大国将令

在日新月异的科技领域，不断涌现的新兴技术正引领着各行各业开展深刻变革。作为全球领先的研究和咨询公司，Gartner每年都会发布其对于未来技术趋势的预测，为企业和决策者提供有价值的参考。而近日Gartner发布的2025年企业机构需要探索的十大战略技术趋势，更是引发了业界人士的高度关注。

在媒体沟通会上，Gartner研究副总裁高挺（Arnold Gao）向趣味科技表示：“今年Gartner发布的十大战略技术趋势，涵盖了AI的必要事项和风险，以及计算技术和人机协同等前沿趋势。追踪这些趋势将帮助IT领导者以负责任和合乎道德的创新方式，塑造企业机构的未来。”

一、代理型AI：智能体的崛起与风险

在Gartner发布的2025年十大战略技术趋势中，“代理型AI”（Agentic AI）位居榜首。据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，而2024年这一比例还是0%。代理型AI的兴起，标志着人工智能技术正在从特定任务的自动化向更广泛、更复杂的代理行为转变，从而打造出适应性更强、能够完成多样化任务的软件系统。代理型AI有望成为企业首席信息官（CIO）提高生产力的愿望的“救星”。这一动机促使企业与厂商探索、开创和建立能够提供稳健、安全和可信的代理型AI所需的技术和实践。

高挺指出，代理型AI，也可以称为AI智能体，是一种软件化的机器人，能够全天候无休地工作，成为企业的数字员工。这一愿景的实现得益于AI技术的长足突破，特别是大语言模型的出现。大语言模型不仅掌握了语言能力，而且还拓展到了计算、推理和代码生成，其中推理能力尤为重要。OpenAI发布的o1模型就是一个典型的例子，其慢思考、强推理的特性在某些特定领域中的推理能力远超过了GPT4o。随着技术的不断发展，代理型AI将逐渐具备记忆、计划、感知和调用工具等核心功能，从而能够完成更复杂的任务。

然而，代理型AI的兴起也带来了诸多挑战和风险。其中最大的问题是可靠性，即如何确保代理型AI在执行复杂任务时的准确性和完整性。此外如何平衡AI的智能与人类的决策，以及如何防止AI的滥用和失控，也是企业和社会需要共同面对的问题。

二、AI治理平台：构建信任与监管的基石

随着AI技术的广泛应用，其带来的风险和挑战也日益凸显。为了应对这些问题，Gartner提出了“AI治理平台”（AI Governance Platforms）的概念。该平台是一种技术解决方案，旨在从法律、伦理道德方面帮助组织管理和监督AI系统。其主要能力包括模型的生命周期管理、透明度和可解释性、模型验证、AI系统监控以及法律政策合规管理等。通过这些能力，AI治理平台可以确保AI系统的可靠性和安全性，同时保护用户的隐私和权益。

据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。AI治理平台的出现，将为企业提供一个全面的框架，用于管理和监督AI系统的使用，确保其符合法律、道德和运营要求。

高挺指出，AI治理平台的出现是必然的。随着生成式AI的兴起，人类在AI发展过程中面临的技术失控风险大幅增加。因此，企业需要借助AI治理平台来确保AI技术的可控性和安全性。未来AI治理平台将成为企业的标配之一，与网络安全一样重要。各国政府也将出台一系列针对AI的法律法规，以加强对AI技术的监管和管理。因此，企业需要积极应对这一趋势，建立完善的AI治理体系，以确保AI技术的合规性和安全性。

三、虚假信息安全：应对生成式AI的挑战

生成式AI的兴起不仅带来了机遇，也带来了诸多挑战。其中之一就是虚假信息的传播问题。在生成式AI的帮助下，制造和传播虚假信息的成本大幅降低，使得这一问题变得更加严重。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。

虚假信息安全（Disinformation Security）是一个新兴技术类别，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。据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%。

高挺指出，虚假信息安全已经成为企业面临的重要挑战之一。如果企业无法有效管控虚假信息，将对其声誉和网络安全造成严重影响。因此为了应对虚假信息的挑战，企业需要借助一系列新兴技术来确保信息的完整性、评估其真实性，并防止冒充和追踪有害信息的传播。这些技术包括验证实时通信的完整性、确保第三方媒体的真实性、大语言模型驱动的监控系统等。

四、后量子密码学：应对量子计算的威胁

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，这也对传统加密算法构成了严重威胁。

Gartner提出了后量子密码学（Postquantum Cryptography）的概念。作为一种新的加密方法，后量子密码学旨在应对量子计算对传统加密算法的破解能力，能够保护数据免受量子计算解密风险。通过采用后量子密码学，企业可以为敏感或机密信息提供强有力的保护，确保数据在量子计算时代的安全性。据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。因此，企业需要有更长的准备时间，采用后量子密码学来应对这一挑战。

高挺指出，随着量子计算的发展，传统的非对称加密算法将变得不堪一击。因此，企业需要寻找新的加密方法来保护其核心和敏感数据。未来，随着量子计算的不断发展，后量子密码学将成为企业保护数据安全的重要手段之一。不过与此同时，后量子密码学的应用也面临诸多挑战。其中最大的问题是其复杂性和成本。与传统的加密算法相比，后量子密码学需要更高的计算能力和更复杂的算法来实现。因此企业在应用后量子密码的时候，可以考虑逐步将自己的核心敏感数据用后量子密码加密的方式来进行处理。

五、环境隐形智能：智能标签与传感器的无缝融合

环境隐形智能（Ambient Invisible Intelligence）是通过成本极低、体积小巧的智能标签和传感器实现的。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。

据Gartner预测，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，环境隐形智能将提高可见性和效率，为企业带来更大的商业价值。

这些传感器实际上我们可以认为它就有无限的使用寿命，同时它的功耗很低、然后它又等于是自我驱动，同时成本非常低，这样的特性会催生新的应用场景。

高挺表示，环境隐形智能寿命长、功耗低、成本低的特点，会催生新的应用场景，进而开创全新的客户互动方式。环境隐形智能的兴起，将会有力地推动传感器和智能技术的广泛应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效率。

六、节能计算：企业的可持续发展

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，由于能耗最高而有可能成为企业碳足迹的主要来源。

为了应对这一挑战，在可持续性方面，Gartner提出了节能计算（Energy-Efficient Computing）的概念。节能计算旨在通过采用新的计算技术，如光学、神经形态和新型加速器等，来降低能耗并提高计算效率。

高挺表示，节能计算将成为企业的重要考量。预计从2020年代末开始，将出现一些新的计算技术，这些新技术将被专门用于特殊任务，并显著降低能耗。节能计算的兴起，将推动绿色计算的发展，为企业的可持续发展做出贡献。

七、混合计算：突破技术限制的创新环境

混合计算（Hybrid Computing）是结合不同的计算、存储和网络机制来解决计算问题的一种新型计算形式。通过混合计算，企业可以探索和解决问题，使AI等技术能够突破当前的技术限制。

Gartner认为，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，为企业带来更大的商业价值。混合计算的兴起，将推动计算技术的不断创新和发展，为企业的数字化转型和智能化升级提供有力的支持。

高挺表示，混合计算的难点在于涉及神经形态计算、光计算、量子计算、生物计算等许多新兴技术，因此现阶段的混合计算还是局限在较小规模的异构计算资源，更大规模的资源协调至少还需要3-10年的时间。

八、空间计算：数字增强物理世界的未来

空间计算（Spatial Computing）是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的一种新型计算技术。它将实体和虚拟体验之间的交互提升到一个新的级别，为企业带来更大的商业价值。

据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。空间计算的兴起，将推动数字增强物理世界的发展，为企业带来更多的商业机会和创新空间。未来，空间计算将在教育、医疗到娱乐、旅游等各个领域发挥重要作用。通过数字增强物理世界，空间计算将为企业和消费者带来更加丰富的体验和更高的效率。

高挺表示，当前空间计算技术并非完美，尚且存在不少问题需要解决，譬如价格昂贵、长时间佩戴不适、续航时间较短、操作界面复杂、缺乏杀手级应用、设备碎片化缺乏互操作性等等，这些也成为了阻碍空间计算发展的因素。

九、多功能机器人：为解决多任务需求而生

多功能机器人（Polyfunctional Robots）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。

据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%。多功能机器人的兴起，将推动机器人技术的不断创新和发展，为企业和消费者带来更加智能和高效的解决方案。未来多功能机器人将在制造业、物流业、服务业等多个领域发挥重要作用。通过与人类协作和快速部署，多功能机器人将为企业带来更高的生产力和效率。

高挺表示，人们都很关注多功能机器人什么时候能够实现大规模商业化，这主要体现在它是否可以在多个应用场景中提供足够的投资回报。当多功能机器人不但可以在工厂里“打螺丝”，而且在家里面也能够烧菜、洗碗、拖地等等做很多事情，那么它的投资回报就非常高了。

十、神经增强：读取与解码大脑活动的未来

神经增强（Neurological Enhancement）是利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力的一种新型技术。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。

据Gartner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，并凭借这些技术来适应工作场所中AI的崛起。而在2024年，这一比例还不到1%。神经增强的兴起，将推动人类认知能力的不断提升和智能化升级。未来，神经增强将在教育、医疗、娱乐、旅游等各个领域发挥重要作用。通过读取和解码大脑活动，神经增强将帮助人类更好地理解和控制自己的思维和行为，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。

高挺表示，神经增强技术将会带来三个影响。第一个影响是增强人类的记忆力、注意力等技能，去解决一些学习相关的问题，帮助人类赶上人工智能发展的步伐，变成一个“增强性人类”；第二个影响是彻底改变下一代的营销体系。基于神经增强的营销体系，消费者是否喜欢某一样东西，直接从脑电波的信号就能体现出来，这对于营销来说是更加非常直接有效的数据；第三个影响就是提升性能或者叫提升绩效，也就是可以通过神经增强技术去增强人类的神经能力，譬如预防工业事故、预防老龄化问题、防止司机疲劳驾驶等，有助于延长大脑健康时间和整体寿命。

综上所述，Gartner发布的2025年十大战略技术趋势，涵盖了AI、计算技术、人机协同等多个前沿领域。这不仅为广大企业提供了创新的方向和动力，而且也为企业未来的技术发展指明了道路。