2026年人工智能趋势报告（中文版）

2026-02拥有70多个专家声明2026年的人工智能——突破与压力测试之间备受讨论的⼈⼯智能泡沫继续膨胀。它是在2026年突然破裂，还是逐渐泄⽓，将在接下来的⼏个⽉内变得清晰这种⽅法通过与中东等战略重要国家的新⼈⼯智能合作得到了加强准并限制中国的影响。在国内，压⼒正在加⼤，以为⼈⼯智能安全设尽管总体⽴场依然以创新为驱动。同时，⼈⼯智能作为国家安全问题加全球人工智能主导权的竞争过去⼀年，⼈⼯智能的发展已变得显著具有地缘政治特征。美国、中求不同的策略，这些策略远远超越了技术层⾯，涉及经美国正在加⼤其在全球技术竞赛中的⼈⼯智能战略望。在西⽅出⼝管制的背景下，北京正在⼤⼒投资于⾃⼰的芯⽚时，中国的⼈⼯智能公司正专注于开源模型，以帮助塑造全球⼈在地缘政治上，东西⽅之间的技术冲突仍然紧张，双⽅可能在2026年继续追求所谓的脱钩。在动可能会引发美国的反制措施。同时，北京越来越多地将⼈⼯智欧洲正在制定⾃⼰的⼈⼯智能路线。通过《⼈⼯智能法案监管框架，使欧洲成为值得信赖的⼈⼯智能的全球标准制定者。同识到欧洲在经济上落后。它在⼤规模⼈⼯智能平台和半导体⾏业中投资和资本⼈⼯智能在2025年也主导了⻛险投资市场：全球⻛险投资资⾦中超过⼀半流⼊了⼈⼯智能交易⼀个OpenAI。因此，某些公司继续维持极⾼的估值，正如OpenAI和Anthropic所⽰。另⼀⽅⾯，怀疑态度正在增⻓。许多投资者认为当前的估值着利率持续升⾼和地缘政治⻛险不断存在，融资可能变得更具际上，欧洲正在推动其基于价值观的、以⻛险为导向的⽅法，但在础设施和具有清晰⾏业重点的应⽤型初创公司。没有明显竞争优势进⼀步落后。企业中⼈⼯智能的低采⽤率、⼈才短缺以及优秀研究的然⽽，⼈⼯智能⾏业仍然是更⼴泛技术领域中少数的亮点之⼀，这如果没有相应的本⼟⼈⼯智能参与者，欧洲可能会被限制在消费者或。作为欧盟的主要经济体，德国深切感受到这⼀压⼒：尽管美国的公司如OpenANvidia以及中国的百度和华为正在提供全球⼈⼯智能平台和硬件，德国（以及更⼴泛这种技术差距加深了经济依赖。德国公司已经在开发和运营⼈⼯智美国云服务提供商。因此，尽管其影响在中期才会显现，对欧洲的关注度依然很⾼。在短期内，德国将继续进⼝研究与⼯业整合，以及更强的⼈才保留。如果成功，⼈⼯智能可以使更⾼效、更灵活。如果失败，该国⾯临进⼀步削弱其竞争地位的⻛险法，欧盟已经产⽣了影响。所谓“布鲁塞尔效应”显⽽易⻅，⼀⼤正在采纳⼈⼯智能法案的元素，甚⾄中国洲必须密切监测其标准在国际上的应⽤情况。对于德国来说，这试欧洲作为规则制定者⽽⾮规则接受者的雄⼼的试⾦⽯。如果能全球范围内，巨额资本持续流⼊⼈⼯智能价值链。美国和中国将⼈⼯智能视为核⼼的管，欧洲就可以在美国和中国之间追求⼀条独⽴的道路。如果不然，它将⾯临作为外增⻓和⼒量驱动⼒，⽽欧洲迄今尚未能够调动相媲美的投资⽔平。在某些情况下，个来⼈⼯智能平台的单纯⽤⼾⽽逐渐失去相关性的别美国公司的投资超过了欧盟在⼈⼯智能上总的公共⽀出.展望：在承诺与责任之间的人工智能。相反，更为根本的问题开始浮出⽔⾯：我们如如何在创新和监管之间找到正确的平衡？我们如何防⽌⼈⼯智能⾰命群体之间现有的不平等？这些问题凸显了⼈⼯智能对我们的经济、社塞巴斯蒂安·海因茨创始⼈兼⾸席执⾏官statworx|法兰克福⼈⼯智能中⼼06‒stworx&AIHubFrankfurt55AITrendsReport20262026‒0272025年回顾92类别4：科学、文化与社会13介绍第1类：公司50第2类：工作、组织与沟通⼈⼯智能驱动的转型：连接的⼯作者、⼈⼯智能代理和新的接⼝75类别3：经济、监管与权力全球竞争中的⼈⼯智能：基础设施、能源和监管作为成功的关键驱动⼒112第5类：技术1352027年专家召集136关于statworx与法兰克福莱茵河谷人工智能中心认识团队：了解此报告的幕后团队及推动我们⼯作的原因一年后，形势变得清晰：这些预测中的一些比预期更快地实AITrendsReport20262026‒02Copilot、Cursor和现代⼈⼯智能编辑器●...AlphaFold3、GNoME和GenCast显著加●●场部分得益于Gemini2.0和3.0。同时，Klarna对客⼾服务⾃动化的回退⽰例突显了●..。●○COO命中率：未能实现准●●..命中率：⾮常⾼版”缩减了AI功能。虽然AI法案设定了雄⼼勃●..完全验证AITrendsReport20262026‒02DuolingoDuolingoMax、NotebookLM和TeachAI展⽰了明显的潜⼒，但⼴泛的突破未能●.OGPT-4o和GeminiUltra建⽴了基于对话●..正式确认-实际上很弱AITrendsReport20262026‒02由GPT-5和Gemini-3等先进系列补充。可●..完全验证开放AI操作员、Claude计算机使⽤等⽅法●●⼈⼯智能已成为各操作系统和应⽤程序的标准WindowsCopilot，Android中的Gemini，以及AppleIntelligence正在塑造交互和⾃动化。NvidiaDi-gits和AIPC进⼀步●..完全验证益：⻛险更低，合规性更强，AI益：⻛险更低，合规性更强，AI●..⿊森林实验室、DeepL和Helsin●.C仍然开放束●●..O确认，但有差异化●AITrendsReport20262026‒02《2026年⼈⼯智能趋势报告》呈现了20个动态的⼈⼯智能趋4.这份综合趋势分析将市场观察与领先组织的洞察相结合，为当前⼈评估提供了扎实的基础。该报告帮助读者识别战类别1趋势1趋势2趋势1实验结果素实验结果趋势3趋势4机器人，准备工作趋势4机器人，准备工作类别2趋势6安静的中介类别2趋势6安静的中介趋势5第二自我趋势8趋势8知识工作的新纪元趋势7单人独角兽类别3趋势10趋势趋势10趋势9能源成为瓶颈计算的地缘政治能源成为瓶颈趋势12趋势12战场上的人工智能趋势11反向监管趋势14真实是昨天趋势14真实是昨天类别4趋势13趋势16趋势16首个AI热门趋势15下一代教育趋势18趋势18第五类趋势17机器的学习世界趋势20趋势20ChatGPT走向平台趋势19在人工智能的混乱中建立秩序趋势1结果胜于实验趋势1结果胜于实验力狂热已经结束。在经历了两年的人工智能炒作和数十亿的投资后，许人工智能的举措必须为收入、生产力或降低成本带来切实的贡献。那⽣成式⼈⼯智能引发了前所未有的狂热。令⼈印象深刻了董事会。“任何与⼈⼯智能相关的”预算被迅速批准。数千亿美元技术和基础设施，受到了雄⼼勃勃的扩张计划的推动。但现实往往⽆步。许多研究记录了⾼流失率和⽆尽的试点项⽬。只有⼀⼩部分先驱““⻢克·扎克伯格，MetaPlatforms⾸席执⾏官AITrendsReport20262026‒02从试点项目到真正的投资回报数据描绘了⼀个清晰的图景。Gartner预测，到2025年底，⾄少30%的所有⽣成A⿇省理⼯学院的⼀项研究对这个问题的评估更为严峻：约权力转移：交付者留下来对盈利能⼒的呼吁根本改变了公司内部的权⼒者中，只有约8%达到了“领跑者”地位，意味着他们属于成功扩⼤多个战略AI投资的精英群体。他们的领先地位正在获得回报：他们的收⼊增⻓显著对3700名⾼管的调查揭⽰了⼀个明显的悖论：虽然54%的公司已经报告了积极，远在⽣成AI浪潮之前，尽管预算增加，只有⼤约五分之⼀的公司在使⽤⽣产性机器学习模型。问题从来不在于建模，⽽在于部署和扩展。观察者为这与此同时，来⾃财务部⻔的压⼒在加⼤。他成AI效果，适⽤于其他主要转型项⽬的同样标准。开放、以技术驱动的实验时代即将结束。取⽽代之的是必须以硬性业务指标进⾏衡量这种动态改变了内部的权⼒平衡。没有明确商业所有权的AI实验室和实验单元⾯临着越来越⼤的压⼒来证明其价值。在缺乏可量化的结果时，商缩短处理时间、降低错误率或创造新收⼊的团队可以⾃信地扩数据、IT和业务团队更紧密地合作。在没有清晰的责任、定义的关键绩效指标和协但单靠结构是不够的。瓶颈往往在于⼈⼒因素。⼀项全球EY调查显⽰，尽管许多员⼯使⽤AI AITrendsReport20262026‒02在⽣产⼒提升，主要是由于缺乏培训和不明确的指导⽅针。经济维⽅式：⼈⼯智能不再仅仅是⼀个技术项⽬，⽽是需要对流程、法，例如Dataiku的⽅法，将基础设施、模型访问和机器学习操作合并为端到端的⼯作流程。同时，⽆代码框架正在使特定领域的⼈⼯智得可以在公司数据上训练代理，⾃动进⾏测试，并以受控的⽅式进⾏造⼀个⼩众市场，其中⼀些⾏业巨头正积极⾃我定位。在⼈⼯智能始对接并建⽴在坚实平台上的地⽅，今天已经有显著的成核心运营中的真实收益•标准化的端到端AI流程•模块化、可扩展的数据和模型架构•清晰的治理和问责•业务单元、IT和数据/•标准化的端到端AI流程•模块化、可扩展的数据和模型架构•清晰的治理和问责•业务单元、IT和数据/AI团队之间的紧密协作•持续优化运营的年节省。最⼤的好处出现在看似“平凡”的领域，如对账、索AITrendsReport20262026‒02分辨优劣分辨优劣这⼀发展在关于可能的“⼈⼯智能泡沫”的辩论中展开术将释放巨⼤的⽣产⼒增⻓的信念相结合。乐观的预测认为，⼈⼯智显著提⾼整体经济⽣产⼒，前提是成功地整合到商业流程中。同时，这导致了公司明确的三项要求。与价值链没有明确关联的项⽬将难实验时代已结束。平台、标准和合作伙伴⽹络正成为扩展、安全彼得·斯托克霍斯特数字业务董事会成员&,惠普部署了人工智能笔记本，并基于惠普工作体验平台（WXP）使用人工智能驱动的遥测来增强员工体验阿德里安·穆勒副总裁兼董事总经理许多公司混淆速度与进步：许多公司混淆速度与进步：AI时代，胜出者不是最快的，而是那些系统性地将AI整合到决策过程和责任中的公司。决定性的杠杆亚历山大·本利安教授达姆斯塔特工业大学德卡已建立可扩展AI德卡已建立可扩展AI的基础与商业价值相关的采纳在2026年：1.可扩展的基础设施（公司GPTs和RAG）2.数据提供（客戶、资产、市场）3.赋能与技能我们将改善客戶体验，提高产品质量和效率。AI的预丹尼尔·卡普费尔克里斯蒂安·朗数据与人工智能副总裁及西欧IT斯达达制药有限公司人工智能泡沫不会破裂；它将会巩固人工智能泡沫不会破裂；它将会巩固通讯提示保罗·奥斯特瓦尔德联合创始人morningcrunch），），MaximilianHahnenkampScavengerAI数字化、人工智能与网络安全主管BEUMERGroupGmbH&Co.KG至关重要。在ING德国，我们设计核心流程JohannaBiedinger部落领导分析与首席运营官转型ING德国AITrendsReport2026AITrendsReport2026趋势2改变基本逻辑。这引发了企业的问题：“我们如何以及出⼈⼯智能治理作为成功因素⼈⼯智能治理作为成功因素欧盟人工智能法：人工智能系统的四个风险类别风险等级状态。状态管产⽣负⾯影响的AI应⽤程序信⽤worthiness和借贷、法律系统有限⻛险的AI应⽤程序，透明度义不构成额外⻛险的AI应⽤程序例如垃圾邮件过滤器、预测性维护、视频游戏、…AITrendsReport20262026‒02减速以更快前进在这种情况下，治理远远超出了对法律要求的单纯险的法律框架，但进步的公司利⽤治理结构来提⾼其模型的效率。他可验证的⼯作流程，明确⻆⾊、定义审批、可追溯的决策和可衡量的这⼀效果在⼈⼯智能⽤于受监管或对声誉敏感的过程中尤其明显：供应链或沟通。在所有这些领域，精⼼设计的控制措施能够提⾼速从纸上虎到真正的守护者在实践中这是什么样⼦的？治理有效的前提是它被设计为覆盖整是创建明确的⽤例清单，并进⾏⻛险分类：哪些应⽤险？然后进⾏影响评估、数据和模型配置、⼈为监督设计以及审批关营中，评估和监控管道承担“传感器”的⻆⾊：上线前的测试（例如偏⻅）、⽣产中的监控（漂移、失败模式、提⽰变化）以及处理计划级路径。这些证据会进⼊审计记录和管理报告，从⽽防⽌纸⾯治理。NIST构建模块在标准丛林中导航对于运营实施，公司⽬前正在寻找在既定标准中的⽀持，即使这些标准并未完全反映⼈⼯智能ISO/IEC42001是第⼀个可审计的⼈⼯智能管理系），智能⻛险管理框架，通过具体的⼯作实践来补充这⼀点，⽽⽣成式⼈⼯智能配置（NI然⽽，重要的是要注意到，这些框架是强⼤的⼯具，但并不能⾃动须辅以来⾃欧盟委员会和国家权威机构（如BSI或BaFin）的具体要求，以确保法律合规。尽管如此，⼈⼯智能法案定义了“什么”，⽽ISO和NIST等标准则提供了“如在许多⼤型组织中，明显相信具有约束⼒的指南是内部和外部信 。 AITrendsReport20262026‒02当算法决定工作时当⾼⻛险应⽤程序被使⽤时，监管影响尤其明显，例如在招hiness检查中，尽管并⾮所有应⽤程序都属于⾼⻛险分类。对于那些受到影响的系统续监测和⾃动⽣成的⽇志。⽇志必须保留⾄少六个⽉，这意味着雇那些在早期阶段将这些要求整合到AIMS中的⼈将避免后来的重复输⼊，并加快审批速度然⽽，超出这⼀⾼⻛险类别，治理还⽀持⼈⼯智能在不受⼈⼯智能领域的传播。例如，在供应链中，透明度和数据质量被证明是可扩展从直觉到影响：衡量真正重要的事物组织能⼒仍然是⼀个关键问题。如果在专业领域、合规性和IT⽅⾯没有⼈⼯智能素养，流程仍然⽆效。最近的调查显⽰存在显著的培训差理指标并将其嵌⼊审批⻔槛的有⼒论据。毕竟，⼈类监督只有在员⼯•关键评估：质疑⼈⼯智能输出的能⼒，识别偏⻅，理解不确定性•应⽤能⼒：在⽇常⼯作中有效、有效率并有⽬的地使⽤⼈⼯智能⼯具•伦理和责任：对⼈⼯智能的伦理、社会和法律影响的意识•治理和合规：对规则、透明度要求和负责任使⽤（例如，欧盟⼈⼯智能•与⼈⼯智能的合作：理解⼈类与⼈⼯智能如何能够⾼效协作AITrendsReport20262026‒02从技术⻆度来看，某件事情是否真正有效，取决于它是否能够⾃。⽂档和版本控制、标准化测试，以及带有警报的持续监控：这些是强⼤AI运营的重要但不显眼的要素。当治理存在于⼯单、管道和仪表板中，⽽不仅仅是DF中时，它才是有效的。作为增长基础设施的标准作为增长基础设施的标准实施。现在理解治理作为⼀种运营学科的公司正在获得速度和韧的规则⽽不是，才取得成功。最近⼏轮转型的教训在这⾥同样适为了将治理变成投资回报的杠杆，需要⼀⼩组精确的指标。部为了将治理变成投资回报的杠杆，需要⼀⼩组精确的指标。部），），性），以及GenAI场景中的产出质量和安全分数（有效性）。此外，第三⽅合规性和研究表明，透明度和治理能够加速扩展，因为它们降低了协调⼯作量建议采取务实的⽅法进⾏实施：⾸先，建⽴⽤例清单和分类，然后根管理框架，⾃动化评估和监控管道，最后每季度评估相关的KPI，并⽤于持续控菲利普·库桥人工智能质量负责人（AIQ）|TÜVSÜD维雷娜·多尔贝格企业战略项目主管&因戈·马赫特德国国家领袖,而是那些能将规则转化为日常行为的组织：明确的瑞贝卡·霍恩施尔创始人兼首席执行官卡塔琳娜·格鲁格拉合伙人-数据、网络与技术趋势3AITrendsReport2026趋势3AITrendsReport2026试⽤中的代理理对输⼊或预定义规则作出反应主动朝着⽬标达成的⽅向⾏动对输⼊或预定义规则作出反应主动朝着⽬标达成的⽅向⾏动公司如微软、⾕歌和SAP现在都在全⾯投⼊代理型AI差异是显著的：经典的语⾔模电⼦邮件、ERP系统），检查结果，并在遇到障碍时⽴即⾃⾏纠正然⽽，在许多地⽅，这⼀技术⻜跃正遭遇尚未为其做好准备的⼯作这并不是因为⼈⼯智能的性能，⽽是由于流程不清晰、缺乏控制和AITrendsReport20262026‒02点击，点击，混乱：当每个人都成为开发者代理需要监督创建强⼤AI代理的障碍⽐以往任何时候都要低。平台-如⾕歌的VertexAI代理构建器、IBM的watsonxOrchestrate，EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(以及德国代表n8n或OpenAI的),要数周的编程努⼒和深厚的Pyth)EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(Swa),n代)EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(m),码)EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(等⼯具),现在即)EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(已经使开发⺠主化),使是外⾏⼈也可以在)EQ\*jc3\*hps18\o\al(\s\up6(过去需),低代码或)⽆代码的环境中开发。部⻔现在可以独⽴定义承担影⼦⼈⼯智能。这特别指的是对⼈⼯智能的未知使⽤，即在没有IT批准的情况下使⽤⼈⼯智能⼯具。当市场营销、⼈⼒资源或销售部⻔问题远不⽌于不⼀致的响应。⼀个可以访问CRM系统或内部API的代理，但没有强有），部⽅，或通过⽆尽的循环导致巨⼤的云成本。在没有中央协调的情况下，IT部⻔但不受控制的代理增⻓并不是唯⼀的绊脚⽯。代理AI的成功在很⼤程度上可以提供给其代理的数据基础。标普全球和IBM强调需要“⼈⼯智能准备数据”。代理的表现取决于其操作的上下⽂。如果数据没有明确的元数据⽽以在PDF或孤岛中，代理不仅会幻觉⽂本。在最坏的情况下，它们会执⾏错误的操作。它们将货物发布到错误的成本中⼼或取消有效订单。数据质量不是可有可⽆的，⽽是运营所需。此外，信任是⼀种必须⾸先赢得的货币。微软的AI⾸席穆斯塔法·苏莱曼认为，只有下⼀代模型中完全实现，⼈类监督在可预⻅的未来仍将不可或。前瞻性的公司通过使⼈⼯智能专业化来应对这⼀问题治理，例如通过代理中⼼（Dataiku）或代理365（Microsoft）等概念。这些中⼼控制着哪个代理拥有什么权利以及可使⽤的预算。同时，新的领导⻆⾊正在出现，例如控制AI代理，以提⾼这些数字⼯⼈的⽣产⼒。将AI简单地安装到像传统软件⼀样然后被遗忘的幻想，让位于⼀个事实，即代理需要像实习⽣⼀样进⾏管理：化的⼊职培训（基于公司数据的培训）、在沙盒环境中的严格测试，以AI代理也在运营物流中证明了其价值，该领域以⾼变化性和不可预测性为特征。例如，DHL供应链正在与HappyRobot合作，部署能够独⽴安排约会并与司⼀切按照计划进⾏的代理。这些不是简单的聊天结构化电话或信息，将其与仓库容量进⾏⽐较并实数字劳动力已经在努力工作的地方许多已经将代理深度整合到其流程中的先驱者证明了精⼼设计努⼒是值得的。这些应⽤远远超出了简单的辅助⻆⾊电信提供商Verizon提供了⼀个特别令⼈印象深刻的例⼦。基于⾕歌Gemini的AI代据库，建议适当的回应，并协助报价，这⼤⼤减在服务环境中使⽤AI助⼿使销售额增加了约40⽽客⼾满意DHL供应链已在多个地区成功使⽤HappyRobot的AI代理AITrendsReport20262026‒02地进⾏复杂的市场分析。⼀个经过特殊训练的模型独⽴识别来源，与简单的⽹⻚搜索不同，代理经历多个迭代循环，⾃主优化搜代理正在颠覆经济亿美元。⻨肯锡预计，代理将在⽣成性AI预计全球创造的4.4万亿美元的价值创造中贡献显著。这个数字不仅来⾃效率提升，还来⾃于能够扩展之我们正在从⼈类⼲预（⼈类批准AI的每⼀步）转向⼈类参与（⼈类仅在共同处理从采购到会计再到物流的业务流程。对于公司⽽⾔，制数据流程的公司，将能够很快地利⽤这些⽣产⼒优势。⽽仍在与数据孤岛和不明托比亚斯·切卡拉VISA,但只有在基础层就位的情况下，才会获得物质生产尼科·鲍姆迪特尔·孔拉德专家资本市场数据科学代理人工智能将重新定义组织的工作方式代理人工智能将重新定义组织的工作方式亨利·拜尔斯丹尼尔·施罗特·图姆丹尼尔·施罗特·图姆Promptic础数据的质量。这就是为什么我们始终专注于强大、准确和具有治理准备的数据，并在EintrachtTech开发了自己的平台。它提供了可靠、大规模部署AI代理和带来真实商业影响所需的基础，以充分利用AI的潜⼒蒂姆·耶格尔首席执行官EintrachtTech法兰克福Eintracht,能够创造全新的流程。只有当我们学会以人工智能安德烈亚斯·维特克;建立一个“代理工厂”马克·耶格博士趋势4AITrendsReport2026趋势4AITrendsReport2026准备⼯作的机器⼈行转型。在新的人工智能模型和工业大规模生产的推动下，数字人和在从昂贵的展示品发展为可扩展的同事。对企业而言，焦点现在正从硬件问和亚⻢逊物流中⼼进⾏的备受赞誉的试点项⽬，现在正过机器⼈正具体填补物流和制造中的空⽩。它们承担着被认为是“单调、肮脏、危险”的任务，⽽这些任务难以找到⼈类⼈员。⼀个具体的例⼦是亚⻢逊的程：单调的收集和堆放空运输箱。对⼈类⽽⾔，这样的活动通常意味与以前的⾃动化浪潮相⽐，关键的区别在于灵AITrendsReport20262026‒02大脑：具身人工智能改变一切虽然经典⼯业机器⼈遵循严格编程的坐标，但现代类⼈机器⼈使⽤所谓的视觉-语⾔-⾏动模型⾕歌深度Mind与Gemini机器⼈或OpenAI与FigureAI合作开发的技术将硬件转化为具⾝代理。这意味着机器⼈可以语义上理类⼈机器⼈Figure01已经令⼈印象饿了”下，机器⼈递给了⼈⼀个苹果。并⾮因为它被编程这样做，点击这里！像“清理空容器”这样的指令不再需要翻译成数千⾏代码。机器⼈器，规划路线并拾起它，即使今天容器的位置⽐昨天向左偏移了五厘活性使得在⾮结构化环境（棕地）进⾏⼤规模部署成为可能，⽽⽆需工业化：机器人离开生产线•美国：AgilityRobotics在俄勒冈州运营RoboFab，⼀个⾯积为6500平⽅⽶（⼤约⾜球场⼤⼩）的⼯⼚，设计年产能⼒超过10,000台Digit机器⼈。FigureAI还在其BotQ设施中建⽴了⾼度⾃动化的⽣产。为了达到所需的⽣产速度，FigureAI依赖于汽⻋⼯程的流程：没有使⽤缓慢的CNC铣削过程，⽽是采⽤注塑和冲••中国：供应商如UBTech（WalkerS系列）正在以⾼产量进⼊市场，并已向⽐亚迪和蔚来等汽⻋制造商供应产品。位于上海的初创公司AGIbot甚⾄在2025年底引起轰动，创下吉尼斯世界纪录：⼈形机器⼈⼀次性⾏进的最⻓距离。AgiboAITrendsReport20262026‒02•德国：国内⾏业也在积极布局。位于梅茨根的NeuraRobotics公司正与汽⻋供应商舍弗勒紧密合作，不仅为机器⼈提供零部件，还在其⾃⾝⽣NeuraRobotics的⼈形机器⼈预计将在不久的将来部署在舍弗勒公司。这种⼯业化正在导致令⼈惊讶的低单位价格。尽管早期原型通常需要六位数的费⽤，但得益于规模经济，今天的模型正达到全新的可负担⽔平。特斯拉 与此同时，⼀些供应商在⼊⻔级市场上定位更加实惠，例如UnitreeR1的价格已接近租赁而非购买：机器人作为临时工务（RaaS）这样的租赁模式。物流巨头如GXO⾛在前⾯：他们运营，例如在亚特兰⼤的SPANX分销中⼼。公司1.基础设施：机器⼈在⼤厅的每像“AgilityArc”这样的平台或Nvidia/西⻔⼦的解决⽅案是必要的，以分配任2.安全：⼈与类⼈机器之间的合作也需要新的安全概念（安全PLC，功能安全，紧），AITrendsReport20262026‒023过程质量：宝⻢在斯巴特3过程质量：宝⻢在斯巴特堡⼯⼚的图02成功试点运⾏证明了该技术的成熟。在验教训是：机器⼈⾜够精确，可以在⾼度复证明之年启⽰之年：技术已经到来，⼯⼚正在交付。现竞争将继续加剧，部分原因是来⾃中国的开源⽅法进⼀步⺠主司不应等到机器⼈某⼀天变得完美，⽽应该现在就使图图02在宝⻢位于斯巴特堡的⽣产设施中将机器人将重塑我们的世界.凯·贝尔曼托马斯·基斯特纳BricklogDeutschlandGmbH&Co.KG斯特凡·迪流程卓越与人工智能经理罗森达尔下一代有限公司斯特凡·迪流程卓越与人工智能经理罗森达尔下一代有限公司,机器人技术将会得到进一步发展。汉斯·拉姆斯尔AITrendsReportAITrendsReport202602|工作、组织与沟通.趋势5第⼆⾃我人工智能即将从数字领域进入物理世界。经过多年的实验，智能眼镜化为能够看、听和理解的主动多模态伴侣。对于公司来说，这预示着连,只要他们能够解决合规和数据保护的问题。⾝感官的延伸的过渡⽅向前进。⼈⼯智能正在获得眼，但充满启发。早期设备如HumanAIPin由于缺乏可⽤性和⽣态系统⽽失败的事实并没有减缓市场的发展，⽽是使其变得更清晰。显然，能够获胜⼩⼯具，⽽是我们已经穿戴的智能演变。连接⼯⼈是指那些具有数字能⼒的员⼯，他们获得了来•实时访问相关信息•通过⼈⼯智能和智能系统提供数字化⽀持•与流程、机器和团队的⽆缝连接•通过数据和反馈驱动的持续改进AITrendsReport20262026‒02可穿戴人工智能的特洛伊木马⼼理洞察：⼈们不想在脸上戴上电脑，他们想看起来好于它们主要是时尚配饰，其次才是科技⼩⼯具。销售数据显⽰，客⼾甚⾄在AI功能尚见证全球最先进的人工智能眼镜MetaRay-BanDisplay@Connect2025点击这里！阿里巴巴首款自主研发的旗舰双显示器人工智能眼镜——夸克人工智能眼镜点击这里！这种以硬件为先的策略充当了⼀个开⻔器。⼀旦模型⾜够强⼤，其背后的技术将⼏乎是不可⻅阿⾥巴巴等科技巨头以及围绕OpenAI和设计传奇JonyIve的新联盟正在利⽤这种接AITrendsReport20262026‒02当人工智能看到你所看到的助理对现实依然是盲⽬的。下⼀代伴侣将真正通过佩戴者的为连接的工人提供免提生产力这种范式转变不会⽌步于⼯⼚⼤⻔。我们私⼈⽣活中⽅便的事物将成为效率的提升器。⼈⼯智能可穿戴设备将⾸次实现⼤规站在历史遗址前的游客可以仅通过⽬光直接将其历史传递到耳中。当你在超市中拿起⼀件商品时，你可以⽴即获得价格⽐较或警学环境实时汇聚。设备将不再被动反应，⽽是主动预测：它“知眼镜将识别组件，在视野中标记缺陷，并显⽰维眼镜可以作为同声翻译，实时打破语⾔障碍。⽂件记录⼏乎是家的⼝述会被⾃动转录、结构化，并输⼊到CRM系统中。媒体中断，今天仍然耗时但是这种⽆缝集成的代价是组织不能忽视的。⼀个不断监听和监的窃听器。当语⾳数据作为模型改进的标准发送到制造商的云端常发⽣的那样，这会制造巨⼤的安全⻛险。对公司来说，这意味就渗透到办公室。在敏感领域，如研发，将需要明确的禁⽤可穿时，IT部⻔必须审查哪些企业解决⽅案提供本地数据处理或合同保证的隐私标准。在AIAITrendsReport20262026‒02从触摸到基于思想的交互从触摸到基于思想的交互发展不会⽌步于此。虽然我们今天仍在适应语⾳控制，但实验室已经⼝：神经控制的腕带，直接从⼿腕获取信号。这将使交互变得更然⽽，⽬前，“第⼆⾃我”正在向我们⾛来。它可能是⼀副眼镜、针。AI模型之间的竞争现在正与AI设备之间的竞争相结合。只要我们能保持对线路另卡米拉·杰克,突破不会来自功能，而是来自信任——在敏感领域马塞尔·普拉什基02|工作、组织与趋势6安静的中介与他们的数字代表沟通。在这个新的消费世界中，决定市场成通往世界的数字⼊⼝。这个时代即将结束。就像⿊胶唱⽚或录像带，搜索栏很快就会成为⽂化遗物：年⻓者怀念它，⽽年轻⼈⼏乎不知道它到底是什么。将进⾏对话。⾕歌的AI模式和亚⻢逊的购物助⼿鲁弗斯等系统正在从根本上改变我们AITrendsReport20262026‒02互动界⾯。结果是客⼾旅程的急剧缩短。对于没有准备好的公性的失去控制：⼀个⼈⼯智能聊天机器⼈正在品牌与客⼾之间传统的B2C世界正在转变为B2AI2C（商业到⼈⼯智能再到消费者）经济.对于营销决策者⽽⾔，中⼼问题不再是“我们如何产“品牌如何成为答案的⼀部分？”超越SEO：优化答案多年来，搜索引擎优化（SEO）是说服⾕歌和其他搜索引擎相信⾃⾝相关性的技优化基于关键词、反向链接和停留时间。但在⽣成答案的世界中，旧的SE不⾜。关键词正在失去重要性，⽽语义上下⽂正在获得主导地位。SEO⼤型语⾔模型（LLMs）并不从数据库中搜索结果；它们根据概率计算下⼀个逻辑单词。研究表明，提供可引⽤的陈述、统计数据和清晰结构的事实等GEO指标可评估品牌被认作为⼀个独特、可验证的实体的程度。如果⼈⼯智能、产品或专家，它们将不会出现在回复中，⽆论⽹站越⻚⾯展⽰的新的指标。像HighwireAI指数这样的⼯具⾸次使我们能够看到⼀个品牌在ChatGPT、Gemini或Claude的回复中出现的频率和上下⽂.概述：SEO与GEOSEO.在搜索引擎中的可在AI⽣成的答案中的可⻅性关键词和反向⼤语⾔模型（LLMs）处理和引⽤内容结构化的，适合LLM的内容（例如，llms.txt）这⼀变化的核⼼是所谓的实体显著性。现代AI模型并不只是根据搜索词做出推荐。他们AITrendsReport20262026‒02机器人顾客：新超级购物者客⼾不再⾃⼰⽐较产品，⽽是将个⼈机器⼈派出去。这些客⼾机选和评估的繁琐⼯作。亚⻢逊已经⽤Rufus提供了这⼀发展的原型。结果显著：在购物时使⽤Rufus的客⼾完成购买的可能性⽐不使⽤助⼿的客⼾⾼60%。Gartner预测客⼾机器⼈对五光⼗⾊的横幅⼴告、讲故事或影响者并不着迷它根据具体的数据点做出纯粹理性的决定。它检查交货时间和退货率，并与全球数以千计的竞争对⼿进⾏⽐较。如果产品数据没格式通过API结构化并提供，机器⼈就⽆法找到该商品。市场营销必须学习同时服务然它们正变成⼀个新的、竞争激烈的⼴告空间。⼤型AI实验室不得不覆盖其巨⼤的计算成本，货币化“⻩⾦答案”是合乎逻辑的步骤。Adthena的分析已经确认了⾕歌AI概述中的⾸批⼴告。基于AI的搜索平台 Perplexity已经也开始将本地⼴告直接整合到⽣成的⽂本中，使其⼏乎⽆法与哈珀的杂志》等杂志的可信编辑内容将独家纳⼊购物机器⼈的推放⽹络的相对重要性显著下降。AI中的可⻅性正在演变为⼀个付费市场。那些不⽀付AITrendsReport20262026‒02这⼀变化带来了巨⼤的⻛险：品牌的侵蚀。这⼀变化带来了巨⼤的⻛险：品牌的侵蚀。penAI与Etsy之间的合作所展⽰的那样，客⼾失去了与制造商品牌世界的所有联系。他们看不到⽹站、没有企业设计、没有视觉语公司⾯临成为主要⼈⼯智能平台可互换的⽩标供应此外，关于真相的新竞争正在浮现：谁来定义但这⼀剧变并不⼀定是威胁。它也为优质供应商提供了巨⼤的机会，带来了实质的复兴。但这⼀剧变并不⼀定是威胁。它也为优质供应商提供了巨⼤的机会，带来了实质的复兴。量、出⾊的服务数据和真正的专业知识得到了货币。那些真正提供最持久电池或最好客⼾服务的产品将受到机器的营销预算⼩于市场领导者。对于那些做好功从产品推荐到购买：ChatGPT与Etsy⾛向平台-OpenAI构建⼈⼯智能时代的操作系统”斯特凡妮·巴布卡全球数据与人工智能文化负责人扬·鲁本·齐尔克分析与人工智能市场营销与销售负责人安德烈亚斯·施蒂尔有限公司埃莉卡·沙莫哈默迪IT总监数字消费者体验与创新埃莉卡·沙莫哈默迪IT总监数字消费者体验与创新托比亚斯·基尔霍费尔ShiftAgencyAITrendsReportAITrendsReport202602|工作，组织与沟通.趋势7⼀⼈独⻆兽的推动，新的商业模式已经出现，这些模式可以通过微型团队实现十亿美这一发展预示着经典的人事快速扩张的结束，并在风险投资市场上根本性•通过⾃动化的端到端流程提⾼效率•复杂任务和⼯作流程的可扩展性得到改善•减轻⽇常运营⼯作的压⼒•通过⾃主协调实现更快的决策•⼈类监督与⼈⼯智能执⾏之间的清晰⻆⾊分离很⻓⼀段时间以来，这在科技界被认为是⼀个神话：⼀⼈独⻆兽，⼀到来。MagnificAI的创始⼈哈维·洛佩斯也提供了⼀个早期蓝图：他描述了从精益创AITrendsReport20262026‒02Cursor(Anysphere)等公司可能达到数⼗亿美元的⾼单价估值，⽽他们的员⼯⼈数测当软件自我编写时这个趋势的技术驱动⼒是⾃主⼯作流程的成熟虽然⽣成性AI最初只建议内容，但今天的系统可以独⽴执⾏复杂的过程链。像Cursor、ClaudeCode和Lovable这样的编码助⼿已经展⽰了AI代理如何规划、编写、测试和调试软件。所有这些都是在⼀个迭代循环中进的B2B环境中也很明显：ArdentAI建⽴了“AI数据⼯程师”，⼀个承担传统上需要为什么计算能力是新的劳动力这种技术杠杆正在建⽴⼀个新的经济基准：“每员⼯收⼊”。传统Meta早已被视为效率冠军，但AI原⽣公司正在重新定义这些Midjourney是这⼀发展的先兆。该公司在核⼼团队不到100⼈的情况下，年收⼊约为创始人现在占据优势对于⻛险投资市场⽽⾔，这种效率代表了⼀次范式转变经典模型是基于创业公司需要巨额资本来雇佣员⼯以实现快速增⻓AITrendsReport20262026‒02与此同时，⼈⼯智能正在使⼀类新的初创公司得以成⽴，这些公司采⽤⼩团队或⾮常忆，因为没有中层管理来延续⽂化或隐性知识规商业模式，以前常常被传统⻛险投资标准所忽视。对⻛险投资者⽽与此同时，⼈⼯智能正在使⼀类新的初创公司得以成⽴，这些公司采⽤⼩团队或⾮常忆，因为没有中层管理来延续⽂化或隐性知识规商业模式，以前常常被传统⻛险投资标准所忽视。对⻛险投资者⽽孤独在顶端：单人表演的风险尽管经济上有吸引⼒，但极端整合的模式承载着巨⼤的⻛险。⼀⼀群代理⼈组成的公司存在极⾼的关键⼈物企业正在工业化人工智能代理企业正在工业化人工智能代理还存在回⾳室的危险：⼈⼯智能代理执⾏命令，但很为纠正的情况下，错误决策可能会失控升级。这个趋势在劳动市场政策上也。如果⼈⼯智能代理有效地倍增了专家的范围，正如在⾦融科技Po世界中。像AWS这样的供应商已经投资数亿，使⾃主代理能够为企业所⽤，⽽像UiP单⼈独⻆兽不仅仅是⼀个头条新闻。这是⼀个新的价值创造时代的单⼈独⻆兽不仅仅是⼀个头条新闻。这是⼀个新的价值创造时代的⼤公司不会缩⼩为⼀个⼈的公司，但他们会努⼒⼤公司不会缩⼩为⼀个⼈的公司，但他们会努⼒迈克尔·迪茨的每件事中都始终如⼀地应⽤⼈⼯智能。归根结底，伦纳德·施密特联合创始⼈兼⾸席执⾏官Langdock.题，而是精确定义需求。任何定期使用AI工具进行开蒂洛题，而是精确定义需求。任何定期使用AI工具进行开蒂洛·斯佩林博士AI市场的经验来看，显而易见：AI使个人能够创造巨马塞尔·伊斯贝特联合创始人兼首席运营官法兰克福AI中心AITrendsReportAITrendsReport202602|工作、组织与趋势8知识⼯作的新时代业人士的任务。这给公司带来了战略上的困境。那些为了获得短期效位的公司，实际上是在切断他们自己专家的来源。解决方案不在于冻建立一种新的培训文化：人工智能必须从竞争对在2025年，科技公司的CEO因其悲观预测⽽导致办公⼯作领域的不安。OpenAI的CEO萨姆·阿尔特曼预测客⼾⽀持⼯作将很快“完全消失”，⽽Anthropic的CEO达⾥奥·阿莫代警告即将到来的“⽩领⾎腥屠杀”。⼈⼯智能可能取在知识⼯作领域所经历的并不是⼀场⾎腥屠杀。相反，这是⼯作传统上依赖⼴泛年轻⼈才的⾏业，如软件开发、审计和数据分析，正知识⼯作领域。⼈⼯智能所提供的可能性早已使就业⾦字塔的底部开一个危险的空白：当下一代落后时⼏⼗年来，传统的知识⼯作基于学徒模式：初的技能，如研究、初步的代码草稿或总结⽂档。如今，⽣成性⼈AITrendsReport20262026‒02寻找答案⽣成内容或合成数据学习新概念或技术创建或维护⽂档学习代码库调试或修复代码测试代码寻找答案⽣成内容或合成数据学习新概念或技术创建或维护⽂档学习代码库调试或修复代码测试代码编写代码预测分析项⽬规划然⽽，这导致了⼀个危险的悖论：虽然初级任务的⾃动化提⾼了⽣了年轻专业⼈⼠实践的空间。当⼈⼯智能提供⽂章或报告的初⼯⾃⼰处理材料。这正是发展专业知识所必⼼化”：那些从未学会费⼒地构建⽂本或编写为什么“几乎正确”会变成风险2025年StackOverflow的⼀项分析显⽰，尽管84％的开发⼈员使⽤AI⼯具，但只有三分之⼀的⼈完全信任这些⼯具的准确性三分之⼆的受访者表⽰，AI⽣成的代码通常“⼏乎正确”，但并不完⽰，AI⼯具削弱了他们对⾃⼰解决问题能⼒的信⼼人工智能在开发过程中的应用