附Gartner2026十大技术趋势中文版PDF

Gartner在2025年10月发布的《2026年十大战略技术趋势》，给出了未来三到五年企业技术布局的方向标。这份报告释放出一个清晰信号：智能化已经不是技术的附属模块，而是企业基础设施、业务流程和安全治理的核心力量。

整个趋势被划分为三类：架构者、整合者、守卫者。换句话说，就是未来企业必须同时回答三件事：底座怎么建？智能怎么用？安全怎么守？

一、三大方向：架构者、整合者、守卫者

1. 架构者——构建智能时代的基础底座

包含三个趋势：

• 智能原生开发平台

• 智能算力平台

• 机密计算

这三项共同决定：企业跑不跑得动智能、大规模能不能用智能、数据敢不敢让智能处理。

2. 整合者——让智能真正嵌入业务链条

包含三个趋势：

• 多智能体系统

• 领域模型

• 物理智能

这三项决定：智能如何协作、如何深入行业、如何进入现实世界。

3. 守卫者——构建智能时代的安全与信任体系

包含四个趋势：

• 主动安全

• 数字溯源

• 智能安全平台

• 地缘本土化

这四项决定：智能能不能被规模化使用、是否可信、是否可控。

以下分方向深度展开。

二、四个最值得企业提前布局的趋势

在十个趋势中，有四项最具“战略确定性”，会对企业未来五到十年的 IT 生产关系、业务流程和组织结构产生深远影响。

（一）智能原生开发平台

本质：从“写代码”变成“表达意图”。

传统软件开发长期被三大问题困扰：

• 沟通成本高：需求来回几次还是做错。

• 研发周期长：一个系统上线要几个月甚至一年。

• 维护成本高：大量预算被耗在老系统上。

智能原生开发平台要改变的，就是这些根本性的结构问题。

不只是一个工具，而是一套“数字大脑 + 智能工厂”：

• 业务用自然语言表达意图

• 平台理解需求、设计架构、生成代码、自动测试

• 一群智能体协作完成整套工程活动

最核心的三大变化：

1. 研发方式变化

从“工程驱动”变成“目标驱动”。人不再逐行写代码，而是表达目标，智能体拆解、生成、验证。

2. 系统形态变化

软件从静态的“项目交付”，变成动态自演化的“数字生命体”，能自动修补、优化、更新。

3. 组织结构变化

从金字塔式开发团队转向“少量精英 + 平台 + 智能体”的组织模型，业务和 IT 的界限进一步模糊。

Gartner 判断：到 2030 年，大部分企业都将以这种新范式为主导进行软件建设。

（二）多智能体系统

本质：从“单点智能”走向“协同智能”。

一个模型再强，也无法同时承担理解、查数据、算风险、做决策、调接口等所有任务。

多智能体系统的思路是：多个专职智能体分工协作，每个都只做自己最擅长的事，由协调智能体统筹全局。

例如：

• 一个理解客户意图

• 一个查订单和历史

• 一个判断合规

• 一个生成解决方案

• 一个作为“调度中枢”协调其他智能体

这种模式优势明显：职责清晰、可解释性高、测试容易、风险可控。

但真正的难点在工程治理：

• 如何防止智能体互相递归调用导致“无限循环”

• 如何设置每个智能体的预算、边界

• 如何做到可观测、可追溯

• 智能体之间的通信协议如何设计

因此，企业不应该把多智能体当成“炫技”，而应该把它当作一条“新一代流程编排引擎”的路线：

• 从端到端流程切一段可控链路

• 为每个节点配置专职智能体

• 高风险动作必须人工确认

• 所有交互过程都必须可回放、可解释

这将是未来业务流程智能化的基础能力。

（三）领域模型

本质：从“懂一点”到“懂行业”。

通用模型覆盖面广，但在深度行业场景中经常出现“似是而非”。领域模型专注一个行业或职能，用该领域的专业语料训练，使其拥有接近专家的理解能力。

未来几年，企业使用的模型有一半以上都会是领域模型。

领域模型的价值：

• 更懂行业规则与专业语境

• 能满足合规要求

• 算力和成本更可控

难点主要在两个地方：

1. 数据敏感

行业里最有价值的数据，往往也是最敏感的数据，需要脱敏、分级、隔离等一整套机制。

2. 评估体系

不能只看技术指标，而要用行业指标衡量：

• 医疗要看是否违反诊疗指南

• 金融要看是否触碰监管红线

• 能源要看是否违反调度规程

企业应从价值高、数据可控的场景入手：

• 先用检索增强 + 轻量微调

• 尽早建设领域评测集

• 纳入模型管理体系，持续监控与更新

领域模型最终会成为企业沉淀行业知识与制度规则的“认知资产”。

（四）物理智能

本质：让智能从“屏幕里”走到现实世界。

仓储机器人、巡检无人机、协作机械臂、自动驾驶矿卡，这些都属于物理智能。

难点远高于软件智能：

• 实时性要求毫秒级

• 出错可能导致财产损失或安全事故

• 老旧设备多、接口乱、改造成本高

因此，物理智能必须按“三步走”实施：

1. 决策辅助阶段：AI 给建议、人工执行

2. 半自动化阶段：AI 执行常规动作，关键动作仍需人工确认

3. 闭环自动化阶段：必须先在数字仿真环境充分验证，再用到现实系统

物理智能将与多智能体、领域模型深度融合，成为制造、能源、物流等行业智能化的核心支撑。

三、企业如何把十个趋势落到“路线图”上？

Gartner 的十个趋势非常多，但企业不能全追。关键是有选择地深挖一到两个主方向。

可以从三个问题判断优先级：

1. 基础是否稳固？

架构者的三项趋势是底层能力：开发范式、算力体系、数据保护。底座没打好，后面趋势都是碎片化。

2. 哪些业务流程最值得重构？

整合者的三项趋势——多智能体、领域模型、物理智能——决定企业能不能把智能拉进生产系统。

3. 安全与治理准备到什么程度？

智能时代的安全不是“补救项”，而是“设计项”。守卫者的四个趋势必须与前两类同时考虑。

写在最后

这份趋势报告展示的不是“十个热点”，而是企业智能化的完整路径：从基础底座、到业务智能、再到安全治理。

特别是智能原生开发平台，不是工具升级，而是生产关系重组。未来企业IT的组织结构、交付方式、系统形态都会被它彻底改写。

真正需要思考的不是“要不要跟进”，而是：选择哪一两个最符合企业价值链的趋势，扎实做下去。

技术再炫，最终还是要落到一句老话：解决问题、创造价值。

四、2026十大技术趋势中文版