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AI从试验阶段迈向实际价值创造的关键转变。报告深入探讨五大核心趋势：物理AI与机器人融合、智能体（数字员工）的流程重构、AI基础设施的混合架构转型、AI原生技术组织的重塑，以及AI驱动的网络防御。研究基于德勤全球专家访谈、企业调查和行业分析，旨在帮助技术领导者理解技术变革的复合效应，并制定从试点到规模化的战略路径。
报告的核心结论
物理AI正推动机器人从预编程向自主自适应系统转变。
物理AI融合视觉-语言-动作模型、边缘计算和强化学习，使机器人能在复杂环境中感知、学习和实时决策。工业仓储已大规模部署，如亚马逊第100万个机器人，宝马自动驾驶汽车工厂应用。预计到2035年工作场所人形机器人达200万台，但面临培训缺口、安全、成本等挑战。
仅11%企业将智能体投入生产，流程重新设计是关键瓶颈。
多数企业仅对现有流程自动化，而非为智能体重构运营。德勤调查显示38%企业试点智能体，仅11%落地生产。领先企业如HPE、丰田选择端到端流程重构，采用多智能体编排和硅基劳动力管理框架，将智能体视为数字员工进行入职、绩效和生命周期管理。
AI基础设施正从云优先转向战略性混合架构。
尽管推理成本两年下降280倍，但使用量暴增导致部分企业月AI账单达数千万美元。企业转向混合架构：云服务用于弹性工作负载，本地部署用于稳定生产推理，边缘计算满足低延迟需求。需专用GPU、光网络和液冷系统，同时催生AI工厂等新型基础设施生态。
AI正在重构技术组织，64%企业增加AI投资并重塑运营模式。
德勤调查显示仅1%IT领导者未进行重大运营模式变革。首席信息官角色转向AI布道者，新岗位涌现如AI协作设计师、边缘AI工程师。领先企业采用模块化架构、产品导向团队和人机混合劳动力模式，将AI从成本中心转变为创新引擎。
AI既是网络安全威胁加速器，也是强大的防御工具。
影子AI、对抗性攻击和AI系统固有漏洞带来四大风险域（数据、模型、应用、基础设施）。企业可运用现有安全实践应对，同时利用AI驱动红队测试、对抗性训练和实时威胁检测。AT&T等企业强调将安全嵌入AI项目初始阶段，而非事后修补。
报告回答的关键问题
企业如何从AI试验阶段迈向价值创造阶段？
报告指出关键在于重新设计业务流程而非仅自动化，将投资与业务成果关联，并快速执行。领先企业以问题而非技术为导向，优先解决重大业务问题，追求速度而非完美，并持续推动变革。
物理AI与机器人技术为什么重要？
物理AI使机器人从预编程机器转变为自主感知、学习和自适应系统，在仓储、自动驾驶、无人机等领域已规模应用。成本下降和技术融合正推动其向医疗、餐饮、公共事业拓展，预计人形机器人到2035年工作场所达200万台。
智能体（AI Agent）落地的主要障碍是什么？
主要障碍包括遗留系统集成困难、数据架构限制（如ETL流程不适用）、治理框架不完善。仅11%企业将智能体投入生产。成功企业重新设计端到端流程，采用多智能体编排协议（MCP、A2A、ACP），并将智能体视为硅基劳动力进行绩效、成本和生命周期管理。
AI基础设施成本高企，企业该如何应对？
企业应转向战略性混合架构：云服务处理可变工作负载，本地部署承担稳定生产推理，边缘计算满足低延迟需求。同时评估成本临界点（云成本达硬件成本的60%-70%时考虑本地部署），并投资AI工厂等专用基础设施，管理GPU集群和技能培训。
AI给网络安全带来哪些新的威胁和防御手段？
AI带来影子AI部署、对抗性攻击、模型窃取等风险，覆盖数据、模型、应用、基础设施四个领域。防御方面，企业可利用AI进行红队测试、对抗性训练和机器速度的自动化威胁检测。关键在于将安全嵌入AI项目初始阶段，平衡创新与风险。
报告中的代表性数据
智能体生产部署率
2025年，德勤2025企业新兴技术趋势调查显示，仅11%受访组织已将智能体系统投入实际生产应用，38%仍在试点。
企业增加AI投资比例
2025年预测未来两年，德勤技术支出展望调查显示，64%受访企业计划在未来两年内增加AI投资，技术预算比例预计从8%升至13%。
AI推理成本下降倍数
2023-2025年，据斯坦福2025 AI指数报告，两年间大语言模型推理令牌成本下降约280倍，但使用量激增使企业总体AI支出仍大幅增长。
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与机器人融合的详细技术分析：包括视觉-语言-动作模型、神经处理单元、强化学习与模仿学习的具体机制，以及自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等的应用案例。
- 智能体部署的架构与治理框架：涵盖模型上下文协议(MCP)、智能体间协议(A2A)、多智能体编排方法，以及数字员工入职、绩效管理和FinOps等硅基劳动力管理实践。
- AI基础设施决策框架与成本模型：提供计算负载部署的决策树，分析云、本地、边缘三种模式的适用场景，以及GPU集群管理、AI工厂设计和可持续计算创新（如液冷、核能供电）。
- 技术组织转型的运营模式蓝图：包括从项目制到产品制的转变、模块化架构设计、人机协作人才战略，以及首席信息官角色演变的具体路径和实施建议。
- AI网络安全的风险图谱与缓解策略：详细列出数据、模型、应用、基础设施四个领域共12种风险及其对应缓解措施，并包含红队智能体、对抗性训练等AI防御案例。
- 跨行业案例研究：深度访谈来自亚马逊、宝马、HPE、丰田、可口可乐、戴尔、AT&T等企业高管的实践经验，涵盖制造、金融、医疗、零售等行业。
- 八大值得追踪的技术信号：包括基础模型发展平台期、合成数据风险、神经形态计算、边缘AI、生物识别认证、GEO（生成式引擎优化）等前瞻性分析。
- 完整的市场数据与趋势图表：包含AI用户增长曲线、智能体应用预测、基础设施成本对比、网络攻击趋势等可视化数据，支持战略决策。
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