技术趋势2026-德勤-202602.pdf
“技术趋势2026”报告指出，人工智能已成为基础要素，深度融入产品与服务，驱动企业智能运营，焦点从概念验证转向规模化应用，以实现自动化、创新和业务增长。
1. **创新的复合效应：** 技术创新和应用呈指数级加速，形成“飞轮效应”，传统渐进式改进已不足以应对。成功需要企业重新设计业务流程，而非仅自动化现有流程，并将投资与业务成果紧密关联，快速执行。
2. **物理AI：探索AI和机器人的融合：** 物理AI使机器人能在复杂环境中自主感知、学习和运行，实现安全性和精准度突破。应用涵盖工业机器人、自动驾驶、无人机等，挑战包括培训、安全和网络风险。未来人形机器人、生物混合及量子机器人技术将是新方向。
3. **未雨绸缪：为数字员工做好准备：** 尽管智能体AI前景广阔，但许多企业应用效果不佳，因其仅自动化现有流程而非重构运营模式。成功部署需解决遗留系统整合、数据架构和治理框架问题。领先企业正以智能体为核心重构流程，利用新兴协议协调多智能体，并视其为“硅基劳动力”进行管理。未来智能体将更自主，人机混合劳动力模式将成主流。
4. **积极反思：优化AI基础设施策略：** AI从试验转向生产，现有基础设施面临挑战。大规模使用云服务成本高昂，促使企业转向混合架构：云处理可变负载，本地部署稳定生产，边缘计算满足低延迟。这需要专门的AI数据中心、优化的硬件、先进网络和冷却系统。未来挑战包括员工技能重塑、AI智能体管理基础设施和可持续计算创新。
5. **脱胎换骨：重构一个AI原生技术组织：** AI正从根本上重构技术组织，超越简单自动化。64%的企业增加AI投资，技术预算不断增长，重点从维护转向战略引领。成功的企业将AI与业务成果结合，设计模块化架构，围绕人机协作重塑人才战略。新职业角色涌现，首席信息官角色转变。未来技术组织将具备智能体架构、产品导向团队、人机混合劳动力模式、自适应治理和生态系统创新模式。
6. **走出困境：使用AI进行网络防御：** AI在推动创新同时带来新安全风险，如影子AI、对抗性攻击和系统漏洞。企业需调整安全措施，通过访问控制、模型隔离和部署架构应对风险。AI也提供强大防御能力，如利用AI智能体进行红队测试、对抗训练及机器速度威胁检测。成功需将安全理念融入AI项目启动初期，视其为创新助力。
7. **拨开迷雾：AI进阶过程中值得追踪的技术趋势：** 除上述五大趋势外，八个“信号”也值得关注，包括基础AI模型是否平台化、合成数据影响、神经形态计算发展、边缘AI应用场景、AI可穿戴设备、生物识别认证、AI智能体隐私影响、生成式引擎优化。这些信号反映技术变革速度已发生根本性转变，企业需及早识别调整。
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