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近日，全球权威的信息技术研究与咨询机构Gartner发布了2025年企业机构需要深入探索的十大战略技术趋势。这些趋势不仅涵盖了人工智能(AI)的必要事项和风险，还涉及计算技术和人机协同等前沿领域。Gartner研究副总裁高挺(Arnold Gao)指出，追踪这些趋势将有助于IT领导者以负责任和合乎道德的方式推动企业的创新发展。
一、代理型AI(Agentic AI)
代理型AI通过自主规划和采取行动来实现用户定义的目标，为实现能够分担和补充人类工作的虚拟劳动力带来了希望。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出，该比例在2024年还为零。代理型AI的目标导向型功能将打造出适应性更强、能够完成多样化任务的软件系统。
二、AI治理平台(AI Governance Platforms)
与此同时，AI治理平台的重要性也日益凸显。作为Gartner不断发展的AI信任、风险和安全管理(TRiSM)框架的一部分，AI治理平台使企业能够全面管理其AI系统的法律、道德和运营绩效。通过创建、管理和执行负责任的AI使用策略，解释AI系统的工作原理，并提供透明度，AI治理平台有助于建立信任和问责制。Gartner预测，到2028年，采用综合AI治理平台的企业将比没有这类系统的企业减少40%与AI相关的伦理事件。
三、虚假信息安全(Disinformation Security)
虚假信息安全是一个新兴技术类别。该技术旨在系统地辨别信任度，确保信息完整性，评估真实性，防止冒名顶替，并追踪有害信息的传播。随着AI和机器学习工具的广泛可用性和高级状态被用于恶意目的，企业面临的虚假信息事件数量预计将持续增加。Gartner预测，到2028年，将有50%的企业开始采用专为应对虚假信息安全用例而设计的产品、服务或功能，而目前这一比例还不到5%。
四、后量子密码学(Postquantum Cryptography)
后量子密码学能够保护数据免受量子计算解密风险。随着量子计算技术的快速发展，目前广泛使用的几种传统加密技术将面临被淘汰的风险。为了应对这一挑战，企业必须有更长的准备时间，采用后量子密码学为敏感或机密信息提供强有力的保护。Gartner预测，到2029年，量子计算技术的进步将使大多数传统的非对称加密技术变得不安全。
五、环境隐形智能(Ambient Invisible Intelligence)
环境隐形智能通过成本极低、体积小巧的智能标签和传感器来实现。这些传感器能够提供大规模、经济实惠的追踪和传感服务，长远来看将无缝融入我们的日常生活中。到2027年，环境隐形智能的早期示例将主要解决当前问题，如零售库存检查或易腐货物物流等，通过实现低成本的实时物品追踪和感知来提高可见性和效率。
六、节能计算(Energy-Efficient Computing)
在可持续性方面，节能计算成为企业的重要考量。随着碳足迹成为大多数IT组织的首要考虑因素，计算密集型应用如AI训练、模拟、优化和媒体渲染等由于能耗最高而可能成为企业碳足迹的主要来源。预计从2020年代末开始，将出现一些新的计算技术，如光学、神经形态和新型加速器等，这些新技术将被专门用于特殊任务，并显著降低能耗。
七、混合计算(Hybrid Computing)
新的计算范式，正在不断涌现。混合计算是结合不同的计算、存储和网络机制来解决计算问题，能够帮助企业探索和解决问题，使AI等技术能够突破当前的技术限制。混合计算将被用来创建比传统环境更高效的变革性创新环境。
八、空间计算(Spatial Computing)
空间计算(Spatial Computing)也是未来技术发展的重要趋势之一。利用增强现实和虚拟现实等技术，以数字方式增强物理世界。将实体和虚拟体验之间的交互提升到一个新的级别。在未来5~7年内，空间计算的使用将通过简化工作流程和增强协作能力，来提高企业效率。Gartner预测，到2033年，空间计算市场将从2023年的1100亿美元增长至1.7万亿美元。
九、多功能机器人(Polyfunctional Robots)
多功能机器人能够执行多项任务，正在取代专门设计的特定任务机器人。这种新型机器人的功能性能够提高效率和投资回报率(ROI)，并可以与人类一起协作，能够快速部署和轻松扩展。Gartner预测，到2030年，80%的人类将每天与智能机器人打交道，而目前这一比例还不到10%。
十、神经增强(Neurological Enhancement)
神经增强利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。这项技术能够使用单向脑机接口或双向脑机接口(BBMI)读取人的大脑，在人类技能提升、下一代营销和提升表现这三个主要领域具有巨大潜力。神经增强将提高人类的认知能力，帮助品牌了解消费者的想法和感受并增强人类的神经功能，从而获得最佳的结果。根据Gartner的预测，到2030年，30%的知识工作者将通过BBMI等技术提升自己的能力，并适应工作场所中AI的崛起。而在2024年，这一比例还不到1%。
目前，人工智能行业正处于快速发展的阶段，这些新兴技术趋势等将对行业产生深远影响。我国人工智能产业虽然与美国存在差距，但已稳居世界第一梯队。政府加大对人工智能产业的政策扶持，如投资基金、税收优惠、算力补贴等，为行业提供了强有力的支持。
人工智能赋能产业转型升级
随着人工智能技术在企业生产发展中广泛应用，数字产业化和产业数字化程度不断深化，涵盖了从规划到生产、从设计到营销的方方面面。人工智能技术推动了信息的更深层次生产与整合，并在此基础上进行进一步加工和应用，为传统产业的数字化升级注入了强大动力。中国人工智能企业区域分布情况。
从我国人工智能产业链企业的区域分布来看，主要集中在广东、北京、上海、江苏、浙江等地，其次是山东、福建、四川、湖北等省份。就人工智能产业链代表性企业的区域分布而言，北京、江苏、上海、广东和浙江的企业分布相对较为全面，涵盖了上中下游的代表性企业。在这些地区，北京拥有寒武纪、百度集团、海天瑞声等龙头企业，广东省有腾讯控股、大族激光、云从科技等领军企业，上海则有商汤科技、蔚来集团、科大智能等代表性企业。
应用层参与企业多，竞争激烈
我国人工智能行业主要以应用层企业为主，与基础层和技术层相比竞争更为激烈。在2200家人工智能骨干企业中，基础层企业仅有53家，占比为2.41%。这些企业在人工智能产业中提供基础硬件设备和数据服务。而技术层企业有273家，占比为12.41%，主要从事包括核心算法、开发平台等在内的关键技术的研发。与之相比，应用层企业占比高达85.18%，达到1873家，主要涉及人工智能技术的集成和场景应用。
人工智能作为新一代信息技术产业中的核心产业，是引领新一轮科技革命和产业创新的关键驱动力。国家“十四五”政策支持人工智能行业发展，前瞻产业研究院预计，2024-2029年期间，我国人工智能行业市场规模将进一步扩大，2029年市场规模将突破万亿大关，提前实现《新一代人工智能发展规划》中2030年人工智能产业规模达到10000亿元的规模目标。
