报告概述
《技术趋势2026》是德勤第17版年度技术趋势报告，聚焦于企业如何从AI试验阶段迈向实际价值创造阶段。报告研究了五大相互关联的关键趋势：物理AI与机器人融合、数字员工（智能体）的规模化应用、AI基础设施策略的优化、AI原生技术组织的重构，以及利用AI进行网络防御。报告覆盖了从硬件架构到组织变革的广泛议题，通过企业案例、专家访谈和数据洞察，为企业领导者提供了应对技术复合创新效应的行动框架。
报告的核心结论
物理AI推动机器人从预编程向自适应系统转变
物理AI使机器人能够感知环境、从经验中学习并根据实时数据调整行为，在工业、医疗等领域实现突破。预计到2035年工作场所将部署200万台人形机器人，成本下降加速应用拓展。
仅11%企业将智能体投入生产，流程重构是关键
尽管38%组织试点智能体，但仅有11%实现生产应用。成功企业不是对现有流程自动化，而是重新设计端到端流程以利用智能体的自主协作优势，并建立管理数字员工的新框架。
AI基础设施从云优先转向战略性混合架构
AI推理成本两年下降280倍，但使用量激增使企业月账单高达数千万美元。领先企业采用云+本地+边缘的三层混合架构：云服务应对弹性需求，本地部署保障稳定生产，边缘计算满足低延迟场景。
AI正在重构技术组织，CIO角色向AI布道者转变
64%企业增加AI投资，技术组织从维护导向转向战略引领。新角色如AI协作设计师涌现，CIO从技术战略家变为AI推广者和协调者，需要将AI计划与业务成果挂钩。
AI带来网络安全悖论：既是威胁也是防御利器
AI引入影子AI、对抗性攻击等新风险，但同时也提供强大的防御能力。领先企业利用AI智能体进行红队测试、对抗性训练和自动化威胁检测，以机器速度应对AI驱动的攻击。
报告回答的关键问题
物理AI如何改变机器人技术？
物理AI使机器人从预先编程的执行器转变为能感知、学习和实时适应环境的自适应系统。它利用视觉-语言-动作模型、强化学习和机载计算，让机器人能在仓储、医疗、自动驾驶等领域执行复杂任务，成本下降正推动其从工业向主流应用拓展。
智能体落地的主要障碍是什么？
主要障碍包括：遗留系统缺乏实时的API和模块化架构；数据架构以ETL为核心而非搜索引擎模式，不便于智能体使用；治理框架缺失，企业难以监督自主决策的AI系统。只有11%的企业将智能体投入生产，42%仍在制定战略。
什么是AI基础设施的三层混合架构？
三层混合架构包括：云服务用于应对可变和弹性扩展的工作负载；本地部署用于运行稳定、高容量的生产推理任务，成本更可控；边缘计算用于需要极低延迟的实时决策场景，如制造业和自动驾驶。这种架构帮助企业平衡成本、性能和合规要求。
AI如何重塑技术组织的结构？
AI推动技术组织向更精简、高战略性的方向发展：团队围绕产品而非项目组建，人机协作成为人才战略核心，治理从事后监督转为嵌入工作流的持续机制。新岗位如AI协作设计师出现，CIO的角色从技术管理者变为AI布道者和业务合作伙伴。
报告中的代表性数据
领先AI工具周活跃用户
2025年10月，一款领先生成式AI工具每周活跃用户达到8亿，约占全球人口的10%，显示AI应用的爆炸性增长。
推理成本下降幅度
近两年，过去两年间AI推理成本下降了280倍，但企业总体AI支出仍因使用量激增而急剧增加，部分企业月账单高达数千万美元。
智能体生产应用比例
2025年，德勤调查显示，仅有11%的组织已将智能体系统投入实际生产应用，38%正在试点，42%仍在制定战略。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 物理AI趋势深度分析：涵盖视觉-语言-动作模型、人形机器人发展前景、行业应用案例（如亚马逊、宝马）及专家访谈。
- 数字员工（智能体）趋势研究：包括智能体落地障碍分析、流程重设计方法论、多智能体编排协议（MCP、A2A、ACP）介绍。
- AI基础设施策略优化：详细阐述从云优先到混合架构的转型、AI数据中心设计、硬件革命（GPU/NPU/TPU）及数据中心可持续创新。
- AI原生技术组织重构：包含技术组织变革路线图、人机协作人才战略、CIO角色演变、治理框架设计指导。
- AI网络安全趋势：系统分析AI带来的四大风险领域（数据、模型、应用、基础设施）及相应的缓解策略，附红队测试、对抗训练等实践。
- 额外技术信号追踪：介绍8个值得关注的信号，包括基础模型发展瓶颈、合成数据风险、神经形态芯片、边缘AI、AI可穿戴设备、生物识别认证等。
- 企业案例与高管访谈：收录HPE、丰田、Mapfre、Moderna、戴尔、沃尔玛等企业的AI实施经验，以及多位技术领袖的深入对话。
- 研究方法和数据洞察：基于德勤2025年多项调查（涵盖500名技术领导者、302名IT采购负责人等）的定量分析，以及创新复合效应飞轮模型。
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