Gartner认为企业必须探索的十大战略科技趋势

分析机构Gartner提出了2025年企业“需要探索”的十大战略技术趋势,其中一些趋势涉及人工智能,还有一些涉及数据管理和存储领域。 Gartner杰出的副总裁Gene Alvarez表示:“今年的十大战略技术趋势涉及人工智能的必要性和风险、计算的新前沿以及人机协同,”“跟踪这些趋势将有助于 IT 领导者以负责任并合乎道德的创新塑造组织的未来。 ”2025年最重要的战略技术趋势是:人工智能代理(Agentic AI)——人工智能代理系统可自主规划并采取行动,以实现用户定义的目标。

分析机构Gartner提出了2025年企业“需要探索”的十大战略技术趋势,其中一些趋势涉及人工智能,还有一些涉及数据管理和存储领域。

Gartner认为企业必须探索的十大战略科技趋势

Gartner杰出的副总裁Gene Alvarez表示:“今年的十大战略技术趋势涉及人工智能的必要性和风险、计算的新前沿以及人机协同,”“跟踪这些趋势将有助于 IT 领导者以负责任并合乎道德的创新塑造组织的未来。”

2025年最重要的战略技术趋势是:

人工智能代理(Agentic AI)——人工智能代理系统可自主规划并采取行动,以实现用户定义的目标。人工智能代理为虚拟劳动力带来了希望,它可以取代并增强人类的工作。Gartner 预测,到2028年,至少15%的日常工作决策将通过代理式人工智能自主完成,这个比例在2024年是零。

Gartner表示,这项技术的“目标驱动”功能将提供适应性更强的软件系统,能够完成各种各样的任务。

人工智能治理平台——Gartner预测,到2028年,实施全面人工智能治理平台的组织与没有此类系统的组织相比,人工智能相关道德事件将减少40%。

人工智能治理平台是Gartner不断发展的人工智能信任、风险和安全管理(TRiSM)框架的一部分,使企业能够管理人工智能系统的法律、道德和运营绩效。这些技术解决方案有能力创建、管理并执行负责任的人工智能使用政策,解释人工智能系统如何工作,并提供透明度建立信任和问责。

虚假信息安全——人工智能和机器学习工具的先进性及广泛应用被用于邪恶的目的,预计针对企业的虚假信息事件的数量会增加。如果任其发展,虚假信息会对任何一个组织造成重大而持久的伤害。

虚假信息安全是一个新兴的技术类别,它能系统地辨别可信度,提供确保完整性、评估真实性、防止冒名顶替并跟踪有害信息传播的方法系统。据Gartner预测,到2028年,50%的企业将开始采用专为解决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%。

后量子加密技术——Gartner预测,到2029 年,量子计算的进步将使大多数传统非对称加密技术无法安全使用。

后量子加密技术可提供抵御量子计算解密风险的数据保护。过去几年随着量子计算的发展,目前广泛使用的几种传统加密技术预计将被终结。要转换加密方法并非易事,因此企业必须有更长的准备时间,才能为所有敏感或机密信息提供强有力的保护。

环境隐形智能——超低成本的小型智能标签和传感器使环境隐形智能成为可能,它们将提供大规模、经济实惠的跟踪和传感功能。从长远来看,环境隐形智能将使传感和智能更深入融入日常生活。

到2027年,环境隐形智能的早期实例将侧重于解决当前的问题,如零售库存检查或易腐货物物流,实现低成本、实时跟踪和感知物品,以提高能见度和效率。

高能效计算——IT对可持续发展的影响是多方面的,而在2024年,大多数IT组织的头等大事是碳足迹。计算密集型应用(如人工智能培训、模拟、优化和媒体渲染)很可能成为企业碳足迹的最大贡献者,因为它们消耗的能源最多。

预计从2020年代末开始,将出现一些新的计算技术,如光学、神经和新型加速器,用于人工智能和优化等特殊目的任务,其能耗将大大降低。

混合计算——混合计算将用于创建高效的转型创新环境,比传统环境更高效。

新的计算模式不断涌现,包括中央处理器、图形处理单元、边缘、特定应用集成电路、神经形态以及经典的量子、光学计算模式。混合计算结合了不同的计算、存储和网络机制来解决计算问题。这种计算形式有助于组织探索和解决问题,帮助人工智能等技术超越当前的技术极限。

空间计算——据Gartner预测,到2033年,空间计算将从2023年的1100亿美元增长到1.7万亿美元。

空间计算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。这是物理体验与虚拟体验之间互动的新层次。通过简化工作流程和加强协作,空间计算的使用将在未来五到七年内提高组织的效率。

多功能机器人—— 多功能机器可完成多项任务,正在取代为重复执行单一任务定制的特定任务机器人。这些新型机器人的功能提高了效率,提高了投资回报率。Gartner表示,多功能机器人的设计目的是在与人类共存的世界中运行,这将有助于快速部署和轻松扩展。

该分析师预测,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%。

神经增强技术——神经增强技术利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。这种技术使用单向脑机接口或双向脑机接口(BBMI)来读取人的大脑。

这在三个主要领域具有巨大潜力:人类技能提升、下一代营销和绩效。神经增强技术将提高认知能力,使品牌了解消费者的想法和感受,并增强人类的神经能力,从而优化结果。

据Gartner预测,到2030年,随着人工智能在工作场所的兴起,30%的知识型员工将通过 BBMI等技术(包括雇主出资和自己付费)得到提升,并依赖于这些技术保持与时俱进,而在2024年这一比例还不到1%。

相关资讯

某「新化合物」90年前就有了?伦敦大学学院教授对DeepMind参与的「A-Lab」提出质疑

编辑 | 紫罗上周,Google DeepMind 和加州大学伯克利分校的一组研究人员在《Nature》杂志上发表了一篇备受期待的论文,提出了一个「自主实验室」——A-Lab,旨在利用 AI 和机器人技术加速新材料的发现和合成。被称为「自动驾驶实验室」的 A-Lab 展示了一个雄心勃勃的愿景,即当配备计算建模、机器学习、自动化和自然语言处理方面的最新技术时,人工智能驱动的系统可以在科学研究中实现什么目标。A-Lab 如何工作。(来源:UC Berkeley/Nature)然而,在发表后的几天内,人们开始对论文中提出

AI在用| 万万没想到,科技论文还能这么读

机器之能报道编辑:Cardinal以大模型、AIGC为代表的人工智能浪潮已经在悄然改变着我们生活及工作方式,但绝大部分人依然不知道该如何使用。因此,我们推出了「AI在用」专栏,通过直观、有趣且简洁的人工智能使用案例,来具体介绍AI使用方法,并激发大家思考。   我们也欢迎读者投稿亲自实践的创新型用例。Claude 3 具有非常大的内存( 200k 上下文窗口)和很强的调用准确性,它的上下文能力也因此成为最受欢迎、应用最广的技能。我们介绍过如何利用这种能力,没时间收听播客也能获取核心内容。今天,我们再介绍一个新技能,

面对人工智能和深度学习,设计师到底要如何自处?

一键生成广告、插画、布局、视觉稿,这样的技术和产品在某种意义上几乎已经在我们眼前了。 建立一个真正称得上是拥有智能的系统,针对特定受众的需求来生成素材,理解人类的情感和语义中的潜台词,明白行为的概念和美的意义,这仍然还太远。 不过,建立一个专门的深度学习系统,自动化的设计流程,能够让设计师从一部分完全手动的工作中解放出来,这是完全可行的。 实际上已经有很多新兴的设计素材和设计工具在做这个事情了。 比如下面这些以深度学习为驱动力的创新的、自动化设计工具: Colormind.ioColormind 致力于让色彩理论真