商业与技术洞察公司Gartner最新发布的2026中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线显示，到2030年AI将全面赋能高质量发展。新一代智能终端和智能体应用普及率将超90%，智能经济将成为中国经济增长的重要引擎。除数字领域外，物理AI也引发中国客户高度关注。
Gartner高级研究总监方琦指出，技术集群呈现四大趋势：代理型AI超越生成式AI，进入期望膨胀期；生成式AI滑向泡沫破裂期，企业更重视可验证的业务价值；物理AI快速崛起，有望成为创新驱动力；AI成功越来越依赖基础能力建设，包括数据治理、安全机制和工程化能力。
物理AI指以物理形态存在的AI系统，如机器人、无人机、自动驾驶车等。这类系统通过传感器、控制模块和AI模型连接数字智能与物理行为，可操控物体、在空间移动并自主响应环境变化。Gartner高级研究总监张桐强调，物理AI系统能实现自动化、精确性和适应性，为制造、物流、医疗等领域提供切实解决方案。
前沿部署工程师（FDE）模式面临挑战。方琦指出，该模式成本高、回报不确定，难以满足企业对IT预算强ROI的要求。在中国竞争激烈的市场环境下，FDE常被包装为高端集成项目，导致市场认知偏差。同时，个人智能体作为开放式AI应用，能执行多步骤任务，适应用户偏好并持续学习，推动人与AI深度协作。
大语言模型（LLM）作为生成式AI核心，已展现跨领域应用能力。张桐表示，LLM通过工具构建更广泛系统，如AI智能体，其进步尤其是开放权重模型，是塑造中国AI未来的关键。Gartner报告揭示，AI技术正从概念走向实际落地，但企业需建立可持续的创新机制。
点评：AI技术正从实验室走向产业应用，但企业需平衡创新与成本，构建可持续的AI生态。
