每年这个时候，知名分析机构Gartner都会发布下一年的十大战略技术趋势。
去年，它确定了2024年的十大趋势之一是人工智能增强开发，我们当然花了很多时间在ZDNET上讨论人工智能和编程。
现在，恰逢在奥兰多举行的高级管理人员报销会议——高德纳IT研讨会/博览会——高德纳又带着2025年的十大战略趋势回来了。
在阅读这些趋势预测时，重要的是将它们置于背景中。Gartner并不是说这些都是你的公司应该做的事情，也不是说如果你的公司在所有这些领域都没有积极的举措，你就应该感到无所适从。
高德纳的意思是，这些是创新、活动、机会和关注的趋势和领域，你应该开始意识到。
例如，如果您不熟悉光学、神经形态和新型加速器等新的计算技术，那么在我们继续讨论Gartner的趋势之前，了解更多有关它们的知识可能是个不错的主意，因为该分析公司将它们称为基础技术，特别是节能和混合计算。下面是一个简短的概述：
光学计算：光子在典型计算材料中的传播速度比电子快得多。因为电子经常与它们用来传输的物质发生碰撞，它们也会产生微小的摩擦，这些摩擦加起来会产生大量的热量。光学计算使用激光或光子来取代芯片中的电信号，这有可能使芯片运行得更快，并且发热更少。这对于任何高性能计算密集型任务都是理想的。
神经形态计算：不，科技行业并不打算利用斯波克的大脑来驱动计算技术。然而，神经形态计算的思想是，神经形态系统并行处理许多任务，而不是使用顺序步骤，这更像是人类大脑的工作方式。这可能对人工智能和处理来自数千个传感器的输入有帮助。
新型加速器：这是描述特殊用途处理单元的另一个流行词，它已成为增强传统cpu的流行方式。其中最著名的当然是GPU。gpu最初是游戏玩家获得更高质量图形的一种方式，现在已经被证明在加密和人工智能计算方面具有惊人的能力。其他自定义增强处理器，如Tensor Processing Units（谷歌的机器学习引擎）也很受欢迎。
大多数阅读本文的人不会明天就把钱花光，投资于光计算或我将要讨论的任何其他技术。但是，当你开始规划自己的企业战略计划时，请记住这些技术（以及下面的十大趋势）。
在此基础上，让我们深入了解Gartner预测的2025年的十大趋势。
代理AI是corpspeak对代理AI的一种说法。我喜欢微软对此的描述。它说：“把代理看作是人工智能世界的新应用程序。”
从本质上讲，这个想法是人工智能将在一些自主行动中发挥主导作用。请记住，自治并不等同于自动化。我们做“自动化”已经有几十年了。自动化系统遵循特定的指令来执行任务。自主系统独立运行、学习、决策和适应。
如果您想深入探索这种差异，请阅读我的文章：“从自动化到自主，真正的机器人会站起来吗？”
虽然目前人工智能代理还没有做出任何决定，但高德纳预测，到2028年，人工智能代理将做出15%的“日常工作决策”。
这一点很重要，值得每一位c级高管关注。这一切都与信任、问责制以及人工智能系统的法律和道德基础有关。我曾与联想、Adobe和德勤的几位高管讨论过这个话题。
人工智能治理是一个总称，用于描述管理这些挑战的框架。Gartner使用TRiSM（信任、风险和安全管理）的缩写。
现在，从高德纳的未来预测中，我们可以得出以下重要结论。该公司预测，在三年内，“实施全面人工智能治理平台的组织与没有此类系统的组织相比，与人工智能相关的道德事件将减少40%。”
道德的事件。将其解读为诉讼、员工投诉和非常糟糕的公关。40%的减少可能意味着继续成功的职业生涯或站在就业队伍中的区别。
虽然这个名字听起来更像是你在保护自己传播虚假信息的权利，但Gartner正在讨论相反的情况：将打击虚假信息加入到你的主要安全姿态中。
我采访了Trustpilot的首席信托官Anoop Joshi来深入探讨这个问题。Trustpilot以提供可信的评论而闻名，因此虚假信息是该公司存在的祸根。
Gartner将虚假信息安全描述为“一种新兴的技术类别，它系统地识别信任，旨在提供方法论系统，以确保完整性、评估真实性、防止冒充和跟踪有害信息的传播。”
目前，Gartner在这一领域还没有看到太多正式的工作，但预测到2028年，一半的企业将拥有对抗这些攻击的系统。随着人工智能落入坏人之手，不难预测，看起来非常可信的虚假信息会出现更严重的增长。
以下是我对即将到来的选举中的虚假信息的看法：2024年选举：如果我们现在不做点什么，人工智能将如何欺骗选民。
我不打算讨论量子计算的细微差别。（对此我们有一位出色的解说员。）出于本文的目的，我们可以把量子计算机想象成比我们现有的机器快得多的计算机。
现在，想想密码学。许多加密方法不能很好地应对暴力攻击，而是需要数千年的时间才能破译。但是，当你拥有一台比去年快一百万倍的计算机时，会发生什么呢？突然间，一个需要一千年才能解决的问题可以在大约8小时内解决。
在你的普通骗子获得量子计算技术之前，我们还有几年的时间。但是民族国家呢？你可以打赌敌人和流氓国家现在正在调查这些东西。
那么，当敌人有办法压缩时间时，你所有的加密会发生什么？高德纳估计，到2029年，目前大多数形式的加密技术都将不安全。它强烈建议深入研究构建能够在量子计算可用的世界中生存的加密技术。
这是另一个可能会让你有点恶心的趋势，但也可能被证明是非常有用的。环境隐形智能背后的原理是，你的家、工作环境、零售环境——任何地方——都充满了智能标签和传感器，然后由人工智能管理。
这个想法是给系统注入意识，无论是对购买行为、交通流量的意识，还是在夜晚走在黑暗的走廊上时打开灯的意识。
Gartner认为，到2027年，智能家居主要集中在实际的零售和仓库应用上，尽管像我这样的智能家居极客无疑会部署各种各样的智能设备，这些设备会让我们的家人感到烦恼，同时也会吓到狗。
Alphabet（谷歌母公司）董事长约翰?轩尼诗告诉路透社，对ChatGPT或谷歌Gemini等大型语言模型人工智能进行查询的成本是普通谷歌搜索的10倍。
根据发表在学术期刊《焦耳》（Joule）上的一项研究，到2027年，与人工智能相关的能源预计每年将使用85.4至134.0太瓦时的电力。相比之下，芬兰仅使用81.0太瓦时，挪威不到132.0太瓦时。
难怪高德纳（Gartner）认为，可持续性将是未来一年的一大焦点。这家分析公司表示，像前面提到的光学加速器、神经形态加速器和新型加速器等新技术可能会大大减少内存的使用。
在Gartner的声明中，有一个说法我觉得并不完全可信。它说：“在2024年，大多数It组织的首要考虑因素是他们的碳足迹。”不，我不这么认为。不是首要考虑。随着人工智能的蓬勃发展，网络威胁的持续极端性质，以及部署解决方案的需求，it组织不太可能将碳足迹视为首要任务。我就是不相信。
也许应该是这样。但事实并非如此。
十年前，当我们谈论混合计算时，我们指的是一些本地计算和云计算的混合。
今天，Gartner所指的是我在本文开头介绍的那些新技术，以及混合的处理器类型、不同的存储和网络方法，以及其他专门考虑事项。
展望未来，Gartner表示，数据中心不会简单地看起来像基本服务器的机架，而是将根据需求和性能要求部署各种技术的混合体。
毫无疑问，空间计算、VR、AR、混合现实等正在成为一件事。
meta正在向消费者推出低成本的Quest耳机。苹果的Vision Pro虽然在价格上并不成功，但仍然是未来空间计算的一个强大的概念原型。
高德纳预计，未来十年空间计算将呈现爆炸式增长，到2033年，空间计算市场将从1100亿美元跃升至1.7万亿美元以上。
在垂直解决方案中，耳机可以解决特定的专业问题。然后是整个虚拟显示器和娱乐中心应用程序，它可以取代人们对大电视（特别是那些旅行或居住在狭小空间的人）和用于计算的大显示器的需求。
请继续关注。戴着又大又沉的护目镜还是不舒服。但如果meta的猎户座项目在不久的将来取得成果，AR可能会突然变得非常引人注目。
今天，大多数机器人只做一项任务，而且做得很好。我在Fab Lab里有一大批3D打印机，他们可以制造塑料制品。我有另一组机器人，它们以弧线（一个机器人）或线性（另一组机器人）移动摄像机。
我们中的许多人都有用吸尘器吸地板的小机器人。但我仍然没有一个会给我倒咖啡的机器人。
虽然Gartner似乎不愿描述类人机器人，但它对多功能机器人的描述很简单：能够完成多项任务的机器。
高德纳并没有真正定义这些机器人将采取何种形式，或者它们将执行何种任务，但它估计，到2030年，80%的人将“每天与智能机器人打交道”。
不。不可能。我根本不买这个。高德纳公司声称，一个值得关注的趋势是使用“读取和解码大脑活动”的技术来提高人类的认知能力。这将通过bbmi（双向脑机接口）来实现。
高德纳（Gartner）认为，这些神经功能的增强，并声称，到2030年，30%的知识工作者将“受到bbmi（雇主和自筹资金）等技术的增强，并依赖于这些技术，以跟上人工智能的崛起。”
是的,没有。我们最接近的方法就是把VR砖块挂在脸上，即使这样，与大多数其他生产力技术相比，它的使用率也非常低。用户使用电极植入或检测大脑信号的可能性要小得多。
不会发生的。
我们是否涵盖了您对2025年的所有预测趋势？我很惊讶地发现，没有提到智能汽车或智能城市，几乎没有提到编程自动化，没有真正提到生物技术或医疗保健，也没有详细关注与绿色能源相关的任何内容。
你最感兴趣的趋势是什么？你最担心的是什么？Gartner漏掉了什么？请在下面的评论中告诉我们你的想法。
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