2025年技术趋势展望
【译者按】今年7月，麦肯锡连续第五年发布《技术趋势展望》。报告认为，全球技术格局正经历重大转变，各国和各企业正争相发力，致力在研发和应用这些战略性技术方面抢占先机。报告发现，2025年，13项前沿技术趋势正在推动各行各业创新，并有望重塑全球商业格局。报告深入剖析这些最具变革潜力的前沿技术趋势，揭示了技术发展的趋势、最新进展及关键不确定性。赛迪智库安全产业研究所、无线电管理研究所对该报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。
【关键词】前沿技术趋势
一、引言
本年度麦肯锡《技术趋势展望》报告深入探讨了13项有望重塑全球商业格局的前沿技术趋势，并将其归为AI革命、计算与互连前沿、尖端工程三大类。为描述各项技术趋势的发展现状，报告基于专利与学术出版物数据为“创新性”打分，基于新闻报道与网络搜索数据为“关注度”打分。同时，估算了各相关技术的股权投资规模，并对各技术在各机构中的应用程度进行评级。从本报告分析的维度看，各项技术趋势呈现出不同特征(见图1)。图1：各技术基于创新性、关注度、股权投资规模和应用程度评分
本报告提出的13项技术趋势既凸显了新兴技术的巨大潜力，也揭示了在AI驱动下实现战略协同的必要性。图2展现了不同
前沿技术如何协同作用构建未来创新解决方案。
(一)代理式AI
代理式AI是一种能够自主规划和执行复杂多步骤任务的AI系统。它们基于基础模型构建，能够自主执行操作、彼此通信，并根据接收到的信息实时更改策略。
1、趋势概况及其重要性
代理式AI已迅速从边缘概念发展为企业技术领域最受关注的变革方向。随着各机构不断探索自动化工作流的新方式，并将任务委派给“虚拟同事”,而不再局限于与聊天机器人互动，这项技术越来越受到关注。代理式AI核心优势在于能借助数字工具在实际场景中自主采取行动。
2、最新进展
开发人员正在构建基于AI的通用智能体平台。部分企业选择在现有AI产品中新增智能体功能，而另一些企业则基于这些功能，开发针对特定任务的应用程序。
高效多步长链推理能力的持续增强，标志着代理式AI取得了实质性突破。过去一年间，通过将复杂、新颖的任务拆解为更小步骤的新技术，显著提升AI处理此类任务的能力。开发人员引入多智能体工作流，由“管理型智能体”制定工作计划。
针对特定业务解决方案的代理式AI正成为新的关注点。越来越多的代理式AI被开发出来，用于解决特定的、高价值业务难题。这类智能体更加专业化、更贴切特定任务。
深度研究型知识智能体发展势头强劲。多家提供商正在推进能够自主执行多步内容探索、实现精准搜索、评估数百个信息源并生成综合报告的智能工具。这标志着AI应用正从单纯的信息检索向基于快速知识生成的推理能力演进。
AI智能体能够相互“交流”。最新进展显示，AI模型间可实现相互通信并创建专属语言，且成本较人机互动显著降低。
信任、治理和责任认定问题正在影响着代理式AI的开发与发展路径。随着代理式AI在金融交易、跨数字平台交互等自主场景中承担更多职责，企业日益重视责任归属与法律框架建设。
3、主要不确定性
代理式AI可能出现故障模式，例如做出错误决策或执行非预期操作，从而增加运营风险。智能体能够达到何种程度的自主性仍不确定，这也是AI领域持续研究和探讨的议题。
(二)AI
AI是指为执行通常需要人类智能才能完成的任务而设计的计算机系统。这类系统借助算法、数据和算力，实现模式识别、决策制定和经验学习。
1、趋势概况及其重要性
当前，AI正在推动各行业与日常生活的实质性变革。多模态AI能够处理和生成文本、图像、视频和音频内容，开启创新与科研新纪元，显著提升AI输出的质量与多样性。但AI仍处于发展初期，仅有1%领导者表示其公司AI应用已达成熟阶段。过去一年，AI底层能力快速提升，商业应用长期潜力凸显。一方面，部署高性能模型的成本大幅下降；另一方面，新一代轻量化垂直模型正推动AI技术向更多机构和更广泛的设备端普及。
2、最新进展
基础模型的激增加剧了行业竞争，并降低成本。多家企业针对高质量文本生成服务推出免费获取或降价政策，初创企业的涌现则进一步助推创新。高质量开源模型的数量也有所增加。
AI领域迎来“小模型爆发期”。借助模型简化与量化技术，企业可基于大型“母模型”开发出功能强大的特定AI模型。这类小模型所需算力大幅减少，显著降低了成本和能耗。
企业正加大投入开发多模态生成式AI模型，以实现对多种类型数据输入的整合与处理，并生成文本、图像、视频、音频等多种形式的输出内容。据高德纳预测，到2027年，多模态生成式AI解决方案的比例将从2023年的1%上升至40%。
AI在处理复杂的多步骤推理能力日益精进，这标志着其功能实现重大突破。最新技术进展使基础模型能够制定策略性计划、适应环境变化，并将知识跨任务迁移应用，提高效率与可靠性。
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