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2026年人工智能（AI）十大趋势

2026-01-19

中国电源产业网

导语：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、中关村科学城管理委员会、武汉东湖新技术开发区管理委员会、中
国科学技术大学、华中科技大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院、合肥人工智能与大数据研究院、科普中国等机构研究发布2026年人工智能十大趋势。

中央广播电视总台发布

1. AI 治理全球化

人工智能普惠共享成为全球发展核心议题，中国倡议成立世界人工智能合作组织，推动发展战略、治理规则等国际合作，并发布《人工智能安全治理框架》2.0 版，实现治理系统化与标准化；同时，全球监管呈现分化，美国以 “创新优先” 为导向，通过《赢得 AI 竞赛：美国 AI 行动计划》放松监管、加速基建，欧盟对《人工智能法案》采取差异化执行（侧重数据密集型企业），亚洲多国（如韩、日）则推行 “轻触式” 立法，整体形成 “协同与差异并存” 的治理格局。

2. 智能算力规模化

2026 年全球智能算力规模将达 2022 年的 8-10 倍，推理算力占比首次超 60%；技术层面，国产 AI 芯片在特定场景实现规模化应用，专用集成电路（ASIC）、存算一体架构加速突围，万卡级集群成为大模型训练主流，AMD Helios 机架平台（单机架 2.9 Exaflops 性能）、英伟达 Rubin 平台（推理成本降为十分之一）等产品推动算力密度提升；资源调度上，“东数西算” 工程深化全国算力协同，智能算力占比有望突破 35%，大幅提升算力普惠性。

3. 应用主流化（AI 智能体全面落地）

AI 智能体技术栈与交互协议成熟，2026 年 IDC 预测 50% 的中国 500 强数据团队将用智能体实现数据准备与分析，其在研发、客服、办公自动化等核心业务环节逐步形成 “完整业务闭环” 能力；政策层面，《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》提出 2027 年推出 1000 个高水平工业智能体，《国务院关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》明确 2030 年智能体应用普及率超 90%，标志 AI 从实验室加速转化为现实生产力。

4. 多模态实用化

2025 年 DeepSeek 等国产大模型实现 “高性能、低成本” 突破，降低 AI 应用门槛；2026 年全球算力升级支撑百万级 Token 长上下文处理，可整合文本、图像、音频、3D 点云等多源数据，使人机交互迈向 “所见即所得” 的多模态形态；同时，具备推理与规划能力的 “世界模型” 成为竞争焦点，通过模拟物理规律与行动后果，推动 AI 从 “感知智能”（如识别）向 “决策智能”（如人形机器人行动规划）演进，为自动驾驶、科学实验等场景提供支撑。

5. 原生 AI 终端硬件普及化

2026 年消费电子行业分化加剧，折叠屏、快充等传统技术因同质化陷入红海，而 AI 终端持续增长 ——AI 手机出货量预计达 15 亿部（每部搭载 60 TOPS NPU），AI PC 占比超 40%，端侧推理算力年增长 300%；新一代终端与多模态大模型深度结合，突破 “单纯工具属性”，在个性化教育（如实时学情分析）、健康管理（如动态生理监测）、娱乐体验（如虚实共生互动）等场景实现质的飞跃，分流 30% 云侧推理需求，降低延迟与成本。

6. AI 具身智能化

2025 年中国具身智能市场规模达 52.95 亿元（占全球 27%），机器人实现技术突破（如搭载通用视觉感知系统自主奔跑）并进入巡检、养老医疗等场景；2026 年，具身智能与 “物理 AI” 进一步融合，推动机器人从工厂等结构化环境走向开放场景，在制造、仓储、家庭服务领域推出标志性产品（如 CES 2026 上高通跃龙 IQ10 人形机器人，可精准完成颜色分类任务），同时与智能驾驶、XR 形成协同，实现与现实世界的深度交互。

7. 专业领域细分深化（“AI + 科学” 突破）

AI 大模型与科学计算深度结合，可自主提出假设、设计实验并验证，2026 年在生命科学（如抗体设计、新药分子筛选）、材料科学（如新型功能材料研发）、天体物理（如宇宙观测数据分析）等领域加速 “从 0 到 1” 突破；中国通过强化算法、算力、数据协同，在蛋白质结构预测、量子模拟、材料基因组等前沿领域构建智能科研工具链，推动科研效率从 “线性增长” 转向 “指数跃迁”，单科学计算 AI 项目年算力投入超 50 PF-days。

8. 前沿领域交叉融合化（类脑智能创新）

脑科学作为探索 “智能本质” 的核心领域，驱动生物成像、数据科学等分支发展；类脑技术则受其启发，优化 AI 算法与硬件，2026 年两者深度融合将突破脉冲神经网络、神经形态计算等颠覆性技术 —— 前者可模拟大脑神经元信号传递模式，提升 AI 能效，后者则通过类脑芯片架构降低算力消耗；这些技术进一步赋能自动驾驶（如更精准的环境认知）、智能医疗（如脑疾病诊断与干预），形成 “基础研究 - 技术突破 - 应用落地” 的闭环。

9. 能源问题显性化（绿色 AI 加速推进）

2026 年全球数据中心电力供需缺口达 27.8 吉瓦，单 AI 集群功耗突破 50 MW，能源问题成为算力发展核心约束；行业通过多路径应对：技术上，开发高效模型架构、普及 800G/1.6T 光模块降低能耗，探索小型模块化核反应堆（SMR）新型供能；方案上，中国电建发布 “能碳智算中枢”，一体化管理 “能源流、碳流、数据流”，实现绿色低碳优化；同时，AMD、英伟达等企业推出低功耗算力平台，推动 PUE（能源使用效率）持续优化，助力 AI 产业向 “绿色化” 转型。

10. 安全与对抗白热化

随着数据投毒、对抗性攻击、深度伪造（Deepfake）等风险落地，安全防护成为 AI 模型开发的内生需求；2026 年，《人工智能安全治理框架》2.0 版进一步强化风险分类，新增衍生安全维度，推动 “伦理前置” 与 “全过程防控”，为企业提供分级分类合规路径；同时，企业加速建立 AI 伦理委员会，对医疗 AI（如临床试验验证准确性）、自动驾驶（如明确责任边界）等高风险领域进行全生命周期管控，在鼓励创新的同时筑牢安全防线，确保 AI 产业有序发展。（来源：陈博观察）

编辑：中国电源产业网

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