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范式正在切换：AI 的注意力从"下一个词"转向"下一个物理状态"（本文插图均为原创插画）
AI正在发生什么：从"预测下一个词"到"预测下一个物理状态"大模型横空出世四年后，故事的主角正在悄悄更换——从聊天模型到智能体，从语言世界到物理世界，从比拼参数到比拼"用得起"。这篇文章把 2026 年 AI 技术层面真正的变化捋成一条线。
题材：AI 技术前沿观察
依据：2026 智源大会、WAIC 2026、行业趋势报告等公开资料
写作时间：2026年10月
2023 年，我们研究"怎么把问题问清楚"；2024 年，进步到"怎么给足信息，让它理解复杂任务"；到了 2026 年，行业进入
"怎么放手让它自己干活，出了问题还能自己改"
的新阶段。这是月之暗面联合创始人张宇韬对这几年的概括。而比这三句话更深的变化藏在底层：AI 正在从"预测下一个词元"，走向"预测下一个物理状态"。
1竞争的前沿，已经移到了模型外面先说一个反常识的判断：2026 年 AI 工程师的核心工作，已经不再是"怎么问模型"，而是怎么设计模型的运行环境——给模型安排记忆、上下文、工具调用、多步规划和失败恢复的整套框架。业内给这件事起了个名字，叫"驾驭工程"（Harness Engineering）。先有实践，后有名词。
为什么这件事突然变得关键？因为两个方向的压力同时到来了：单纯扩大预训练规模的边际收益在递减，"推理时计算"成了新发力点——让模型在运行时多做几轮自我验证，复杂任务的表现就能明显提升，而编排这些步骤的正是那套外部框架。同一个模型，搭好了运行框架的团队可以让它连续跑六步以上的自主流程，没有框架的团队还停留在单次问答。模型还是那个模型，成绩单已经不是一个成绩单。
另一个标志性事件是智能体的"全民科普"。360 集团董事长周鸿祎在 2026 世界人工智能大会上说，过去 AI 智能体给人"虚无缥缈"的印象，而"龙虾"（OpenClaw）的爆火完成了这场科普——大众第一次直观看到，智能体是能解决实际问题、真正"能干活"的工具。他的那句判断值得记下来：过去互联网连接的是人和信息，未来互联网连接的，将是具有感知、决策、执行能力的 AI 智能体。
智能体正在被"上户口"：互联标准让不同厂商的 AI 能互相认识、互相配合（插画）
2范式革命：世界模型要学的是"物理课"2026 年 6 月 12 日，智源大会在北京开幕。会上发布的悟界·Physis-v0.1，被官方称为全球首个通用世界基座模型。它做的事，用一句话就能说清：传统大模型在"预测下一个词元"，它在"预测下一个物理状态"。
这中间的差别有多大？现有的各种模型，要么只理解语言描述的世界，要么只学习像素或几何结构，都没有真正掌握物理世界的运行规律。而悟界·Physis-v0.1 通过专属的物理状态编码器，把视频、深度图、3D 点云、力触反馈等全模态信息统一转化为标准化的"隐空间物理状态"，具备物理正确、动作因果可溯、长程一致和通用泛化四项能力，可支持五十余个复杂物理场景的长程推理，瞄准严肃工业、具身智能、物理仿真和科学研究。
一个值得记住的判断2026 年行业对世界模型的竞争焦点，已经从"预测下一帧"转向"预测行动后的下一个状态"——模型的角色正从渲染器变成规划器。核心判断是：
理解世界不一定需要重建世界
。在抽象空间做预测、而非逐像素重建的架构，已经能用少量无标注数据实现对物理环境的零样本控制。对机器人和自动驾驶这些需要实时规划的场景来说，这是一条效率高得多的路径。谁先把世界模型从感知工具升级为规划引擎，谁就在下一代具身智能的竞争中占据更有利的出发位置。
配套的进展也在加速：前沿模型生成的 15 秒视频可用率，从约 20% 拉升到了 90% 左右——这是能否进入生产流程的临界点；原生多模态架构正在取代"语言模型调度加视觉模型执行"的拼接模式，图像和文本在同一个潜空间里做跨模态交互。同一场大会上，商汤发布了面向长程任务的交付级多模态智能体基座，华东师范大学发布了服务极端天气监测与城市灾害预警的地理大模型——"懂物理世界"正在从口号变成产品列表。
3让 AI"用得起"的三件基础设施技术再先进，落不到账本上就是空中楼阁。2026 年有三件事，把"用得起"三个字焊实了。
第一件：Token 套餐。三大运营商集体上线词元（Token）套餐，把 AI 算力像手机流量包一样明码标价，支持按周、按月包干或按用量计费。当一个东西开始被"套餐化"，意味着它完成了从尝鲜品到消耗品的转变。国产模型凭借算力基础设施、开源模型和电价优势，还在把性价比优势输出海外——一些算力中心已经直接建到了海外，词元服务覆盖东南亚、中东和拉美市场。
第二件：给智能体"上户口"。2026 年 6 月底，《人工智能 智能体互联》系列 7 项国家标准正式发布，覆盖总体架构、身份码、身份管理、智能体描述、发现、交互、工具调用——由工信部组织 70 余家重点企业共同制定。解决的是个朴素问题：不同厂商的智能体要能互相识别、互相配合，否则每个智能体都是一座孤岛。工信部后续计划里还有至少 12 项相关行业标准在制定中，预计 2027 年一季度完成。
第三件：开源。中国电信开源的星辰大模型体系中，TeleChat2-115B 是国内首个完全基于国产算力训练并开源的大模型，累计下载量突破 50 万次；中国移动开源了九天系列模型。开源的意义在于：中小企业不再被挡在 AI 门外——这直接解释了为什么 2026 年各行业的智能体产品出现井喷：不仅模型变强了，更"用得起"了。
AI for Science 的三位一体：基础模型 + 科研智能体 + 自主实验室（插画）
4最前沿的战场：让 AI 自己做科研技术线最远端的故事，发生在实验室里。2026 年，"基础模型 + 科研智能体 + 自主实验室"三位一体的 AI 驱动科研范式，从探索期进入成形期。
几个有分量的数字：药物研发领域，全球已有约 170 个 AI 参与发现或优化的药物项目进入临床开发，多个进入 III 期；国内的晶泰科技靠 AI 干湿实验闭环，每月产生超 5 万条反应产率数据，并已首次实现年度盈利。医疗方向上，智源还发布了全球首个理解与生成统一的多模态神经科学大模型"悟界·Brainμ1.0"，把人类、猕猴、小鼠的跨物种脑信号统一编码，用于辅助筛查阿尔茨海默病、抑郁症、帕金森病等疾病。
不过，越快的进步越需要冷静的注脚。趋势研判里反复强调一句话：技术进步越快，可信基础设施越重要。模型会一本正经地出错（幻觉），智能体的自主权限越大，出错的责任与验证机制就越关键；在各类推理基准上，模型在简单版本上已接近饱和，但在需要组合推理的新版本上与人类仍有明显差距。这提醒我们：2026 年的技术叙事固然激动人心，但它仍是一个"能力快速上升、可靠性正在补课"的阶段——这个判断，比任何单点突破都更接近真相。
要点速记使用方式三级跳：2023 问清楚 → 2024 给足信息 → 2026 放手让它自己干、出错自己改；竞争前沿从模型内部移到模型外部（驾驭工程）。范式切换：智源"悟界·Physis-v0.1"把目标从"预测下一个词元"换成"预测下一个物理状态"；世界模型从渲染器变成规划器。三件基础设施：Token 套餐（用得起）、智能体互联国标（连得上）、开源模型（门槛降），共同解释了智能体应用的井喷。最远端：AI for Science 进入成形期，170 个 AI 参与的药物项目进入临床；但技术进步越快，可信基础设施越重要——能力在上升，可靠性在补课。微头条备用稿（可直接发布，约300字）2026 年 AI 圈最大的变化，不是模型又变聪明了多少，而是大家关心的问题换了。
2023 年我们研究"怎么把问题问清楚"，2024 年研究"怎么给足信息"，2026 年研究的是"怎么放手让它自己干活，出了错还能自己改"。更底层的变化是：AI 从"预测下一个词"转向了"预测下一个物理状态"——智源发布的通用世界基座模型，要让机器真正学一门"物理课"，给机器人和自动驾驶当"规划器"。
还有三件事把"用得起"焊实了：三大运营商上线了 Token 套餐，AI 算力像流量包一样明码标价；智能体互联的 7 项国家标准正式发布，不同厂商的 AI 能互相认识、互相配合；开源模型把门槛打到了中小企业脚下。
一句话总结：AI 正在从聊天框里走出来，走进物理世界。你感觉到了吗？
人工智能
大模型
世界模型
AI智能体
AI for Science
2026智源大会
主要资料来源：智源大会 2026 发布会公开报道（悟界·Physis-v0.1、悟界·Brainμ1.0，2026年6月）；《2026年人工智能十大趋势研判》（贵阳市大数据发展管理局转载，2026年7月）；中国经济网《从"技术可用"到"商业可赚" AI智能体加速落地》；人民网《AI跳出聊天模式 全能干活伙伴上线》；全国党媒信息公共平台《WAIC2026：智能体持证上岗 AI落地从纸上谈兵到真刀实干》；经济参考报 WAIC 观察（2026年7月）；湖南省工信厅《2026WAIC全景直击》。口径说明：企业与技术指标（视频可用率、下载量、临床项目数等）均引自上述报道中的机构或企业表述，属动态数据，以发布方后续更新为准；行业趋势判断（世界模型、驾驭工程等）引自趋势研判报告，代表研究机构观点而非定论。本文插图均为原创插画。AI 技术演进极快，本文信息截至 2026 年 10 月。