一、报告背景

本报告由中央广播电视总台联合工信部、中国电子信息产业发展研究院等权威机构于 2026 年1 发布，立足国家 AI 战略，预判 2026 年 AI 发展整体走向：AI 正从实验室技术突破转向全社会深度融合，从颠覆性技术变为社会化基础设施，成为决定国家竞争力的核心战略变量，发展主线是人与 AI 协同共生。

二、十大发展趋势

趋势 1：AI 治理全球化，普惠共享成全球核心议程

1.治理格局分化：发达国家侧重输出自身标准、主导供应链；新兴国家诉求公平包容、自主发展权。

2.三大核心阻碍：信任赤字、算力/人才能力鸿沟、各国规则碎片化。

3.落地路径：多边对话、民生 AI 合作项目、全球 AI 发展基金、轻量化普惠 AI 技术；典型案例为中国 AI 医疗设备落地 “一带一路” 国家，缩小医疗智能鸿沟。

趋势 2：智能算力规模化，算力成为核心工业资产

1.算力分层：战略算力服务 AGI 前沿探索，产业算力面向全行业普及，算力网络像电力一样全域供给。

2.发展瓶颈：硬件供应链安全、算力能耗过高、多芯片软件生态割裂。

3.突破方向：自研 DSA 专用芯片、异构算力统一调度、绿色液冷算力中心；国产昇腾、摩尔线程芯片实现大模型全流程训练，破解供应链风险。

趋势 3：AI 智能体应用主流化，成为各行各业生产力单元

1.场景双爆发：消费端轻量智能体嵌入 APP；产业端智能体落地金融、制造、传媒、生物医药。

2.落地三大瓶颈：行业知识场景对齐难、AI 自主决策责任黑箱、企业人机协同组织变革。

3.落地案例：工业机器人作为 “工友” 完成汽车零部件自主装配，实现无人工干预柔性生产。

趋势 4：多模态实用化，AI 从工具升级为通用智能伙伴

1.技术变革：分立的语音、视觉、语言技术融合为统一多模态大模型，构建世界模型实现因果推理，具备 “在线思考” 动态适配能力。

2.现存挑战：AI 常识认知不足、综合智能评估标准缺失、深度伪造安全风险。

3.落地案例：科大讯飞 40g 轻量 AI 眼镜，融合唇动 + 语音多模态实现高准确率实时跨国同传。

趋势 5：原生 AI 终端普及，智能从云端向端侧迁移

1.硬件革新：从传统设备后期适配 AI，变为芯片、系统原生搭载大模型，融合 AR、传感实现沉浸式交互。

2.两大应用赛道：沉浸式文娱、个人健康 / 生产力硬件；痛点为生态不互通、续航不足、用户隐私隐患。

3.落地案例：中兴努比亚 M153（与豆包深度系统集成）AI 原生手机、情感陪伴 AI 宠物 iMoochi。

趋势 6：AI 具身智能化，物理 AI 与机器人深度融合

1.核心变革：机器人从预设程序自动化设备，进化为可感知、思考、自主改造物理世界的 “物理智能体”，形成 “感知 - 思考 - 行动” 闭环。

2.发展阻碍：虚拟仿真与现实场景存在差距、硬件成本高、自主机器人安全伦理规则缺失。

3.落地案例：腾讯 Tairos 具身大模型赋能宇树机器人，在敦煌莫高窟担任 AI 导览讲解员。

趋势 7：AI for Science 深度落地，重塑基础科学研究范式

1.角色跃迁：AI 不再只是数据计算器，可自主提出科学假设、设计实验、挖掘未知科学规律，覆盖物理、材料、生物、气象等学科。

2.核心难题：AI 科研结论可解释性弱、高质量科研数据存在行业壁垒。

3.落地案例：科研智能体 “大圣” 完成药物、新材料研发全流程自主科研，大幅提升实验成功率。

趋势 8：类脑智能交叉融合，开辟超越冯・诺依曼的新计算路径

1.跨学科创新：融合神经科学、新材料、光学计算，研发存算一体神经形态芯片、脉冲神经网络（SNN），解决传统 AI 高能耗短板。

2.发展瓶颈：人脑认知机制理论不完善、软硬件生态不兼容、缺乏统一性能评估标准。

3.突破成果：中科院 CATS Net 类脑网络，实现 AI 自主提炼、交流抽象概念，逼近人类认知模式。

趋势 9：能源问题显性化，绿色 AI 成为硬性发展约束

1.核心矛盾：大模型训练、海量端侧推理带来巨大能耗，能耗指标与算力性能并列成为 AI 核心评价标准。

2.优化路径：算法压缩、液冷散热、算力匹配绿电、光储协同一体化算力站点。

3.落地案例：华为新一代零碳 AI 算力中心方案，大幅降低数据中心碳排放与运营成本。

趋势 10：AI 安全对抗白热化，安全治理是发展底线

1.风险全面升级：模型对抗攻击、深度伪造、智能体劫持、供应链漏洞等风险从理论变为现实危机。

2.建设思路：安全左移（开发阶段嵌入防护）、全生命周期安全管控、法规伦理嵌入模型对齐。

3.落地案例：国内 AI 安全评估平台覆盖工业、医疗、金融、具身智能等全领域，搭建 AI 安全 “防火墙”。

三、报告结论

1.产业阶段：2026 年 AI 进入技术与社会全面融合的转折期，技术竞争延伸至产业、治理、能源、安全全维度。

2.发展平衡观：AI 发展需兼顾效率与公平、创新与责任、技术迭代与人文温度。

3.长期格局：未来竞争核心是构建技术自主、治理完善、普惠包容、安全可控的完整 AI 发展体系。