这十大趋势，排在首位的是“人工智能普惠共享成为全球发展议程核心议题”。中国倡议成立世界人工智能合作组织，旨在推动人工智能的普惠发展，加强技术与基础设施建设，使其成为弥合数字鸿沟、应对气候变化等全球性挑战的“公共产品”。

通览十大趋势，有两大鲜明共性。

第一个共性，AI将深度嵌入生产生活，从工具变成伙伴。无论AI智能体全面走进千行百业，还是新一代智能终端与沉浸式体验消费场景相融合，都说明AI发展势不可挡，正大踏步走进车间、办公室，甚至家庭。AI从“会聊天”变成“能干活、能陪伴”的伙伴，更广泛参与我们的生产生活。

第二个共性，AI发展正迈向“速度与责任并重”的重要阶段。这十大趋势既展现了算力规模化、应用普及化的速度，也凸显了安全治理与绿色AI的责任。发展驱动、安全筑底、绿色担当、普惠共享，人工智能唯有行稳，方能致远。

归根结底，十大趋势的共性，可以概括为：人工智能发展，算力更普惠、应用更深远、发展更安全。发展人工智能，重在实现人与AI的协同共进，坚持创新与责任同频共振。未来已来，咱们一起拥抱人工智能时代。

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。中国倡议成立世界人工智能合作组织，希望通过发展战略、治理规则、技术标准等合作，积极为国际社会提供人工智能公共产品。技术和基础设施建设致力于弥合数字鸿沟，深化人工智能发展和治理国际合作，对于推动人工智能健康发展、促进世界经济增长，应对气候变化、公共卫生、教育公平等全球性挑战都具有重要意义。

二、智能算力规模化

关键产业要素供给将进一步增强。国产 AI 芯片将在特定场景实现规模化应用，支撑大模型发展的算力基础设施日臻完善。国产算力芯片快速发展，专用集成电路（ASIC）和存算一体等新架构将推动技术突围，软硬件协同生态逐步成型。万卡级集群成为支撑大模型训练的主流载体，超大规模集群技术取得突破，高速互联与绿色低碳技术同步推进。“东数西算”工程推动全国算力资源协同调度，大幅提升算力的普惠性。

三、AI应用主流化

AI 智能体全面走进场景。2026 年，AI 应用发展范式将从追求通用能力转向深入解决垂直领域行业痛点。随着智能体技术栈及交互协议等技术日益成熟，企业级智能体将在研发、客服、办公自动化等核心业务环节实现规模化部署，逐步具备处理完整业务闭环的能力，标志着 AI 创新从实验室加速转化为现实生产力。在政策层面，《“人工智能 + 制造”专项行动实施意见》提出，到2027 年推出 1000 个高水平工业智能体，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，旨在培育行业智能体与智能原生企业。《国务院关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》提出，到 2030 年，智能体应用普及率超 90%。

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。2025 年，DeepSeek 等国产大模型带来“高性能、低成本”突破，推动人工智能技术应用的门槛和成本大幅下降，为全球大模型发展开拓了新路径。目前，全球算力升级支撑百万级 Token 的长上下文处理，通过整合文本、图像、音频、视频及 3D 点云等多源数据，推动人机交互向“所见即所得”的多模态交互演进。同时，具备推理与规划能力的“世界模型”正成为竞争焦点，通过模拟行动后果，推动 AI 从感知智能向决策智能演进。

五、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。2025 年，消费电子行业呈现出显著的分化趋势。一方面，硬件参数的迭代日益接近物理与成本上限，折叠屏、影像传感器、快充等技术在普及过程中渐趋同质，市场陷入红海竞争；另一方面，AI 手机及各类 AI 硬件却持续增长，在出货量、用户关注与生态建设上表现突出，成为带动行业增长的关键力量。

终端硬件将从单纯的“工具适配”转向“原生 AI 设计”。新一代 AI 手机、PC 及 XR 设备将与多模态大模型深度结合，催生出虚实共生的新型消费场景，在个性化教育、健康管理及娱乐体验上带来质的飞跃。

六、AI 具身智能化

“物理 AI”与“具身智能”融合，推动机器人(18.600, 0.25, 1.36%)与现实深度交互。

2025 年，具身智能机器人实现了更多技术突破。扔掉遥控器，搭载全球首个人形机器人通用视觉感知系统，具身智能机器人可以在体育赛道上实现自主奔跑；从原型机迈向量产，具身智能机器人走入巡检、服务营业厅、工厂、养老医疗等真实场景，拿下亿元订单。2025 年，中国具身智能市场规模预计达 52.95 亿元，占全球约 27%；从本体到大脑，具身智能机器人正在加速迭代。“物理 AI”与“具身智能”深度融合，推动智能机器人从结构化环境走向更复杂的开放场景。2026 年，智能机器人有望在制造、仓储、家庭服务等领域推出标志性产品，并开始进入规模化试用阶段，实现与现实世界的深度交互。

七、专业领域进一步细分和深化

“AI+ 科学”（AI for Science）在基础学科产出颠覆性成果。科学智能驱动下一代 AI 演进，全面赋能科研范式变革。AI 大模型与科学计算深度结合，开始自主提出假设、设计实验并验证。在生命科学（如抗体设计、新药分子）、材料科学、天体物理等领域加速“从 0 到 1”的进程。通过强化算法、算力、数据三大核心要素协同创新，我国在蛋白质结构预测、量子模拟、材料基因组等前沿领域构建智能科研工具链，推动科研效率从线性增长迈向指数跃迁。

八、前沿领域交叉融合化

类脑智能与交叉学科加速创新。脑科学探索认知、意识与智能的本质，是人类理解自然的“终极疆域”；类脑技术则受其启发，发展类脑算法、器件、机器人等智能科学与技术。脑科学驱动生物成像、数据科学等前沿分支发展，类脑技术则推动人工智能算法优化，赋能自动驾驶、智能医疗等应用。脑科学与 AI 的深度融合将推动脉冲神经网络、神经形态计算等颠覆性技术的硬件与算法突破。

九、能源问题显性化

绿色 AI 受关注。AI 数据中心的巨量能耗将占全球电力增量需求的显著部分，引发对能源供给和环境的担忧，能够大规模提供价格低廉、可靠且清洁电力的地区，将在吸引人工智能相关投资方面占据结构性优势。

2025 世界人工智能大会“AI 与绿色低碳发展”论坛提出了解决“AI 能源悖论”的中国思路。中国电力建设集团发布了“能碳智算中枢”成果，旨在为未来绿色智能经济打造“数字基座”和“中枢系统”，将原本相互独立的“能源流、碳流、数据流”进行一体化的协同管理和全局优化，让能源专家、业务专家用自己的语言下达指令，与人工智能协同完成复杂的绿色低碳优化任务，标志着行业从分散式应用迈向系统性顶层设计的关键一步。

通过开发更高效的模型架构、利用清洁能源算力中心，以及探索小型模块化核反应堆（SMR）等新型供能模式，行业将致力于实现算力增长与碳排放控制的平衡。

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。随着数据投毒、对抗性攻击及深度伪造（Deepfake）成为现实威胁，安全防护将成为 AI 模型开发的内生需求。在 2025 年国家网络安全宣传周主论坛上，正式发布《人工智能安全治理框架》2.0 版，标志着 AI 治理从原则构建迈向系统化、动态化、标准化新阶段。面对生成式 AI 快速发展带来的数据滥用、算法歧视、模型失控等风险，新版框架强化风险分类，新增衍生安全维度，推动全过程防控与伦理前置，实现技术、伦理与社会治理协同。通过分级分类监管与制度衔接，为企业提供合规路径，助力产业健康有序发展，同时彰显中国在全球 AI 治理中“发展与安全并重”的治理智慧。

针对 AI 伦理、隐私及安全的治理规则与技术工具将同步加速完善，在鼓励技术创新的同时，筑牢安全防线，确保人工智能产业的健康有序发展