Gartner最新報告：2026年中國AI十大趨勢，普通人最該關注哪幾點？

（來源：金科之家網）

Gartner於2026年9月15日發佈新聞稿，介紹其2026年中國人工智能十大趨勢報告。報告英文名稱為「Top AI Trends From China, 2026」，完整報告發佈於2026年8月3日。

報告指出，中國在生成式人工智能領域的進展，包括大模型GLM-5.2、Kimi K3、DeepSeek V4，正在重塑全球人工智能格局。

報告將十條趨勢歸入四個層次主題，從里到外分別是：全棧式自主可控人工智能、務實驅動的模型創新、可擴展的智能體勞動力、人工智能超級入口。

這個分層結構本身也傳遞了一個信息：最內層解決的是「能力從哪來」，中間層解決的是「能力怎麼用」，最外層解決的是「用了之后人和組織變成什麼樣」。

一、十大趨勢的完整面貌

Gartner列出的十條趨勢是：模型芯片自主化、模型技術棧韌性、開源權重策略、多模態人工智能內容創作、世界模型、智能體能力、基於本體的語義層、個人智能體、物理人工智能、人工智能優先組織。

1.模型芯片自主化（Autonomous Model Chips）

中國通過自主設計和製造AI芯片，支持本土具有國際競爭力的人工智能模型發展。

其目標是實現半導體供應鏈及人工智能模型等關鍵技術棧的自主可控，為人工智能應用和服務生態系統提供堅實基礎。

Gartner預測，到2030年，中國80%的本地AI基礎設施將採用本土研發的AI芯片，而目前這一比例僅為約20%。

2.模型技術棧韌性（Model Stack Resilience）

企業在AI模型棧的各層具備冗余、可替代性和快速恢復能力，包括模型框架、推理引擎、API接口、部署環境及上下游依賴。

這樣可以在供應鏈中斷、地緣政治控制或廠商策略突變等情況下，保障AI工作負載的持續穩定運行。

美國不斷升級的出口管制措施，以及對前沿AI模型的突發性訪問限制，已經清楚地表明，對任何單一模型供應商或技術棧的過度依賴，會給企業帶來不可預知的「斷供」風險。模型技術棧韌性已成為企業AI戰略的核心要素。

3.開源權重策略（Open-Weight Strategy）

開源模型的核心特徵在於其可訪問性與透明性。由於其架構公開性、可定製性和預訓練權重，個人和企業能夠自由使用、修改並分發這些模型，適用於研究和商業等場景。

Gartner在報告中特別指出，將模型權重開放，允許企業自行定製模型並選擇部署方式，在成本管理和數據管理方面提供了更大的靈活性。圍繞這些模型的協作也支持更快的實驗和創新。

在全球範圍內，Gartner預測到2027年，全球企業中採用中國AI模型的比例將從2025年的5%上升到50%。

4.多模態人工智能內容創作（Multimodal AI Content Creation）

中國的創新者充分利用國內豐富多樣的數據生態系統，包括社交媒體、視頻、電商內容等，基於多模態模型開發出具有創新性的人工智能解決方案。

這些模型融合了文本、圖像、音頻和視頻等多種能力，提升了內容創作者的生產力，並形成了一個創新與商業應用自我驅動、不斷循環的發展生態。

這一趨勢之所以在中國表現突出，與國內內容平臺的規模和活躍度有直接關係。大量創作者在同一生態內產生內容、消費內容和反饋，使得模型迭代與商業變現之間的循環速度更快。

5.世界模型（World Models）

世界模型是指能夠學習環境抽象表徵的人工智能模型，不僅僅侷限於處理文本。與大語言模型只預測下一個詞元不同，世界模型的目標是預測環境的下一個狀態，從而掌握環境的內在變化規律。

通過模擬潛在的未來狀態，世界模型讓人工智能系統能夠預判結果並理解各種行為的后果，因此在許多具體應用場景中具有重要價值。

在Gartner 2026中國數字技術與戰略技術成熟度曲線中，世界模型被列為處於技術萌芽期的技術，距離生產成熟期還有較長距離。

6.智能體能力（Agentic Capabilities）

AI智能體所具備並能夠應用的企業知識、情境推理、功能技能和實際行為表現等要素的具體、可定義、可衡量的組合。

與人類能力類似，企業智能體能力融合了知識、推理、技能和可觀測的行為，以支持高效的任務執行。但與人類能力不同，企業智能體的能力並非依賴經驗自然形成。

它必須對模型、智能體技能、企業知識和工程化管理這四個相互依存的要素進行有意識的設計、管理和衡量。

7.基於本體的語義層（Ontology-Based Semantic Layer）

與通用語義層相比，基於本體的語義層在數據單元和業務流程之間，將操作元數據、數據結構和業務關係進行連接和闡述，提供了更豐富的上下文，彌補了傳統數據管理平臺在智能體分析方面的不足。

這一方法有望提升人工智能上下文工程能力，實現更為精準、邏輯一致的代理型AI應用，例如對話式分析等場景，因此在中國逐漸受到重視。

用一個更直觀的方式理解：傳統的數據管理讓AI知道「有哪些數據」，而基於本體的語義層讓AI理解「這些數據之間是什麼關係、在業務里意味着什麼」。

8.個人智能體（Personal AI Agents）

個人智能體是一種不受特定領域限制的AI智能體，能夠在各種不同的軟件環境中執行開放式、多步驟任務，包括網頁瀏覽器、雲端虛擬環境或終端操作系統。

它們可以適應個人用戶偏好和上下文需求，並隨着時間推移積累經驗。與標準AI應用不同，對個人智能體的預期是處理持續數分鍾、數小時甚至數天的長周期工作。

Gartner高級研究總監方琦表示，個人智能體作為智能體應用的重要一部分，旨在全民化智能體能力的獲取，使任何人都能向智能體委派多步驟工作。

通過將AI的角色從「對話者」轉變為開放式「執行者」，個人智能體降低了複雜自動化的門檻。它們在整個生命周期中的持續適應能力，意味着其價值會隨着使用的增多而提升，從而形成深度個性化的人與AI協作關係。

9.物理人工智能（Physical AI）

物理人工智能是指以物理形態存在的AI系統，例如機器人、無人機、自動駕駛車輛和智能設備，這些系統利用AI對真實世界進行感知並與之交互。

通過結合傳感器、控制和AI模型，這類系統將數字智能與物理行為進行連接，使其能夠操控物體、在空間中移動，並對動態環境作出自主響應。

Gartner高級研究總監張桐表示，由物理AI驅動的系統能夠在物理世界中交互並採取行動，從而在動態環境中實現自動化、精確性和適應性。通過促進與機器人、物聯網、邊緣設備和自動駕駛車輛等設備的實時交互，使其能夠在非結構化環境中運行，這種集成釋放了新的效率。

Gartner預測，到2030年，超過80%的企業將在設計、製造、產品和服務等環節採用物理人工智能，而目前這一比例不到1%。

10.人工智能優先組織（AI-First Organization）

將AI嵌入每一項業務決策和流程，意味着改變行為和工作方式，而不僅僅是技術層面的調整。

Gartner預測，到2030年超過十分之一的企業將轉型成為AI優先型企業，並在AI智能體、語義技術、融合型數據和分析平臺的應用方面領先競爭對手。這三個領域是數據和分析重要趨勢的核心驅動力。

值得注意的是，AI優先組織的推進節奏在不同規模的企業之間差異明顯：大企業有資源做系統性投入，但決策鏈條長；中小企業決策快，但數據和工程基礎往往更薄弱。

這十條趨勢可以粗略看成三個圈層。最里面是底座：芯片、技術棧、開源策略、多模態和世界模型，解決的是「AI能力從哪來、成本能不能降下來」。

中間是應用層：智能體能力、語義層、個人智能體，解決的是「AI怎麼從聊天工具變成能干活的東西」。

最外面是組織和社會層：物理人工智能和人工智能優先組織，解決的是「AI進入物理世界之后，人和組織怎麼適應」。

二、普通人需要關注的三個趨勢

1.個人智能體讓AI從對話者變成執行者

現在的AI工具，大部分是你問一句它答一句，或者你給一個指令它執行一個動作。個人智能體要做的是，你交給它一個目標，它自己去拆解步驟、操作不同軟件、完成整件事。

Gartner對個人智能體的定義比較具體：它是與領域無關的AI智能體，能夠在網頁瀏覽器、操作系統等多樣化軟件環境中執行開放式、多步驟的任務，並且可以適應個人用戶的偏好和上下文需求。

方琦的表述是，個人智能體旨在全民化智能體能力的獲取，使任何人都能向智能體委派多步驟工作，AI的角色從「對話者」轉變為「開放式執行者」。

這對普通員工的實際影響在於，一個做運營的人，現在可能需要手動從后臺導出數據、整理成表格、生成周報、再發送給相關同事。

一個做行政的同事，整理會議紀要、安排差旅、跟進流程審批，同樣存在被部分委託的可能。如果個人智能體成熟，這些步驟中的大部分可以被委託出去。

2.智能體能力讓企業開始給AI定崗定責

智能體能力聽起來最抽象，但它的實際含義可能比名字更容易理解。

Gartner的定義是：AI智能體所具備並能夠應用的企業知識、情境推理、功能技能和實際行為表現的具體、可定義、可衡量的組合。

換句話説，智能體能力不是指AI模型本身有多聰明，而是指一個AI智能體被放到具體工作場景里之后，能不能穩定地做對事、做好事。

Gartner特別指出，企業智能體的能力並非依賴經驗自然形成，而是必須對模型、智能體技能、企業知識和工程化管理這四個相互依存的要素進行有意識的設計、管理和衡量。

這句話把智能體能力從技術問題變成了管理問題。一個AI智能體在企業里能不能用，不取決於它用了哪個模型，而取決於企業有沒有把業務流程、數據結構和權責邊界梳理清楚。

Gartner在另一份預測中給出了一個規模判斷：到2026年底，全球40%的企業應用將嵌入具備任務執行能力的AI智能體，而2025年這一比例尚不足5%。

這個速度意味着，未來兩年內，很多人在工作中遇到的AI，會從「一個可以問問題的對話框」變成「一個被嵌入在系統里、負責完成特定環節的工具」。

3.物理人工智能讓AI開始處理看得見摸得着的事

物理人工智能是十大趨勢中目前採用率最低的一條，但Gartner給出的長期預測幅度最大。

Gartner預測，到2030年，超過80%的企業將在設計、製造、產品和服務等環節採用物理人工智能，而目前這一比例不到1%。

物理人工智能不是指更聰明的聊天機器人。它指的是AI系統與機器人、物聯網設備、邊緣設備和自動駕駛車輛結合，在現實環境中實時感知、決策和行動。

張桐的表述是，物理AI系統在製造、物流、零售和醫療保健等領域提供了切實可行的實際解決方案，在中國具有重要價值，能夠加速產業創新、增強全球競爭力，並支持關鍵基礎設施領域的現代化。

如果一個人在製造業、物流、零售或醫療行業工作，物理人工智能的推進速度會直接影響所在崗位的任務結構。

但同樣需要冷靜對待的是，物理AI對可靠性的要求遠高於數字AI。一個在物流倉庫里出錯的AI智能體，和一個在聊天窗口里出錯的AI智能體，后果完全不同。

這意味着物理AI的落地節奏在不同行業之間會有顯著差異。

三、對普通人的啓發

1.先找可拆解成步驟的工作

個人智能體和智能體能力最先影響的，不是那些需要複雜判斷的崗位，而是步驟清晰、規則明確、但需要手動重複的任務。

你可以從每周重複兩次以上、規則明確、跨軟件的操作開始列，看看哪些環節最容易説清楚。能説清楚，纔有被委託的可能。

這件事的關鍵不在於技術有多先進，而在於你能不能把自己做的事拆成「輸入是什麼、經過什麼步驟、輸出是什麼」的形式。能做到這一點，不管是交給AI還是交給同事，效率都會明顯不同。

2.用任務完成度評估AI工具

現在很多人評估AI工具，還是看它回答得像不像人、聊得順不順。這個標準會越來越不夠用。

更實用的判斷標準是：它能不能在你離開屏幕的情況下，穩定輸出一個可檢查的結果。

哪怕只是把一份會議紀要整理成固定格式，或者把一組數據按規則分類，只要它能穩定做到，就比「聊得好」更有價值。

3.關注所在行業的落地節奏

物理人工智能目前採用率不到1%，但Gartner預測到2030年超過80%的企業會在設計、製造、產品和服務等環節採用。

這個跨度很大，不同行業的速度會差很多。如果你在製造業、物流、零售或醫療行業，可以多留意本行業里AI與硬件結合的實際案例。

如果你在辦公室崗位，個人智能體和智能體能力的推進可能來得更快。節奏不同，準備方式也不同。

一個實用的做法是：每隔一個季度，花半小時看一下自己所在行業有沒有新的AI落地案例，不需要深入研究，但要保持基本的感知。

4.基礎能力比模型能力更重要

Gartner在報告中有一句話值得記住：AI計劃的成功越來越依賴於穩健的基礎能力建設，包括數據就緒度、治理機制、安全護欄以及工程化能力。

這些支撐環境基礎的重要性已經超過了AI模型技術本身。

這句話對企業是這樣，對個人也是這樣。你能不能把任務結構説清楚，能不能把數據整理得有條理，能不能判斷一個AI輸出是否可靠，這些基礎能力比記住哪個模型名字更有用。

四、回到報告本身

Gartner這份十大趨勢報告的價值，不在於告訴你明天會發生什麼。它的價值在於提供一個判斷框架：在大量關於AI的討論中，哪些變化有結構性支撐，哪些只是短期的熱度。

Gartner在報告中還給出了一組值得注意的數據：到2027年，全球企業採用中國AI模型的比例預計將從2025年的5%上升到50%。這説明中國AI模型的性價比和開放性正在被全球市場接受，而不僅僅是國內市場的自循環。

個人智能體、智能體能力、物理人工智能之所以值得普通人關注，是因為它們都指向同一個方向：AI正在從「一個更好的工具」變成「一種新的工作方式的基礎設施」。

這個變化不會在某一天突然完成，但它會以一個個具體的功能更新、系統集成和崗位任務調整的形式，持續地發生。

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