商业与技术洞察公司Gartner今日发布2026年中国人工智能十大趋势。中国在人工智能相关技术领域取得了显著进展，尤其是生成式人工智能（如大模型GLM-5.2、Kimi K3、Deepseek V4）领域的发展，正在重塑全球人工智能格局。

Gartner研究总监费天祺表示：“中国在人工智能（AI）及生成式人工智能（GenAI）技术的开发和应用方面取得了显著进展。2026年中国人工智能主要趋势并非孤立出现，而是2025年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，并具体落实为‘全栈式自主可控人工智能’与‘务实驱动的模型创新’这两大基础能力层。同样，‘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，具体表现为可扩展的智能体劳动力直接融入日常运营。最后，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。”

2026年中国人工智能主要趋势分为四个层次主题（图1）:

图1：2026年中国人工智能主要趋势

第1层：全栈式自主可控人工智能。作为最根本的基础，这一最内层保障了软硬件深度集成，确保模型芯片自主可控和技术栈韧性，以应对外部的不确定因素。

第2层：务实驱动的模型创新。在自主层基础之上，中国企业通过在模型核心层面采用开放权重策略、先进的多模态模型和新的世界模型，带来了高性价比和具有全球竞争力的AI能力。

第3层：可扩展的智能体劳动力。在高效的基础模型支持下，智能体劳动力广泛应用于各行业，通过基于本体的语义层将原始智能转化为个人和企业都能用的高效智能体劳动力。

第4层：人工智能超级入口。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，催生了多种人工智能原生应用，包括物理人工智能的部署和人工智能优先组织的兴起。

以下是2026年中国人工智能十大趋势。

模型芯片自主化

模型芯片自主可控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。其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。这一战略举措旨在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

模型技术栈韧性是指企业在人工智能模型栈的各层（包括模型框架、推理引擎、API接口、部署环境及上下游依赖）具备冗余、可替代性和快速恢复能力，从而在供应链中断、地缘政治控制或厂商策略突变等情况下，保障人工智能工作负载的持续稳定运行。美国不断升级的出口管制措施，以及对前沿人工智能模型的突发性访问限制，已经清楚地表明，对任何单一模型供应商或技术栈的过度依赖，会给企业带来不可预知的“断供”风险。模型技术栈韧性已成为企业人工智能战略的核心要素。

开源权重策略

开源模型的核心特征在于其可访问性与透明性。由于其架构公开性、可定制性和预训练权重，个人和企业能够自由使用、修改并分发这些模型，适用于研究和商业等场景。

多模态人工智能内容创作

中国的创新者充分利用国内丰富多样的数据生态系统（包括社交媒体、视频、电商内容等），基于多模态模型开发出具有创新性的人工智能解决方案。这些模型融合了文本、图像、音频和视频等多种能力，从而提升了内容创作者的生产力，并形成了一个创新与商业应用自我驱动、不断循环的发展生态。

世界模型

世界模型是指能够学习环境抽象表征的人工智能模型，不仅仅局限于处理文本。与大语言模型只预测下一个词元不同，世界模型的目标是预测环境的下一个状态，从而掌握环境的内在变化规律。通过模拟潜在的未来状态，世界模型让人工智能系统能够预判结果并理解各种行为的后果，因此在许多具体应用场景中具有重要价值。

智能体能力

AI智能体所具备并能够应用的企业知识、情境推理、功能技能和实际行为表现等要素的具体、可定义、可衡量的组合。

与人类能力类似，企业智能体能力融合了知识、推理、技能和可观测的行为，以支持高效的任务执行。但与人类能力不同，企业智能体的能力并非依赖经验自然形成，而是必须对模型、智能体技能、企业知识和工程化管理这四个相互依存的要素进行有意识的设计、管理和衡量。

基于本体的语义层

与通用语义层相比，基于本体的语义层，在数据单元和业务流程之间，将操作元数据、数据结构和业务关系进行连接和阐述，提供了更丰富的上下文，弥补了传统数据管理平台在智能体分析方面的不足。这一方法有望提升人工智能上下文工程能力，实现更为精准、逻辑一致的代理型AI应用（如对话式分析等场景），因此在中国逐渐受到重视。

个人智能体

个人智能体是一种不受特定领域限制的AI智能体，能够在各种不同的软件环境（如网页浏览器、云端虚拟或终端操作系统）中执行开放式、多步骤任务。此类智能体能够根据个人用户偏好和上下文需求进行调整，并可随时间推移不断积累经验。个人智能体可持续处理时长为数分钟、数小时乃至数天的长周期任务，且始终保持在线状态。

物理人工智能

尽管当前世界仍聚焦于大语言模型，但未来真正能带来竞争优势的，是那些正在赋予人工智能运动、感知和改变物理世界能力的行业领导者。物理人工智能是指将人工智能与实体硬件深度结合，使其能够感知环境、进行自主（或半自主）推理，并在现实世界中执行操作、产生实际效果的技术实践。

人工智能优先组织