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参考消息网10月15日报道 据《福布斯》杂志网站报道，9月11日，美国麻省理工学院（MIT）高级研究员、教授、人工智能风险投资家约翰·沃纳发表题为《麦肯锡分析来年13项技术趋势》的文章。内容如下。如何更好地理解AI在企业层面是如何划分的？商界领袖、科技记者以及任何想要关注人工智能重大变化的人经常会关注顶级顾问的言论。 Gartner、德勤、埃森哲……这些都是IT信息技术领域的知名名字，人们可以从各个角度获取资源，了解如何拥抱数字革命。在 t与此同时，我们了解到大规模语言模型可以实现的一些令人惊奇的事情。咨询公司麦肯锡今年夏天发布的《2025年技术趋势展望》研究报告引起了广泛关注。这份综合报告认为：“由于技术创新的快速进步，全球技术格局正在经历重大转变。这些创新呈指数级增加了对计算能力的需求，吸引了高管和公众的注意力，并加速了相关实验。这是在全球竞争日益加剧的背景下发生的，各国和公司竞相在这些战略技术的生产和应用中获得领导地位。”随着技术进步的标志性年份即将结束，本报告确定了至少 13 个值得探索的趋势。这份报告表示，企业领导者现在应该将其视为必读之书。这是 tren 的完整列表ds: 1. 基于代理的人工智能 当今的人工智能世界以代理为中心。我们这一代人将遵循人工智能的一般轨迹（持续了大约四年），但也见证了人工智能从基于大规模文本的语言模型到基于代理的方法的快速转变。在这种转变中，人工智能将越来越自主地“行动”。麦肯锡的报告指出，“从通用代理平台到为详细调查而设计的专用代理已经取得了重大进展”，暗示了这一现象背后的博弈论使得 古老的科幻小说成为现实。 2. Ar Intelligencetificial将“人工智能”列为与人工智能相关的13个趋势之一。这似乎意味着反复引用自己的定义来构建逻辑闭环。为了更清楚地描绘这一趋势，麦肯锡提出了一些有关当前人工智能总体发展轨迹的问题：“当我们展望未来一年时，我们面临几个重要问题：模型推理成本的下降和更小、更专业的模型的爆炸式增长是否会继续重塑人工智能的使用和收益？随着公司急于从实验转向全面采用，哪些业务策略将释放最大价值？随着创新的加速，领导者如何确保问责制？做法？道德、透明度和治理的步伐如何才能跟上人工智能在商业和社会中的快速融合？ 3.专用半导体 是的，专用硬件将发挥关键作用。似乎是大赢家，但许多其他公司也正在崛起为芯片制造商。不用说，随着图形处理器和其他专用于人工智能的工具的出现，所有其他相关业务都在半导体业务中蓬勃发展。报告称：“近年来，人工智能工作负载推动了专业半导体领域的大部分创新。”这些高度定制的芯片提供了大规模人工智能训练和推理所需的专用处理能力，以及人工智能算法所需的海量计算能力。 4. 高级连接的概念似乎也过于宽泛。他们在说什么？以太网连接？基本上，麦肯锡在这里谈论非以太网的连接。我认为有。引用的连接示例包括 5G 和 6G 无线连接、低功耗网络的使用以及边缘计算和非地面通信等网络创新。先进的连接也是其中的一部分，这就是为什么创新者正在展望由人工智能驱动的去中心化互联网的未来。 5.云计算与边缘计算这个问题相对简单，因为当前的人工智能革命显然是在云计算的背景下发生的，但我们也知道人们现在可以将良好的大规模语言模型应用于边缘设备。因此，边缘计算将会流行再次。考虑到这一点，麦肯锡预测，2023年至2030年间，全球对数据中心容量的需求将每年增长19%至22%，总需求增长超过300%，达到约171GW至219GW之间。与此同时，边缘计算也将获得发展动力。 6.沉浸式现实技术增强现实（AR）/虚拟现实（VR）、触觉技术、智能眼镜……分析如何利用沉浸式工具加速人工智能的发展。 “AR和VR提供了安全、受控的环境，允许用户练习和实验无风险的现实世界技能。在医疗保健领域，沉浸式技术支持医疗培训和患者治疗。2024年，AR/VR市场将经历稳定和适度的增长，耳机出货量将增长10%，但到2025年7.数字信心和网络安全当然，网络安全也将是重点，麦肯锡合作伙伴CharlieLewis表示 指出了几个基本的f基础知识，包括资产管理、漏洞管理和身份管理。麦肯锡湾区合伙人罗杰·罗伯茨表示：“信任不再是一件简单的事情，而是企业成功的基本资产。在人工智能生成内容、跨境数据流动和网络风险日益增加的世界中，数字信任成为运营的许可证。”设计数字信任的公司将被客户选择，并将获得社会参与者的支持。我们还强调了麦肯锡团队列为未来网络安全架构关键要素的关键要素：隐私工程、技术弹性、智能合约、可解释的人工智能和治理风险管理自动化。这些将有助于塑造您未来几年的网络安全架构。建立一些理论。 8.量子技术 量子是另一个创新领域，基于量子力学的经典思想。对许多人来说，这些想法似乎既奇怪又浪漫。理论，但应用于计算时却冷漠而机械。麦肯锡指出，2025年将是“量子计算领域大事件频繁发生的一年”。报告引用了多家知名公司的贡献，包括谷歌的 Willow 芯片、微软的 Majorana 1 处理器、IBM 的 Heron 量子处理器以及亚马逊网络服务的 Ocelot 量子计算芯片项目。在目标方面，该报告确定了错误修复和可扩展性，并建议在未来几年更加关注量子技术。该报告还强调了国际支持，估计有 34 个国家已经建立了国家量子项目，并指出联合国已宣布 2025 年为国际科学技术年。 9. 机器人技术 这是一个重要的话题。就在几周前，我写了一篇关于 NVIDIA Jetson 机器人新技术的文章。麦肯锡分析师对此略知一二。机器人技术的研究范围从人类设计捕捉人类心理的oid机器人以及各种形式的其他类型的工业和“民用”机器人。报告列出了目前人形机器人设计面临的挑战：“不受束缚的人形机器人动力有限。最先进的人形机器人可以运行大约四个小时，之后需要充电，大约需要两个小时。人形机器人还容易翻倒；它们缺乏两条腿站立所需的平衡。维持比人们想象的更困难。”其他问题包括手动灵活性、训练数据和基础模型的使用。 10. 移动出行的未来 麦肯锡致力于探索移动出行技术的兴起，包括自动驾驶汽车、电动汽车、无人机、城市空中交通解决方案和人类控制的车辆，这些技术将在未来一段时间内保持易于使用。但为什么电动滑板车和自行车没有成为未来呢？自动驾驶？ “2025 年移动出行的未来将随着技术的发展而迅速发展“自动驾驶汽车（AV）、电动汽车（EV）、无人机、航空旅行和微移动领域的科学进步和可持续发展的新需求，”该团队解释道。“人工智能、先进传感器和连接的融合使车辆更安全、更高效，共享移动模式正在重塑城市交通。” 11. 生物技术 如果不提到 Alphafold 项目，就不算是对生物科学的回顾。 麦肯锡报告援引该领域的进展，精心挑选了三位科学家获得这一荣誉，并指出“2024年诺贝尔化学奖将由三位利用人工智能预测现有蛋白质结构并设计新蛋白质的研究人员共同获得。”随着人们认识到人工智能在生物科学领域的巨大潜力，这一想法正在迅速进入全球意识，“Alpha Fold”计划家喻户晓。 这个想法的背后。 “然而，快速发展这些技术带来了新的道德、监管和社会挑战。生物技术创新的成功应用取决于确保公众接受并为负责任的开发和应用提供强有力的支持。尽管许多这些进步背后的科学已经得到证实，但实现商业可行性和解决社会问题对于充分发挥生物工程技术的潜力仍然至关重要。 “12.将遥感、地球观测和数字生物圈结合起来的空间技术……空间技术也至关重要。在皇家学会关于该主题的报告中，英国萨里大学空间工程教授马丁·斯威廷爵士表示：如下所述。“太空探索无疑正在加速。进入太空的物体数量正在达到天文数字的水平。麦肯锡在其报告中详细阐述了这一点：“展望未来，该行业可能面临空间所有权和使用权方面的挑战。需要建立运营和协调工作的治理结构，以有效管理太空轨道上的碎片和交通。” 随着时间的推移，我们将看到风险回报计算被打破。 13. 能源和可持续技术 这对任何人工智能研究都很重要。我们相信麦肯锡在探索如何利用人工智能来解决问题的背景下提出地缘政治紧张局势和宏观经济不确定性等问题是正确的。 解决可持续性问题。报告称：“关键的不确定性也在影响能源转型的轨迹。” “问题”是一系列复杂的障碍，阻碍了新气候技术的规模化和商业化，但根本性的创新挑战也阻碍了具有成本效益、可靠和可扩展的创新技术的开发。 “这些还解决了上述挑战引起的次要问题。 “由于需要快速建立批评家，这些挑战进一步加剧供应链瓶颈、劳动力短缺和监管滞后的基础设施建设。锂、稀土元素和其他关键矿物等关键材料的可用性和可持续采购也是实现全球净零排放承诺的潜在障碍。”（摘要/赵菲菲）
（点评人：王云海）
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