2026年中国生成式AI产业加速迈向AGI新时代

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 本报记者 孙庆阳
“语言模型是过去，智能体是现在，多模态原生统一是AI下半场。”2026年4月21日至22日，2026中国生成式AI大会（北京站）召开，大会以“奔赴AGI 重塑未来”为主题，汇聚学界与产业界专家，主会场围绕底层技术、应用落地、行业基建、商业与投资四大方向展开探讨，直指通用人工智能未来的关键突破。
底层技术持续突破是根基 
“大模型与多模态技术是AI发展的核心底座。”中国人民大学高瓴人工智能学院教授赵鑫指出，大模型能力提升的核心遵循扩展定律，“有效利用大规模算力，是实现AI研究的长期途径”。他将模型扩展分为训练时间扩展与测试时间扩展，前者通过放大参数与数据量一次性提升能力，后者以推理时间换取效果。同时，强化学习是打通模型能力的关键，但强化学习并非万能，无法将弱模型直接提升至高水平，必须平衡探索与利用，才能让模型在复杂任务中保持高准确率。此外，赵鑫强调，环境交互与工具使用是拓展模型能力的重要路径，代码解释器、搜索引擎等工具能让模型“拥有双手”，解决原本无法完成的复杂任务。
Pine AI 首席科学家李博杰从Claude Code源码泄露切入，提出Harness Engineering是Agent工程的下一个范式，他认为模型之外的一切，都是Harness，这一体系决定了智能体的能力下限。其核心包括上下文压缩、结构化记忆、安全校验与错误恢复，放弃纯向量数据库，改用Markdown+文件系统管理记忆，能有效避免信息偏差。同时，智能体需搭配专用小模型完成权限分类、记忆检索等任务，才能实现生产级稳定运行。
北京大学深圳研究生院助理教授&研究员、博士生导师袁粒提出：“语言模型是过去，智能体是现在，多模态原生统一是AI下半场”。他认为，当前割裂式多模态架构存在延迟高、信息损失大的问题，无法落地物理世界，只有实现文本、图像、视频、3D的原生统一，才能让AI真正理解物理规则。他直言，“没有多模态原生统一，就没有真正的AGI”，未来需攻克模态定义、建模、架构统一等五大挑战。
VAST CTO梁鼎则聚焦AI 3D技术，提出“突破技术壁垒，AI 3D将重构产业新范式”，依托大模型实现高效、高精度的3D内容生成，打破传统3D生产的效率瓶颈。
应用落地是核心 
随着技术成熟，AI智能体与多模态创作进入实用阶段，成为产业落地的核心载体。智象未来（HiDream.ai）联合创始人兼首席技术官姚霆指出，AI创作已进入Agent自主全链路编排时代，人只需定目标与标准，剩余创作全由AI完成。多媒体创作Agent具备长链路创作、一致性可控、行业化适配三大核心能力，可一站式完成图文、视频、营销文案、影视脚本的生成与编辑。他表示，公司自研的原生统一多模态模型，能实现IP一致性生成与精准指令跟随，在图像生成、视频编辑等场景的效果达到行业领先水平。
在高端对话中，香港大学助理教授&博士生导师、Nanbot团队负责人黄超表示，Open Claw走红让行业意识到，智能体的核心是自主完成开放域任务，它像人类助手一样，能无终点地持续工作，但当前智能体仍存在长任务中断、环境适配差等问题。网易有道LoRAsterAI项目负责人、智能硬件研发负责人王宁分享了国产开源Agent产品的研发经验，团队仅用二十多天就推出轻量化版本，核心是简化Agent架构，通用Agent的核心只有Plan、Use、React三步，无需复杂设计。他认为，国内Agent的机会在于企业级场景，与办公、教育、硬件深度结合，才能实现规模化落地。
黄超补充道，智能体与模型能力相辅相成，随着用户需求提升，未来需要Agent完成金融、科研、医疗等领域的长周期任务，Harness Engineering将成为突破关键。
行业基建完善是保障 
面对“万模并行”的行业现状，Token流通与统一调度成为AI产业的核心基建。清程极智联合创始人师天魔提出，当前Token服务存在三大痛点：“同模型不同服务商，效果、价格、稳定性差异巨大；服务黑盒化，量化降质、隐性成本频发；中小客户无质量保障，响应慢、错误率高”。针对这些问题，其团队打造的AI Ping平台，聚合30余家服务商、600余个模型，通过7×24小时持续监测，为用户提供客观评测数据。
师天魔强调，AI Ping的核心价值是智能路由，“根据用户需求动态分配最优服务商，可让平均成本降低37%以上，稳定性提升90%以上”。平台从真实用户视角出发做端到端评测，屏蔽接口差异、错误码等行业痛点，让用户无需复杂测试，就能用上高性价比的Token服务。
商业变现是目标 
哇瑞资本投资合伙人陈石在对话中直言，AI行业最大的变化是Agent开始在应用层挣钱，而不只是硬件厂商获利。他对比移动互联网时代指出，AI无法依赖广告模式，用户消耗的Token成本远高于广告收益，未来必须走前向收费+软硬件结合的路径。他建议创业者，“做不到付费转化就不要盲目扩张，用中国供应链优势做软件硬件化，是差异化竞争的关键”。
关于国内AI发展机遇，陈石认为，中国模型成本仅为海外的十分之一，性价比优势显著，企业级场景是国内Agent的核心突破口，聚焦办公、财务、数据安全等刚需，能快速实现商业闭环。同时，他判断2026年是AI生态爆发与商业化起点，行业从技术验证走向实用落地。
智东西联合创始人、总编辑张国仁总结道，Open Claw之后，中国AI不再是技术追赶者，而是生态创新者，技术、开源、应用、产业的深度融合，将开启智能体时代的中国机会。
2026年中国生成式AI产业加速迈向AGI新时代

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