Gartner 分析师在遴选 2025 年的十大战略技术趋势时，将其归纳为三大主题：人工智能的必要性与风险、计算的新前沿、以及人机协同。
主题一：人工智能的必要性与风险驱动组织自我保护
趋势 1：智能体 AI
描述： 自主人工智能能够规划并执行用户设定的目标，如同拥有一个虚拟的智能助手团队。
商业利益： 智能体 AI 可辅助人类工作、卸载重复性任务、并增强现有应用的功能，从而大幅提高效率、降低成本，并创造新的价值。例如，客户服务中的智能聊天机器人、自动化流程中的智能代理、以及数据分析中的智能助手。
挑战： 需要建立强大的安全防护机制，确保智能体的行为与提供者和用户的意图保持一致，避免出现不可预测或有害的结果。这需要进行严格的测试、监控和持续改进。
趋势 2：AI 治理平台
描述： 提供技术解决方案，帮助组织管理其人工智能系统的法律、道德和运营绩效，确保人工智能的负责任使用。
商业利益： AI 治理平台能够创建、管理和实施策略，确保人工智能的可靠、公平和透明；解释人工智能系统的工作原理，进行生命周期管理建模；建立信任和责任。例如，在金融领域，平台可以帮助确保人工智能算法的公平性，避免歧视性贷款行为。在医疗领域，平台可以帮助确保诊断结果的准确性，保护患者隐私。
挑战： 不同地区和行业对人工智能的法律、道德和合规要求各不相同，难以建立统一的标准和实践。这需要建立一套具有高度灵活性和适应性的治理框架。
趋势 3：虚假信息安全
描述： 一个新兴技术类别，旨在系统性地辨别信息的真实性，对抗虚假信息和网络攻击。
商业利益： 通过加强身份验证控制来减少欺诈；通过持续的风险评分、上下文感知和自适应信任模型来防止帐户接管；并通过识别有害的叙述来保护品牌声誉，避免因虚假信息造成的损失。例如，可以应用于社交媒体平台的虚假信息检测系统、金融交易中的反欺诈系统、以及新闻媒体中的事实核查工具。
挑战： 需要建立一个不断更新、多层次、具有自适应学习能力的团队，并结合先进的技术和策略，才能有效应对虚假信息传播的挑战。
总结： 人工智能的快速发展在带来巨大机遇的同时，也带来了安全、伦理和治理方面的挑战。以上三个趋势强调了在人工智能时代，组织必须采取积极的自我保护措施，确保人工智能的负责任和安全使用。
主题二：计算的新前沿促使组织重新思考其计算方式
趋势 4：后量子密码学 (PQC)
描述： 一种能够抵御量子计算解密风险的数据保护技术。
商业利益： 保护数据免受未来量子计算带来的安全威胁，确保信息的长期安全性。这对于金融、医疗、政府等对信息安全高度敏感的领域尤为重要。
挑战： 后量子密码学算法尚不成熟，并非现有非对称算法的直接替代品，需要进行大量的测试和验证。现有的应用可能存在性能问题，需要进行代码重写。
趋势 5：环境隐形智能
描述： 将技术无缝集成到环境中，使用户能够获得更自然、更直观的体验。例如，智能家居系统、智能城市基础设施、以及可穿戴设备。
商业利益： 实现低成本、实时的物品跟踪和传感，提高可见性和效率；为物品提供不可伪造的出处，并提供新的方式来报告物品的身份、历史和属性。例如，在供应链管理中，可以实时追踪货物的位置和状态；在零售业中，可以实现个性化的客户体验。
挑战： 需要解决数据隐私问题，并获得用户对某些类型数据使用的同意。用户可能会选择禁用标签以保护隐私。
趋势 6：节能计算
描述： 一种通过更高效的架构、代码和算法，以及优化硬件和使用可再生能源来提高可持续性的方法。
商业利益： 通过减少碳排放来应对法律、商业和社会对可持续发展的压力，提升企业形象和社会责任感。例如，在云计算数据中心中，通过优化资源调度和使用可再生能源来减少能源消耗；在移动设备中，通过优化算法来延长电池寿命。
挑战： 需要新的硬件、云服务、技能、工具、算法和应用程序。迁移到新的计算平台将是复杂且昂贵的。短期内，随着绿色能源需求的增加，能源价格可能会上涨。
趋势 7：混合计算
描述： 结合不同的计算、存储和网络机制来解决复杂的计算问题，例如将 CPU、GPU、FPGA、以及量子计算单元进行协同。
商业利益： 创建高效、高速、变革性的创新环境；利用 AI 实现超越当前技术极限的性能；构建由更高级别自动化驱动的自主业务；增强人类能力，实现大规模的实时个性化，并将人体用作计算平台。例如，在药物研发中，利用高性能计算进行大规模分子模拟；在金融领域，利用人工智能进行高频交易和风险管理。
挑战： 新兴的、高度复杂的技术需要专业的技能。自主模块系统可能引入安全风险。涉及实验性技术和高成本，需要进行有效的协调和集成。
总结： 计算技术正在经历深刻的变革，从传统的单机计算走向多元异构的计算。以上趋势强调了组织需要重新思考其计算方式，充分利用新兴计算技术来应对未来的挑战和机遇。
主题三：人机协同将物理世界与数字世界融合
趋势 8：空间计算
描述： 利用增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等技术，以数字方式增强物理世界，提供沉浸式的体验。
商业利益： 满足消费者对游戏、教育和电子商务中沉浸式和互动体验的需求；满足医疗保健、零售和制造业对决策和效率的复杂可视化工具的需求。例如，在游戏领域，提供更真实的虚拟世界；在教育领域，提供更具互动性的学习体验；在医疗领域，帮助医生进行手术模拟和远程会诊。
挑战： 头戴式显示器昂贵且笨重，需要频繁充电，会隔离用户并可能增加事故发生的可能性；用户界面复杂；数据隐私和安全是主要问题。
趋势 9：多功能机器人
描述： 能够执行多项任务并在需要时无缝切换的机器人。
商业利益： 提高效率、降低成本、缩短投资回报周期。无需进行架构更改或基础设施改造，即可实现快速部署和扩展。可以替代人类或与人类协同工作，适用于各种应用场景，例如，在制造业中，进行组装、搬运和检测；在物流行业，进行货物分拣和配送；在农业领域，进行播种、收割和除草。
挑战： 该行业尚未就所需的价格或最低功能达成标准化，这可能会影响其大规模部署。
趋势 10：神经增强
描述： 利用读取和解码大脑活动的技术来提高人类的认知能力。
商业利益： 提升人类技能、提高安全性、促进个性化教育、延长老年人的工作寿命、以及推动下一代营销。例如，在教育领域，可以为学生提供个性化的学习计划，在医疗领域，可以帮助治疗神经系统疾病；在营销领域，可以根据大脑活动来个性化广告。
挑战： 初期成本高昂、电池续航能力和移动性受限。侵入性和高风险，特别是直接与人脑接口的 UBMI 和 BBMI 技术，可能带来安全和伦理问题，例如，改变用户对现实的感知。
总结：人机协同正在模糊物理世界和数字世界的界限，为我们带来了前所未有的机遇，但也提出了新的挑战。以上趋势强调了在人机协同时代，组织必须充分利用新兴技术，推动创新发展，并解决潜在的伦理和社会问题。
总体而言，2025 年的十大战略技术趋势预示着一个快速变化和充满机遇的未来。组织需要积极拥抱这些趋势，并以负责任的创新来塑造未来的发展。
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