當算法模型的迭代速度超越行業(yè)想象邊界，當AI從屏幕后的工具躍變?yōu)闈B透現(xiàn)實的“參與者”，2026年將成為人工智能發(fā)展的關鍵分水嶺。

不再是“AI+”的修修補補，而是AI原生重構系統(tǒng)底層邏輯；不再局限于數(shù)字世界的生成與理解，而是物理AI打通虛擬與現(xiàn)實的行動閉環(huán)；不再是單一模態(tài)的孤軍奮戰(zhàn)，而是多模態(tài)技術融合萬象；更有世界模型讓AI從“數(shù)據(jù)應答”走向“規(guī)律預判”。

這場關乎技術架構、應用形態(tài)與認知高度的變革已然來臨，誰將成為重塑產業(yè)、定義未來的最強風口？

AI原生引發(fā)系統(tǒng)應用底層革命

如果說“AI+”是在現(xiàn)有系統(tǒng)上“打補丁”或“外掛”AI功能，那么AI原生則意味著以AI為系統(tǒng)設計的底層邏輯與能力中樞，這套系統(tǒng)為AI而生、因AI而長，驅動從技術架構、業(yè)務流程、組織角色到價值創(chuàng)造方式的全方位重塑。

這種變革并非簡單的功能疊加，而是以生成式AI為核心重構開發(fā)范式，讓智能成為應用的原生屬性而非附加能力。從“AI+”走向“AI原生”，正成為AI未來發(fā)展的關鍵方向。

一個真正的AI原生系統(tǒng)或應用，通常具備以下三個顯著特征：

首先，以自然語言交互為基礎。用戶通過語言交互界面與后端交互，無需或者少量通過圖形界面與后端交互，最終呈現(xiàn)GUI（圖形用戶界面）和LUI（語言用戶界面）混合的交互形式，以實現(xiàn)用戶從有限的輸入躍遷到無限的輸入，既提供高頻、固定的功能，也具備對低頻、定制化需求的理解與處理能力。

其次，具備自主學習和適應能力。在人機交互過程中，能夠集成理解、記憶、適應多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進行自我學習，能根據(jù)上下文、任務環(huán)境、交互對象的變化，對輸出結果進行更準確、更個性化的調整。

第三，具備自主完成任務的能力：有能力基于大語言模型和知識庫執(zhí)行精確任務，實現(xiàn)端到端閉環(huán)，集獲取任務到完成任務全流程于一體。

當前，AI原生開發(fā)平臺已形成明確趨勢，低代碼/無代碼工具讓普通人無需編程即可打造專屬AI工具，催生大量“一人公司”模式；微軟、字節(jié)跳動等巨頭正將AI智能體深度嵌入辦公套件，實現(xiàn)“郵件摘要-日程規(guī)劃-任務執(zhí)行”的端到端閉環(huán)。

AI原生應用的發(fā)展需要各類工具應用的產品化，比如部署和管理大模型的Hub平臺、產品化的大模型自動化微調工具、高精確度低成本的知識圖譜生成管理工具、Agent高效編程的集成開發(fā)環(huán)境等等。大規(guī)模普及AI原生應用以解決各種問題的前提是具備完善的工具和框架體系，而非任一場景下都需要全流程自研。所謂“磨刀不誤砍柴工”，產品化工具和框架的積累將是AI原生應用快速普及的關鍵成功因素。

落地價值在辦公場景尤為突出，AI原生郵件工具可自動識別會議邀約并同步至日程，智能生成參會預案；設計類應用能根據(jù)用戶草圖實時生成多版方案并匹配市場數(shù)據(jù)。這種“需求直達結果”的模式，將知識工作者的重復勞動時間減少40%以上。

AI原生是2026年To C端最確定的增量市場，其核心競爭力不在于技術本身，而在于對用戶習慣的重構——當AI從“需要召喚”變?yōu)椤爸鲃臃铡?，新的生態(tài)壁壘便已形成。

AI原生應用的技術架構、工具產品以及方法論會在1~2年內不斷演進，積累量變因素，最終達到成熟、可大規(guī)模復用的程度，之后AI原生應用將全面爆發(fā)。而在短期內，“AI原生應用”與“傳統(tǒng)應用+AI”仍將共存。

物理AI向現(xiàn)實世界全面滲透

2026年的AI不再局限于屏幕，而是以物理實體的形態(tài)滲透到城市、工廠、醫(yī)院、家庭等場景，這便是物理AI的核心——通過嵌入式智能連接數(shù)字世界與物理環(huán)境，實現(xiàn)從“感知”到“行動”的跨越。

AI的發(fā)展經歷了三個清晰的階段：

最初是感知AI（Perceptual AI），能夠理解圖像、文字和聲音，這個階段的代表是計算機視覺和語音識別技術。

之后是生成式AI（Generative AI），能夠創(chuàng)造文本、圖像和聲音，以ChatGPT、DALL-E等為代表。

現(xiàn)在我們正進入物理AI（Physical AI）時代，AI不僅能夠理解世界，還能夠像人一樣進行推理、計劃和行動。

物理AI的技術基礎建立在三個關鍵組件之上：世界模型、物理仿真引擎和具身智能控制器。

世界模型是物理AI的認知核心，它不同于傳統(tǒng)的語言模型或圖像模型，需要構建對三維空間的完整理解，包括物體的幾何形狀、材質屬性、運動狀態(tài)和相互關系。這通常通過神經輻射場（NeRF）、3D高斯濺射（3D Gaussian Splatting）或體素網格（Voxel Grid）等方法來實現(xiàn)空間表征，模型需要學習物理定律的隱式表示，比如重力加速度、摩擦系數(shù)、彈性模量等參數(shù)，并能夠根據(jù)當前狀態(tài)預測未來的物理演化。

物理仿真引擎則負責實時計算物理交互，這不是簡單的預設規(guī)則，而是基于偏微分方程求解器的動態(tài)計算系統(tǒng)，需要處理剛體動力學、流體力學、軟體變形等復雜物理現(xiàn)象，系統(tǒng)需要在毫秒級時間內完成復雜的物理計算，同時保證足夠的精度來支持準確的決策。

具身智能控制器是連接虛擬推理和物理執(zhí)行的橋梁，它接收來自世界模型的預測結果和物理仿真的計算輸出，生成具體的控制指令。技術上，通?；谀Ｐ皖A測控制（MPC）或深度強化學習（DRL）算法，控制器需要處理高維的狀態(tài)空間和動作空間，同時考慮執(zhí)行器的物理限制、延遲和噪聲。

物理AI之所以成為主流趨勢，主要有兩方面原因。

一方面，物理交互需求驅動物理AI發(fā)展。隨著機器人、無人系統(tǒng)等智能設備在制造、醫(yī)療、物流等行業(yè)的快速普及，用戶對其智能化水平提出了更高要求。不僅包括視覺識別與語義理解，更需要在真實環(huán)境中具備穩(wěn)定、泛化、可遷移的感知、理解與執(zhí)行能力，以應對非結構化、多變、復雜的現(xiàn)實物理場景。

另一方面，AI技術演進也會加速賦能物理實體。從視覺感知模型到決策控制算法，從大規(guī)模預訓練模型到強化學習框架，AI正在為機器人、自動駕駛等系統(tǒng)注入更強的自主學習與任務執(zhí)行能力。

特別是在機器人領域，技術進步正在催生新的應用場景。IDC預測，到2026年，AI模型、視覺系統(tǒng)及邊緣計算將取得突破性進步，機器人可實現(xiàn)的應用場景數(shù)量將增加3倍，并在制造、物流、醫(yī)療、服務等多個領域廣泛部署，推動實體系統(tǒng)全面智能化。

多模態(tài)將成為AI基礎能力

隨著AI技術的飛速發(fā)展，單一模態(tài)的AI模型已難以滿足現(xiàn)實世界的復雜需求。2025年，多模態(tài)大模型（Multimodal Large Models，MLLMs）以強大的跨模態(tài)理解和推理能力，成為推動產業(yè)智能化升級和社會數(shù)字化轉型的中堅力量。

多模態(tài)大模型不僅能同時處理文本、圖像、音頻、視頻、3D模型等多種數(shù)據(jù)類型，還能實現(xiàn)信息的深度融合與推理，極大拓展了Al的應用邊界。

多模態(tài)大模型的能力體系主要圍繞“跨模態(tài)理解”與“跨模態(tài)生成”兩大核心構建。

在跨模態(tài)理解方面，其核心能力體現(xiàn)在三個層面：

第一，出色的語義匹配能力，可判斷文本與圖片、音頻與文字記錄等不同模態(tài)信息是否語義一致，在內容檢索和信息校驗中作用重大。

第二，文檔智能場景下的結構化解析能力，不僅能識別字符，更能在復雜場景中準確解析表格、版面、圖文混排等內容，理解文檔的深層結構與語義。

第三，多模態(tài)內容的深層解讀能力，例如分析帶文字說明的圖表、關聯(lián)視頻動作與同期聲、解讀圖文社交媒體內容的情感傾向等。

跨模態(tài)生成則更為引人注目，基于一種模態(tài)生成另一種模態(tài)內容已成為現(xiàn)實。除常見的圖像轉文本外，還包括文本生成圖像、音頻轉文本、文本生成音頻、視頻生成文字梗概等，極大拓展了內容創(chuàng)作的邊界。

此外，多模態(tài)大模型還展現(xiàn)出多模態(tài)思維鏈和多模態(tài)上下文學習等高級認知能力。這意味著模型能夠模仿人類的推理過程，通過逐步解析多模態(tài)信息解決問題，為構建更接近人類認知方式的AI系統(tǒng)奠定了基礎。

當前的語言大模型、拼接式的多模態(tài)大模型對人類思維過程的模擬存在天然的局限性。從訓練之初就打通多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)端到端輸入和輸出的原生多模態(tài)技術路線給出了多模態(tài)發(fā)展的新可能。

基于此，訓練階段即對齊視覺、音頻、3D等模態(tài)的數(shù)據(jù)實現(xiàn)多模態(tài)統(tǒng)一，構建原生多模態(tài)大模型，成為多模態(tài)大模型進化的重要方向。

所謂“原生”，是指模型在底層設計上就將圖像、語音、文本乃至視頻等多種模態(tài)嵌入同一個共享的向量表示空間，從而使不同模態(tài)間能夠自然對齊、無縫切換，無須經過文本中轉，以實現(xiàn)更高效、更一致的理解與生成。

2026年，多模態(tài)大模型將以前所未有的速度重塑各行各業(yè)。其技術突破體現(xiàn)在跨模態(tài)理解、數(shù)據(jù)融合、推理優(yōu)化、訓練資源管理、數(shù)據(jù)安全與倫理合規(guī)等多維度。盡管在空間推理、數(shù)據(jù)對齊、模型泛化等方面仍有挑戰(zhàn)，但通過自動化標注、模型壓縮、中間件調度等創(chuàng)新手段，這些問題正逐步被攻克。

目前，多模態(tài)大模型已在文物保護、安防、智能駕駛、內容創(chuàng)作、工業(yè)質檢、政務服務等領域展現(xiàn)出巨大價值，從實驗探索階段邁向以實際應用為導向。比如，Sora 2在視頻與音頻生成上實現(xiàn)物理逼真、鏡頭控制、音效同步等突破；Nano Banana Pro在圖像生成與編輯方面向前走了一大步，支持多圖融合、4K輸出、邏輯一致性與多語言文本渲染。

新的一年，隨著技術創(chuàng)新和行業(yè)應用的深化，多模態(tài)大模型將成為數(shù)字經濟時代的核心引擎，推動社會邁向更加智能、高效和可持續(xù)的未來。

世界模型引爆AI新一輪增長

從OpenAI的Sora（文本→視頻世界模擬）到DeepMind的Genie（可交互世界生成），從Meta的V-JEPA 2（視覺自監(jiān)督世界模型）到特斯拉在自動駕駛系統(tǒng)中隱含的世界意識探索，這些案例都表明世界模型正成為AI邁入現(xiàn)實世界的關鍵支點。

世界模型讓AI從“數(shù)據(jù)驅動”轉向“規(guī)律驅動”，通過構建虛擬世界模型模擬物理規(guī)則，實現(xiàn)前瞻性決策，這將是2026年最具顛覆性也最具挑戰(zhàn)性的領域。

世界模型并沒有一個標準的定義，這一概念源于認知科學和機器人學，它強調AI系統(tǒng)需要具備對物理世界的直觀理解，而不僅僅是處理離散的符號或數(shù)據(jù)。

世界模型的價值在于“泛化能力”——能夠將已知場景的認知遷移到未知場景，例如在未見過的鄉(xiāng)村道路上，基于對物理規(guī)律的理解，依然能安全行駛。

特斯拉與谷歌等企業(yè)正積極研發(fā)世界模型，通過輸入圖像序列與提示詞，生成符合物理規(guī)律的虛擬場景，用于模型訓練與仿真測試，形成“數(shù)據(jù)-模型-仿真”的無限閉環(huán)。

行業(yè)普遍認為，世界模型是一種能夠對現(xiàn)實世界環(huán)境進行仿真，并基于文本、圖像、視頻和運動等輸入數(shù)據(jù)來生成視頻、預測未來狀態(tài)的生成式Al模型。它整合了多種語義信息，如視覺、聽覺、語言等，通過機器學習、深度學習和其他數(shù)學模型來理解和預測現(xiàn)實世界中的現(xiàn)象、行為和因果關系。

簡單來說，世界模型就像是A1系統(tǒng)對現(xiàn)實世界的“內在理解”和“心理模擬”。它不僅能夠處理輸入的數(shù)據(jù)，還能估計未直接感知的狀態(tài)，并預測未來狀態(tài)的變化。

這個模型的核心目標是讓AI系統(tǒng)能夠像人類一樣，在內部構建一個對外部物理環(huán)境的模擬和理解。通過這種方式，AI可以在“腦海”中模擬和預測不同行為可能導致的后果，從而進行有效的規(guī)劃和決策。

例如，一個具備世界模型的自動駕駛系統(tǒng)，可以在遇到濕滑路面時，預判到如果車速過快可能會導致剎車距離延長，從而提前減速，避免危險。這種能力源于AI內部對物理規(guī)律（如摩擦力、慣性）的模擬，而不是簡單地記憶“濕滑路面要減速”這條規(guī)則。

世界模型具有三大核心特點：

其一，內在表征與預測。世界模型可以將高維的原始觀測數(shù)據(jù)（如圖像、聲音、文本等）編碼為低維的潛在狀態(tài)，形成對世界的簡潔而有效的表征。在此基礎上，它能夠預測在給定當前狀態(tài)和動作的情況下，下一個時刻的狀態(tài)分布，從而實現(xiàn)對未來事件的前瞻性預測。

其二，物理認知與因果關系。世界模型具備基本的物理認知能力，能夠理解和模擬物理世界的規(guī)律，如重力、摩擦力、運動軌跡等。這使得它在處理與物理世界相關的問題時，能夠提供更準確、更符合現(xiàn)實的預測和決策支持。

其三，反事實推理能力。世界模型不僅能夠基于已有的數(shù)據(jù)進行預測，還能夠進行假設性思考，即反事實推理。例如，它可以回答“如果環(huán)境條件改變，結果會怎樣”這類問題，從而為復雜問題的解決提供更多的可能性和思路。

技術層面，世界模型關鍵技術包括因果推理、場景重建時空一致性、多模數(shù)據(jù)物理規(guī)則描述、執(zhí)行與實時反饋。全球主流模型如谷歌Genie3、英偉達COSMOS等，國內華為盤古、蔚來NWM等模型在不同應用場景展現(xiàn)優(yōu)勢。

應用領域，在自動駕駛中，世界模型可生成高動態(tài)、高不確定性場景，解決長尾問題，通過構建閉環(huán)反饋機制賦能自動駕駛系統(tǒng)，降低成本、提升效率，未來將向多模態(tài)融合、通用化等方向發(fā)展。比如蘑菇車聯(lián)MogoMind通過將物理世界實時動態(tài)數(shù)據(jù)納入訓練體系，突破了傳統(tǒng)大模型僅依賴互聯(lián)網靜態(tài)數(shù)據(jù)的局限，實現(xiàn)從全局感知、深度認知到實時推理決策的閉環(huán)，可以為多類型智能體提供實時數(shù)字孿生與深度理解服務。

在具身智能中，世界模型提供大規(guī)模高質量合成數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)缺口問題，還重塑開發(fā)范式，未來將構建“物理+心智”雙軌建模架構，提升人機交互與多智能體協(xié)作能力。

在數(shù)智化浪潮中，企業(yè)的生存法則已從“全面應用AI”轉變?yōu)椤吧疃热诤螦I”。2026年的人工智能，早已超越工具屬性，開始真正扎進產業(yè)與生活的實際場景里，成為驅動社會進化的核心動力。

正如熊彼特所言的“創(chuàng)造性破壞”，AI正在改寫行業(yè)競爭的底層邏輯——未來的勝負，不再取決于單一技術的領先，而在于“數(shù)據(jù)密度×算法精度×場景厚度”的協(xié)同爆發(fā)力。

這場跨越數(shù)字與物理、連接數(shù)據(jù)與規(guī)律的革命，終將讓智能融入社會與生活的肌理。AI改變世界的旅程，才剛剛開始，下一步將走向何方，只待時間給出答案。