2026年，是AI（人工智能）从技术突破迈向产业融合的关键节点。走过概念炒作的喧嚣期，AI产业的发展重心转向价值兑现——不再局限于模型的技术先进程度，而是聚焦于能否真正破解真实场景的痛点与难题，为各行业发展注入全新动能。

 

1. 马太效应凸显  AI能力边界持续突破

 

       2026年，AI技术竞争的核心已从参数规模转向实际效能，多模态大模型、AI Agent（智能体）、具身智能被公认为下一代AI的核心方向。

 

    “2026年，全球AI发展围绕五大核心进行展开——大模型优化迭代、智能体技术持续进步、本土化AI兴起、AI主权意识形态凸显以及具身智能快速崛起，这些趋势共同推动行业从规模扩张向质效提升转型。”Omdia AI首席分析师苏廉节向中国工业报分析说道，当前，全球AI市场的竞争格局呈现显著的头部集中特征，核心原因在于AI领域对巨额资金投入的刚性需求。谷歌云、AWS等国际云服务巨头凭借全栈能力占据主导地位，其重点发力定制化AI芯片研发、前沿模型创新以及开发者平台与生态系统整合；国内厂商在跟进类似战略的同时，将大量精力投入开源生态建设与本土合规要求适配。

 

       对此，中国电子信息产业发展研究院信息化与软件产业研究所副所长宋颖昌在此前接受中国工业报采访时也表达了类似观点。他认为，中美两国在AI领域已形成“双雄并立”格局：美国在基础理论、核心算法和高端芯片等领域保持领先，我国则在行业应用、技术迭代、产业融合等方面具备独特优势。斯坦福大学人工智能研究院《2025年人工智能指数报告》的数据印证了这一态势：中美最顶尖大模型的差距已从17.5%快速缩小至0.3%。通义千问、星火、DeepSeek等国产大模型的崛起，标志着我国在模型创新领域实现阶段性突破。

 

       中国信通院人工智能研究所所长魏凯在“2026中国信通院深度观察报告会”上披露的数据，进一步印证了行业的转型态势。数据显示，2024年，我国人工智能核心产业规模突破9000亿元，增速达24%；2025年跨越1.2万亿元大关。这一增长并非单纯的数量累积，更蕴含着质量跃升。

 

       值得注意的是，2026年，AI技术竞争的核心已从参数规模转向实际效能，多模态大模型、AI Agent（智能体）、具身智能被公认为下一代AI的核心方向。宋颖昌对此解读道，当前大模型的多模态能力快速提升，从单一文本支持逐步扩展，现已具备对文本、图像、音频、视频等多模态内容的理解、分析与推理能力；AI Agent正从“工具辅助”向“任务承接”进阶，深度参与客户服务、销售、运营、研发等全流程；具身智能的生产规模则加速扩大，特斯拉计划2025年在自有工厂内部署数千台机器人，并拟于2029-2030年间实现百万台年产量。宋颖昌预计，这些技术将加速走向实用化，最快3-5年内可实现商业变现，其中金融、法律、制造、零售等行业有望率先进入规模应用阶段。

 

2.  产业深融 “人工智能+”加速渗透制造业

 

作为全球制造业体系最庞大、消费市场最丰富、公共服务网络最完善的国家，中国为AI技术提供覆盖工业与民生、消费端与企业端的全场景应用空间，助力技术在真实场景中快速迭代优化。

2026年，在垂直行业尤其是与制造业的融合方面，“人工智能+”正在重塑更为底层的生产逻辑。

 

       我国持续凸显的产业链优势，成为AI技术落地的“天然试验场”。作为全球制造业体系最庞大、消费市场最丰富、公共服务网络最完善的国家，中国为AI技术提供覆盖工业与民生、消费端与企业端的全场景应用空间，助力技术在真实场景中快速迭代优化。

 

       浪潮数字企业副总裁、浪潮捷云董事长付长友在接受中国工业报采访时进一步指出：“中国AI产业真正的优势，在于其与完整产业链和丰富场景深度融合的能力——这不仅体现在从底层技术到上层应用的全链路贯通，更关键的是能够围绕实体经济的实际需求，实现从技术到应用、从方案到落地的全链条协同。未来竞争的关键，也在于能否持续巩固并扩大‘产业+场景’的协同优势。”目前，浪潮数字企业正通过与达索系统、数码大方等国际企业合作，整合全球先进制造经验，结合国内降本增效等实际需求，打造适配中国场景的标准化解决方案。

 

       付长友以离散制造为例，具体拆解了AI的落地价值：“离散制造的订单批次复杂、配置多样，比如锅炉生产每个订单都是定制化的。过去，智能排产依赖人工，不仅零部件核查效率低，还容易出现订单优先级混乱，进而导致缺料停产。现在通过AI高级智能排产技术，结合ERP系统的物料数据和供应链到货时间，快速完成排产，销售人员可向客户精准承诺出库与上线时间，生产线停工率大幅降低。”此外，在芯片焊点检测等精密制造场景中，AI图像识别技术可将产品良率大幅提升，成功解决人工检测难以覆盖纳米级缺陷的行业痛点。

 

      与国外不同，苏廉节对比中外制造业AI发展路径指出，欧美企业聚焦高端研发、机器人自动化与可持续制造，但推进速度相对缓慢；中国则凭借国家战略驱动、大规模部署以及产业链垂直整合优势，带动头部制造企业积极采纳AI技术。未来，随着人形机器人的大规模部署，AI有望渗透到更多中小制造企业。

 

3.竞合博弈  寻找技术平衡之道

 

未来的AI产业，必然是技术创新与人文关怀并重、商业价值与社会价值统一的产业，只有那些真正尊重人性、破解行业痛点、创造实际价值的企业，才能在长期竞争中站稳脚跟。

当前，全球AI产业的竞争焦点已从单一技术突破转向生态体系构建，其中开源生态成为新的博弈战场。

 

       苏廉节介绍，2025年，我国AI产业在开源生态与芯片自主化领域取得显著进展：开源模型方面，阿里云、MiniMax、月之暗面等国内厂商在2025年下半年推出开源大模型，其性能已逼近甚至在局部超越西方专有模型，进而催生出强大的开发者社群与衍生生态；对于芯片领域，尽管面临外部限制，但国内产业生态依然蓬勃发展——华为宣称昇腾910C芯片出货量已达30万颗，寒武纪营收持续增长，沐曦与摩尔线程的IPO进程备受关注，百度也将昆仑芯片业务独立运营。

 

       对于2026年的行业走向，苏廉节预测，受全球算力需求持续增长驱动，2026年将迎来吉瓦级数据中心爆发期；同时，伴随主权AI栈崛起，私有AI基建部署将加速推进，这一趋势在亚太地区尤为明显。其中，代理AI能力的持续迭代是核心看点——从Anthropic的skills功能，到谷歌的Agent-to-Payment、Agent-to-User Interface方案，再到各类模型在注意力优化、长上下文推理、记忆能力升级等方面的突破，都将推动智能体从试点应用融入实际生产，让更多场景嵌入Agent能力。此外，具身智能将带动大模型与智能体向端侧延伸，引导行业持续探索世界模型、多模态学习、边缘推理、端侧AI芯片等前沿技术。

 

        值得警惕的是，AI技术的快速渗透在创造巨大价值的同时，也带来日益严峻的安全风险与伦理挑战。付长友强调：“AI安全不是单纯的技术问题，而是关乎企业生存的战略问题。企业必须将安全伦理嵌入产品设计的每一个环节，做到‘安全左移、伦理内嵌’，这是实现可持续发展的前提。”

 

“AI产业将进入价值深耕的新阶段。”付长友总结道，AI的终极价值是赋能人、成就人，而非替代人。未来的AI产业，必然是技术创新与人文关怀并重、商业价值与社会价值统一的产业，只有那些真正尊重人性、破解行业痛点、创造实际价值的企业，才能在长期竞争中站稳脚跟。

 

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转载自：中国工业报，侵删

审核：胡明旺    责编：左宗鑫    编辑：李一诺

 

 

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