剛剛過(guò)去的2025年，給予我們?cè)S多的驚喜和驚嘆——無(wú)論是人形機(jī)器人的春晚首秀，還是豆包手機(jī)的嶄露頭角，都令人印象深刻。

而當(dāng)我們站在一個(gè)新的年關(guān)向前眺望，技術(shù)演示固然令人振奮，但產(chǎn)業(yè)成熟需要在更嚴(yán)苛的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中得到驗(yàn)證。2026年，對(duì)于中國(guó)乃至全球的數(shù)字科技產(chǎn)業(yè)而言，到底將是一個(gè)“爆發(fā)之年”，還是一個(gè)“驗(yàn)證之年”？

以下8個(gè)問(wèn)題，或許能沿著“技術(shù)突破—應(yīng)用驗(yàn)證—商業(yè)生態(tài)”這一線索，提前推演2026年熱潮之下的那些最根本的技術(shù)、商業(yè)、生態(tài)議題，并幫助我們梳理哪些是更值得我們期待的動(dòng)向。

1.Transformer架構(gòu)擠牙膏模式還能持續(xù)多久？

2017年問(wèn)世以來(lái)，Transformer架構(gòu)孕育了現(xiàn)今所有耳熟能詳?shù)念A(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型產(chǎn)品。然而就在2025年11月，號(hào)稱具有“博士級(jí)專家”水準(zhǔn)的GPT 5.1的表現(xiàn)翻車。雖然緊接著發(fā)布的Gemini 3一定程度上恢復(fù)了市場(chǎng)信心。但我們?nèi)阅苡^察到，隨著Chinchilla縮放定律（更多數(shù)據(jù)、更多參數(shù)和更多計(jì)算能力）所指向的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)逐漸逼近極限，模型性能的邊際收益正在快速遞減。這意味著Transformer架構(gòu)的“革命性”階段可能已近尾聲，正轉(zhuǎn)向以工程優(yōu)化為主導(dǎo)的“精益化”階段。

這也正是現(xiàn)在業(yè)界所發(fā)生的——通過(guò)混合專家模型（MoE）、新注意力機(jī)制等方法，讓大模型繼續(xù)“擠牙膏”。我們固然肯定這種漸進(jìn)式進(jìn)步的價(jià)值，但顯然更期待2026年能看到脫離于Transformer的全新架構(gòu)萌芽，為我們帶來(lái)通向AGI的全新可能。

2.世界模型能不能“拉出來(lái)溜溜”？

相較于現(xiàn)有大語(yǔ)言模型，能夠理解真實(shí)世界動(dòng)態(tài)規(guī)律的世界模型（World Models）無(wú)疑在處理物理世界事務(wù)方面具有更顯著的優(yōu)勢(shì)。然而在現(xiàn)實(shí)的商業(yè)應(yīng)用中，世界模型迄今還沒(méi)能兌現(xiàn)這種理論潛力。2025年年末LeCun從Meta離職，更是使世界模型的商業(yè)化前景蒙上了一層陰影。

誠(chéng)然，新的智能范式從研究到工程落地，大多會(huì)經(jīng)歷一段漫長(zhǎng)而艱難的歷程。但在2026年，我們?nèi)匀黄诖澜缒Ｐ湍茉跈C(jī)器人控制、高保真視頻生成等場(chǎng)景中，邁出商業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵一步，從而為當(dāng)前主要依賴統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的大模型補(bǔ)上“理解真實(shí)世界”這塊關(guān)鍵性短板。

3.人形機(jī)器人能否找到專屬的場(chǎng)景“爆點(diǎn)”？

2025年蛇年春晚點(diǎn)燃了大眾對(duì)人形機(jī)器人的熱情。但在“看個(gè)新鮮”的表演性需求退潮之后，2026年的人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)將面臨一個(gè)根本性問(wèn)題：能否找到一個(gè)專屬的商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，驗(yàn)證其對(duì)于機(jī)械臂、輪式、足式等傳統(tǒng)機(jī)器人形態(tài)的生產(chǎn)力優(yōu)勢(shì)。

同時(shí)，作為當(dāng)下具身智能最具“顯示度”的代表，人形機(jī)器人的自主智能水平也面臨實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的考驗(yàn)。它能否避免重蹈智能駕駛，十年發(fā)展依舊“愿景難圓”的覆轍，起碼在部分受限環(huán)境中率先實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、可靠的自主作業(yè)，這點(diǎn)同樣值得我們密切關(guān)注。

4.AI Agent到底能創(chuàng)造多大可能？

就在最近，豆包手機(jī)成功出圈、Meta高價(jià)收購(gòu)Manus等連續(xù)的標(biāo)志性事件，成倍提升了人們對(duì)AI Agent的期待。幾乎可以肯定，2026年將是AI Agent從“演示”走向“可用”的關(guān)鍵驗(yàn)證年。在百倍提升任務(wù)處理速度的同時(shí)，AI Agent能否找到克服現(xiàn)有大模型幻覺(jué)和錯(cuò)誤的有效機(jī)制，從而顯著降低工作流中不可控性和決策風(fēng)險(xiǎn)，將成為其中的關(guān)鍵。

我們能否在2026年體驗(yàn)到靠譜穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)的AI Agent？譬如讓它為一次多段行程的差旅自動(dòng)規(guī)劃行程、并準(zhǔn)確預(yù)訂所有酒店和機(jī)票。只有當(dāng)這些日?；拈_(kāi)放任務(wù)場(chǎng)景被真正解決，AI的潛力才算真正能被兌現(xiàn)為普通人日?？捎玫膬r(jià)值。

5.腦機(jī)接口革命離走出實(shí)驗(yàn)室還要多久？

近兩年，腦機(jī)接口領(lǐng)域初創(chuàng)公司扎堆、風(fēng)投熱情高漲。尤其在我國(guó)眾多科研機(jī)構(gòu)和創(chuàng)新企業(yè)的共同努力下，已對(duì)Neuralink的領(lǐng)跑地位發(fā)起了有力挑戰(zhàn)。目前，我們已經(jīng)看到腦機(jī)接口在幫助患者“恢復(fù)功能”的臨床試驗(yàn)中進(jìn)展顯著。然而，由于試驗(yàn)門檻極高，且不同技術(shù)路徑迭代迅速，使得這項(xiàng)技術(shù)對(duì)大眾生活的革命性影響，仍潛藏在明確方向背后的重重迷霧之中。

此外，腦機(jī)接口還伴隨著大量問(wèn)題待解：規(guī)模化臨床的預(yù)期能否早日實(shí)現(xiàn)？率先在商業(yè)上跑出來(lái)的是侵入式、微創(chuàng)還是非侵入式方案？全球范圍內(nèi)腦機(jī)接口的倫理問(wèn)題、監(jiān)管問(wèn)題與成本問(wèn)題，能否在2026年取得哪怕局部的實(shí)質(zhì)性突破？這些都值得我們共同關(guān)注。

6.頭戴設(shè)備的新一輪“殺手級(jí)應(yīng)用”在哪？

2025年，消費(fèi)電子領(lǐng)域最矚目的趨勢(shì)便是以AI眼鏡為代表的新一輪頭戴設(shè)備的復(fù)興。從華為、小米等消費(fèi)電子巨頭到成百上千家初創(chuàng)企業(yè)在大模型的加持下，共同完成了穿戴設(shè)備從以顯示為中心向以AI為中心的范式轉(zhuǎn)變。因此，也有媒體將2025年稱為“AI眼鏡的爆發(fā)元年”。

然而，要實(shí)現(xiàn)消費(fèi)端真正的“爆發(fā)”，是否有“殺手級(jí)應(yīng)用”至關(guān)重要。不論是視覺(jué)搜索、翻譯、會(huì)議錄制、還是導(dǎo)航、服務(wù)清單等等，哪一個(gè)會(huì)成為引爆需求的“爆點(diǎn)”，這仍有待觀察。要知道，上一輪谷歌眼鏡、微軟Hololens的失敗并未過(guò)去太久，Apple Vision Pro也難稱成功，這背后并非源于單純的技術(shù)因素。2026年，行業(yè)能否找到那個(gè)足以支撐設(shè)備高昂成本與相對(duì)佩戴不便的剛性需求點(diǎn)，將是決定這輪浪潮成敗的關(guān)鍵。

7.開(kāi)源AI模型能否實(shí)現(xiàn)對(duì)閉源模型性能的趕超？

當(dāng)前，開(kāi)源已成為AI產(chǎn)業(yè)最矚目的潮流。2025年初，“開(kāi)源+工程優(yōu)化”路線的DeepSeek引爆了2025年全球AI領(lǐng)域的第一波熱潮。開(kāi)源路線賦予市場(chǎng)在成本、隱私與定制化上的靈活性。然而不可否認(rèn)，目前全球范圍內(nèi)頂級(jí)閉源模型在綜合性能上仍保持著一定優(yōu)勢(shì)。

“開(kāi)源”還是“閉源”，這背后遠(yuǎn)不止“付費(fèi)”還是“免費(fèi)”那么簡(jiǎn)單。它指向一個(gè)更根本的戰(zhàn)略選擇：AI的未來(lái)，是依賴少數(shù)科技巨頭，還是依托更多人、進(jìn)行更具有透明度的價(jià)值共創(chuàng)。這不僅關(guān)乎技術(shù)路線，也關(guān)乎未來(lái)生態(tài)的定義權(quán)。

我們期待在2026年，開(kāi)源模型能向閉源模型發(fā)起更加全面的挑戰(zhàn)，并在更多任務(wù)中實(shí)現(xiàn)趕超。

8.AI能否實(shí)現(xiàn)商業(yè)可行性破局？

2025年7月，麻省理工學(xué)院的《2025年商業(yè)AI現(xiàn)狀報(bào)告》顯示，有高達(dá)95%的組織在生成式人工智能（AIGC）上的投入幾乎無(wú)法獲得任何實(shí)際回報(bào)。麥肯錫等機(jī)構(gòu)的報(bào)告也指向了類似結(jié)論，即小范圍的AI試點(diǎn)與大規(guī)模部署、實(shí)現(xiàn)盈利之間存在巨大的鴻溝。即便是在最早實(shí)現(xiàn)AI規(guī)?；瘧?yīng)用的客服領(lǐng)域，越來(lái)越多企業(yè)也開(kāi)始重新評(píng)估人工坐席的必要性。受此影響，2025年末“AI泡沫論”從華爾街開(kāi)始發(fā)酵，引發(fā)了全球市場(chǎng)對(duì)于AI商業(yè)估值的反思。

那么，在2026年AI能否找到更可行的價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑，使各行各業(yè)的決策者不只是關(guān)注“AI愿景是什么、價(jià)值是什么”，而是能追問(wèn)“AI支出的ROI（投資回報(bào)率）是多少”？只有這樣才標(biāo)志著AI成功跨越了從“可用”到“可衡量增值”的價(jià)值鴻溝。或許對(duì)2026年的當(dāng)下來(lái)說(shuō)，這是比AI本身的技術(shù)演進(jìn)，更值得期待的突破方向。

（作者錢學(xué)勝為智能系統(tǒng)博士，復(fù)旦大學(xué)智慧城市研究中心高級(jí)研究員）