Gartner 在 2026 年正式发布中国 AI 十大趋势研究报告，打破过去孤立罗列技术热点的模式，构建四层递进式产业演进框架：全栈式自主可控人工智能为底层地基，务实驱动的模型创新作为核心引擎，可扩展智能体劳动力作为业务执行层，AI 超级入口作为面向终端的应用出口。十大趋势并不是独立的技术热点，而是层层依赖、协同演化的整体。Gartner 研究总监费天祺指出，2025 年国内 AI 还处在探索创新阶段，而 2026 年 AI 转型已经变成企业结构性刚需，产业重心从追逐模型跑分，转向用可控、可落地的 AI 重构业务流程。
第一层，全栈式自主可控人工智能，是整套体系的底层基石，包含两大趋势：模型芯片自主化、模型技术栈韧性。过去行业普遍将自主可控理解为政策合规要求，而 2026 年，供应链波动、数据主权、业务连续性等因素，让自主可控转变为企业自身经营风险对冲的刚需。模型芯片自主化，目标是打通芯片、框架、模型一体化的本土技术栈，降低外部供应链依赖。技术栈韧性，则要求企业不能依赖单一模型、单一云厂商，构建多模型混合部署、本地私有化 + 云端 API 的混合架构，避免单点故障导致业务停摆。Gartner 调研显示，2026 年国内大中型企业中，62% 已将技术栈韧性纳入 AI 项目立项评审指标，而 2025 年该比例仅为 31%。自主可控不等于闭门自研，而是建立可控的技术选择权，在保障数据安全前提下，合理选择开源、闭源、本地部署等方案。
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第二层，务实驱动的模型创新，包含开源权重策略、多模态 AI 内容创作、世界模型三大趋势。这一层建立在自主基础设施之上，核心特征是拒绝盲目追求参数竞赛，转向业务价值优先。开源权重策略成为中国模型出海的核心竞争力，Gartner 预测，到 2027 年全球 50% 企业会把中国大模型纳入自身 AI 技术组合，远高于 2025 年的 5%。开放权重允许企业本地微调、私有化托管，自主管控数据与模型版本，适配不同行业隐私约束。多模态创作不再局限于图文生成，视频、3D、数字人一体化流水线进入生产环境；而世界模型则实现物理环境仿真，为工业、机器人、自动驾驶提供虚拟推演能力。这一层的核心转变，是模型从 “通用能力展示” 走向行业场景的定制化适配，算力投入和业务产出形成量化评估。
第三层，可扩展的智能体劳动力，也是本次报告最核心的变革主线，涵盖智能体能力标准化、基于本体的语义层、个人智能体三大趋势。这标志 AI 产业正式进入新周期：AI 不再是被动问答工具，而是具备感知、规划、工具调用、任务闭环的数字劳动力。本体语义层是智能体落地的关键基础设施，它搭建业务知识本体，打通异构系统数据，把原始大模型推理能力转化为符合企业业务规则的可执行任务。Gartner 数据显示，当前仅有 16% 的企业已经在产品或业务中部署 AI 智能体，但是超过 60% 企业计划两年内落地，计划与真实落地之间存在巨大鸿沟，瓶颈不在于模型能力，而在于业务知识沉淀、系统集成、权限管控与任务可靠性。
智能体劳动力和传统 RPA、AI 插件有本质区别。RPA 只能执行固定脚本，而企业智能体可以自主拆解复杂目标，动态调用多个工具，处理非标准化业务场景；个人智能体面向终端用户，跨应用完成日程、资料整理、信息检索等串联任务。但智能体劳动力带来新挑战：权限风险、行为不可预测、决策黑盒。企业必须建立智能体能力矩阵，对智能体的权限、可执行动作、输出结果进行审计，不能直接放任智能体无限制访问内部业务系统。
第四层，人工智能超级入口，包含物理人工智能、AI 优先组织两大趋势。当底层基础设施、模型能力、智能体劳动力成熟之后，AI 能力将通过硬件终端、业务系统、物理设备触达用户，也就是物理人工智能，具身智能、工业机器人、智能终端都属于这一范畴。而 AI 优先组织，则是组织层面的变革，企业不再把 AI 放在 IT 部门的附属项目，而是把 AI 嵌入业务流程、岗位权责、绩效考核，重构组织架构。AI 优先组织的核心不是全员学习大模型，而是重新定义岗位：一部分重复性事务由智能体劳动力承接，员工转向创意、决策、客户沟通等高价值工作。
梳理完整四层架构，不难发现十大趋势内在逻辑：没有底层自主可控的算力与技术栈，模型创新就存在外部风险；没有高质量基础模型与世界模型，智能体无法完成复杂推理；没有标准化智能体劳动力，AI 超级入口只能停留在 Demo 层面。四层结构环环相扣，共同构成中国 AI 产业变革路径。
但产业转型依然存在明显短板。第一，智能体幻觉与任务可靠性问题，多智能体协同执行长任务时，容易出现逻辑断裂、数据错误，现阶段智能体更适合结构化、低风险任务，不适合高风险决策。第二，本体语义层构建成本高，很多企业低估业务知识梳理成本，直接采购智能体产品，最终因为知识库混乱而无法落地。第三，治理与合规压力持续上升，智能体自主访问数据、生成内容，会带来数据泄露、内容合规、审计追溯难题。
面向企业，Gartner 给出的战略思路是分层落地。第一，底层优先补齐技术栈韧性，建立混合部署方案，做好数据隔离；第二，模型层面务实选型，优先验证业务价值，不盲目追求超大参数；第三，智能体采用小范围试点，从标准化后台任务切入，逐步扩大场景，配套完整权限审计与日志留存；第四，组织层面同步调整人才结构，培养懂业务、懂 AI 的复合型人才，建立 AI 全生命周期治理机制。
从产业宏观视角，中国 AI 正在从技术追赶，走向基础设施 + 应用生态双轮驱动。过去行业竞争焦点是模型跑分，2026 年之后竞争转向可控性、业务落地能力、规模化运营能力。自主可控保障产业安全底座，智能体劳动力则打开生产力变革空间，二者共同定义未来数年国内 AI 产业主线。
总体来看，Gartner2026 十大趋势揭示的核心变革：AI 不再是独立项目，而是重塑企业生产、组织方式的底层基础设施。企业需要跳出单点工具采购思维，构建从底层算力、模型、知识本体、智能体到组织治理的完整体系，平衡技术创新、业务价值与安全合规，才能抓住智能体劳动力带来的产业机会，同时管控伴随而来的新型风险。
来源：
互联网
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