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Gartner的2025年十大战略技术趋势预测

TechSugar  · 公众号  · 科技创业 科技自媒体  · 2024-10-23 08:00

主要观点总结

Gartner公司公布了2025年企业应探索的十大战略技术趋势,包括代理型人工智能、AI治理平台、虚假信息安全、后量子密码学等。这些趋势旨在帮助IT领导者以负责任和合乎道德的方式推动企业的未来发展。

关键观点总结

关键观点1: 代理型人工智能

代理型人工智能系统能够进行自主规划和采取行动,以实现用户定义的目标。这种技术的目标驱动能力将带来更具适应性的软件系统。

关键观点2: AI治理平台

AI治理平台是Gartner的TRiSM框架的一部分,旨在管理AI系统的法律、伦理和运营绩效。到2028年,实施全面AI治理平台的企业将减少与AI相关的伦理事件。

关键观点3: 虚假信息安全

虚假信息安全是一个新兴的技术类别,旨在确保信息的完整性、评估真实性,并防止冒充和追踪有害信息的传播。如果不加以控制,虚假信息可能会对企业造成重大损害。

关键观点4: 后量子密码学

后量子密码学提供抵御量子计算解密风险的数据保护。随着量子计算的发展,传统密码学可能面临风险,企业需要提前准备以保护敏感或机密信息。

关键观点5: 环境隐形智能

环境隐形智能依赖于小型智能标签和传感器,用于大规模且经济实惠的跟踪和感知。到2027年,其早期应用将侧重于解决即时问题,如改善零售库存检查和物流。

关键观点6: 节能计算

预计从20世纪20年代末开始,将出现几种新的计算技术,如光学计算、神经拟态计算和新型加速器,用于执行特定任务,这些技术将显著减少能源消耗。

关键观点7: 混合计算

混合计算结合了不同的计算、存储和网络机制来解决计算问题,有助于探索和解决问题并突破技术限制。

关键观点8: 空间计算

空间计算利用增强现实和虚拟现实等技术对物理世界进行数字化增强。预计未来五到七年里,空间计算将通过提高效率和简化工作流程来提高企业的生产力。

关键观点9: 多功能机器人

多功能机器人能够执行多项任务,正在取代专为重复执行单一任务而设计的特定任务机器人。它们预计将在未来广泛使用并提高工作效率。

关键观点10: 神经增强

神经增强利用技术提高人类的认知能力。随着工作场所人工智能的兴起,预计将有越来越多的知识工作者依赖这些技术来提高自身的认知能力。


正文


Gartner公司公布了2025年企业应探索的十大战略技术趋势。“今年的十大战略技术趋势涵盖了人工智能的必要性与风险、计算的新领域以及人机协同,”Gartner公司杰出副总裁兼分析师Gene Alvarez表示,“关注这些趋势将有助于IT领导者以负责任和合乎道德的方式推动他们企业的未来发展。”


2025年的十大战略技术趋势如下:


代理型人工智能


代理型人工智能系统能够进行自主规划和采取行动,以实现用户定义的目标。代理型人工智能有望提供一种虚拟劳动力,能够分担并增强人类的工作。Gartner预测,到2028年,至少15%的日常工作决策将通过代理型人工智能自主做出,而2024年这一比例为0%。这种技术的目标驱动能力将带来更具适应性的软件系统,能够完成各种任务。


代理型人工智能(Agentic AI)有望帮助首席信息官(CIO)实现提高整个组织生产力的愿望。这一动力正驱使企业和供应商不断探索、创新并建立所需的技术和实践,以便以稳健、安全且值得信赖的方式实现这种代理功能。


AI治理平台


AI治理平台是Gartner不断演进的AI信任、风险与安全管理(TRiSM)框架的一部分,该框架使企业能够管理其AI系统的法律、伦理和运营绩效。这些技术解决方案具有创建、管理和执行政策的能力,以负责任地使用AI,能够解释AI系统的工作原理,并提供透明度以建立信任和问责制。


Gartner预测,到2028年,实施全面AI治理平台的企业相比未采用该类系统的企业,将减少40%与AI相关的伦理事件。


虚假信息安全


虚假信息安全是一个新兴的技术类别,它系统性地辨别信任度,并旨在为确保完整性、评估真实性、防止冒充和追踪有害信息传播提供方法论体系。Gartner预测,到2028年,50%的企业将开始采用专门为解决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%。


利用AI和机器学习工具进行不法活动的广泛性和先进状态,预计将导致针对企业的虚假信息事件数量增加。如果不加以控制,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


后量子密码学提供能够抵御量子计算解密风险的数据保护。随着过去几年量子计算的发展,预计几种广泛使用的传统密码学类型将面临终结。更换密码学方法并不容易,因此企业必须提前更长的时间做好准备,以确保对任何敏感或机密信息进行强有力的保护。


Gartner预测,到2029年,量子计算的进步将使大多数传统的非对称密码学变得不安全,无法再使用。


环境隐形智能


环境隐形智能依赖于超低成本的小型智能标签和传感器,这些设备将实现大规模且经济实惠的跟踪和感知。从长远来看,环境隐形智能将使感知和智能更深层地融入日常生活。


到2027年,环境隐形智能的早期应用将侧重于解决即时问题,如通过实现低成本的实时物品跟踪和感知来改善零售库存检查或易腐货物的物流,从而提高可见性和效率。


节能计算


信息技术(IT)在多个方面影响着可持续性,而在2024年,大多数IT企业首要考虑的是它们的碳足迹。诸如AI训练、模拟、优化和媒体渲染等计算密集型应用可能会成为企业碳足迹的最大贡献者,因为它们消耗的能量最多。


预计从20世纪20年代末开始,将涌现出几种新的计算技术,如光学计算、神经拟态计算和新型加速器,用于执行如AI和优化等特定任务,这些技术将显著减少能源消耗。


混合计算


新的计算范式不断涌现,包括中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、边缘计算、专用集成电路、神经拟态计算和经典量子、光学计算范式等。混合计算结合了不同的计算、存储和网络机制来解决计算问题。这种计算形式有助于企业探索和解决问题,从而帮助AI等技术突破当前的技术限制。混合计算将被用于创建高效的创新转型环境,其性能将优于传统环境。


空间计算


空间计算利用增强现实和虚拟现实等技术对物理世界进行数字化增强。这是物理与虚拟体验之间交互的下一个层次。在未来五到七年里,空间计算将通过简化工作流程和加强协作来提高企业的效率。







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