今天分享的是：2026年科技趋势报告（英文版）

报告共计：71页

德勤发布2026年科技趋势报告：AI走向规模化重塑企业运营五大关键方向

德勤最新发布的《2026年科技趋势》年度报告指出，人工智能已从概念验证阶段迈入规模化部署与产生实际商业影响的关键时期。报告基于对全球技术领袖的广泛调研与行业深度分析，揭示了未来18至24个月内将重塑企业运营格局的五大核心趋势，并强调创新呈现“复合效应”，技术采用速度前所未有。

AI实体化：智能机器人与物理世界深度融合

人工智能正从虚拟世界走向物理空间，与机器人技术深度结合，形成“实体AI”。这类系统能够感知、学习并自主适应复杂环境，已超越传统预编程机器人的局限。从亚马逊部署百万机器人优化仓储物流，到宝马工厂实现汽车自主驾驶通过生产线，实体AI在工业自动化、自动驾驶、无人机巡检等领域的应用日益广泛。尽管面临训练数据缺口、安全隐忧及成本挑战，但随着技术进步与成本下降，其应用正从智慧仓储等特定场景向主流领域拓展。人形机器人被视为下一个前沿，预计到2035年，工作场所人形机器人数量将达到200万台，长期将深入消费市场，承担看护、家务等任务。

智能体现实检验：构建“硅基劳动力”管理体系

尽管智能体（Agentic AI）备受期待，但许多企业部署后并未见到显著成效，原因在于多数仅是将现有流程自动化，而非从根本上重新设计运营模式。报告显示，仅11%的受访组织在生产环境中部署了智能体系统。成功的企业正采取“智能体优先”的流程重塑策略，将智能体视为需要专门管理框架的“硅基劳动力”，涵盖入职培训、绩效跟踪和成本管理（FinOps）。未来，人机混合团队、基于智能体生成数据的持续学习将成为常态，这要求企业重新思考工作定义与管理方式。

AI基础设施重构：优化推理经济时代的计算策略

随着AI从实验转向生产，企业面临基础设施困境。尽管单个推理成本大幅下降，但由于使用量激增，总体AI支出爆炸式增长，部分企业月费用高达数千万。现有的云优先策略已难以应对高负载、持续推理的经济性要求。领先企业正在转向战略性的混合架构：利用云处理弹性工作负载，用本地基础设施保障高容量生产推理的稳定与成本可控，在边缘侧处理延迟敏感型应用。这催生了专为AI优化的数据中心需求，并推动着“AI工厂”等新型基础设施生态的出现。

组织架构大重构：打造AI原生的技术组织

AI正在从根本上重构技术组织，而不仅仅是实现自动化。64%的组织计划增加AI投资，技术预算向AI倾斜。技术领导者的角色正从基础设施维护者，转变为战略领导者和AI布道者。组织优先事项转向将AI计划与可衡量的业务成果挂钩，设计模块化架构，并围绕人机协作重新制定人才战略。新的角色如AI协作设计师、边缘AI工程师等不断涌现。未来的技术组织将具备智能体架构、精益产品团队、混合人机劳动力以及适应性治理等特征。

AI安全双重性：防御新威胁与利用新能力

AI带来一个安全悖论：推动业务创新的能力同时引入了新的风险。企业面临来自影子AI部署、对抗性攻击以及AI系统自身在数据、模型、应用和基础设施四大领域的固有弱点等威胁。传统的安全实践可以通过强化访问控制、模型隔离和安全部署架构来适应AI特定风险。同时，AI也提供了强大的新能力来应对其自身创造的漏洞。领先组织正在通过AI智能体进行红队测试、对抗性训练以及机器速度的自动威胁检测，主动利用AI进行防御。

报告最后还指出，在核心趋势之外，基础模型性能是否进入平台期、合成数据的 impact、神经形态计算、边缘AI、AI可穿戴设备、生物识别认证、AI代理隐私权衡以及生成引擎优化（GEO）等八大“技术信号”也值得密切关注。这些信号共同揭示了一个根本现实：技术变革的速度已发生质的飞跃，早期识别并适应这些模式的组织，将在未来竞争中占据先机。企业成功的要义不在于拥有最尖端的技术，而在于拥有重新设计流程而非简单自动化的勇气、将每笔投资与业务成果紧密联系的纪律，以及在机会窗口关闭前快速执行的敏捷速度。

以下为报告节选内容

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