Gartner發(fā)布2025年企業(yè)機(jī)構(gòu)需要探索的十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。

Gartner研究副總裁高挺(Arnold Gao)表示：“今年的重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢涵蓋了AI的必要事項和風(fēng)險，以及計算技術(shù)和人機(jī)協(xié)同等前沿趨勢。追蹤這些趨勢將幫助IT領(lǐng)導(dǎo)者以負(fù)責(zé)任、和合乎道德的創(chuàng)新方式塑造企業(yè)機(jī)構(gòu)的未來。”

以下是2025年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢。

代理型AI(Agentic AI)

代理型AI通過自主規(guī)劃和采取行動實現(xiàn)用戶定義的目標(biāo)。代理型AI為實現(xiàn)能夠分擔(dān)和補(bǔ)充人類工作的虛擬勞動力帶來了希望。Gartner 預(yù)測，到2028年，至少15%的日常工作決策將由代理型AI自主做出，而2024年這一比例為0%。這項技術(shù)的目標(biāo)導(dǎo)向型功能將實現(xiàn)適應(yīng)性更強(qiáng)、能夠完成各種任務(wù)的軟件系統(tǒng)。

代理型AI有望實現(xiàn)企業(yè)首席信息官(CIO)提高生產(chǎn)力的愿望。這一動機(jī)促使企業(yè)與廠商探索、開創(chuàng)和建立能夠提供穩(wěn)健、安全和可信的代理型AI所需的技術(shù)和實踐。

AI治理平臺(AI Governance Platforms)

AI治理平臺是Gartner不斷發(fā)展的AI信任、風(fēng)險和安全管理(TRiSM)框架的一部分。AI TRiSM使企業(yè)能夠管理其AI系統(tǒng)的法律、道德和運(yùn)營績效。這種技術(shù)解決方案能夠創(chuàng)建、管理和執(zhí)行負(fù)責(zé)任的AI使用策略、解釋AI系統(tǒng)的工作原理并提供透明度以建立信任和問責(zé)制。

Gartner預(yù)測，到2028年，采用綜合AI治理平臺的企業(yè)將比沒有這類系統(tǒng)的企業(yè)減少40%與AI相關(guān)的倫理事件。

虛假信息安全(Disinformation Security)

虛假信息安全是一個新興技術(shù)類別。該技術(shù)能夠系統(tǒng)地辨別信任度，旨在提供一個能夠確保信息完整性、評估真實性、防止冒名頂替和追蹤有害信息傳播的方法體系。Gartner預(yù)測，到2028年，將有50%的企業(yè)開始采用專為應(yīng)對虛假信息安全用例而設(shè)計的產(chǎn)品、服務(wù)或功能，而目前這一比例還不到 5%。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的廣泛可用性和高級狀態(tài)被用于惡意目的，預(yù)計將增加針對企業(yè)的虛假信息事件數(shù)量。如果這種趨勢不被加以控制，那么虛假信息可能會對企業(yè)造成重大且持久的損害。

后量子密碼學(xué)(Postquantum Cryptography)

后量子密碼學(xué)能夠保護(hù)數(shù)據(jù)免受量子計算解密風(fēng)險。根據(jù)量子計算過去幾年的發(fā)展情況，目前廣泛使用的幾種傳統(tǒng)加密技術(shù)將被淘汰。由于改變加密方法并非易事，企業(yè)必須有更長的準(zhǔn)備時間，才能為一切敏感或機(jī)密信息提供強(qiáng)有力的保護(hù)。

Gartner預(yù)測，到2029年，量子計算技術(shù)的進(jìn)步將使大多數(shù)傳統(tǒng)的非對稱加密技術(shù)變得不安全。

環(huán)境隱形智能(Ambient Invisible Intelligence)

環(huán)境隱形智能是由成本極低、體積小巧的智能標(biāo)簽和傳感器實現(xiàn)的，這些傳感器能夠提供大規(guī)模、經(jīng)濟(jì)實惠的的追蹤和傳感。長遠(yuǎn)來看，環(huán)境隱形智能將使傳感器和智能技術(shù)無縫融入我們的日常生活中。

到2027年，環(huán)境隱形智能的早期示例將以解決當(dāng)前問題為主，例如零售庫存檢查或易腐貨物物流等，通過實現(xiàn)低成本的實時物品追蹤和感知來提高可見性和效率。

節(jié)能計算(Energy-Efficient Computing)

IT以多種方式影響可持續(xù)性。在2024年，碳足跡是大多數(shù)IT組織的首要考慮因素。計算密集型應(yīng)用，例如AI訓(xùn)練、模擬、優(yōu)化和媒體渲染等由于能耗最高而可能成為企業(yè)碳足跡“大戶”。

預(yù)計從2020年代末開始將出現(xiàn)一些新的計算技術(shù)，如光學(xué)、神經(jīng)形態(tài)和新型加速器等。這些新技術(shù)將被專門用于特殊任務(wù)，例如AI和優(yōu)化，并顯著降低能耗。

混合計算(Hybrid Computing)

新的計算范式正在不斷涌現(xiàn)，包括中央處理單元、圖形處理單元、邊緣、特定應(yīng)用集成電路、神經(jīng)形態(tài)以及經(jīng)典量子計算、光學(xué)計算范式。混合計算結(jié)合不同的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)機(jī)制解決計算問題。這種計算形式能夠幫助企業(yè)探索和解決問題，使AI等技術(shù)能夠突破當(dāng)前的技術(shù)限制?；旌嫌嬎銓⒈挥脕韯?chuàng)建比傳統(tǒng)環(huán)境更高效的變革性創(chuàng)新環(huán)境。

空間計算(Spatial Computing)

空間計算利用增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，以數(shù)字方式增強(qiáng)物理世界。它將實體和虛擬體驗之間的交互提升到一個新的級別。在未來五到七年內(nèi)，空間計算的使用將通過簡化工作流程和增強(qiáng)協(xié)作能力來提高企業(yè)效率。

Gartner 預(yù)測，到2033年，空間計算市場將從2023年的1100億美元增長至1.7萬億美元。

多功能機(jī)器人(Polyfunctional Robots)

多功能機(jī)器人能夠執(zhí)行多項任務(wù)，它們正在取代為重復(fù)執(zhí)行一種任務(wù)而專門設(shè)計的特定任務(wù)機(jī)器人。這種新型機(jī)器人的功能性能夠提高效率和投資回報率(ROI)。多功能機(jī)器人可以與人類一起協(xié)作，能夠快速部署和輕松擴(kuò)展。

Gartner預(yù)測，到2030年，80%的人類將每天與智能機(jī)器人打交道，而目前這一比例還不到10%。

神經(jīng)增強(qiáng)(Neurological Enhancement)

神經(jīng)增強(qiáng)利用讀取和解碼大腦活動的技術(shù)提高人類的認(rèn)知能力。這項技術(shù)能夠使用單向腦機(jī)接口或雙向腦機(jī)接口(BBMI)讀取人的大腦，在人類技能提升、下一代營銷和提升表現(xiàn)這三個主要領(lǐng)域具有巨大潛力。神經(jīng)增強(qiáng)將提高人類的認(rèn)知能力，幫助品牌了解消費(fèi)者的想法和感受并增強(qiáng)人類的神經(jīng)功能，從而獲得最佳的結(jié)果。

Gartner預(yù)測，到2030年， 30%的知識工作者將通過BBMI等技術(shù)(資金來源包括雇主和個人)提升自己的能力，并憑借這些技術(shù)來適應(yīng)工作場所中AI的崛起。這一比例在2024年還不到 1%。