Die Spaltung der Branchen wird stärker. Im Jahr 2026 wird der stärkste Trend in der Künstlichen Intelligenz hereintreten.

Wenn die Iterationsgeschwindigkeit der Algorithmusmodelle die Vorstellungskraft der Branche überschreitet und der KI von einem Tool hinter dem Bildschirm zu einem "Teilnehmer", der die Realität durchdringt, wird 2026 ein entscheidender Wendepunkt in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz werden.

Es geht nicht mehr um kleine Anpassungen im Sinne von "KI +", sondern um die grundlegende Neuausrichtung der Systemlogik auf der Grundlage der KI. Es ist nicht länger auf die Generierung und das Verständnis in der digitalen Welt beschränkt, sondern die physische KI schließt die Handlungs-Schleife zwischen der virtuellen und der realen Welt. Es ist nicht mehr die Einzelkämpferrolle einzelner Modalitäten, sondern die Integration aller Aspekte durch multimodale Technologien. Darüber hinaus ermöglicht das Weltmodell der KI den Übergang von der "Datenantwort" zur "Regelvorhersage".

Die Revolution, die sich auf die technische Architektur, die Anwendungsformen und die kognitive Ebene bezieht, ist bereits da. Wer wird der stärkste Treiber sein, der die Branche neu formt und die Zukunft definiert?

Die KI-native Revolution auf der untersten Ebene von Systemanwendungen

Wenn "KI +" bedeutet, dass KI-Funktionen als "Patches" oder "Add-ons" zu bestehenden Systemen hinzugefügt werden, dann bedeutet KI-nativ, dass die KI die grundlegende Logik und das zentrale Vermögen der Systemgestaltung darstellt. Dieses System ist für die KI entwickelt und wächst mit ihr. Es treibt die umfassende Neuausrichtung von der technischen Architektur, den Geschäftsprozessen, den Organisationsrollen bis hin zur Wertschöpfungsmethode an.

Diese Veränderung ist nicht einfach eine additive Funktionserweiterung, sondern die Neuausrichtung des Entwicklungsparadigmas mit der generativen KI als Kern. Dadurch wird die Intelligenz eine inhärente Eigenschaft der Anwendungen anstatt einer zusätzlichen Fähigkeit. Der Übergang von "KI +" zu "KI-nativ" wird zur Schlüsselrichtung für die zukünftige Entwicklung der KI.

Ein echter KI-nativer System oder eine KI-native Anwendung weist in der Regel die folgenden drei bemerkenswerten Merkmale auf:

Erstens basiert es auf der natürlichen Sprachinteraktion. Benutzer interagieren über eine Sprachschnittstelle mit dem Backend, ohne oder nur minimal über eine grafische Schnittstelle. Am Ende wird eine gemischte Interaktionsform aus GUI (Graphical User Interface) und LUI (Language User Interface) angeboten, um den Übergang von begrenzten Eingaben zu unbegrenzten Eingaben zu ermöglichen. So werden sowohl häufige, feste Funktionen angeboten als auch die Fähigkeit zur Verständnis und Bearbeitung von seltenen, maßgeschneiderten Anforderungen gewährleistet.

Zweitens verfügt es über die Fähigkeit zum autonomen Lernen und zur Anpassung. Im Prozess der Mensch-Maschine-Interaktion kann es multimodale Daten verstehen, speichern und anpassen und sich selbst lernen. Es kann die Ausgabe genauer und individueller anpassen, je nach Kontext, Aufgabenumgebung und Interaktionspartner.

Drittens hat es die Fähigkeit, Aufgaben autonom zu erledigen. Es kann auf der Grundlage von Large Language Modellen und Wissensbanken präzise Aufgaben ausführen und die End-to-End-Schleife schließen, indem es den gesamten Prozess von der Aufgabeaufnahme bis zur Aufgabenbewältigung integriert.

Derzeit hat sich die Entwicklung von KI-nativen Plattformen zu einem klaren Trend entwickelt. Low-Code/No-Code-Tools ermöglichen es normalen Menschen, ohne Programmierkenntnisse eigene KI-Tools zu erstellen, was eine Vielzahl von "One-Person-Company"-Modellen hervorbringt. Tech-Riesen wie Microsoft und ByteDance integrieren KI-Agenten tief in ihre Bürosoftware, um die End-to-End-Schleife von "E-Mail-Zusammenfassung - Termineinplanung - Aufgabenausführung" zu realisieren.

Die Entwicklung von KI-nativen Anwendungen erfordert die Produktivierung verschiedener Tools und Anwendungen, wie z.B. Hub-Plattformen zur Bereitstellung und Verwaltung von Large Modellen, automatische Feinabstimmungstools für Large Modellen, hochpräzise und kostengünstige Tools zur Generierung und Verwaltung von Wissensgraphen, integrierte Entwicklungsumgebungen für effizientes Agent-Programmieren usw. Die Voraussetzung für die breite Verbreitung von KI-nativen Anwendungen zur Lösung verschiedener Probleme ist ein umfassendes System von Tools und Frameworks, anstatt in jedem Szenario eine eigenständige End-to-End-Entwicklung vorzunehmen. Wie das Sprichwort sagt: "Ein gut geschliffener Sensen bringt mehr Holz". Die Akkumulation von produktivierten Tools und Frameworks wird der Schlüssel zum Erfolg bei der schnellen Verbreitung von KI-nativen Anwendungen sein.

Der Umsetzungswert ist besonders im Bürokontext deutlich. KI-nativer E-Mail-Tools können automatisch Meeting-Einladungen erkennen und in den Kalender synchronisieren und intelligenterweise Teilnahmepläne generieren. Gestaltungsanwendungen können auf der Grundlage von Benutzer-Skizzen in Echtzeit mehrere Entwürfe generieren und diese mit Markt-Daten abgleichen. Dieses "Bedürfnis direkt zum Ergebnis" - Modell kann die Zeit für die repetitive Arbeit von Wissensarbeitern um mehr als 40 % reduzieren.

KI-nativ ist der sicherste Wachstumsmarkt auf der To-C-Seite im Jahr 2026. Der Kern seiner Wettbewerbsfähigkeit liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Umgestaltung der Benutzergewohnheiten - wenn die KI von "aufgerufen werden müssen" zu "aktivem Service" wird, wird eine neue ökologische Barriere geschaffen.

Die technische Architektur, die Tools und Produkte sowie die Methodik von KI-nativen Anwendungen werden in 1 - 2 Jahren ständig evolvieren und quantitative Veränderungen akkumulieren. Schließlich wird sie reif und in großem Maßstab wiederverwendbar sein. Danach wird es einen vollständigen Ausbruch von KI-nativen Anwendungen geben. Kurzfristig werden "KI-native Anwendungen" und "traditionelle Anwendungen + KI" noch nebeneinander existieren.

Die physische KI dringt in die reale Welt ein

Im Jahr 2026 ist die KI nicht länger auf den Bildschirm beschränkt, sondern dringt in Form von physischen Entitäten in Szenarien wie Städte, Fabriken, Krankenhäuser und Haushalte ein. Dies ist der Kern der physischen KI - die Verbindung zwischen der digitalen Welt und der physischen Umwelt durch eingebettete Intelligenz, um den Sprung von der "Wahrnehmung" zur "Handlung" zu ermöglichen.

Die Entwicklung der KI hat drei klare Phasen durchlaufen:

Zunächst war es die Wahrnehmungs-KI (Perceptual AI), die in der Lage war, Bilder, Texte und Stimmen zu verstehen. Die Repräsentanten dieser Phase sind die Computervision und die Spracherkennungstechnologie.

Danach kam die generative KI (Generative AI), die in der Lage war, Texte, Bilder und Stimmen zu schaffen, repräsentiert durch ChatGPT, DALL - E usw.

Jetzt treten wir in die Zeit der physischen KI (Physical AI) ein. Die KI kann nicht nur die Welt verstehen, sondern auch wie ein Mensch schließen, planen und handeln.

Die technische Grundlage der physischen KI basiert auf drei Schlüsselkomponenten: Weltmodell, physikalischer Simulationsmotor und eingebettete Intelligenz-Steuerung.

Das Weltmodell ist der kognitive Kern der physischen KI. Es unterscheidet sich von traditionellen Sprachmodellen oder Bildmodellen und erfordert ein vollständiges Verständnis des dreidimensionalen Raums, einschließlich der geometrischen Formen, Materialeigenschaften, Bewegungszustände und Wechselbeziehungen von Objekten. Dies wird normalerweise durch Methoden wie Neural Radiance Fields (NeRF), 3D Gaussian Splatting oder Voxel Grid realisiert, um die räumliche Repräsentation zu ermöglichen. Das Modell muss die implizite Darstellung von physikalischen Gesetzen lernen, wie z.B. die Erdbeschleunigung, der Reibungskoeffizient, der Elastizitätsmodul usw., und in der Lage sein, die zukünftige physikalische Entwicklung basierend auf dem aktuellen Zustand vorherzusagen.

Der physikalische Simulationsmotor ist für die Echtzeitberechnung von physikalischen Interaktionen zuständig. Dies ist nicht einfach eine voreingestellte Regel, sondern ein dynamisches Berechnungssystem auf der Grundlage von partiellen Differentialgleichungen. Es muss komplexe physikalische Phänomene wie Starrkörperdynamik, Strömungsmechanik, Verformung von Weichkörpern usw. behandeln. Das System muss in Millisekunden komplexe physikalische Berechnungen durchführen und gleichzeitig eine ausreichende Genauigkeit gewährleisten, um eine genaue Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Die eingebettete Intelligenz-Steuerung ist die Brücke zwischen virtueller Schlussfolgerung und physischer Ausführung. Sie erhält die Vorhersageergebnisse des Weltmodells und die Berechnungsergebnisse der physikalischen Simulation und generiert konkrete Steuerbefehle. Technisch basiert sie normalerweise auf Algorithmen wie Model Predictive Control (MPC) oder Deep Reinforcement Learning (DRL). Die Steuerung muss hochdimensionale Zustands- und Aktionsräume verarbeiten und gleichzeitig die physikalischen Beschränkungen, Verzögerungen und Rauschen der Aktoren berücksichtigen.

Es gibt hauptsächlich zwei Gründe, warum die physische KI zum Haupttrend wird.

Einerseits treibt der Bedarf an physikalischen Interaktionen die Entwicklung der physischen KI voran. Mit der schnellen Verbreitung von intelligenten Geräten wie Robotern und autonomen Systemen in Branchen wie der Fertigung, Medizin und Logistik stellen die Benutzer höhere Anforderungen an deren Intelligenz. Dies beinhaltet nicht nur die visuelle Erkennung und semantische Verständnis, sondern auch die Fähigkeit, in der realen Welt stabile, generalisierbare und übertragbare Wahrnehmungs-, Verständnis- und Ausführungskapazitäten zu haben, um unstrukturierten, veränderlichen und komplexen realen physikalischen Szenarien zu begegnen.

Andererseits beschleunigt die Weiterentwicklung der KI-Technologie auch die Fähigkeit der physischen Entitäten. Von visuellen Wahrnehmungsmodellen bis hin zu Entscheidungssteuerungsalgorithmen, von großen vortrainierten Modellen bis hin zu Reinforcement Learning-Frameworks, die KI gibt Robotern, autonomen Fahrzeugen und anderen Systemen stärkere Fähigkeiten zum autonomen Lernen und zur Aufgabenausführung.

Insbesondere im Bereich der Robotik treibt der technologische Fortschritt neue Anwendungsgebiete hervor. Die IDC prognostiziert, dass bis 2026 der AI-Modell, das visuelle System und der Edge-Computing einen Durchbruch erzielen werden. Die Anzahl der Anwendungsgebiete, die von Robotern realisiert werden können, wird sich verdreifachen, und sie werden in vielen Bereichen wie Fertigung, Logistik, Medizin und Dienstleistungen weit verbreitet werden, was die vollständige Intelligenz von physischen Systemen vorantreibt.

Multimodale Technologie wird zur grundlegenden Fähigkeit der KI

Mit dem rasanten Fortschritt der KI-Technologie ist es für ein einzelnes Modalitäts-KI-Modell schwierig geworden, den komplexen Anforderungen der realen Welt gerecht zu werden. Im Jahr 2025 sind die Multimodalen Large Models (MLLMs) mit ihrer starken Fähigkeit zur intermodalen Verständnis und Schlussfolgerung zur treibenden Kraft bei der Intelligenzsteigerung der Branche und der digitalen Transformation der Gesellschaft geworden.

Multimodale Large Models können nicht nur verschiedene Datentypen wie Texte, Bilder, Audio, Videos, 3D-Modelle usw. gleichzeitig verarbeiten, sondern auch eine tiefe Integration und Schlussfolgerung der Informationen ermöglichen, was die Anwendungsgrenzen der KI erheblich erweitert.

Das Fähigkeitssystem von Multimodalen Large Models basiert hauptsächlich auf zwei Kernkomponenten: "Intermodales Verständnis" und "Intermodale Generierung".

Beim intermodalen Verständnis zeigt sich die Kernfähigkeit auf drei Ebenen:

Erstens die ausgezeichnete Fähigkeit zur semantischen Übereinstimmung. Sie kann beurteilen, ob die Informationen in verschiedenen Modalitäten wie Text und Bild, Audio und Textaufzeichnung semantisch übereinstimmen, was in der Inhaltsuche und Informationsüberprüfung von großer Bedeutung ist.

Zweitens die Fähigkeit zur strukturierten Analyse im Kontext der Dokumentenintelligenz. Sie kann nicht nur Zeichen erkennen, sondern auch in komplexen Szenarien Tabellen, Layouts, gemischte Text-Bild-Inhalte usw. genau analysieren und das tiefe Struktur- und Semantikverständnis des Dokuments verstehen.

Drittens die Fähigkeit zur tiefen Interpretation von multimodalen Inhalten. Beispielsweise kann es Diagramme mit Textbeschreibungen analysieren, Videoaktionen mit der gleichzeitigen Stimme in Beziehung setzen, die emotionale Tendenz von Text-Bild-Social-Media-Inhalten interpretieren usw.

Die intermodale Generierung ist noch bemerkenswerter. Die Generierung von Inhalten in einer anderen Modalität auf der Grundlage einer Modalität ist bereits Realität. Neben der üblichen Bild-zu-Text-Umwandlung gehören auch Text-zu-Bild-Generierung, Audio-zu-Text-Umwandlung, Text-zu-Audio-Generierung, Video-zu-Text-Zusammenfassung usw. dazu, was die Grenzen der Inhaltserstellung erheblich erweitert.

Darüber hinaus zeigen Multimodale Large Models auch fortschrittliche kognitive Fähigkeiten wie multimodale Denkketten und multimodales Kontextlernen. Dies bedeutet, dass das Modell den menschlichen Schlussfolgerungsprozess imitieren kann und Probleme durch schrittweise Analyse von multimodalen Informationen lösen kann, was die Grundlage für die Konstruktion eines KI-Systems schafft, das näher an der menschlichen kognitiven Art ist.

Die gegenwärtigen Large Language Models und die zusammengefügten Multimodalen Large Models haben natürliche Grenzen bei der Imit