在人工智能快速迭代、加速向经济社会各领域渗透的背景下，如何在促进创新与守住安全底线之间取得平衡，成为各国共同面对的现实课题。中央广播电视总台联合工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院以及多家科研院所、地方园区等机构，研究发布2026年人工智能十大趋势，传递出产业演进与治理体系同步重塑的明确信号：人工智能正从“技术竞速”进入“能力体系与规则体系并进”的新阶段。 问题：从“能不能用”转向“用得好、用得稳、用得起” 当前人工智能应用已从概念验证走向规模部署，但仍面临多重瓶颈：一是全球范围内规则碎片化、标准不一致，跨境数据、算法透明、责任边界等议题亟待协调；二是算力、数据、人才等关键要素供给与行业需求不匹配，尤其在大模型训练与推理阶段对基础设施提出更高要求；三是应用侧从“通用展示”向“行业落地”转换过程中，场景复杂、流程长、对可靠性与合规性要求高；四是智能终端与机器人等“物理载体”进入产业化关键期，既带来新消费与新产业空间，也带来安全、隐私与质量监管的新挑战。报告提出的多项趋势，正对应这些现实问题。 原因：技术跃迁与产业结构变化共同推动趋势形成 从技术逻辑看，大模型能力进阶带动交互方式与应用范式变化。随着长上下文处理能力提升、文本与图像、音频、视频等多源信息融合加快，多模态交互从“演示能力”走向“可用能力”，人机协作的门槛显著降低。同时，具备推理与规划能力的“世界模型”等方向受到关注，其目标是让系统具备更强的决策与行动能力，推动人工智能从感知层面向决策层面延伸。 从产业逻辑看，算力底座与软硬件协同正在重塑竞争格局。报告指出，国产算力芯片在特定场景规模化应用的条件逐步成熟，专用集成电路、新架构以及软硬件协同生态加速形成；万卡级集群成为大模型训练的重要载体，高速互联与绿色低碳技术同步推进；“东数西算”等工程推动算力资源协同调度，有助于提升算力的可得性与普惠性。供给侧的变化，为应用侧主流化提供了基础。 从治理逻辑看，人工智能的外溢性与全球性决定了“单边治理”难以奏效。报告提出人工智能治理呈现全球化趋势，人工智能普惠共享成为全球发展议程重要议题。围绕发展战略、治理规则与技术标准的合作需求上升，弥合数字鸿沟、推进国际合作，被视为推动人工智能健康发展并应对气候变化、公共卫生、教育公平等全球性挑战的重要路径。 影响：产业竞争从“模型能力”转向“场景闭环与体系能力” 其一，应用将更深进入行业核心流程。报告认为，未来发展范式将更强调解决垂直领域痛点，企业级智能体有望在研发、客服、办公自动化等环节规模化部署，并逐步具备处理完整业务闭环的能力。这意味着竞争不再只是“谁的模型更大”，而是“谁能把模型嵌入流程、把数据打通、把结果可追溯、把责任可界定”。 其二，终端侧将迎来“原生智能”迭代。消费电子硬件参数逐渐逼近物理与成本边界，同质化加剧，行业需要新的增长曲线。报告提出，智能手机、PC及XR等将从“工具适配”转向“原生智能设计”，与多模态大模型深度结合，带动教育、健康管理、娱乐等场景体验升级，虚实融合的消费形态可能加快普及。 其三，机器人与具身智能将带动“物理世界应用”扩容。具身智能将推动机器人从受控执行走向更强的自主感知与交互，在巡检、工厂、服务、养老医疗等真实场景加速落地，并可能形成新的产业链协同与质量安全要求。随着量产推进，如何在可靠性、成本、维护与安全之间平衡，将成为规模化扩张的关键。 对策：以规则协同、算力普惠、场景牵引、底线治理形成合力 一要加强治理与标准的协同对接。围绕安全、隐私、责任、透明等关键议题，推进可落地、可执行的规则与标准体系建设，提升跨区域、跨行业协同效率，为创新提供稳定预期。 二要夯实算力与基础设施底座。推动算力资源高效调度与绿色低碳发展，鼓励软硬件协同创新，提升在关键行业与关键场景的可用性与性价比，让更多中小主体“用得起、用得上”。 三要以行业需求牵引应用走深走实。支持智能体在制造、服务、政务、科研等场景的系统化落地，重视数据治理、流程再造与组织变革，避免“只上线、不融入”“只展示、不闭环”。 四要守住安全与合规底线。对涉及公共安全、医疗健康、金融风控等高风险场景，强化分级分类管理与全链条治理，推动可追溯、可解释、可审计的能力建设，降低技术滥用与系统性风险。 前景：从“单点突破”走向“系统创新”，竞争力取决于生态与治理能力 综合研判，2026年前后人工智能将更显著地走向主流化与产业化：治理层面更强调全球协作与公共产品供给；基础设施层面更强调规模化与绿色化；应用层面更强调行业闭环与价值可衡量；终端与机器人层面更强调原生智能与物理世界交互。可以预期，未来一段时期内，人工智能的竞争将更多体现为“技术—产业—治理”的综合能力竞争，谁能在规则、标准、算力、数据、场景与人才之间形成良性循环，谁就更可能在新一轮产业变革中占据主动。
人工智能作为科技革命的核心驱动力，其发展始终与经济社会需求紧密相连。在全球化协作与自主创新共同推动下，中国人工智能产业正朝着更高效、可持续的方向发展，为全球科技进步贡献智慧。