强基础研究；其次要把通信协议和数据安全标准定好；还要鼓励企业跟科研机构在具体领域里多合作；最后要重视合成数据和安全治理这些环节。展望2026年吧，人工智能会更深入实体经济里头去，像工业制造、医疗研发这些地方会有不少有商业价值的方案出来。 消费端的应用会变得更一体化、场景化一些；企业端则更看重数据治理和行业适配。随着技术越来越成熟，那些能闭环进化的企业竞争力会更强；而安全可靠又能解释清楚的系统会变成普遍需求。 说到底这场以物理认知为核心的变化不光是技术路线的选择问题了，它关系到咱们未来智能社会的基础设施能不能打好底子。只有坚持创新驱动、应用牵引还有安全可控才行啊。