预测：2026年，人工智能(AI)将突破屏幕限制，进入物理世界。
AI的下一个前沿领域将是物理智能。推动大语言模型和视觉模型取得成功的规模效应将在2026年得以持续，并将进一步扩展至能够从物理世界固有属性(如：振动、声音、磁力与运动等)中学习的模型领域。我预测，这些物理推理模型将从数据中心向边缘端迁移，催生出一种新型的自主系统实现本地化思考与行动，这类系统能敏锐感知现实物理环境，且无需依赖中央服务器。面对全新场景，此类模型仅需少量示例即可实现动态自主学习。例如，一台工厂移动机器人在遇到意外障碍时，能自主研判并制定应对方案。未来，我们将看到更多融合数学与物理推理以及数据驱动传感器融合动态分析的混合“世界模型”，正如Richard Sutton所言，这些系统不仅能描述世界，更能主动参与其中，并从自身“经验”中持续学习。
音频即将升级为一种智能推理通道，这一变革将在2026年全面显现。在空间音频、传感器融合与设备端推理的协同驱动下，消费电子设备将演进为具有情境感知能力的智能伙伴。增强现实眼镜、智能耳机、车载音响等可听戴设备会悄然解读周围环境，精准推断用户的意图、情绪与所处状态。这些技术突破将显著提升可听戴设备的降噪性能、延长电池续航，还将催生出前所未有的产品形态。得益于情境感知AI赋予的“超凡”听觉能力，目前在Z世代中日益流行的“始终在耳”听戴体验将变得越来越普遍。
预测：自主AI将催生通过高精度物理仿真环境训练而成的物理智能模型。
边缘AI的下一步演进方向将是自主化。未来，自主系统不仅能进行预测，更能在物理世界中通过在仿真环境中演练过的物理化干预措施自主决策并行动。为支撑这一变革，2026年将见证数字孪生技术全面普及，为大模型注入物理系统感知能力。试想AI模型在可扩展的安全仿真环境中，不再学习预测文本而是学习预测力学效应。具备物理智能的基座模型将整合推理能力与传感器智能，实现对机器、仿真与数据的统筹调度。如今，许多工厂已具备预测性维护的技术基础，而未来我们将看到车间内的自主智能体能基于预测采取行动：自主将生产任务调度至运行状态更佳的设备、将负荷过大的机器调整到70%负荷以延长其使用寿命、并与供应链智能体协同调整库存——所有操作均无需人工干预。
预测：微智能崛起，AI将迎来其自主革命的“开端”时刻。
2026年将涌现新一代微型递归模型。这些紧凑型系统能在特定细分领域实现惊人的深度推理，并可在边缘端运行。与其称之为“小模型”，不如定义为微智能：灵活自适应、专注特定任务，同时具备抽象思维与反思能力。这类模型将填补当前边缘端僵化程序化AI与GPT-5等巨型基座模型之间的空白，为芯片、传感器及微型系统提供专业化推理能力，成为新兴专业智能体的协调中枢。在ARC Prize等创新计划的推动下，这场构建流畅智能系统的研发竞赛将加速这类新模型的诞生。我预测未来将出现全新的人工智能评估标准，旨在衡量并激励新型工程智能的发展——即能够协同解决复杂工程问题的多智能体微智能系统，进而推动从攻克抽象数学挑战（如奥数问题），迈向解决实际问题的系统方案。
