2025年技术展望

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 (chair), Puneet Mishra, Christine Miyachi, Khaled Mokhtar, Chengappa Munjandira, Bob Parro, Sudeep Pasricha, Nita Patel, Alexandra Posoldova, Marina Ruggieri, 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. 高管总结 技术预测：从 IEEE计算机学会的技术专家们揭幕了22项突破性技术，设定重新定义行业，塑造未来数十年的我们世界。 53人组成的2025年科技预测团队预测： 22项技术预测（见下一页）如下： •制造分为6个类别：垂直领域（6个）；应用人工智能（4个）；用户界面（2个）；非功能性特性（4个）；应用计算（3个）；以及与能源相关（3个）。•对2025年成功可能性、对人类的影响、成熟度进行评估，市场采用，采用前景（最有成功可能且已被采用的是）LLM部署；对人类影响最大的莫过于AI辅助的药物发现。•相关且置信度解释为标准差•映射到IEEE未来方向委员会（FDC）的巨变趋势，作为技术趋势的指导原则 •在许多人工智能方面实现加速增长，需要对劳动力进行再培训。•以美国为中心对可持续性的兴趣降低，这是由于新的经济和社会政治压力造成的（尽管并非全球范围内）。•在众多维度上不断增长的自动化，为额外的人工智能机会奠定了基础。•生物技术在暗流涌动中的快速发展（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 - 按技术发展等级排序 1.大型语言模型（LLM）部署（A-）：我们将看到新类型语言模型的部署，例如小型语言模型和特殊用途的异构模型。 8.自动驾驶（B+）：自动驾驶汽车将减少排放、提高安全性并改变城市物流，但广泛采用取决于在监管批准和公众信任方面。 2.无人机采用（A/B）：无人机即服务（DaaS）将重新定义物流、农业和灾害响应，提供可靠、低成本的解决方案。快速响应，跨多个行业。. 9.SmartAg (B+):AI驱动的系统将提高作物产量、资源管理和可持续性，通过实时土壤和气候监测解决粮食安全问题。. 3.AI代理（A/B）：AI智能体结合大型语言模型（LLM）、机器学习（ML）模型和基于规则的系统，将为金融、制造和零售运营提供自主、高度专业化的解决方案。. 10.功能性安全/自动驾驶汽车（B）：高级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，赢得更广泛应用的信任。 11.人工智能辅助药物发现（B）：人工智能的进步将加快药物发现速度，识别新型化合物和治疗方案，尽管数据质量和监管障碍仍然存在。 4.人工智能增强机器人（B+）：实体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人适应性. 12.可持续计算（B）：数据中心将采用节能硬件、智能资源管理和可再生能源，尽管扩大可持续性实践的规模仍然是一个挑战。. 5.可穿戴设备/生物标志物在医学/健康领域（B+）：可穿戴设备将用于监测生物标志物，以实现早期疾病检测和主动健康维护，其功能将扩展到对慢性疾病的医疗级监测。 13.虚假信息/错误信息（B）：AI工具将检测并减轻虚假信息，对抗其在社交网络上的快速传播，以保护公众观点和信任。 6.信息技术/能源融合（B+）：能源的数字化转型将反映信息技术的发展，实现可持续电网、可再生能源集成和指数级增长。人工智能在高效电力输送方面的增长. 14.基于人工智能的医学诊断（B）：人工智能将提高诊断精度，尤其在放射学和病理学领域，从而改善患者预后并减轻临床医生的工作负荷。. 7.增强型人工智能（B+）：增强人工智能将重新定义人机协作，将机器的精确性与人类的监督相结合，为医疗保健、金融和教育领域提供包容性和道德性的解决方案。. 请参阅备份幻灯片以获取更详细的描述。(问题/需求、机会的单页总结，）影响、每个预测的可持续解决方案/商业机会，包括促进因素/抑制因素。 15.人工智能优化绿色高性能计算（B-）：人工智能将优化高性能计算工作流程，减少能源消耗。挑战包括高昂的成本以及开发可靠的能源测量和分配方法。. 19.核能数据中心（B/C）：小型模块化反应堆（SMRs）将提供稳定、碳中和的能源用于数据中心。监管批准，可扩展性和公众接受度仍然是重大的障碍。. 16.下一代网络战争（B-）：AI驱动网络安全防御将对抗不断发展威胁。挑战包括国际合作、响应速度以及抵御日益增强的AI攻击。 20.工具和政策用于人工智能监管（B/C）：框架将出现以规范人工智能的伦理和治理。挑战包括协调全球标准和确保有效的执行机制。. 17.新电池化学成分（B-）：固态电池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。. 21.脑机接口 (BCIs)（C+）:BCIs将协助个人残疾和提升沟通。高昂的成本、安全顾虑以及可扩展性阻碍了更广泛的应用场景。 22.太空计算（C+）：可靠的、自主的计算机将支持深空任务。挑战包括辐射硬化、有限的能源供应和极端的环境条件。. 18.数据封建主义（B-）：新工具将赋予用户重新掌控的能力。数据。挑战包括确保公平的获取和协调全球监管框架。. 请参阅备份幻灯片以获取更详细的描述。(问题/需求、机会的单页总结，）影响和每个预测相关的可持续解决方案/商业机会，包括促进因素/阻碍因素）。 预测技术景观 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(continued) 2025年技术预测详细比较 相关度、平均值、技术范围，2023-2025 两年前（2023年） 标准差（Standard Deviation ） 标准差，最大（最不置信，前两名） 标准差，最大（最高置信度，前两位） 展望商业采用 技术与通用大趋势对比 颠覆与宏观趋势，对2025年的影响 颠覆性变革与重大趋势，影响超越2025 2025年科技预测和重大趋势 2025年技术预测与重大趋势* 与重大趋势相关的洞察* 从大趋势的角度来看，我们有： •15项与数字化转型相关的预测（其中6项独家）与其它大趋势（9项）最为重叠•12项AGI技术预测（5项独家）•6项与可持续性相关的（1项专属） 在多个大趋势之间存在很多重叠： •数字化转型在技术数量方面具有最大的重叠性。•可持续性在百分比方面重叠度最高，使其成为最适用的十大趋势（百分比）•AGI正越来越多地应用于几乎任何其他技术。 社会政治、经济和生态方面紧密交织，例如： •无人机使用、脑机接口和大型语言模型部署的伦理方面•版权和使用权问题正在得到高度重视：例如，如何区分衍生作品和新的知识产权•人工智能解决方案的可解释性和可靠性仍然过于初级。对监管需求而言，足够有用。 洞察与机遇 •人工智能与往年相比，其主导地位得到加强。•我们观察到围绕错误信息持续存在争议。•与去年相比，我们观察到可持续性方面有所下降——相关科技 •技术发展最先进、市场接受度最高和市场成熟度最高的领域是大型语言模型（LLM）的部署（A-）。•技术对人类影响潜力最大的领域是人工智能辅助药物发现（A）•科技对人类有巨大影响但技术成功率较低（如AI规范和脑-机接口的工具和政策）的领域可能需要政府援助。•长期机遇在于太空计算。 长期更广泛的机遇 •小型模块化反应堆（SMRs）为可持续、可靠的数据中心能源供应提供了一种突破性解决方案。•可穿戴设备/生物标志物将继续在传感器领域的创新。精确度，能源效率，实时分析，以及医疗应用•工具和政策的发展正在为人工智能监管取得良好进展•下一代网络战正因其日益增长的重要性而成为一个关键领域。关于数据完整性和人工智能漏洞的担忧•在人工智能的阴影之下，生物技术在不为人知的领域飞速发展，同时具备了与人工智能协同合作的机会。•技术通过系统方法（例如IT/能源领域）的融合 目标推荐 专业组织 政府 •定义标准和最佳实践对于可穿戴设备/生物标志物在医疗/健康领域•培育安全且符合道德规范的环境增强人工智能•安排竞赛和活动在人工智能增强的机器人技术•协助推动行业/政府联盟以评估和下一代网络战•引入标准与最佳实践。功能安全/自动驾驶汽车•鼓励基于人工智能的医疗诊断对于现有/新疾病•即插即用标准诱导出具有大量统计数据所可能实现的竞争优势规模和可靠性 •规范、赞助及鼓励智能农业•投资于广泛领域的AI监管工具和政策。•规范自动驾驶在道路/空中/水上船舶•理解、定义和预防数据封建主义与数据中毒•投资于信息技术与能源融合在主要行业部门•培育产业以推动 •探索新的维度和方面LLM部署例如，小型LM•验证无人机应用案例在特定环境中，商业模式•开始交付AI 代理在可以补充人力劳动的区域•开发产品和服务以检测和预防误导/错误信息•执行端到端可持续计算对于所有产品、服务和大多数行业•工厂生产策略具有更高质量/经济水平益处SMRs•专业发展课程在岗工程师准备进入技术管理领域 •研究及原型设计人工智能优化的绿色高性能计算（HPC）•探索新型电池化学并且它们在多样化和不同场景下的应用•对以下内容的进行研究以确保其安全性：Conduct research for safety ofSMR-powered 数据中心 •探索近期/中期机会在空间计算•原型脑-计算机接口对于一组道德上批准的使用案例•创建/加强课程和系所系统工程•发展基于人工智能的医学诊断对于现有/新疾病•增加跨技术课程的设置可持续计算 人工智能辅助药物发现 •地址安全和浪费分布式挑战小型模块化反应堆基础设施•培养解决技术挑战的能力信息与通信技术（ICT）、能源、人工智能（AI）、航天和机器人技术的融合 目标推荐(continued) 开发者 •无限可能，借助人工智能技术•新能源材料（电池）和来源（小型模块化反应堆）的承诺•在智能农业领域存在巨大机遇。•新型交通模式：无人机和太空•人工智能与生物技术协同合作 •人工智能演化的影响如何与人工智能代理互动•提升技能以适应人工智能时代•请注意日常生活中的可持续性。•做好迎接新用户界面的准备包括脑-计算机接口和可穿戴设备 •利用人工智能现代化企业代理，新型的大型语言模型•人工智能辅助-*（药物发