俄媒：人工智能八大发展方向

　　据俄罗斯《消息报》网站1月7日报道，2025年成为人工智能(AI)行业的转折之年。包括谷歌在内的科技巨头们公开宣布，人工智能正从实验阶段迈向实际应用阶段。人工智能不再是仅供展示的新事物，而是开始成为与云平台或企业资源规划系统同等重要的根本性技术基础设施。正是这一转变决定了2026年的关键趋势：自主智能、物理AI和先进的多任务智能体系统。

　　1.工业化进程

　　2025年，人工智能领域的发展速度几乎是信息技术(IT)市场其他领域的两倍。俄罗斯T1信息技术控股公司人工智能方向负责人谢尔盖·戈利岑表示，推动这一发展的关键因素在于，AI技术开始了大规模的工业化进程。

　　他指出：“企业已不再将AI视为试点项目，而是完全将其看作生产环境中的一部分。这种工具不仅能够优化生产流程，还能创造新的收入来源，取代过时的运营方式。”

　　生成式AI正在成为自动化的基础，AI智能体和多智能体系统又在此基础上形成。它们承担起此前由人类完成的任务：从分析、处理公文到支持管理决策及预测需求。对话界面正在演变为智能助手，而视觉语言模型正突破多模态实验范畴，在工业和企业的业务流程中得到实际应用。

　　2.趋团队模式

　　2026年的关键趋势之一，是从单一通用人工智能的概念转向分布式系统。俄罗斯天然气工业股份公司下属的俄气ID公司产品部负责人鲁斯兰·多尔戈波洛夫指出，市场正朝着人工智能团队模式的方向发展。

　　这位专家指出：“企业不再使用单一的庞大而复杂的‘大脑’，而是采用由高度专业化的AI智能体组成的团队。其工作原理类似于办公室分工：财务、物流、法务和协调工作，每个智能体负责各自的领域。”

　　这种方法彻底改变了人们对智能搜索和分析的认知。系统正从只提供简短的答案转向对课题进行全面研究：提出假设、核对不同来源的数据并评估其可靠性。与此同时，一种新型服务应运而生，即“任务规划者”，它能够将复杂目标分解为多个阶段，并自主组织各阶段任务的执行。

　　AI智能体开始管理业务流程。会计和管理系统正在配备智能平台，在这个平台上，采购、物流和报表编制工作由持续协作的“自动化助理”来完成。未来这将形成专家们所说的“智慧操作系统”。

　　3.建信任架构

　　AI自主性的增强使得信任问题变得日益严峻。模型性能的提升速度超出企业和监管机构对其决策的消化能力。2026年，AI的可解释性将成为一个转折性趋势。

　　鲁斯兰·多尔戈波洛夫表示，行业正在从研发“黑箱”模型转为研发透明且可验证的系统。AI开始采用“思维树”代替单一逻辑链，通过比较多种解决方案进行决策。此方法还会辅以双重验证原则，即一个AI会分析另一个AI的结论是否存在错误和矛盾。

　　可解释性正成为金融、医疗和政府系统领域的迫切需求。企业和用户愈发需要理解系统做出特定决策的原因，这是在敏感行业大规模应用人工智能的基础。

　　4.高效本地化

　　AI技术正日益融入企业的内部流程中。据谢尔盖·戈利岑评估，在未来两三年内，运用神经网络提高效率将成为从工业到教育的多数行业企业文化的一部分。技术民主化发挥着重要作用：员工无需借助外部IT团队，即可自主创建用于数据分析和编制报告的AI智能体。

　　另一个趋势是AI的本地化。能够在云端之外、企业内部或用户设备上运行的解决方案的数量正在增加。这提高了系统的自主性和数据保护水平，在信息安全要求日益严格的背景下显得尤为重要。

　　2026年，生成式AI对于企业而言将变得更加可预测和易于管理，因此，它将作为基础设施的一部分被大规模推广。

　　5.软件本土化

　　俄罗斯总统普京在2025年圣彼得堡国际经济论坛全体会议上表示，到2030年，俄罗斯关键领域至少80%的机构要全面转向国产软件。2026年，新型异步通信将成为重要趋势。这是一种提高团队内部沟通效率的工具，它将异步视频录制服务、AI和云技术整合成面向个人用户、中小企业以及大型企业的统一解决方案。该解决方案既适用于企业，也适合自由职业者和个体经营者等私人客户。借助该方案，用户可将长达数小时的通话和冗长的邮件替换成带时间码的视频，这些视频支持编辑，可添加表情符号，还可以生成AI转录和内容摘要，从而能够节省多达35%的工作时间。

　　俄罗斯首款具备异步视频功能的AI通讯工具由移动通信系统公司推出，用于替代国外类似产品。

　　6.物理AI

　　融合神经网络与机器人技术的物理AI，其发展值得特别关注。央捷科斯机器人技术公司首席执行官伊万·卡利诺夫指出，新一代机器人与以往的自动化系统有着根本性的区别。

　　卡利诺夫在接受《消息报》采访时分析称：“物理AI将语言模型的逻辑带入物质世界，可以进行推理、处理不确定性因素并适应陌生环境。”

　　对这类系统的训练基于所谓的模仿学习，即在模拟环境中模仿人类行为。机器人掌握基本技能后，将其组合成连贯的动作序列。这方面的一个典型案例是，机器人能够在陌生的环境中，根据情景和周围环境的变化，煮好一杯咖啡。

　　物理AI在初始阶段将率先积极应用于物流和工业领域。随着设备成本的降低，该技术将逐步进入家用领域。不过，物理AI的大规模普及并不取决于机器人是何种形态，而在于它提供的解决方案是否经济可靠。

　　卡利诺夫认为，终端用户很长一段时间内都不会意识到，自己的订单是由机器人完成拣选或搬运的。

　　7.神经协同

　　到2026年，神经协同将成为一种趋势。“团队力量”公司创始人鲁斯兰·盖纳诺夫指出，这是劳动的转型，专家与行业AI解决方案的组合将成为一种关键的资产。

　　在这种模式下，劳动者借助神经技术实现任务的重新分配与能力的大幅提升。许多专家认为，融合人工智能的劳动平台将成为当代新常态。

　　8.风险与新威胁

　　AI自主性的提升也带来了新的风险。“斯皮卡特尔”公司信息安全监测中心分析师丹尼尔·格卢沙科夫警告称，2026年有可能出现新型网络威胁：企业AI助手遭到入侵。

　　他说道：“一旦控制了AI助手，攻击者就能冒充其身份行事，将攻击伪装成合法活动。”

　　为避免此类情况发生，各企业将进一步完善安全策略，并加强对AI智能体行为模式的控制。不过，专家们一致认为，完全自主的“机器人黑客”在未来一年内大概率仍只是一种理论设想。

　　2026年，市场将最终从零散的AI应用案例转向平台化生态系统和自助服务式解决方案。人工智能将同时作为服务和基础设施而存在。

　　据专家评估，到2030年，人工智能在俄罗斯有望成为业务流程管理的基础技术，其应用带来的经济效益可达每年7.9万亿至12.8万亿卢布(约合1013亿美元至1641亿美元)。

　　与此同时，该行业正在向通用人工智能迈出第一步。虽然距离其真正实现还有很长的路要走，但正是智能体系统、物理AI和信任架构将为始于2026年之后的下一个技术周期奠定基础。所有专家一致认为，担心机器人将大规模取代人类还为时过早。

　　当前，经济已面临着劳动力短缺的问题，而智能机器人在最初阶段将要填补的正是这一缺口。要等到相关技术跨越产品落地和持续创造商业价值这两个阶段，监管体系和法律框架才能建立起来。系统的可靠性将随着生产规模的扩大而提升，正如汽车工业和其他高科技行业所经历的那样。（编译/韩子凌、赵志鹏）