中央广播电视总台：人与AI共同进化-2026年人工智能发展十大趋势

编写委员会总体策划：杨继红史段晓超刘晓波卢钊凯董大伟赵京津徐诗茹

宋自帅田张磊张娇怡王

梁建增窦小文高铁军黄光顺梁

研究人员：智库专家：研究统筹：版面设计：引习近平总书记深刻指出，“科技革命中，人其中人工智能最为引人瞩目，被认为是继蒸汽机、党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复到“人工智能+”行动，一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。2026年1月9日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、科普中国等多家权威机构发布了2026年人工智能十大趋势，对AI在2026年的发展做出了全面预测。报告清晰勾画出这样的图景：人工智能演进的主旋律正从实验室的技术突破加速转向与人类经济社会的全方位、叩问治理边界。人工智能已跃升为决定国家竞争力与国际格局的关键战略变量。中央广播电视总台社教节目中心围绕十大趋势开展详细解读与案例分析，形成了《人与AI同进化——2026年人工智能发展十大趋势》解析报告。本报告针对2026人工智能发展十大趋势开展深度解析，从背景演变、博弈挑战到路径展望与场景案例，层层递进，共同勾勒出这一关键转

报告认为：2026年，全球治理在博弈中寻求“普惠共享”的共识，智能算力作为新质生产力加速实现规模化供给；AI智能体以“生产力单元”的姿态融入千行百业；多模态能力则推动人机关系从“工具”向“伙伴”跨越。在此基础上，技术突破全面深化：原生AI终端将智能无缝嵌入物AI反向驱动基础科学研究开启知识发现新范式，而类脑智能等交叉学科的探索更为现有架构注入能源消耗已成为AI扩张的硬性约束，安全治理则站在2026年的门槛前瞻，人工智能正从“颠人工智能的未来，不再由单纯的算法进步定义，而更取决于其与经济、社会、环境协同共生的系本报告所洞察的十大趋势，不仅是一份技术研判，更是一幅关乎国家战略、产业变革与人类未来的☑观图景。在这场关乎未来的战略竞赛中，谁能率先构建技术领先、治理完善、普惠包容、安全可控的AI发展体系，谁就能在智能文明时代占据主动。人工智能发展十大趋势目录人工智能发展十大趋势TOP10TRENDSINTHEDEVELOPMENTOFARTIFICIALINTELLIGENCE引言趋势一

AI治理全球化：人工智能普惠共享成为全球发展议程核心议题趋势 智能算力规模化：关键产业要素供给将进一步增强趋势 应用主流化：AI智能体全面走进场景趋势 多模态实用化：人工智能核心技术从“专用工具”向“通用智能伙伴”跨越人工智能发展十大趋势2026Development趋势五

趋势九原生AI终端硬件普及化：新一代智能终端与沉浸式体验消费场景相融合

能源问题显性化：绿色AI受关注趋势六AI具身智能化：“物理AI”与“身智能”融合，推动机器人与现实深度交互趋势七专业领域进一步细分和深化：“AI+科学”(AIforScience础学科产出颠覆性成果趋势八前沿领域交叉融合化：类脑智能与交叉学科加速创新

趋势十安全与对抗白热化：安全与治理将成为AI发展的重要保障结语附录专业性名词解释人工智能发展十大趋 20242026AI人工智能发展十大趋 若将2024年定义为人机协同伦理与治理2026AI治理焦点已发生战略性迁移。单纯的风险预警正让位于更具建设性的新阶段倡导，迅速演变为全球发展议程中不容回避的核合与发展鸿沟等多重张力下曲折前行，其成败关乎AI。

当前AI治理格局正经历深刻重构以G7OECD（技术体系与价值观的全G20等多边全球AIAIAI惠共享成为全球发展议程核01.1.1人工智能发展十大趋势趋势一AI治理全球化：人工智能普惠共享成为全球发展议程普共普共算法透算力、数据高端人才缺乏技术流通兼容性障推动“普惠共享”成为核心议程的动力多元。AI发展依赖大规模、多样化数孤岛”将限制其进化空间；应对气候变化、公共卫生等全球性挑战，亟需超越国界的AI解决方案协同可能引发的全球失衡与安全风险，更迫使国际社会将可持续发展目标落实于AI治算力、数据高端人才缺乏技术流通兼容性障

差异化规企业合规成本增1.2Ai差异化规企业合规成本增

收”能力不足而无法有效利用，甚至因监管缺位产生新风险。最后，治理规则与标准的碎片化趋势加剧。差异化规则为技术的全球流通设置了兼容性障碍，增加了企业合规成本，客观上也阻碍了技术的扩散。产业生态缺值得关注的是，产业界与民间力量正成为推动产业生态缺然而，通往普惠共享之路荆棘密布。首要挑等问题导致数据开放、模型共享等关键领域的合作步履维艰。其次，基础设施与能力鸿沟悬殊。许

先科技企业推出面向全球开发者及特定地区的赋能计划，包括开放部分模型接口、提供低成本算力与人才培训；开源社区在推动工具与数据集共享方面作用不可替代；国际非政府组织、学术机构与慈善基金会也积极资助面向发展中国家的展望未来，AI国框架下探索全球AI治理基本原则。二是务实推

资与能力建设机制，探索设立全球AI持发展中国家的基础设施与人才培养。四是强化技应多语言环境的AI解决方案。人工智能发展十大趋势趋势一AI治理全球化：人工智能普惠共享成为全球发展议程多边对话机制联合国框架 全球AI治理基本原则

融资与能力建设全球AI发展基金全球治理 普惠共享 技术落地核心民生示范项目

技术普惠设计 节能/易部署/多语 低成本AI解决方 关键词：技术下沉、适配性1.3AI可以预见，未来一年围绕AI全球治理的博弈将空前激烈“普惠共享”能否从口号落地为行动，

AI发展的巨轮2026年乃AI偏远地区医疗资源较为匮乏。中国AI医疗企业推肺结核诊断系统的便携式X重量不到25公斤的设备，每天可筛查约400名患者，15

巴布韦等共建“一带一路”国家落地。这一案例生AI治理理念——中国越医疗资源鸿沟，让AI发展的红利真正惠及普通人工智能发展十大趋势人工智能发展十大趋 人工智能发展的关键约束，正从算法创新快速转向智能算力的规模化供给能力。2026年的核心共识已形成——人工智能的全面产业化不取决于少数实验室的峰值算力，而在于能否构建起一个规模化、集约化、高效率且经济可持续的智能这一转变的直观体现，是产业重心从“单点AGI探索的“战略算力”竞赛并未停歇。2025年3月，英伟达在GTC大会上发布BlackwellUltra平台，其在大语言模型上的推理速度较Hopper提升11倍、计算能力提升7倍。英伟达同期披露了下一代VeraRubin架构，预计2026年下半年推出，其推理性能可达每秒50千万亿次浮点运算，支持高达288GB的HBM4内存，相比Blackwell可实现75%的GPU用量节省与90%的推理成本下降。同时，马斯克旗下xAI公司规划的超级算力

2.1集群，直言需消耗数十万块尖端GPU，以支撑下一代大模型的训练。更具广泛产业意义的，是一个电信运营商乃至大型工业企业，正积极构建或租赁区域级、行业级的智能计算中心，旨在让算力这种分布式、网格化的算力供给格局，标志着智能算力正式进入工业化部署阶段。智能算力规模化：关键产业智能算力规模化：关键产业01.人工智能发展十大趋势趋势二智能算力规模化：关键产业要素供给将进一步增强2.2驱动这一进程的力量深植于技术与商业的内协同演进，催生了差异化的分层算力需求；AI

张带来的能耗飙升已触及商业运营与环境承载的主与可持续发展的深层博弈。人工智能发展十大趋势趋势二智能算力规模化：关键产业要素供给将进一步增强为突破桎梏，产业正沿软硬件协同路径全力突围。硬件层面，针对特定负载（如视觉推理、以高效能比确立规模优势；科技巨头纷纷加大自研AI芯片投入以优化成本。系统层面，基于云原生理念的“算力操作系统”正致力于将异构算力资源池化，实现任务级的智能调度与全局优化。同时，“绿色算力”从倡议变为硬性指标，液冷等高效散热技术快速普及，智算中心与清洁能源

实现跨地域资源流通；“软硬件协同优化”成为提升效率的核心。这场供给侧革命的意义在于为AI的普惠共享夯实基础。只有当强大且经济的算力如同电力网络一样可靠易得，人工智能才能释硬件 系统 能源层DSAAI芯片

2.42026年成为国产AI114日，智谱联合华为开源新一代图像生成模GLM-Image，基于华为昇腾Atlas800TA2设备与昇思MindSporeAI框架，完成从数据处理到现全程训练的SOTA多模态模型。

MTTS5000千卡智算集群成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练中的可用性与高效性。2月，中国电信开源的千亿级星辰大模型（TeleChat3系列程依托上海临港国产万卡算力池完成，累计消耗15万亿tokens推理侧 单点突围

训练侧 全流程闭环

训练侧体系化崛起

成为国产AI发展史上的里程碑事件。这些突破标AI效缓解。2.5国产AI人工智能发展十大趋势随着底层算力实现工业化供给，人工智能发人工智能发展十大趋势应用主流化：AI智能体全面应用主流化：AI智能体全面的主轴已从技术驱动转向价值驱动。2026自主任务处理为核心的AI智能体，正褪去“技术协作者”深入新闻传媒、工业研发、创意设计乃至解决实际问题、创造可度量经济价值为核心的成熟期。

系统性地评估智能体应用的投入产出比。旧角色：被动工具

新角色：主动代理技术驱 价值驱3.1AI人工智能发展十大趋势趋势三应用主流化：AI智能体全面走进场景轻量级智能体通过超级APP娱乐场景快速普及。（如）知识与创意生产行业，AI智能体正带来革命性效率变革。例如，在

消费端轻量级智能体消费端轻量级智能体APP产业端高价值智能体场景对齐责任黑箱组织变革通用能力自主决策偏差人机协同管理行业知识融合权责界定新体系3.2

到原型的时间周期。在更复杂的制造等领域，则从设备预测性维护等边缘环节切入，逐步证明其价值。的深度定制挑战，需将通用能力与细分行业的专业知识深度融问题，自主决策产生20253月横空出世的通用AI智能体Manus当年底实现大规模商业化部署后，2026年已进能体深度嵌入从概念生成到3D短了从灵感

的大规模引入引发了深层次的人机协同与组织管重构与组织进化的深层博弈。释性与行为约束技术从研究走向产品化，为责任界务流程重构的新兴专业服务市场正在形成。

T人工智能发展十大趋势趋势三应用主流化：AI智能体全面走进场景G2”与工人协同作业，承担汽车零部件产线的物料搬运与精密装配。这些机器人每日可连续工20小时，在产线间自主穿梭，替代工人完成高强度重复劳作G21000赫兹力控频率和993.5G2”

工干预即可自主适应产线变化AI体如何从软件世界走进物理场景——当机器人以“人工智能发展十大趋势当智能体在场景中深度应用，驱动其进化的AI过去分立的视觉、语音、语言等技术，在2026年加速融合为统一连贯的多人工智能发展十大趋势多模态实用化：人工智能核多模态实用化：人工智能核AI核心技术本质性突破技术层进 角色层跨越统一连贯的多模态智能

通用智能伙伴自主理解复杂情境分立的视觉、语音、语言等技术

专用工具需精确指令4.1当智能体在场景中深度应用，驱动其进化的AI核心技术正经历本质性突破。过去分立的视觉2026年加速融合为统一连

人工智能发展十大趋势趋势四多模态实用化：人工智能核心技术从“专用工具”向“通用智能伙伴”跨越以统一的多模态大模型为核心

个能像人类一样综合利用多种信息渠道来理解世界、解决问题、主动提供支持的完整智能体。这一4.2实用化的驱动力来自双向需求。产业端（如机器人、自动驾驶）（沉浸式交互）都需要AI统一架构的成熟与世界模型的突破，使多模态理本在过去18（CoT）能力2026（Test-timeScaling）

态环境的“在线思考”能力。当前发展呈现两个清用多模态系统实现更精准的设备预测与综合诊断。在“对内创造”方面，AI模型仍存在“认知鸿沟”，对深层物理规律与社会常识的理解有限；缺乏评估“综合智能”的公认标立与伦理边界的深层博弈。人工智能发展十大趋势趋势四多模态实用化：人工智能核心技术从“专用工具”向“通用智能伙伴”跨越解业务全貌的“AIAI与世界的交互正从机械--理解-

4.3AI2026年3月，科大讯飞在世界移动通信大会（MWC2026上首发40克轻量级AI眼镜，搭载多模态同传翻译和唇动识别降噪技术。该产品实现50%以上。+视觉融合的多模态能力如何突破单一模态的局限，在真实场人工智能发展十大趋势智能体验的发生地，从遥远的云端大规模向用户“手边”和“眼前”迁移，推动人机交互范式向更无缝、更沉浸、更个性化的方向演进人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋人工智能发展十大趋 原生原生AI一代智能终端与沉浸式体验当多模态智能迈向实用化，承载其能力落地的物理载体——到“原生”的设计革命。2026年，专为AI从头设计、承载端侧复杂模型、并深度融入沉浸式体验AI这不仅仅是硬件的升级，更意味着智能体验的发生地，从遥远的云端大规模向用户“手边”和“眼前”迁移，推动人机交互范式向更无缝、更沉浸、更个性化的方向演进。

这一变革的核心驱动力源于端侧智能的“必要性”与“可行性”交汇。必要性在于，纯云端呼唤强大的端侧算力。可行性则得益于专用AI芯（NPU性能的跃升、模型轻量化技术的成熟，以及芯片-算法-应用垂直整合的设计模式，使得在终端设备上高效运行多模态大模型成为可能。纯云端智能

端侧智能

新一代原生终端核心特征AI（NPU）5.1人工智能发展十大趋势趋势五AI终端硬件普及化：新一代智能终端与沉浸式体验消费场景相融合新一代原生AI终端的核心特征，是“感知-计算-交互”的高度一体化集成：设备通过融合多模态传感器（如高精度摄像头、肌电传感器等）实时感知用户状态，凭借本地算力进行即时推理决策，最终通过空间显示、触觉反馈、脑机接口等

例如，在影视消费领域，AI观影眼镜可实时识别画面內容，根据用户情感反应叠加个性化叙事体验。在文化旅游场景，博物馆专用的AI导览设备并通过AR技术让用户与虚拟的历史人物对话，将XR娱乐深化至AI生成式影视、可交互文化遗产体验等垂直领域；二AI健康眼镜持续监测生理指标，AI笔记本深度理解用户工作习惯并提然而，普及之路仍面临关键挑战：跨设备多模

全沉浸消费体 个人化健康与生产力伴侣AiAiXRAiAI关键挑战生态割裂续航瓶颈隐私与伦理问题产业界正以生态竞合的姿态推进这场终端革命。消费电子巨头、汽车厂商乃至时尚品牌纷纷入AI统的战场也从手机扩展至所有AI

理生活的经纬。人工智能发展十大趋势趋势五AI终端硬件普及化：新一代智能终端与沉浸式体验消费场景相融合AI原生手机、AI宠物开辟新消费场景2026年3月，中兴通讯发布全队列AI终端产品，勾勒出AI生活的全新范式。其核心产品努比亚M153作为与字节跳动豆包合作开发的首款AI原生手机，在操作系统层面实现了与豆包手机助手的系统级深度集成，能真正理解和执行用户以自然语言发出的复杂、跨应用指令——用户仅需说出需求，手机即可自动调预订及路线规划等一系列操作，AI帮

5.5Ai

与此同时，中兴还发布了主打情感陪伴的新物种iMoochi定位为一款具备深度交互反

抚摸等处时间增长iMoochi馈能力的情感陪伴AI宠物。它摒弃了生硬的机械（

养的人士等群体。这一产品将AI从工具属性拓展5.5AI人工智能发展十大趋势AI”与“具身智能”两大技术路径从并行走向深度融合，推动机器人人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋 趋势六AI具身智能化：“物理AI”与“具身智能”融合，推动机器人与现实深度交互AIAIAI”与“具身智能”融合，推动当多模态AI2026AI”与“具身智能”两大技术路径从并行走向深度融合，推动机器人从执行预设动并完成泛化任务的“物理智能体”跃迁。这标志着

人工智能的探索全面延伸至对物理世界的因果理解与能动改造。这一融合的核心在于构建“感知-思考-行动”的完整闭环，使机器人首次获得类似生物体的“躯体智能”——不仅能看懂、听懂，更能通过物理交互来学习与适应。感知环境思考决策物理行动反馈学6.1AI人工智能发展十大趋势趋势六AI具身智能化：“物理AI”与“具身智能”融合，推动机器人与现实深度交互态大模型为机器人提供了通用的场景理解与任务（及柔性制造需求，对能在非标环境中自主工作的智能体产生了前所

未有的刚性需求在社会与家庭场景的开放式任务。是“仿真到现实”的差距，虚拟训练的技能在真实物理世界的噪声和不确定性面前仍显脆弱。其次障应对需全新的社会技术共识。6.3

机器能够以柔性的方式融入人类的物理空间，人与智能体的协作将不再局限于屏幕之内，而是延伸至触手可及的每一个角落。人工智能发展十大趋势趋势六AI具身智能化：“物理AI”与“具身智能”融合，推动机器人与现实深度交互敦煌莫高窟的AI导览员2026年1月，腾讯RoboticsX实验室与宇树科技达成战略合作，共同推动宇树机器人在文旅景区、商场、企业展厅等多场景的落地应用。双方合作的核心是腾讯Tairos（钛螺丝具身智能大模型与宇树机器人本体的深度融合——Tairos通过SDK和云服务形式提供规划大模型和多模态感知模型，为机器人装上“智能大脑”，宇树科技则2026年元旦，这一合作的成果在敦煌莫高窟数字展示中心正式上岗：部署了Tairos具身大模

型的宇树G1AI互动。这是全国首个结合具身智能大模型在文博场景落地的AI导览人形机器人，由敦煌研究院、研究院共同发起。敦煌研究院基于官方授权的原6.5Tairos人工智能发展十大趋势AI不再仅是处理海量数据的“超级计算器”，而是成人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋人工智能发展十大趋 趋势七专业领域进一步细分和深化：“AI”(AIforScience当人工智能在工程与应用层面持续突破，其最深远的影响正向着人类知识体系的源头回溯。2026年，“AIforScience”已超越辅助工具的化学、生物、材料等基础学科的核心地带，催生

出系列颠覆性成果。这场革命的核心在于，AI不再仅是处理海量数据的“超级计算器”，而是成为能够提出科学假设、设计实验方案、甚至发现辅助工具

角色本质跃迁研究范式革命

主动探索者传统科学研究发 AI驱动全新基础研究范7.1AI人工智能发展十大趋势趋势七专业领域进一步细分和深化：“AI”(AIforScience一性原理”的深度融合。传统科学发现依赖假设驱动的实验与理论推演，而AI的强大模式识别与高维建模能力，使其能够从混杂的实验数据与模拟数据中，挖掘出隐藏的关联与全新规律。尤为

关键的是，物理信息神经网络、符号回归等技术的成熟，使得AI模型在拟合数据的同时，能自发遵从或发现基本的物理约束与简洁的数学表达，从而将“黑箱”预测转化为可解释、可验证的科端天气预测领域，2026年初香港科技大学联合国家气象单位发布全球首个可提前四小时预测雷暴的AI准确率较传统模式提升15%以上，预警时效从数结合第一性原理计算，成功发现并合成Kagome晶格超导体YRu3B2和LuRu3B2

标志着AI已从辅助工具进化为主导科学发现的核心引擎。AI发现的的隔阂，制约了更广泛突破的产生。这不仅是技术可解释性可解释性与可信度AI机器学 理论计 实验合AI从辅助工具进化为主导科学发现的核心引擎7.2人工智能发展十大趋势趋势七专业领域进一步细分和深化：“AI”(AIforScience科研生态正在积极适应。越来越多的顶尖研究+AI放科学数据平台与基准测试环境正在建设；顶级学术期刊也开始建立针对AI驱动发现的评审新标准。这场由AI引领的科学革命，其终极意义在于极大拓展人类认知的边界与效率，标志着科学研究正进入一个由人类智慧与机器智能共同导航的新时代。

7.42026年2（上智院）联合复旦大学发布“星河启智科学智能开放平台”个专为复杂科研场景设计的高能动性智能体系统，标志着AIforScience从工具辅助迈向全流程自主科研的新阶段。“大圣”融合多模态基础模型、300余个经真实科研验证的Skills模块、群体记忆机制与自驱

RNA分类与设计任务中准确率超96%新型补锂剂研发（转化价值约2000万元及FIC类药物发现（潜在价值5亿美元。自驱动实验室通过强化学习连接🗎实验设备，在siRNA设计中将成功率提升超50%2025年7月上线40022PB高价值数据，入驻团队增长1200%。这一案例展现了科研智能体如何将科学家从重复性劳动中解放出来，更专注于创造性战略思考。人工智能发展十大趋势2026年，以类脑智能为核心的前沿领域，通过与神经科学、材料科学、光学等多学科的深度交叉融合，正在开辟一条超越传统冯·诺依曼架构的计算与智能发展新路径这些学科的碰撞，共同推动着类脑智能从离散的“技术点”突破走向系统级的“技术栈”人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋 前沿领域交叉融合化：类脑前沿领域交叉融合化：类脑2026融合，正在开辟一条超越传统冯·诺依曼架构的计表着一场旨在解决AI在能效、自适应与认知机制算法与模型层面，脉冲神经网络SN等类脑模为在终端设备上实现实时、高效的连续学习提供了——神经科学提

8.1人工智能发展十大趋势趋势八器的动态视觉系统，已在自动驾驶、工业检测中展苛环境下实现实时环境学习与适应提供了新方案。能模型的构建与验证提供了关键的生物反馈闭环，共同推动着“理解智能本质-构建智能系统”的双向进程。础尚未贯通，人类对高级认知功能的神经机制理解仍很初级，制约了类脑模型向复杂推理能力的拓展。生态壁垒高筑，现有的主流AI软件栈与开

尚无明确基准。8.2国家层面企业层面社区层面8.3AI

全球主要科技体纷纷设立国家级脑计划与类脑研究专项；科技巨头通过收购初创公司、建立联合实架与硬件开发平台在于为人工智能的未来发展注入全新的生物灵感AI，而是为构建下一代更高效、更自主、更接近自然智人工智能发展十大趋势趋势八CATSNet开启AI“20263月，中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室余山团队携手北京大学心理·计算科学》CATSNet新型神经网络框架，成功实现类人的概念形成、理解与交流。这一突破填补了当前人工智能与人脑智能之间的关键差距。传统深度学习模型的知识“缠”在海量参数中难以独立提取概念，大语言模型则高度依赖人类CATSNet具备两大核心能力：

务求解”两个模块，处理视觉信息时能将复杂信息AI能自主生成大AI库”对齐后，可直接用概念传递知识，模拟人类用CATSNet形成的概念空间与人类认知高度一致，其工作模式也与大脑概念处理脑区活动高度匹配。破现有大模型的局限。图人工智能发展十大趋势AI”从一项倡导性的社会责任，迅速转变为关乎产业可持续性与国际能源效率与碳效率开始与算力性能并列为衡量AI进步的关键指标人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋 绿色AI受关注绿色AI受关注当智能算力规模化扩张与AI2026AI转变为关乎产业可持续性与国际竞争力的核心硬约AI研

7x24小时运行所产生AI进步的关键指标。训练能耗

推理能耗源效关键能源效关键能衡量力性+碳指标

基建能耗效率9.1AI效率人工智能发展十大趋势趋势九AI推动绿色AI成为焦点的驱动力来自多方面。政策与法规快速收紧，全球主要经济体已将数据开支已成为大型AI项目成本中增长最快的部分；企业ESG责任与品牌形象直接挂钩，头部科技公司纷纷公布自身的AI碳足迹并承诺减排。AI面临多重技术挑战。

高能耗。其次，缺乏统一、透明的能耗与碳排测量发展路径选择的深层博弈。核心技术矛盾AI性能升级→能耗增长

评测体系短板

发展路径博弈短期市场效益与长期绿色投入冲突

绿色AI实现瓶颈8.2AI产业界正从技术、架构与能源三个层面寻求突（如参数剪枝与）削减算力消耗。系统层面，先进散热技术快速普及，面向AI负载优（PPA）降低碳足

AI创新的价值评估体系：产出。绿色AI正在推动产业从追求“技术最优”可持续发展不再是一道可选题，而是写入AI发展人工智能发展十大趋势趋势九AI新一代绿色AI站点与GWAIDC解决方案——从芯片到电网的20263MWC数字能源发布新一代AI绿色站点和GWAIDC解决方案，在智能体互联网时代助力运营商打造零碳目标网和AI算力坚实底座。该方案从供电、Token”。在站点能源层面，华为AI绿色站点首创端到端智能协同：iBackup技术将备电时长扩展2倍，站点电源可用度提升至99.9%；智能算法融合天

在南部非洲帮助客户节省75%油耗，单站每年节省超1万美元、减少18吨碳排放；全场景虚拟电欧每站年新增收益超2000AIDC解决方案通过从电网到芯片的全链路供电创新、从芯片到户外的全系统散热创新，以及AIforDC智能运营，实现被动响应向预测性维护转变，冷电联动降低能耗。这一案例展现了绿色AI从单一设备优化走向全系统协同的演进方向。人工智能发展十大趋势2026年，AI安全领域已全面进入“攻防对抗白热化”阶段，安全与治理从AI安全风险人工智能发展十大趋 人工智能发展十大趋人工智能发展十大趋 安全与治理将成为AI安全与治理将成为AI当AI

AIAI深度融入经济社会

攻防对抗白热化

安全治理从合规成本升级为发展底线技术对抗层

应用滥用层供应链层供应链层10.1AI人工智能发展十大趋势趋势十AI驱动安全议题升至顶点的根本原因，是AIAI的自主性与影响力越强，其失效或被滥用所产定性的安全范式，难以应对AI系统内生的不确定地缘竞争加剧了各国在AI安全标准与治理规则上是技术攻防，更是关乎信任建立与规则共塑的深层博弈。

8.2AI应对这场白热化的对抗，产业界正从被动防御转向体系化建设。技术层面，可解释AI、鲁棒性训练、形式化验证等方法正加速落地，在模型开发阶段就内嵌安全属性。工程层面，全生命周

期安全管理框架正在形成行业最佳实践；治理层面，通过“监管科技”与“宪法AI”等技术将伦理规范与法律要求嵌入模型对齐过程，实现治理这一趋势正重新定义AI研发与部署的基本逻辑。未来的AI竞争力，将不仅是算法性能的比拼，管理和法规的全链条安全体系，将成为企业获取市场牌照、产品赢得用户信任、国家保障技术主权的决定性因素。安全与治理，已从发展的“背将最终决定人工智能浪潮是造福人类，还是引向不可控的深渊。AA人工智能发展十大趋势趋势十AI2026年1月，北京前瞻人工智能安全与治理研究院发布前瞻人工智能安全评估体系与基座平台，包含人工智能安全评估框架、技术工具和价瞻安全基准”安全评估体系不局限于传统单一维

度，而是在根植基础安全的基础上，延伸至具身医疗健康、金融经济、信息传媒、工业基建、政务民生等关键领域。9.4“前瞻·灵禦”人工智能安全攻防平台通过模拟真实攻防场景，实现对模型安全性能的全面“体检”，目前支持60余种主流大模型、20余种攻击方法和10余种防御机制。“前瞻·灵度”平台则关注人工智能伦理的智能评估与价值校准，能在6个维度、90个细分类别中对上百个大模型进

行实时动态监控和测试，整合以中国价值观为核心的大规模中文价值语料库，累计定义25万余条规则。这套安全评估体系与基座平台，不仅解决人工智能发展十大趋势人工智能发展十大趋人工智能发展十大趋 效率与公平的平衡、创新与责任的统一、结闻采编一线，AI智能体协助记者完成事实核查与现内容生产与呈现的智能协同；在文化遗产保护现场，原生AI终端让千年文物以数字形态与观众对话——这些具体而生动的场景，正是2026年AI共识走向规则，智能算力从规模走向精细，AI能体从走进场景走向重塑场景，多模态能力从感知走向推理，具身智能从试点走向服务，“AIforScience从工具走向引擎。每一步进展，都将推动

平的平衡、创新与责任的统一、变革与温度的共告凝聚了总台对AI发展方向的系统性观察与战略人工智能发展十大趋势附录：专业性名词解释AI指领先科技企业面向全球开发者基础模型+场景模型：指当前AI技术范式从训练单一巨型模型，转向“通用基础模型+针先进制程：指芯片制造中晶体管尺寸更小（5nm3nm）算力芯片的性能与能效天花板。（如CPUGPU、（DSA特定任务上能效比远超通用芯片。算力操作系统：指基于云原生理念开发的软件平台，能够将异构算力资源池化，实现计算任务的智能调度与全局资源优