Gartner发布2026中国人工智能十大趋势

商业与技术洞察公司Gartner今日正式发布2026年中国人工智能十大趋势，指出中国在人工智能及生成式人工智能技术的开发和应用方面已取得显著进展，尤其是大模型GLM-5.2、Kimi K3、DeepSeek V4等产品的落地，正在重塑全球人工智能格局。Gartner研究总监费天祺表示，2026年中国AI主要趋势并非孤立出现，而是2025年产业格局持续演进和成熟的结果：2025年被视为“在机遇中开展创新”的广义目标，如今已演变为企业的结构性刚需，具体落实为“全栈式自主可控人工智能”与“务实驱动的模型创新”两大基础能力层；“利用成本可控的人工智能实现业务转型”的早期战略想法已从设想转为实际行动，表现为可扩展的智能体劳动力直接融入日常运营；2025年较为活跃的“消费者驱动的生态系统”，已催生出一系列切实可见的人工智能超级入口，将先进智能转化为面向消费者的产品、应用和物理环境。

本次发布的十大趋势按四个层次划分：

• 第1层（基础层）：模型芯片自主化、模型技术栈韧性
• 第2层（模型层）：开源权重策略、多模态人工智能内容创作、世界模型
• 第3层（应用层）：智能体能力、基于本体的语义层、个人智能体
• 第4层（生态层）：物理人工智能、人工智能优先组织

全栈自主可控筑牢AI产业安全底座

作为最内层的核心基础，“全栈式自主可控人工智能”层重点覆盖模型芯片自主化、模型技术栈韧性两大趋势。模型芯片自主化是指中国通过自主设计和制造人工智能芯片，支持本土具有国际竞争力的人工智能模型发展，目标是实现半导体供应链及人工智能模型等关键技术栈的自主可控，为人工智能应用和服务生态系统提供坚实基础，降低对外部技术和产品的依赖，保障中国人工智能产业的安全与长期可持续发展。模型技术栈韧性则进一步保障软硬件的深度集成，通过技术层面的冗余设计和自主可控能力，有效应对外部环境的不确定因素，为上层模型创新和应用落地提供稳定的底层支撑。

务实模型创新打造高性价比全球竞争力

在自主层基础之上，“务实驱动的模型创新”层通过三项具体趋势，为中国AI产业带来高性价比且具有全球竞争力的能力。首先是开源权重策略，中国企业通过在模型核心层面采用开放权重模式，降低行业开发门槛，推动AI技术的普惠化应用；其次是多模态人工智能内容创作，先进的多模态模型打破了传统单模态的技术壁垒，实现文本、图像、音频、视频等不同模态的深度融合，催生更丰富的创作场景；第三是世界模型，新的世界模型架构支持对物理世界的模拟和预演，为自动驾驶、智能制造等场景提供更精准的决策支撑。这类务实导向的模型创新，既贴合中国产业的实际需求，也具备参与全球竞争的技术优势。

智能体劳动力深度融入企业日常运营

在高效的基础模型支持下，“可扩展的智能体劳动力”成为当前AI落地的主流方向，相关趋势覆盖智能体能力、基于本体的语义层、个人智能体三大方向。当前智能体劳动力已广泛应用于各行业的日常运营场景，通过基于本体的语义层技术，将底层模型的原始智能转化为适配不同业务场景的标准化智能体能力，大幅降低企业的AI使用门槛。个人智能体则进一步面向C端用户普及，可辅助用户完成日程管理、内容创作、信息检索等日常任务，实现AI技术从企业级应用向个人消费端的渗透。

AI超级入口加速原生应用场景落地

最终，有韧性的基础设施和可扩展的智能体劳动力共同构筑了最外层的“人工智能超级入口”，催生物理人工智能、人工智能优先组织两大落地趋势。物理人工智能的部署正在加速落地，AI技术与实体设备、物理场景的深度融合，推动智能制造、智能服务、智能家居等场景的升级换代。人工智能优先组织则是指企业将AI能力融入组织架构和业务流程的核心，调整管理范式和工作模式，以AI为核心驱动力提升运营效率，这类组织正在成为中国AI产业落地的重要载体。