從“工具”到“伙伴”。

聽筒Tech（ID:tingtongtech）原創

文|陳 珂

編|饒 言

2026年剛開年，AI賽道便迎來里程碑式時刻，MiniMax與智譜科技相繼完成上市。

這兩家分別專注于通用大模型和行業大模型的企業，不僅自身跨入新發展階段，更如同一對振翅的蝴蝶，在AI行業掀起浪潮。

市場也開始意識到，AI應用落地已經從概念驗證階段，步入商業快速變現期。

事實上，在剛剛過去的2025年，以豆包、元寶、千問等為代表的應用，在越來越細分的領域呈現更為專業的性能，不論是商品推薦和搭配，還是資產配置，抑或知識傳遞，這些AI工具不僅滲透到普通人的日常生活，更在各行各業展現出前所未有的深度和廣度。

毋庸置疑的是，經過近兩年的快速迭代，如同數字時代的鏡子，AI在反射出人類的需求與渴望的同時，也在重塑社會生產與消費的模式。

步入2026年，在更多的業內人士看來，AI仍有可預見的爆發趨勢。比如，持續完成“工具”到“伙伴”、 從“功能”到“情境”的轉變，以及對邊緣智能的融合。

當然，更多的業內人士指出，未來，AI最大的挑戰或許將不再是技術本身，而是AI生態的治理。

正如不少大熱應用引起的生態治理的廣泛爭議，接下來，人類該如何認知并設計人機交互的方式，“希望與AI一起走向何處”，都成為行業思考和行動的基石。

2025年，AI應用駛入深度和廣度

剛剛過去的2025年，無論是豆包、元寶，還是千問等應用的深入日常，都證明了AI技術正在逐步滿足人類需求，并創造實際價值。

某種意義上，2025年AI應用最顯著的特征是，行業開始告別“萬能助手”的幻想，轉向特定垂直領域，且更加深度和專業化。

如近期社交平臺走紅的“跟著AI學穿搭”，豆包搭載的這一功能，通過可視對話，結合用戶提出的需求，逐步指導用戶進行個性化穿搭，雖穿搭的效果褒貶不一，但仍引發了網友的追捧。諸多評論認為，“下一步，穿搭可以交給AI了。”

豆包內置的“豆包穿搭助手”，允許用戶上傳照片、身材數據和場合要求，生成著裝建議，并可鏈接單品購買渠道，幫助合作服裝品牌提高銷售額。這也是豆包在電商領域的實踐，不再僅是推薦商品，而構建了消費決策支持系統，將AI融入電商鏈條。

圖：社交平臺博主和AI應用平臺關于“AI穿搭”的內容

來源：抖音（左）、豆包（右）《聽筒Tech》截圖

明顯的特征還有，AI應用的多模態交互，有了進一步融合。

無論是千問，還是文心一言，都在這一領域取得了較大的突破。這些大模型以文本起家，集成了圖像理解、語音交互和視頻分析的能力優勢。

比如，用戶向大模型展示一張書法作品照片，它不僅能識別文字內容，還能分析書法風格、推測創作年代，甚至講解其藝術價值。實際上，目前，已經有不少教育機構利用這些功能，在藝術鑒賞課程中，提高學生的參與度。

不僅如此，2025年的AI個性化已超越簡單的“猜你喜歡”，邁向“懂你所需”。

比如，部分平臺推出的認知畫像技術，通過分析用戶的長期閱讀習慣、提問模式和知識盲點，構建動態的知識圖譜。又如，在更復雜的領域，AI與學術期刊合作，自動檢索相關文獻、指出方法論局限，這些，都是AI從“響應式工具”向“自主智能體”的明顯過渡。

當然，這也促使AI應用在消費端迎來了快速爆發。

第三方機構QuestMobile發布《2025年三季度AI應用行業報告》顯示，我國AI應用移動端月活躍用戶規模已突破7億大關。截至2025年9月，移動端月活躍用戶量達到7.29億，PC端為2億。

事實是，經過過去近一年的高速發展，互聯網及科技企業推出的原生AI應用，頭部格局已相對穩定，但仍呈現激烈競爭態勢。

QuestMobile數據顯示，豆包的月活躍用戶規模在今年三季度末達到1.72億，超過DeepSeek的1.45億。騰訊元寶、即夢AI、Kimi構成第二陣營，月活用戶分別為3286萬、1012萬和967萬。

資本市場方面，AI也迎來了突破。諸如，MiniMax和智譜科技的上市，成為AI商業化走向成熟的標志，也是AI應用從技術驅動轉向商業驅動的關鍵。

更多的分析指出，兩家企業的相繼上市，不僅為行業提供了資金與信心，更可能通過市場機制倒逼技術落地、生態構建與競爭，推動AI真正融入實體經濟。

也即是說，從“可用”到“好用”、從“邊緣”到“核心”、從“資本輸血”到“市場造血”，這些關鍵詞，都成為了2025年AI應用的旗幟。

2026年，AI故事會怎么寫？

一個公認的事實是，AI時代的技術迭代，遠超過去任何一次技術革命，AI的故事接下來怎么寫，誰也無法預判。

盡管黃仁勛指出，物理AI的ChatGPT時刻已經來臨，但更多的分析認為，AI技術進擊的未來，遠不止突破認知和物理邊界這么簡單，AI的觸角，需要建立起更多且新的拓撲結構。

毋庸置疑，接下來，AI應用的競爭依然會激烈，甚至會更為“貼身肉博”。

根據北京智源研究院等權威機構的最新預測報告，2026年將是AI應用全面進入實體世界、從技術演示轉向規模價值的關鍵分水嶺。

一個明顯的事實是，此前，AI雖然擅長處理明確任務，但對情境和語境的隱晦理解仍存不足。

諸如，用戶仍然希望，AI應用可以根據正在參加會議的日程信息，自動將重要信息轉換為摘要和更具有邏輯性的總結，而非簡單的“報告”；抑或在更多的市場場景，AI不僅能查詢用戶所在的位置（如餐廳、景點或博物館等特定場所），還可以精準調整交互的內容和詳略程度。

這就要求，接下來，AI應用能夠從“功能智能”到“情境智能”方面繼續演進。AI的系統，不僅能理解用戶的直接指令，還能感知其所在的物理環境、時間壓力、情緒狀態等，并提供恰當的響應。

這些轉變，要求AI具備更強大的傳感器集成能力、環境感知算法和情境推理模型。實際上，便有大廠測試情境感知助手，根據用戶所處場景和時間節點，提供差異化建議。按照介紹，其主要目的便在于，讓AI更像“人”，具備“思考和解決能力”，更“能動”。

另一方面，在過去的2025年，無論是大廠的智能體開發平臺，還是汽車智能座駕系統，抑或醫療等其他垂直領域的AI入口升級，都表明，“協作式AI”成新常態。而市場預計，在新的2026年，單一的AI應用獨攬任務的模式，將進一步讓位于多AI協作系統。

這就要求，不同的AI應用能夠通過接入標準化的分享能力和數據，形成“AI全鏈條的生態”。

比如，用戶可以指令某個AI應用撰寫營銷文案，同時自動調用其他AI應用的市場趨勢數據和消費者畫像分析，生成更具商業洞察的內容。這種協作不僅發生在AI之間，也將進一步深化整個人機協作的生態。

當然，于整個AI產業而言，最明顯的改變，或許是與邊緣智能的實時響應和融合。

來源：網絡

有分析指出，隨著5G-A和6G試驗網絡的推進，芯片技術和算法的進步，以及終端設備算力的持續提升，將使2026年成為“邊緣AI”爆發年。

諸多分析亦認為，AI應用將更多地從云端下沉到終端設備，實現低延遲、高隱私的實時智能。同時，市場將看到AI能力大規模向邊緣設備遷移。

這一趨勢將特別改變物聯網領域的AI應用。

諸如，AI應用與汽車廠商合作車載內容助手，在本地實時分析用戶的駕駛習慣、車輛狀況和地理位置，提供個性化的調整建議。

此外，還將有更多的“豆包手機”、“夸克眼鏡”，甚至其他領域的智能體設備，將現實與數字智能世界鏈接在一起，為用戶提供AI本地處理方案。

當然，除了上述明顯的可行性，未來，AI應用在可持續性、垂直領域的個性化、個人數據精細（同時更隱私保護）的使用等方面，都仍需要進一步深入和探索。

技術之外，仍需要什么？

當然，需要正視的是，盡管2025年是AI消費級應用全面普及、工業應用持續深入耕耘的一年，但AI仍有明顯的局限性。

一個明顯的特征是，AI與產業的融合仍呈現明顯不均衡性。

比如，在金融、電商、內容創作等領域，AI應用不斷滲透并直接影響消費者生活，但在制造、農業、建筑業等傳統行業，AI的應用多停留在試點階段，規模化部署不足。

實際上，在一些業內人士看來，這種不均衡既受制于數據可獲得性、行業知識封裝難度，也與行業的數字化轉型基礎薄弱有關。

另外，就以AI引以為豪的內容創造力來說，仍需要突破自身的局限。

2025年，AI應用在內容創造領域達到新高度，尤其在新聞撰寫、產品文案和包裝、報告分析中表現出色，甚至部分專業性測評能達到初級分析師水平。

然而，AI的創作能力，仍存在明顯的局限。尤其是，AI需要進一步解決信息幻覺、表達過分“AI風”等實際問題。

在社交平臺，便有不少網友表示，以詩歌創作為例，AI作品在技巧上很難有挑剔，但并不具備“打動人心的力量”。

來源：AI生成

當然，AI應用的發展與人類價值觀和社會發展的契合，或許遠比AI技術、產品本身更重要。

顯然，技術的每一次躍進都伴隨著責任的加重。尤其在信息革命時代，實踐證明，AI應用的發展必須與隱私保護、價值對齊、社會包容性并行不悖。

過去一年，無論是AI修復照片、AI新聞創作，還是視頻生成領域，都曝出過“信息濫用”“侵害隱私”，甚至“違規違法”等各種問題，而隨著AI應用的深入，這些關乎社會倫理、安全和AI治理的問題更加突出。

“2026年，我們需要的不僅是更智能的AI，更是使用AI的社會共識與治理框架。”不少業內人士呼吁，市場需要看到行業性、區域性的治理框架初步形成，包括數據使用規范、算法透明度、責任劃分機制等等各個方面。

誠然，跨過2025年，市場看到的是，AI應用已從新奇技術演變為社會基礎設施，從日常生活到專業領域，AI已不再是未來的承諾，而是當下切實可感的現實。

實際上，在過去的AI發展過程中，無論是AI產品和細分領域的進一步深入、邊緣智能爆發，抑或資本市場的機遇，都反射出人類對技術的需求與渴望。

不可否認的是，在新的2026年，AI將進一步從“工具”轉變為“環境”，這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是人類認知、創造力和協作的拓展。

然而，在更多的“新的一年”，當AI更深地融入大眾生活，重要的或許不僅是問“AI能走多遠”，而是思考“我們希望與AI一起走向何處”。

誠然，這不僅僅是一次技術革新的挑戰，而是每一次信息迭代，市場都需要跨越的命題。

（頭圖由《聽筒Tech》拍攝。）

（聲明：本文僅作為信息交流，不構成任何投資參考建議。）