近日，Gartner发布了《2025年十大战略技术趋势》，引发了行业内的广泛关注。为帮助大家深入理解这些趋势，笔者有幸采访到了Gartner研究副总裁高挺，为我们详细解读其中的奥秘。
高挺表示，今年的重要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。以下是2025年重要战略技术趋势：
代理型AI
据了解，代理型AI其英文名为“Agentic AI”，在中国市场也被称为“AI智能体”，不过Gartner的翻译更侧重于技术本质。代理型AI远不止于简单的智能体概念，它还囊括了代理型搜索和多代理系统等丰富内涵，甚至提出了“机器客户”这一创新概念。
代理型AI具有目标驱动、多模块、能行动特点，可替代部分网站、应用程序和人类工作，但可靠性待提高，发展取决于模型推理能力，预计2025年仍处发展期，应用场景包括搜索、个人助理等，企业引入时需平衡自动化与人工决策边界，未来可能影响企业业务发展和财务决策，人机交互模式或走向自然语言交互界面。
AI治理平台
随着AI技术在社会生产力提升方面发挥着日益重要的作用，AI治理问题也随之浮出水面。AI治理旨在解决如何信任AI的关键问题，包括对AI生成内容、决策以及代理完成任务的信任等。
在现实生活中，AI应用中的治理风险屡见不鲜，如人脸识别技术误抓罪犯、航空公司客服机器人错误解读优惠政策，以及AI引发的黑灰产业等。
Gartner提出的“AI治理平台”是从法律、伦理道德层面助力组织管理和监督AI系统的技术解决方案，属于“AI 信任、风险和安全管理”（AI TRiSM）框架的重要组成部分。该平台具备模型生命周期管理、透明度和可解释性、验证、监控以及合规管理等多种关键能力。
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。
虚假信息安全
在信息传播领域，虚假信息安全成为日益严峻的挑战。如今，制造虚假信息的成本因生成式AI的出现而大幅降低，变得轻而易举，对企业声誉和网络安全构成严重威胁。虚假信息安全作为新兴技术应运而生，致力于确保信息传播的完整性、真实性，防止冒充和追踪有害信息传播。
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%。
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，预计将增加针对企业的虚假信息事件数量。如果这种趋势不被加以控制，那么虚假信息可能会对企业造成重大且持久的损害。
后量子密码学
后量子密码学的出现，源于量子计算对传统加密算法构成的巨大威胁。在当今商业世界，加密算法广泛应用于各个领域，其中非对称加密算法（公钥/私钥体系）凭借其强大的安全性成为主流。然而，量子计算的发展使得这种传统加密方式面临前所未有的挑战，原本可能需要数百年才能破解的算法，在量子计算面前可能仅需几分钟。
这意味着，一旦量子计算技术成熟，现有的加密机制将形同虚设，网银安全等依赖加密技术的领域将面临巨大风险。因此，后量子密码学应运而生，美国国家标准与技术研究院（NIST）多年来致力于相关标准的评选工作。
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。
环境隐形智能
环境隐形智能借助成本极低、体积小巧的智能标签和传感器得以实现，这些低功耗的无线设备（如低功耗蓝牙设备）预计在2025年将实现大规模应用。
例如，在仓库管理中可实现数百万商品的实时库存盘点，在食品运输过程中能够实时追踪路径和温度，有效降低运输损耗。随着智能设备成本的不断降低，未来有望在每个物品中嵌入环境隐形智能标签，从而创造全新的客户互动模式，如优衣库结账时使用的智能标签设备。
节能计算
节能计算的出现旨在应对AI等高能耗计算需求带来的挑战。AI对能耗的巨大需求已导致部分地区出现用电紧张局面，同时，碳排放监管要求也促使企业寻求更加节能环保的计算方式。节能计算并非一蹴而就，它涵盖短期、中期和长期策略。
短期来看，企业可采用绿色能源、优化硬件降低能效比、提高云计算利用率等方式；中期策略包括采用更高效的编码架构和算法，将计算任务迁移至特定高效硬件；长期而言，预计2030年之前将出现光学计算（光计算）系统，其能耗效率有望比硅基芯片高出百倍以上。
混合计算
混合计算打破了传统计算未来仅属于量子计算的观念，提出传统计算的未来将是多种计算方式的有机融合。这种混合型计算通过整合神经形态、量子计算、光计算、生物和碳计算等不同技术的存储和网络基础，充分发挥各自优势，解决各类复杂计算问题。
例如，光计算在优化问题上表现出色，量子计算在药物发现和材料科学领域独具潜力。混合计算的最终目标是通过编排系统实现不同计算范式的协同工作，但其实现面临诸多挑战，目前仍处于小规模异构计算资源整合阶段，大规模协调多种新兴技术需要较长时间，预计成熟至少需要3-10年。
空间计算
空间计算将物理对象与数字对象融合在屏幕显示之外的共享框架中，实现了数字世界与物理世界的无缝叠加与混合。其关键技术包括对物理世界中的人、地点和事物在数字空间的精准映射和识别，AR/VR/XR技术是其重要组成部分。
新型头戴式显示器（如苹果 Vision Pro、Meta Quest3）的推出，推动了空间计算从概念走向现实。然而，当前空间计算技术仍面临诸多困境，如设备价格高昂、佩戴不舒适、续航时间短、操作复杂、缺乏杀手级应用以及设备碎片化导致互操作性差等问题，限制了其大规模普及。
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。
多功能机器人
多功能机器人作为未来机器人发展的重要方向，以其能够完成多种任务的特性脱颖而出，其形态多样，包括人形和犬形等。
Gartner预测，到2030年，80%的人类将每天与智能机器人进行互动。多功能机器人的大规模商业化取决于其在多个应用场景中能否提供足够的投资回报。
神经增强
神经增强技术作为一项前瞻性的技术，开启了脑机接口的新纪元。通过读取和解码大脑活动，该技术能够提升人类的认知能力，实现大脑与外部设备的信息交互，包括单向和双向传导。
Gartner预测，到2030年，30%的知识工作者将通过BBMI等技术（资金来源包括雇主和个人）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。这一比例在2024年还不到1%。
在互动环节，高挺针对众多读者关心的问题进行了详细解答。谈到与前两年差异及原因时，高挺表示前几年强调技术架构变化，今年更强调技术本身。因前几年信息技术突破不大，去年起AI迭代使技术进入加速期，今年报告更“硬核”。
那么企业应该如何应对呢？企业应根据风险偏好选择引领、关注或忽视技术趋势。从新质生产力、信息安全、基础设施等角度为相关技术变革做好准备，如代理型AI和多功能机器人等，引入代理型AI时可采用人机协作模式，平衡自动化与人工决策边界。
写在最后，通过高挺先生的全面而深入的解读，我们仿佛穿越时空，提前窥探到了2025年及未来科技世界的轮廓。这些战略技术趋势不仅是科技发展的指南针，更是企业决策、行业变革以及社会进步的重要驱动力。
相信在这些趋势的引领下，未来的科技画卷将更加绚丽多彩，而我们每个人都将成为这场伟大变革的见证者、参与者和创造者。让我们满怀期待，携手共进，共同迈向这个充满无限可能的科技新时代。
