AI 的走向
作者：微信文章2026人工智能趋势前瞻文章中提到的10个AI趋势要点如下
1. Scaling Law驱动向AGI持续进化：尽管面临数据枯竭质疑，规模法则仍是AI能力提升核心路径，结合世界模型、具身智能等结构性创新可能推动AGI实现。
2. 多模态的ChatGPT时刻到来：Gemini、Sora等多模态模型通过直接感知物理世界信息，弥补纯文本模型局限，可能触发智能水平的非线性跃升。
3. 底层架构和学习范式多点开花：演化式AI、液体神经网络、嵌套学习等新兴技术路线挑战传统Transformer架构，探索更高效、动态的智能实现方式。
4. 仿真数据在物理AI领域大放异彩：机器人领域通过仿真数据低成本覆盖长尾场景，Sim-to-Real技术加速物理AI训练，成为工业化落地的关键基础设施。
5. AI4S有望出现行业变革突破：AI与自动化实验闭环结合，从算法辅助转向自主科研执行，可能压缩材料、生物等领域的研发周期。
6. 模应一体推动AI网络效应：模型与应用深度绑定后，Agent网络（交易型、知识型、工作流型）可能形成新型双边市场，实现"越用越强"的平台效应。
7. 迈入个性化软件新时代：AI编程降低开发门槛，软件从标准化产品转向即时生成的个性化工具，激活长尾需求市场。
8. 行业落地聚焦性价比和ROI验证：AI应用从边缘任务转向核心业务流程，企业关注点...
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