Gartner 预测，到 2028 年，至少 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出。
负责任的 AI 将与网络安全同等重要，成为企业的准配。
未来混合计算将结合神经形态、量子计算、光计算，以及生物和碳计算的技术，将这些新的计算范式编排去解决不同问题。

编辑 | 宋慧

出品 | CSDN

近日，国际权威研究机构 Gartner 最新发布重要的技术报告——《Gartner十大战略技术趋势报告（2025）》。报告中十大趋势具体分为三类主题，分别是新的计算范式、AI紧迫必要事项和风险，以及人机协同等前沿趋势。

首先对于最火的 AI 技术领域，报告中 Gartner 提到的第一个战略技术趋势是代理型 AI（Agentic AI）。Agentic AI 与 AI Agent 的区别是前者侧重技术，后者侧重于应用。Gartner 给出代理型 AI 的两大热点，分别是以目标为驱动，无论是否有人工干预都可以自动执行任务；利用记忆、计划、感知和工具等能力作出决策并采取行动。

Gartner 预测，到 2028 年，至少 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出，而 2024 年这一比例为 0%。这项技术的目标导向型功能将实现适应性更强、能够完成各种任务的软件系统，例如重复性与数据密集型任务、面向组织内部与提高后台工作效率的任务、决策路径短与人类协同任务。不过预计未来 2-3 年用户对于代理型 AI 的策略，Gartner 建议用户不要让代理型 AI 成为下一代影子 IT，或将其视为机器人流程自动化（RPA），而是更多去思考如何管理这类新兴生产力。

报告中的第二个重要的战略趋势也与 AI 紧密相关，即 AI 治理平台（AI Governance Platforms）。AI 治理平台将由伦理道德、负责任的 AI 政策与 AI 技术组成，通过提高透明度建立信任、确保 AI 平等地服务每个人、为合乎道德的 AI 铺平道路。

对于 AI 治理平台未来 2-4 年的发展，Gartner 给出了详细的建议：各国政府将出台一系列针对 AI 出台的法律法规；警惕一些打着“AI 伦理”的口号的市场营销策略；对 AI 系统进行压力测试以发现偏见；负责任的 AI 将与网络安全一样，成为企业的准配——且同等重要。

除了 AI 相关趋势，报告中另一类趋势与计算相关。据 CSDN 观察，大模型正在掀起一场智能化革命，带来计算、开发、交互三大范式全面升级和转换，Gartner 报告中更详细列举了三大新计算范式：节能计算、空间计算与混合计算。

其中混合计算提到，未来不仅有量子计算，甚至可以结合神经形态、量子计算、光计算，以及生物和碳计算的技术，将这些新的计算范式编排，利用其各自的优势和各自的能力去解决不同的问题。当然，现阶段的混合计算还是局限在比较小规模的异构计算资源（如 CPU 和 GPU 的整合），混合计算的成熟至少需要 3-10 年的时间。

对于混合计算未来 3-10 年发展的机会，Gartner 建议关注边缘计算和特定应用硬件集成，需要集成和编排能力；传统计算与量子计算之间的数据和网络集成，解锁了新的使用场景，凸显出对编排层的需求；关注能够跨计算范式支持应用开发和部署的集成与编排平台。

报告中还有很多重要的前瞻性技术趋势值得开发者关注了解，以下是 2025 年重要战略技术趋势详细内容：

一、代理型 AI（Agentic AI）

代理型 AI 通过自主规划和采取行动实现用户定义的目标。代理型 AI 为实现能够分担和补充人类工作的虚拟劳动力带来了希望。Gartner 预测，到 2028 年，至少 15%的日常工作决策将由代理型 AI 自主做出，而 2024 年这一比例为 0%。这项技术的目标导向型功能将实现适应性更强、能够完成各种任务的软件系统。

代理型 AI 有望实现企业首席信息官（CIO）提高生产力的愿望。这一动机促使企业与厂商探索、开创和建立能够提供稳健、安全和可信的代理型 AI 所需的技术和实践。

二、AI 治理平台（AI Governance Platforms）

AI 治理平台是 Gartner 不断发展的 AI 信任、风险和安全管理（TRiSM）框架的一部分。AI TRiSM 使企业能够管理其 AI 系统的法律、道德和运营绩效。这种技术解决方案能够创建、管理和执行负责任的 AI 使用策略、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，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。

三、虚假信息安全（Disinformation Security）

虚假信息安全是一个新兴技术类别。该技术能够系统地辨别信任度，旨在提供一个能够确保信息完整性、评估真实性、防止冒名顶替和追踪有害信息传播的方法体系。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。

四、后量子密码学（Postquantum Cryptography）

后量子密码学能够保护数据免受量子计算解密风险。根据量子计算过去几年的发展情况，目前广泛使用的几种传统加密技术将被淘汰。由于改变加密方法并非易事，企业必须有更长的准备时间，才能为一切敏感或机密信息提供强有力的保护。

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。

五、环境隐形智能（Ambient Invisible Intelligence）

环境隐形智能是由成本极低、体积小巧的智能标签和传感器实现的，这些传感器能够提供大规模、经济实惠的的追踪和传感。长远来看，环境隐形智能将使传感器和智能技术无缝融入我们的日常生活中。

到 2027 年，环境隐形智能的早期示例将以解决当前问题为主，例如零售库存检查或易腐货物物流等，通过实现低成本的实时物品追踪和感知来提高可见性和效率。

六、节能计算（Energy-Efficient Computing）

IT 以多种方式影响可持续性。在 2024 年，碳足迹是大多数 IT 组织的首要考虑因素。计算密集型应用，例如 AI 训练、模拟、优化和媒体渲染等由于能耗最高而可能成为企业碳足迹“大户”。

预计从 2020 年代末开始将出现一些新的计算技术，如光学、神经形态和新型加速器等。这些新技术将被专门用于特殊任务，例如 AI 和优化，并显著降低能耗。

七：混合计算（Hybrid Computing）

新的计算范式正在不断涌现，包括中央处理单元、图形处理单元、边缘、特定应用集成电路、神经形态以及经典量子计算、光学计算范式。混合计算结合不同的计算、存储和网络机制解决计算问题。这种计算形式能够帮助企业探索和解决问题，使 AI 等技术能够突破当前的技术限制。混合计算将被用来创建比传统环境更高效的变革性创新环境。

八、空间计算（Spatial Computing）

空间计算利用增强现实和虚拟现实等技术，以数字方式增强物理世界。它将实体和虚拟体验之间的交互提升到一个新的级别。在未来五到七年内，空间计算的使用将通过简化工作流程和增强协作能力来提高企业效率。

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。

九、多功能机器人（Polyfunctional Robots）

多功能机器人能够执行多项任务，它们正在取代为重复执行一种任务而专门设计的特定任务机器人。这种新型机器人的功能性能够提高效率和投资回报率（ROI）。多功能机器人可以与人类一起协作，能够快速部署和轻松扩展。

Gartner 预测，到 2030 年，80%的人类将每天与智能机器人打交道，而目前这一比例还不到 10%。

十、神经增强（Neurological Enhancement）

神经增强利用读取和解码大脑活动的技术提高人类的认知能力。这项技术能够使用单向脑机接口或双向脑机接口（BBMI）读取人的大脑，在人类技能提升、下一代营销和提升表现这三个主要领域具有巨大潜力。神经增强将提高人类的认知能力，帮助品牌了解消费者的想法和感受并增强人类的神经功能，从而获得最佳的结果。

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%。