德勤《2026 年技术趋势报告》指出，AI 已从实验阶段迈向规模化落地，成为重塑企业运营的核心基础设施，其影响覆盖物理应用、 workforce 转型、基础设施优化、组织架构重构、网络安全等关键领域，同时催生多项值得关注的技术信号，推动企业从 “自动化” 向 “再创造” 转型。

核心趋势方面，一是 AI 与物理世界融合加速。物理 AI 让机器人从预编程工具升级为自适应系统，在工业、物流、医疗等领域广泛应用，人形机器人预计 2035 年将达 200 万台，生物混合机器人、量子机器人成为未来方向，但仍面临训练鸿沟、安全风险等挑战。二是智能体（Agentic AI）重塑劳动力结构。仅 11% 的企业已落地智能体系统，多数因流程未重构而失败，领先企业正通过流程再造、多智能体协同、数字化劳动力管理，构建人机混合工作模式。三是 AI 基础设施迎来重构。推理成本虽大幅下降，但用量激增推高整体支出，企业转向 “云 + 本地 + 边缘” 混合架构，专用 AI 数据中心、GPU 优化硬件成为标配，可持续计算（如可再生能源供电、轨道数据中心）逐步兴起。

四是 AI 原生组织架构重建。64% 的企业增加 AI 投资，技术组织从 “维护型” 转向 “战略型”，CIO 转型为 AI 布道者，涌现出 AI 协作设计师、边缘 AI 工程师等新角色，模块化架构、人机协同治理成为核心特征。五是 AI 安全的悖论与应对。AI 既带来影子部署、模型投毒等新风险，也成为防御利器，企业通过数据安全管控、模型隔离、AI 红队测试、动态权限管理等手段，构建 “安全赋能创新” 的框架。

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此外，报告还梳理了八大技术信号：基础模型能力或遇瓶颈，实时数据比合成数据更具竞争优势；神经形态芯片凭借能效优势适配边缘场景；边缘 AI 快速渗透，2028 年生成式 AI 智能手机出货量将达 9.12 亿台；AI 原生可穿戴设备探索市场突破；生物识别成为密码 less 时代核心认证方式；智能体隐私授权引发数据安全争议；生成式引擎优化（GEO）逐步取代 SEO 成为营销关键；这些信号预示技术变革的细分方向。

报告强调，成功企业需摒弃 “叠加 AI” 的浅层思维，转向流程重构、架构升级与组织变革，同时平衡创新速度与风险管控。AI 不再是单纯工具，而是驱动企业全方位转型的核心动力，其分化效应将加剧行业竞争格局。

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发布于：广东省