2025年顶级技术趋势预测报告

Ali Abedi, Mohamed Amin, Cherif Amirat, Jyotika Athavale, Mary Baker,Greg Byrd, Kyle Chard, Tom Coughlin, Izzat El Hajj, Paolo Faraboschi, Rafael Ferreira daSilva, Nicola Ferrier, Eitan Frachtenberg, Jean-Luc Gaudiot, Ada Gavrilovska Habl, Alfredo Goldman, Mike Ignatowski, Lizy K. John, Vincent Kaabunga, Mrinal Karvir, Hironori Kasahara, Witold Kinsner, Danny Lange, Phillip A Laplante, Keqiu Li, Avi Mendelson, CeciliaMetra, Dejan Milojicic（主席）, Puneet Mishra, Christine Miyachi, Khaled Mokhtar, Chengappa Munjandira, Bob Parro, Sudeep Pasricha, Nita Patel, Alexandra Posoldova, MarinaRuggieri, Tomy Sebastian, Farzin Shadpour, Sohaib Sheikh, Saurabh Sinha, Vesna Sossi, Luka Strezoski, Vladimir Terzija, George Thiruvathukal, Michelle Tubb, GordanaVelikic ， John Verboncoeur ， Irene Pazos Viana ， Jeffrey Voas ， Rod Waterhouse， Stefano Zanero ， Gerd Zellweger ， Ying Zhang 。 执行摘要 to战略优势 IEEE 计算机学会技术专家公布了 22 项突破性技术集重新定义行业 ， 塑造未来几十年的世界。 由 53 名成员组成的 2025 年技术预测小组预测 ： 22 项技术预测(参见下一张幻灯片) 是 ： •分为六大类别：垂直领域（6类）；应用AI（4类）；用户界面（2类）；非功能性特性（4类）；应用计算（3类）；以及能源相关（3类）。•评估了 2025 年成功的可能性、对人类的影响、成熟度、市场采用 ， 采用范围 (最有可能成功和被采用的是LLM 部署 ； 对人类影响最大的是 AI 辅助药物发现)•相关和置信度解释为标准偏差•映射到 IEEE 未来方向委员会(FDC) 的大趋势 ， 作为技术趋势的指导原则 •许多 AI 方面的加速增长 ， 需要重新培训劳动力•由于新的经济和政治社会压力，美国本土对可持续性的兴趣减少（尽管这不是全球性的）。•在许多方面不断提高的自动化程度 ， 为更多的 AI 机会奠定了基础•生物技术在雷达下的快速发展 (例如“人工智能辅助药物发现 ” 、“ 基于人工智能的医疗诊断 ”) 2025 年技术预测 - 按技术开发等级排序 8.自动驾驶 (B +):自动驾驶车辆将减少排放、提升安全性和变革城市物流，但广泛采用取决于监管批准和公众信任。 1.大型语言模型 (LLM) 部署 (A -) ：我们将看到新的语言模型类型的应用部署，如小型语言模型和特殊用途的新型语言模型。 2.无人机采用 (A / B) ：无人机即服务（DaaS）将重新定义物流、农业和灾难响应领域，提供可靠且低成本的解决方案。跨不同行业的快速转变. 9.SmartAg (B +):AI驱动的系统将通过实时监测土壤和气候状况提高作物产量、优化资源管理并促进可持续发展，从而解决粮食安全问题。. 3.大赦国际代理人 (A / B):AI代理结合大型语言模型（LLMs）、机器学习（ML）模型和基于规则的系统，将为金融、制造业和零售运营提供自主的、高度专业化解决方案。. 10.功能安全 / 自动驾驶汽车(B) ：先进安全框架将确保自动驾驶车辆在公共和商业领域可靠运行，从而赢得更广泛采用的信任。 11.AI 辅助药物发现(B) ：人工智能的进步将加速药物发现过程，识别新型化合物和治疗方法，尽管数据质量和技术监管障碍依然存在。 4.AI 增强型机器人 (B +) ：体现智能将使机器人能够在动态环境中感知、学习和协作 ， 实现前所未有的自主性和类似人类的适应性. 12.可持续计算(B) ：数据中心将采用高效硬件、智能资源管理以及可再生能源，尽管扩大可持续实践仍面临挑战。. 5.医疗 / 健康中的可穿戴设备 / 生物标志物(B +) ：可穿戴设备将追踪生物标志物以实现早期疾病检测和主动健康管理，功能将超越健身追踪，扩展至慢性疾病的医疗级监控。 13.错误 / 虚假信息(B) ：AI工具将检测并遏制虚假信息，对抗其在社交网络上的快速传播，以保护公众意见和信任。 6.IT / 能源融合 (B +):能源的数字化转型将镜像IT技术的发展，从而实现可持续电网、可再生能源整合以及指数级的进步。实现高效电力输送的 AI 增长. 14.基于 AI 的医疗诊断(B) ：AI将增强诊断精度，特别是在放射学和病理学领域，从而改善患者outcome并减少医务人员的工作负担。. 7.增强人工智能 (B +) ：增强人工智能将重新定义人机协作，在医疗、金融和教育领域融合机器精确度与人类监督，以实现包容性和伦理性的解决方案。. 有关更详细的说明 ， 请参阅备份幻灯片(问题 / 需求、机遇、每个预测的影响和可持续解决方案 / 业务机会 ， 包括促成因素 / 抑制因素 15.AI 优化的绿色 HPC (B -):AI将优化HPC工作流程，降低能源消耗。面临的挑战包括高成本以及开发可靠的能量测量和分配方法。. 19.核动力数据中心(B / C) ：小型模块化反应堆 (SMR) 将为数据中心提供稳定的碳中性能源。监管批准 ，可扩展性和公众接受度仍然是重大障碍. 20.AI 监管工具和政策(B / C) ：人工智能伦理与治理的框架将逐渐形成。面临的挑战包括协调全球标准和确保有效的执行机制。. 16.下一代网络战(B -) ：AI 驱动的网络防御将对抗不断发展的威胁。挑战包括国际合作、响应速度和防御日益增强的 AI 攻击。 21.脑计算机接口(BCI)(C +) ：BCI 将协助个人残疾和加强沟通。高成本、安全问题和可扩展性阻碍了更广泛的用例。 17.新电池化学 (B -):固态和钠离子电池将提高能量密度和安全性。挑战包括扩大生产规模和管理供应链依赖性。. 18.数据封建主义(B -) ：新工具将使用户能够重新控制数据。挑战包括加强公平获取和调整全球监管框架. 22.空间计算(C +) ：可靠的自主计算将支持深空任务。挑战包括辐射加固、有限的电源供应以及极端的环境条件。. 有关更详细的说明 ， 请参阅备份幻灯片(问题 / 需求、机遇、每个预测的影响和可持续解决方案 / 业务机会 ， 包括促进者 / 抑制者。) 预测技术的景观 2025 年技术预测 2025 年技术预测(最低 / 最高) 比较 2025 年技术预测 ， 异常值 比较 2025 年技术预测 ， 异常值(续) 在其集群之前成功的可能性预测：2025年技术发展（x轴）与对人类的影响（y轴）的关系（气泡大小与相对市场采用程度成比例） 2025 年技术预测详细比较 相关性 ， 平均值 ， 技术范围 ， '23 -' 25 标准偏差 标准偏差 ， 最大(最小置信度 ， 2 个顶部) 标准差 ， 最大(最自信 ， 2 个上) 商业采用的视野 技术与一般大趋势 混乱和大趋势 ， 对 2025 年的影响 干扰和大趋势 ， 影响到 2025 年 2025 年技术预测和大趋势 2025 年技术预测和大趋势 * 与大趋势相关的见解 * 从大趋势的角度来看 ， 我们有 ： •15 个与数字转换相关的预测(6 个独家) ， 并且与其他大趋势大部分重叠(9)•12 个 AGI 技术预测 (5 个独家)•6 与可持续性相关 (1 个不包括在内) 大趋势之间有很多重叠 ： •数字转型在技术数量方面有很大的重叠•可持续性在百分比方面有最大的重叠 ，使其应用最多的大趋势 (百分比)•AGI 越来越多地应用于几乎任何其他技术 社会政治 ， 经济和生态方面都深深地纠缠在一起 ， 例如 ： •使用无人机 ， 脑计算机接口和 LLM 部署的道德方面•版权和使用权问题得到了高度重视：例如，如何区分衍生作品与新的知识产权。•AI 解决方案的可解释性和可信性仍处于起步阶段足以满足监管需求 洞察力和机会 •与前几年相比 ， AI 增强了其主导地位•我们看到围绕错误信息的持续争议•与去年相比 ， 我们看到可持续发展有所下降 -相关技术 •最先进 ， 最大的市场采用和市场成熟度的技术是 LLM 部署(A -)•对人类影响潜力最大的技术是AI 辅助药物发现(A)•具有巨大人类影响但技术成功概率较低的技术（如人工智能监管工具和脑机接口政策）可能需要政府援助。•长期机会在空间计算 更长期更广泛的机会 •小型模块化反应器 (SMR) 为可持续、可靠的数据中心能源供应提供突破性解决方案•可穿戴设备 / 生物标志物将继续在传感器领域进行创新准确性、能效、实时分析和医疗应用•人工智能监管工具和政策的开发正在取得良好进展•由于崛起 ， 下一代网络战正在成为一个关键领域围绕数据完整性和 AI 漏洞的担忧•在 AI 的阴影下 ， 生物技术在雷达下迅速发展 ， 有机会与 AI 合作•通过系统方法实现技术融合 (例如 IT / 能源部门) 有针对性的建议 专业组织 政府 •监管、赞助和鼓励智慧农业•投资于广泛领域的 AI 监管工具和政策•Regulate自动驾驶在公路 / 空气 /水容器中•理解、定义和预防数据封建主义和数据中毒•投资于IT / 能源融合在主要工业部门•推动行业发展 •探索新的方面LLM部署， 例如小型 LM•验证无人机用例在选择设置中, 业务模型•开始交付AI 代理在它们可以补充人类劳动的领域•开发产品和服务检测和预防错误 / 虚假信息•实施端到端可持续计算适用于所有产品服务和大多数行业•工厂生产战略具有更高的质量 / 经济的好处SMRs•专业发展课程工作工程师准备进入技术管理 •定义标准和最佳实践for可穿戴设备 / 生物标志物在医学 / 健康•促进安全和符合道德增强人工智能•安排比赛和活动AI 增强的机器人技术•帮助推动行业 / 政府要评估和下一代网络战•介绍标准和最佳实践功能安全 / 自动驾驶汽车•鼓励基于 AI 的医疗诊断现有 / 新疾病•即插即用标准通过大量的统计数据 ， 可以产生具有竞争力的规模经济和可靠性 •研究和原型AI 优化绿色 HPC•探索新的电池化学以及它们在不同用例和设置中的使用•进行安全研究SMR 供电的数据中心 •探索近期 / 中期机会在空间计算•原型脑计算机接口一组经过道德批准的用例•创建 / 加强课程和部门系统工程•开发基于 AI 的医疗诊断现有 / 新疾病•增加跨技术课程可持续计算 AI 辅助药物发现 •解决安全和浪费问题分布式挑战SMR基础设施•Foster 应对技术挑战ICT 、能源、人工智能、空间、机器人技术的融合 有针对性的建议(续) Developer •使用 AI 实现企业现代化代理 ， 新型 LLM•AI 辅助 - *(药物发现、医疗诊断、机器人、 HPC 等)•重新评估现实的可持续性目标•使用新方法实现自动化 ， 如机器人技术 •AI 的无限机会•新能源材料(电池) 和来源(小型模块化反应堆) 的承诺•智能农业的巨大机遇•新的运输模式与无人