Gartner《2025年十大战略技术趋势》中文版

1. 代理型AI：智能体的崛起与风险

代理型AI，或称为AI智能体，标志着AI技术的进一步成熟。传统的AI应用大多聚焦于自动化和简化任务，但代理型AI的出现将使AI不仅仅完成预定的工作，还能在更复杂的情境下做出自主决策。

Gartner预测，到2028年，15%的日常工作决策将由AI自主完成，这一趋势具有重要意义，尤其是在提高生产力和解放劳动力方面。然而，这也引发了对AI决策质量和准确性的担忧。确保AI的可靠性、合规性，并避免其滥用，成为企业必须重视的核心问题。企业需要在这一领域建立起合理的监管机制，以确保AI不会脱离人类监督，且能够在复杂环境中正确运作。

2. AI治理平台：构建信任与监管的基石

AI治理平台的兴起是对当前AI技术应用中可能带来的伦理和安全风险的一种回应。随着生成式AI和大语言模型的普及，AI的潜在负面影响也变得更加明显，企业必须建立有效的治理框架来管理AI的生命周期、数据隐私和合规性。

Gartner预测，采用AI治理平台的企业将显著减少与AI相关的伦理事件，这说明企业正在朝着一个更规范、更负责任的AI应用方向迈进。AI治理平台的核心功能包括：模型透明性、可解释性、监控以及法律合规，这些将帮助企业确保AI的使用符合道德标准和法律法规。未来，AI治理平台将成为类似于网络安全那样的企业基础设施，企业不能忽视这一趋势。

3. 虚假信息安全：应对生成式AI的挑战

生成式AI技术虽然给内容创作带来了极大的便利，但也使得虚假信息的传播变得更加便捷和隐蔽。企业需要新的技术来应对这一挑战。

Gartner提出的虚假信息安全技术将帮助企业识别和阻止虚假信息的扩散，特别是在大规模社交媒体和内容平台的背景下，信息的可信度变得至关重要。随着AI的普及，企业不仅要对内维护信息的准确性，还需通过技术手段保护外部用户免受虚假信息的侵害。预计到2028年，50%的企业将采用相关技术来防止虚假信息的影响，这一趋势表明虚假信息的管理已成为企业信息安全战略的一部分。

4. 后量子密码学：应对量子计算的威胁

量子计算作为一项新兴技术，可能对现有的加密技术构成威胁。传统的加密算法，如RSA和ECC，将无法抵御量子计算的破解能力，这促使企业开始探索后量子密码学技术。后量子密码学的目标是开发出能够抵御量子计算攻击的新型加密方法，保护数据的机密性和完整性。

Gartner的预测提醒我们，量子计算的发展可能导致现有加密技术失效，因此企业需要提前布局，准备好在未来的量子计算时代保证数据的安全性。后量子密码学的挑战不仅在于其技术复杂性，还包括其计算需求和部署成本，企业应当在战略层面进行早期规划。

5. 环境隐形智能：智能标签与传感器的无缝融合

环境隐形智能技术通过低成本、低功耗的智能标签和传感器为物品提供实时追踪和感知服务。这个技术不仅能够提升零售、物流等行业的效率，还能在医疗、制造等领域带来深远影响。随着传感器技术的普及，环境隐形智能将融入日常生活，改变消费者与企业的互动方式。

Gartner的预测指出，环境隐形智能将促进商业价值的提升，尤其是在物品追踪和库存管理方面。随着物联网技术的进步，环境隐形智能将成为企业操作的核心工具之一，进一步推动智能化和自动化水平的提升。

6. 节能计算：企业的可持续发展

节能计算技术旨在降低能耗，同时提高计算效率，尤其是在AI训练、模拟、优化等计算密集型任务中。随着全球对碳足迹的关注，企业必须面对计算过程中的高能耗问题。节能计算不仅能帮助企业减少能源消耗，还能支持绿色计算的发展，符合企业可持续发展的战略目标。

Gartner指出，光学计算、神经形态计算等新技术的出现，将成为节能计算的关键推动力。这一趋势表明，未来企业在选择计算技术时，不仅要关注性能，还要考虑其对环境的影响。

7. 混合计算：突破技术限制的创新环境

混合计算将融合传统计算技术与新兴技术（如量子计算、神经形态计算等），创造更加高效的计算环境。它能够帮助AI技术突破现有的技术瓶颈，尤其是在处理大规模数据和复杂计算任务时。虽然目前混合计算的应用还处于起步阶段，但其未来潜力不可忽视。

Gartner认为，混合计算将推动计算技术的创新，进而为企业带来更大的商业价值。然而，混合计算的挑战在于其技术的高度复杂性和协调问题，预计还需要3-10年的时间才能得到大规模应用。

8. 空间计算：数字增强物理世界的未来

空间计算结合增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）技术，能够将数字信息与物理世界无缝结合。它为企业提供了增强用户体验和创造新型商业模式的机会。预计到2033年，空间计算市场将大幅增长，涵盖教育、医疗、娱乐等多个领域。

Gartner指出，尽管空间计算技术尚不成熟，但它在未来的潜力巨大，尤其是在虚拟工作环境、数字化学习和沉浸式娱乐体验等方面。企业应当在这些领域投入资源，准备迎接未来的变革。

9. 多功能机器人：为解决多任务需求而生

多功能机器人能够执行多项任务，显著提高工作效率并降低企业的运营成本。

Gartner预测，到2030年，80%的人类将与智能机器人互动，这一趋势正在推动机器人技术的快速发展。与专门化机器人相比，多功能机器人具有更高的灵活性和适应性，能够在人类协作中发挥重要作用。这一趋势的关键在于机器人技术的普及和应用，未来它将广泛应用于制造业、物流业、服务业等多个领域。

10. 神经增强：读取与解码大脑活动的未来

神经增强技术通过脑机接口（BMIs）增强人类的认知能力，为人类提供新的能力提升方式。未来，这项技术将在医疗、教育和性能提升等领域带来重要影响。

Gartner预测，随着技术的进步，30%的知识工作者将在2020年代末通过神经增强技术提升自己，帮助人类适应AI技术的崛起。这项技术的潜力不仅限于个体能力的提升，还包括在工业安全、健康管理等领域的应用，能够延缓衰老、减少事故发生等。