2026年科技趋势报告

德勤《2026年科技趋势报告》深刻揭示了当前人工智能技术从实验阶段迈向规模化应用的关键转折点，并系统性地阐述了五大相互关联的趋势如何重塑企业运营与竞争格局。报告基于对全球技术领导者、行业专家以及德勤内部专业团队的广泛调研与深度访谈，结合大量实证数据与案例分析，指出创新正以前所未有的复合加速度推进，企业若仅满足于渐进式改进或简单自动化将难以适应新时代的要求。成功的组织正在经历一场从技术实验到产生实质业务影响的根本性转型，这场转型涉及基础设施、流程设计、组织架构、人才战略及网络安全等各个层面，其核心在于将人工智能深度融入企业基因，进行系统性重建而非局部优化。

报告开篇的执行摘要即明确指出，人工智能已如电力般成为无处不在的基础性要素，渗透至企业技术的每一个角落。与去年报告关注概念验证和可能性探索不同，今年的主题是“规模化”。各行各业的企业正在将人工智能驱动的流程投入实际运营，因为领导者们已清醒认识到，未来的竞争优势关键在于利用人工智能驱动自动化、创新和加速。这种转变的动力源于创新的“复合效应”——技术进步、数据积累、投资涌入和基础设施改善正相互加速，形成强大的飞轮效应。例如，领先的生成式人工智能工具在短短两个月内吸引了约1亿用户，而电话达到5000万用户则用了50年。这种指数级采纳速度仅是表象，更深层的是创新因素的乘数效应：更好的技术催生更多应用，更多应用产生更多数据，更多数据吸引更多投资，更多投资建设更好的基础设施，更好的基础设施降低成本，更低的成本允许更多实验。这种循环加速迫使企业不得不重新审视其既有的基础设施、流程设计、安全模型和IT运营模式，结论是：仅仅优化已不够，必须进行彻底的重建。

第一大趋势“人工智能走向实体：驾驭AI与机器人的融合”深入探讨了物理人工智能的崛起。传统的、依赖预设程序的机器人正在演变为能够感知、学习并在复杂环境中自主操作的适应性系统。这种能力体现在工业机器人、自动驾驶汽车、无人机等多种形态中。推动这一融合的关键技术包括视觉-语言-动作模型，它集成了计算机视觉、自然语言处理和运动控制，使机器人能够像人一样理解环境并选择行动；以及车载计算与处理能力的提升，特别是神经处理单元使得机器人能够进行低延迟、高能效的实时AI处理，无需依赖云端。尽管在训练与学习、安全可信、监管环境、数据管理、人员接受度、网络安全漏洞以及机器人舰队协调等方面仍存在挑战，但成本的下降和明确用例的出现正在推动物理AI从智能仓储和供应链等早期应用领域走向主流。报告特别展望了人形机器人的未来，预计到2035年将有200万个工作岗位由人形机器人承担，其长期市场潜力巨大。更具前瞻性地，报告还提及了生物混合机器人、量子机器人等未来形态，预示着机器人技术正从单纯自动化人类任务，迈向创造全新机器类别的根本性转变。

第二大趋势“代理AI的现实检验：为硅基劳动力做准备”直面当前企业部署代理AI（能够自主执行任务序列的AI系统）过程中的理想与现实差距。尽管前景广阔，但许多企业尚未从代理AI实施中看到显著的转型效果，主要原因在于它们往往只是自动化了现有流程，而非从根本上重新设计运营。德勤调查显示，仅有11%的组织在生产环境中部署了代理系统。挑战主要来自遗留系统集成困难、数据架构限制以及治理框架不完善。成功的组织正在采取截然不同的策略：首先，进行“代理优先”的流程重新设计，而非在旧有工作流上叠加代理。它们审视端到端的流程，利用代理能够持续工作、处理高吞吐量任务和相互通信协作的特点，重塑工作方式。其次，采用多代理编排技术，利用新兴协议（如模型上下文协议、代理间协议等）协调多个专业化代理共同完成复杂工作流，这类似于一种“AI微服务”架构。再者，将代理视为需要专门管理框架的“硅基劳动力”，涉及代理的入职、绩效跟踪、生命周期管理和成本管理（FinOps）。未来的方向是渐进的自主性水平、人机混合劳动力以及利用代理生成的数据进行持续学习。这要求企业不仅在技术上，更在管理哲学上做好准备，将代理作为数字员工进行管理，同时认识到人机协作的独特价值。

第三大趋势“AI基础设施的清算：在推理经济学时代优化计算策略”揭示了企业AI从实验转向生产时面临的基础设施困境。尽管AI推理的单次成本（token成本）在过去两年间下降了280倍，但由于使用量的爆炸式增长，企业的总体AI支出仍在飙升，有些企业月账单甚至达到数千万美元。这迫使企业重新思考计算策略，从单一的“云优先”转向战略性的混合架构：利用云处理弹性可变的工作负载，使用本地部署基础设施处理稳定、高吞吐量的生产推理任务，在边缘端处理对延迟要求极高的应用。这种转变催生了“AI工厂”或“AI优化数据中心”的概念，它们需要专为AI设计的基础设施，包括GPU优化的硬件、高速网络、专用冷却系统等。报告进一步探讨了AI基础设施的新前沿，如神经形态计算芯片能效优势、量子计算集成带来的长远影响、AI代理管理AI基础设施的自动化运维，以及可持续数据中心创新（如核能供电、水下数据中心甚至轨道数据中心的概念）。这一趋势的本质是，AI正在引发一场“计算复兴”，基础设施的选择和优化能力将成为企业重要的战略差异点。

第四大趋势“伟大的重建：构建AI原生的技术组织”指出，AI正在超越简单的自动化，从根本上重构技术组织本身。随着64%的组织增加AI投资，技术预算中AI占比预计从8%上升至13%，技术领导者的优先事项正在从基础设施维护转向战略领导力。报告强调，成功的组织将AI计划锚定在可衡量的业务成果上，设计灵活模块化的架构，并围绕人机协作重新定义人才战略。新的角色正在涌现，如人机协作设计师、边缘AI工程师、提示词工程师等，而首席信息官的职责正从技术战略家演变为AI布道者和协调者。未来的技术组织将具备几个关键特征：AI成为核心协作者而非工具；工作方式围绕速度和产品价值流进行重构，采用精益的跨职能团队；人机团队大规模协同；治理机制嵌入流程，实现自适应监管；技术组织转变为生态系统的协调者，整合初创企业、超大规模云商、学术界等外部创新力量。最重要的是，这些组织将“持续进化”作为核心能力，拥抱“永远处于测试版”的心态，以适应技术的快速变化。

第五大趋势“AI的两难困境：确保并利用AI进行网络防御”剖析了AI带来的网络安全悖论：推动业务创新的同一AI能力，也正在引入新的风险。企业面临来自影子AI部署、对抗性攻击以及AI系统内在脆弱性（横跨数据、模型、应用和基础设施四个领域）的多重威胁。报告指出，尽管威胁在演变，但许多基础的网络安全实践经过调整后仍能应对AI特定风险，例如通过强大的访问控制、模型隔离和安全部署架构。同时，AI也为抵御其自身创造的漏洞提供了强大新能力。领先组织正在防御性地利用AI，例如通过AI代理进行红队测试、实施对抗性训练以及以机器速度进行自动化威胁检测。展望未来，报告警示了AI-物理基础设施融合带来的新型物理安全风险、自主网络战的可能性，以及空间和量子安全等新兴前沿的挑战。成功的策略在于将安全性从一开始就嵌入AI计划，将其视为创新的赋能者而非约束，并建立能够适应未来威胁的架构和治理框架。

在详细阐述了五大核心趋势之后，报告还以“穿透噪音：AI演进中值得追踪的技术信号”为题，列举了八个值得密切关注的相邻发展领域。这些信号虽未构成独立大趋势，但具有塑造未来的潜力。它们包括：基础模型性能是否正在接近平台期；合成数据对模型训练的影响与局限；神经形态计算芯片的能效优势与前景；边缘AI和终端设备处理的崛起及其对延迟、隐私和成本的意义；AI原生可穿戴设备能否成为主流所面临的不确定性；生物识别认证作为应对深度伪造等AI欺诈手段的关键作用及其隐私权衡；个人AI代理为提升效用所需的深度数据访问引发的隐私悖论；以及生成式引擎优化正在如何取代传统搜索引擎优化，成为数字营销的新战场。这些信号共同反映了一个根本现实：技术变革的步伐已发生根本性转变，从“新兴”到“主流”的距离正在急剧缩短。组织的成功将不再取决于准确预测哪个信号会成为主流趋势，而在于构建快速感知、评估并响应新兴变化的核心能力。

《2026年科技趋势报告》描绘了一幅人工智能技术进入规模化、深度融合与系统性重构阶段的宏大图景。它强调，企业正处在一个从实验到影响的关键转折点。创新的复合加速效应意味着渐进式改进已无法应对，必须进行大胆的重建——重新设计流程而非仅仅自动化，重新架构基础设施以匹配推理经济学的现实，重新构建组织以拥抱人机混合劳动力，并重新定义安全范式以在利用AI防御的同时管理其风险。报告通过丰富的案例、数据和领导者洞见表明，那些能够以业务问题为导向，优先考虑速度而非完美，在设计时以人为本，并将变革视为持续过程的组织，最有可能跨越从落后者到领导者的、正在指数级扩大的差距。最终，这份报告是对所有技术领导者和企业决策者的行动呼吁：在AI定义的时代，重建的时机就是现在。

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中国“十五五”时期地方政府及央国企规划新趋势.pdf

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