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《2025年技術(shù)趨勢》報告主要涉及的“主題”如下圖所示： 一、空間計算崛起 空間計算作為一種前沿的計算范式，旨在利用空間數據的內在特性（如地理位置、空間關(guān)系、鄰域結構等）來(lái)驅動(dòng)計算過(guò)程，從而實(shí)現更加高效、精確的數據處理、檢索和挖掘。與傳統的數據處理方法相比，空間計算能夠有效突破信息孤島，為員工和客戶(hù)創(chuàng )造更自然的信息交互方式。通過(guò)結合先進(jìn)的模擬技術(shù)與大規�？臻g數據分析，企業(yè)已能夠在多種場(chǎng)景下進(jìn)行精確建模，評估不同條件對運營(yíng)績(jì)效的影響。隨著(zhù)空間數據管理的不斷深化和技術(shù)的持續發(fā)展，組織將推動(dòng)更多創(chuàng )新應用落地，以充分挖掘空間信息的價(jià)值。同時(shí)，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的進(jìn)步，未來(lái)幾年的空間計算將呈現更高的流暢性和互操作性，使得AI能夠更精準地預測用戶(hù)需求，并主動(dòng)提供個(gè)性化的解決方案，從而進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)的智能化轉型和自動(dòng)化進(jìn)程。二、人工智能的未來(lái)發(fā)展 當前，越來(lái)越多的企業(yè)在各類(lèi)應用場(chǎng)景中部署大規模語(yǔ)言模型（LLM）。盡管LLM展現出了巨大應用潛力，但其并非適用于所有業(yè)務(wù)需求。為此，許多企業(yè)正在探索使用小型語(yǔ)言模型和開(kāi)源解決方案，以便能夠在更小、更精確的數據集上進(jìn)行訓練，從而更好地滿(mǎn)足特定需求。與此同時(shí)，隨著(zhù)多模態(tài)模型和基于A(yíng)I的模擬技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)正在構建一個(gè)更加個(gè)性化和定制化的AI生態(tài)系統，使得企業(yè)能夠根據具體任務(wù)選擇最合適的模型類(lèi)型，從而實(shí)現更加精細化的應用。這不僅限于傳統的“問(wèn)答型”AI，還包括能夠執行復雜任務(wù)、提供決策支持和優(yōu)化流程的智能系統。隨著(zhù)AI在執行層面的應用不斷深入，可能即將迎來(lái)代理AI（Agent-based AI）的新時(shí)代。在這一新時(shí)代，AI將不僅僅是一個(gè)輔助工具，而是充當“副駕駛”角色，深度融入消費者和企業(yè)的日常運營(yíng)中，幫助他們更高效地決策、工作和生活。通過(guò)這種智能化的協(xié)同合作，AI有望徹底改變人類(lèi)的工作方式和生活體驗。三、硬件驅動(dòng)新紀元 在長(cháng)期由軟件主導的技術(shù)發(fā)展格局之后，硬件正在重新成為焦點(diǎn)。隨著(zhù)人工智能對專(zhuān)用計算資源需求的急劇增加，企業(yè)開(kāi)始依賴(lài)先進(jìn)的硬件，尤其是定制化的AI芯片，以滿(mǎn)足高負載的AI計算需求。嵌入AI芯片的個(gè)人計算設備，不僅能夠提供離線(xiàn)的AI模型支持，從而顯著(zhù)提升知識工作者的生產(chǎn)力，還能夠通過(guò)“未來(lái)保障”的技術(shù)架構，降低對云計算的依賴(lài)，減少成本，同時(shí)增強數據隱私保護。盡管AI的計算需求帶來(lái)了可持續性方面的挑戰，尤其是在能源消耗方面，但隨著(zhù)硬件能效的不斷提升，AI硬件正變得越來(lái)越普及和高效。未來(lái)，AI將深度集成到各類(lèi)智能設備中，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術(shù)的革新，尤其是在醫療、制造和服務(wù)等行業(yè)，通過(guò)更加智能和自主的設備，推動(dòng)數字化轉型和效率提升。四、IT升級：AI賦能技術(shù)人才的能力與角色 經(jīng)過(guò)多年的IT架構精簡(jiǎn)以及“一切即服務(wù)”（XaaS）模式的廣泛應用，AI正在推動(dòng)企業(yè)突破虛擬化和預算限制，促進(jìn)技術(shù)職能的進(jìn)一步轉型。長(cháng)期以來(lái)，IT職能一直被視為數字化轉型的核心驅動(dòng)力，而如今，隨著(zhù)AI技術(shù)的引入，IT正在承擔起更為重要的AI轉型任務(wù)。借助生成式AI在代碼編寫(xiě)、軟件測試及技術(shù)人才賦能等領(lǐng)域的廣泛應用，技術(shù)領(lǐng)導者正在抓住這一機遇，推動(dòng)IT職能在多個(gè)層面（如基礎設施、工程、財務(wù)運營(yíng)、人才管理與創(chuàng )新等）實(shí)現深度變革。隨著(zhù)傳統AI與生成式AI能力的持續提升，技術(shù)交付的各個(gè)階段正逐步從“人類(lèi)主導”向“人類(lèi)參與”轉型。這一變化預示著(zhù)IT職能將更加精簡(jiǎn)、高效，進(jìn)一步提升工作效率，助力企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競爭中實(shí)現更快的創(chuàng )新與增長(cháng)。五、量子計算時(shí)代的密碼學(xué)挑戰 專(zhuān)家預測，量子計算機可能將在五至二十年內達到成熟階段，其強大的計算能力將對現有的加密算法和數字簽名技術(shù)構成重大挑戰，威脅到數據和通信的完整性與真實(shí)性。雖然量子計算機的成熟時(shí)間尚不確定，但后量子加密技術(shù)的進(jìn)展相對滯后，已成為不容忽視的風(fēng)險。為了應對這一威脅，新的加密標準正在逐步出現，為未來(lái)的安全需求提供了有效的緩解方案。盡管更新現有加密實(shí)踐技術(shù)相對可行，但這一過(guò)程需要較長(cháng)時(shí)間的實(shí)施和過(guò)渡。因此，企業(yè)應盡早采取行動(dòng)，著(zhù)手規劃和部署適應量子計算時(shí)代的安全措施，以防范潛在的風(fēng)險。同時(shí)，企業(yè)還應重視網(wǎng)絡(luò )安全的基本防護和加密技術(shù)的靈活性，以確保能夠應對更廣泛的安全挑戰。六、AI如何推動(dòng)核心系統現代化 核心系統供應商正在大力投資于A(yíng)I技術(shù)，重新構建其產(chǎn)品和能力，以推動(dòng)AI驅動(dòng)或AI優(yōu)先的業(yè)務(wù)模式。這一趨勢標志著(zhù)AI與核心企業(yè)系統的深度融合，推動(dòng)了企業(yè)運營(yíng)方式和技術(shù)競爭優(yōu)勢的根本性轉變。這種轉型不僅僅是實(shí)現常規任務(wù)的自動(dòng)化，更是從根本上重新審視并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，使其變得更加智能化、高效化和可預測。然而，這一轉型的復雜性不可忽視，特別是在系統集成、技術(shù)投資和技能培養等方面，都需要進(jìn)行戰略性規劃。除此之外，建立健全的治理框架也是成功轉型的關(guān)鍵。因此，雖然這一過(guò)程帶來(lái)了顯著(zhù)的效率提升，但也要求企業(yè)在規劃和實(shí)施過(guò)程中精心設計，并在多個(gè)層面做好準備。需要特別注意的是“自動(dòng)化悖論”：隨著(zhù)系統復雜性的增加，人類(lèi)員工的角色可能變得更加重要。將人工智能添加到核心系統可能會(huì )簡(jiǎn)化用戶(hù)體驗，但也可能使它們在架構層面變得更加復雜。因此，管理AI驅動(dòng)的核心系統依然需要具備深厚的技術(shù)能力，以確保其穩定性、可擴展性和長(cháng)期的有效性。中服云（www.cserver.com.cn）——長(cháng)期致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺及工業(yè)APP的研發(fā)和服務(wù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)業(yè)界領(lǐng)先。全力打造自動(dòng)數據采集獲取技術(shù)+數據分析價(jià)值挖掘技術(shù)兩個(gè)核心技術(shù)，基于“平臺+APPS”的產(chǎn)品架構思想。從數字化底座、到智能化生產(chǎn)、再到生產(chǎn)環(huán)境的智能化，形成了完整的“中服云”數智化產(chǎn)品品牌。致力于業(yè)務(wù)層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問(wèn)題。 |
