極速導(dǎo)讀
盡管 2023 年整體市場狀況充滿挑戰(zhàn)，但對前沿技術(shù)的持續(xù)投資有望在未來實(shí)現(xiàn)企業(yè)采用的大幅增長。2024年哪些技術(shù)趨勢對公司最重要？麥肯錫技術(shù)委員會(McKinsey Technology Council)的新分析——《2024技術(shù)趨勢展望》，強(qiáng)調(diào)了先進(jìn)技術(shù)的采用、發(fā)展和行業(yè)影響。
2023年脫穎而出的兩個趨勢是生成式AI和電氣化與可再生能源。生成式AI在谷歌搜索中的關(guān)注度從2022年到2023年激增了近700%，工作崗位和投資也有顯著增長。
報告將 15 項(xiàng)技術(shù)分為五大類：人工智能革命、構(gòu)建數(shù)字化未來、計算和連接前沿、尖端工程和可持續(xù)世界?！褐圃烨把亍桓鶕?jù)報告內(nèi)容對15項(xiàng)技術(shù)做了詳細(xì)分析。
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一、人工智能革命
01生成式AI
生成式AI的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用正在推動企業(yè)和行業(yè)向更自動化、更智能的方向發(fā)展，同時也帶來了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
1. 定義和功能：
- 生成式AI模型通過訓(xùn)練在大量、多樣化的數(shù)據(jù)集上，能夠從未結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本）中生成獨(dú)特的輸出，這些輸出同樣以未結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的形式存在，包括文本、代碼、圖像、音樂和3D模型。
2. 技術(shù)進(jìn)展：
- 2023年，生成式AI在多模態(tài)模型、開源模型、自然語言處理的上下文窗口擴(kuò)展等方面取得了顯著進(jìn)展。例如，谷歌的Gemini模型展示了強(qiáng)大的多模態(tài)系統(tǒng)，能夠處理包括文本、代碼、表格、圖像甚至音頻在內(nèi)的多種格式的信息。
3. 應(yīng)用領(lǐng)域：
- 生成式AI在各個行業(yè)和領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用潛力。例如，金融機(jī)構(gòu)使用它來檢測和防止欺詐活動，醫(yī)療保健提供者利用它提高AI驅(qū)動的診斷透明度，制造商則用它識別質(zhì)量控制系統(tǒng)中的潛在偏見。
4. 經(jīng)濟(jì)影響：
- 根據(jù)麥肯錫全球調(diào)查，65%的受訪者表示他們的組織在至少一個業(yè)務(wù)功能中定期使用生成式AI，而生成性AI用例有可能每年產(chǎn)生2.6萬億到4.4萬億美元的價值。
5. 風(fēng)險和挑戰(zhàn)：
- 使用這種強(qiáng)大技術(shù)也伴隨著風(fēng)險，包括偏見、錯誤信息和深度偽造（deepfakes）。組織需要投資于風(fēng)險緩解、運(yùn)營模式、人才和技術(shù)能力，以規(guī)?；墒紸I。
6. 人才需求：
- 與生成式AI相關(guān)的職位需求自2019年以來顯著增長，2023年與2022年相比，工作崗位招聘增長了111%。這表明對數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師和數(shù)據(jù)工程師等角色的需求增加。
7. 全球采用情況：
- 生成式AI在全球范圍內(nèi)的采用情況不一，技術(shù)、媒體和電信行業(yè)在采用該技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位。然而，本地語言支持的缺乏在全球范圍內(nèi)對采用構(gòu)成了挑戰(zhàn)。
8. 未來展望：
- 隨著生成式AI的不斷發(fā)展，企業(yè)需要考慮如何管理模型創(chuàng)建的成本、企業(yè)采用的增長和貨幣化、開源與閉源解決方案的市場發(fā)展、以及如何應(yīng)對與數(shù)據(jù)隱私和安全、公平性、合規(guī)性和版權(quán)保護(hù)相關(guān)的風(fēng)險。
9. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 例如，ING銀行利用生成式AI在荷蘭增強(qiáng)客戶服務(wù)，Recursion公司開發(fā)了新的生成式AI平臺以加速藥物發(fā)現(xiàn)，Itaú Unibanco利用AI創(chuàng)建了針對女性足球運(yùn)動員的廣告活動，Nubank正在試驗(yàn)生成性AI虛擬助手以提升客戶服務(wù)。
02應(yīng)用人工智能
應(yīng)用人工智能（Applied AI）是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它關(guān)注于將人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問題和商業(yè)場景中。
1. 定義：
- 應(yīng)用人工智能涉及使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、計算機(jī)視覺、自然語言處理（NLP）等技術(shù)來解決特定問題，自動化流程，和做出更明智的決策。
2. 技術(shù)應(yīng)用：
- 應(yīng)用AI技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融服務(wù)、醫(yī)療保健、制造業(yè)、零售、交通等，以提高效率、降低成本和創(chuàng)造新的收入來源。
3. 經(jīng)濟(jì)價值：
- 麥肯錫研究估計，AI應(yīng)用每年可能解鎖11萬億至18萬億美元的經(jīng)濟(jì)價值。
4. 技術(shù)進(jìn)展：
- 近年來，應(yīng)用AI在數(shù)據(jù)為中心的AI、硬件加速、以及與生成式AI（Gen AI）的結(jié)合方面取得了顯著進(jìn)展。
5. 數(shù)據(jù)的重要性：
- 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集對于從AI中獲取價值至關(guān)重要。數(shù)據(jù)為中心的AI用例包括金融機(jī)構(gòu)使用它來檢測和防止欺詐活動，醫(yī)療保健提供者促進(jìn)AI驅(qū)動的診斷透明度，或制造商識別質(zhì)量控制系統(tǒng)中的潛在偏見。
6. 硬件發(fā)展：
- 隨著深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，傳統(tǒng)的中央處理單元（CPU）已經(jīng)無法滿足需求，這加速了專用硬件的發(fā)展，如圖形處理單元（GPU）、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）、特定應(yīng)用集成電路（ASIC）和高帶寬內(nèi)存（HBM）芯片。
7. 生成式AI的結(jié)合：
- 生成式AI的采用不僅在個人中增加，也促進(jìn)了應(yīng)用AI的更廣泛應(yīng)用。組織通過將Gen AI與應(yīng)用AI用例結(jié)合，能夠獲得最大的影響。
8. 人才需求：
- 應(yīng)用AI領(lǐng)域的人才需求在2019年至2022年間迅速增長，2023年與2022年相比雖有減少，但仍保持高水平。
9. 全球采用情況：
- 應(yīng)用AI工具在全球各行業(yè)和地區(qū)的采用率很高，由AI能力的提高和用例的增加所驅(qū)動。
10. 采用維度：
- 應(yīng)用AI的采用軌跡將因技術(shù)和用例而異。提高插即用解決方案的可用性、有效的變革管理、ML-運(yùn)營（MLOps）和大型語言模型運(yùn)營（LLMOps）的實(shí)踐，以及改進(jìn)數(shù)據(jù)組織、可用性和治理，都是促進(jìn)應(yīng)用AI下一級采用的潛在因素。
11. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 例如，沙特阿美建立了一個AI中心，每天高效分析超過五十億個數(shù)據(jù)點(diǎn)，以提高對石油物理屬性的理解并加速勘探和鉆探中的決策制定。
12. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 應(yīng)用AI的基礎(chǔ)技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。
13. 關(guān)鍵不確定性：
- 影響應(yīng)用AI的主要不確定性包括網(wǎng)絡(luò)安全和隱私問題、監(jiān)管和合規(guī)性可能影響AI研究和應(yīng)用，以及AI使用中的道德考慮。
14. 未來展望：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)應(yīng)用AI時可能需要考慮的問題包括如何識別最有益的AI應(yīng)用，如何戰(zhàn)略性地結(jié)合使用生成性和應(yīng)用AI，以及如何確保AI解決方案的負(fù)責(zé)任和可信賴性。
03機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)化
機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)化（Industrializing Machine Learning），也稱為機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營（MLOps），是指在企業(yè)中擴(kuò)展和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的工業(yè)化是企業(yè)利用 AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；妥詣踊年P(guān)鍵步驟，它涉及到從模型開發(fā)到部署、監(jiān)控和維護(hù)的整個生命周期管理。隨著技術(shù)的進(jìn)步和企業(yè)需求的增長，MLOps 正在成為企業(yè) AI 戰(zhàn)略的核心部分。
1. 定義：
- MLOps 是一系列實(shí)踐和工具，旨在幫助企業(yè)規(guī)?；?、自動化并管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、部署、監(jiān)控和維護(hù)。
2. 重要性：
- 成功的機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)化可以幫助企業(yè)持續(xù)解決方案，減少機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的生產(chǎn)時間，并降低開發(fā)資源。
3. 技術(shù)發(fā)展：
- MLOps 工具正在快速發(fā)展，提高了功能和互操作性，促進(jìn)了從試點(diǎn)項(xiàng)目到健全業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)變。
4. 生成性AI的結(jié)合：
- 隨著生成性AI（Gen AI）的興起，MLOps 需要升級其能力以滿足 Gen AI 的獨(dú)特需求，包括開發(fā)、部署和維護(hù) Gen AI 解決方案。
5. 關(guān)鍵組件：
- MLOps 的關(guān)鍵組件包括監(jiān)控和編排，這些在升級企業(yè)技術(shù)架構(gòu)以集成和管理模型以及協(xié)調(diào) ML 模型與其他應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)源之間的交互中尤為重要。
6. 預(yù)構(gòu)建解決方案和API的使用：
- 近年來，機(jī)器學(xué)習(xí) API 和預(yù)配置解決方案的可用性顯著增加，部分原因是 Gen AI 的爆炸性增長。
7. 人才需求：
- 隨著 ML 任務(wù)的自動化，許多 MLOps 任務(wù)預(yù)計將成為前線 ML 開發(fā)者的責(zé)任，對相關(guān)技能的需求正在增長。
8. 全球采用情況：
- 工業(yè)化 ML 的采用水平相對于其他趨勢處于中等，其中能源和材料以及技術(shù)、媒體和電信領(lǐng)域是采用工業(yè)化 ML 做法的領(lǐng)先行業(yè)。
9. 采用維度：
- 促進(jìn)工業(yè)化 ML 下一級別采用的進(jìn)展可能包括數(shù)據(jù)管理工具的可用性增加、數(shù)據(jù)源可用性和數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高，以及 ML/AI 軟件開發(fā)生命周期中底層技術(shù)的持續(xù)標(biāo)準(zhǔn)化和改進(jìn)。
10. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 例如，Meta 使用 HawkEye 內(nèi)部工具來全面了解其 ML 工作流程，提供實(shí)時監(jiān)控、異常檢測和潛在問題的分析。
11. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括數(shù)據(jù)管理、模型開發(fā)、模型部署、實(shí)時模型運(yùn)營和模型可觀測性等軟件解決方案，這些解決方案支持 ML 工作流程的不同階段。
12. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括建立工業(yè)化 ML 所需的前期投資和資源、維持工業(yè)規(guī)模 ML 解決方案所需的流程和問責(zé)制、快速變化的市場要求組織平衡現(xiàn)有供應(yīng)商產(chǎn)品和新供應(yīng)商產(chǎn)品的效率等。
13. 未來展望：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)工業(yè)化 ML 時可能需要考慮的問題包括 MLOps 實(shí)踐和技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)將如何發(fā)展，以及工業(yè)化 ML 如何改變組織、其運(yùn)營模式和工程角色。
二、構(gòu)建數(shù)字化未來
04下一代軟件開發(fā)
下一代軟件開發(fā)（Next-generation software development）正在經(jīng)歷由尖端技術(shù)如生成性人工智能（Gen AI）和云原生架構(gòu)推動的轉(zhuǎn)型。下一代軟件開發(fā)的轉(zhuǎn)變預(yù)示著開發(fā)流程、工具和技能需求的重大變化，同時也帶來了提高開發(fā)效率、促進(jìn)創(chuàng)新和降低技術(shù)門檻的機(jī)遇。隨著這些技術(shù)的成熟和普及，軟件開發(fā)行業(yè)將繼續(xù)經(jīng)歷深刻的變革。
1. 技術(shù)革新：
- 2023年見證了AI驅(qū)動開發(fā)工具的重大轉(zhuǎn)變，這些工具從概念驗(yàn)證階段過渡到廣泛應(yīng)用，提供更高程度的適應(yīng)性和定制化。
2. 集成開發(fā)平臺：
- 公司正從使用眾多分散的工具轉(zhuǎn)向采用較少數(shù)量但功能更全面、集成度更高的解決方案，以簡化開發(fā)生命周期中的工作流程。
3. 人才需求變化：
- 隨著基礎(chǔ)技術(shù)的發(fā)展，如Gen AI，軟件工程師可以將時間從純粹的代碼生成任務(wù)重新分配到架構(gòu)設(shè)計和問題解決等任務(wù)上。
4. 合規(guī)性和信任：
- 軟件開發(fā)行業(yè)正朝著合規(guī)性和信任的方向發(fā)展，以應(yīng)對與軟件工具相關(guān)的法律和安全風(fēng)險的日益增長的擔(dān)憂。
5. AI生成代碼：
- AI應(yīng)用可以超越代碼建議和推薦，還能使用戶生成整個函數(shù)、優(yōu)化現(xiàn)有代碼、創(chuàng)建樣板代碼，并適應(yīng)不同的編程語言。
6. 低代碼/無代碼平臺：
- 例如Microsoft Power Apps和Google AppSheet等軟件開發(fā)系統(tǒng)，使非開發(fā)人員更容易快速構(gòu)建應(yīng)用程序。
7. 基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（IaC）：
- 這是使用機(jī)器可讀代碼配置基礎(chǔ)設(shè)施（如數(shù)據(jù)中心）的過程，它使快速重新配置和版本控制成為可能。
8. 微服務(wù)和APIs：
- 這些是自包含的、可獨(dú)立部署的代碼片段，可以耦合成較大的應(yīng)用程序。
9. AI基礎(chǔ)測試：
- 下一代軟件可以使用AI自動化單元和性能測試，減少開發(fā)人員在此任務(wù)上花費(fèi)的時間。
10. 自動化代碼審查：
- 這些應(yīng)用程序使用AI或預(yù)定義規(guī)則，使用戶能夠檢查源代碼。
11. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括對自動化測試和審查的依賴可能增加軟件錯誤和侵蝕用戶信任，以及低代碼/無代碼工具的增長可能受到限制，因?yàn)樾枰?jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員來監(jiān)控和調(diào)試應(yīng)用程序。
12. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)下一代軟件開發(fā)時可能需要考慮的問題，包括AI生成代碼的發(fā)展將如何影響軟件工程師的日常任務(wù)和責(zé)任，以及非開發(fā)人員使用無代碼技術(shù)可能會減少對完全訓(xùn)練有素的軟件開發(fā)專業(yè)人員的需求。
13. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 例如，花旗銀行利用Harness Continuous Delivery平臺提供軟件交付的所有階段的集成體驗(yàn)，該平臺匯集了參與軟件交付的所有工具和服務(wù)。
05數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全
數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全是確保組織能夠安全地管理和使用技術(shù)及數(shù)據(jù)的關(guān)鍵領(lǐng)域。數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全是構(gòu)建組織在數(shù)字時代信任基礎(chǔ)的關(guān)鍵，通過整合安全、隱私和倫理框架，組織不僅能保護(hù)資產(chǎn)，還能建立推動創(chuàng)新、增強(qiáng)客戶忠誠度和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長的機(jī)會。
1. 定義和重要性：
- 數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全包括增強(qiáng)信任的技術(shù)（例如數(shù)字身份和隱私增強(qiáng)技術(shù)）、網(wǎng)絡(luò)安全能力（如身份和訪問管理）以及Web3技術(shù)（如區(qū)塊鏈）。
2. 增長和市場表現(xiàn)：
- 數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全市場近年來經(jīng)歷了高增長，盡管在2023年受到宏觀經(jīng)濟(jì)放緩的影響，但長期來看，隨著企業(yè)數(shù)字化的持續(xù)推進(jìn)，這一趨勢預(yù)計將繼續(xù)保持增長勢頭。
3. 技術(shù)采用：
- 金融服務(wù)公司尤其采用這一趨勢，以應(yīng)對日益增多的威脅和滿足監(jiān)管要求。電信、媒體和技術(shù)公司也在采用數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全方面處于前沿。
4. 關(guān)鍵技術(shù)：
- 包括零信任架構(gòu)、數(shù)字身份、隱私工程、可解釋的人工智能、技術(shù)彈性、區(qū)塊鏈、智能合約、數(shù)字資產(chǎn)和代幣以及去中心化應(yīng)用。
5. 風(fēng)險管理：
- 組織采用新興和成熟的技術(shù)（例如云和邊緣計算、應(yīng)用AI和下一代軟件開發(fā)）時，也暴露于網(wǎng)絡(luò)安全和其他風(fēng)險，增加了對數(shù)字信任技術(shù)的需求。
6. 挑戰(zhàn)和影響因素：
- 數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全的采用受到多種因素的影響，包括整合挑戰(zhàn)、組織孤島、人才短缺以及作為價值主張的關(guān)鍵組成部分的有限考慮。
7. 最新發(fā)展：
- 包括管理生成性AI的風(fēng)險和準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)犯罪分子和威脅的快速發(fā)展、CISO角色之外的新買家出現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)安全平臺和最佳解決方案之間的持續(xù)辯論，以及比特幣和以太坊ETFs激發(fā)的主流興趣。
8. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- Salesforce建立了Einstein Trust Layer來解決在Salesforce平臺上使用大型語言模型（LLMs）的安全問題。Cisco創(chuàng)建了面向客戶的Cisco Trust Portal，提供與安全、信任、數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私合規(guī)相關(guān)的文件的自助訪問。
9. 人才和勞動力市場：
- 數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全的職位招聘在2019年至2023年間有所增長，盡管2022年至2023年間有所下降，但長期需求仍然強(qiáng)勁。
10. 全球采用情況：
- 數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全在全球范圍內(nèi)的采用水平較高，一些子組件已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，而其他一些如新興的Web3應(yīng)用則處于創(chuàng)新前沿。
11. 未來展望問題：
- 組織和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)數(shù)字信任和網(wǎng)絡(luò)安全時可能需要考慮的問題，包括如何管理客戶、員工和社區(qū)對安全、體驗(yàn)和隱私的更高期望，以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)如何與新的信任技術(shù)能力和要求協(xié)調(diào)過去的數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)永久性和其他問題的標(biāo)準(zhǔn)。
三、計算和連接前沿
06先進(jìn)連接
先進(jìn)連接（Advanced Connectivity）技術(shù)是指那些能夠徹底改變消費(fèi)者體驗(yàn)和各行各業(yè)（如移動性、制造業(yè)和農(nóng)業(yè)）的連接技術(shù)。先進(jìn)連接技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用預(yù)示著一個更加互聯(lián)的世界，這要求企業(yè)思考他們的策略、投資和商業(yè)模式，以識別和解鎖新的增長機(jī)會。
1. 定義和重要性：
- 先進(jìn)連接技術(shù)包括最新的衛(wèi)星連接、私有5G網(wǎng)絡(luò)以及未來的6G技術(shù)，它們能夠提供更廣泛的覆蓋范圍、更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和更低的延遲。
2. 技術(shù)進(jìn)展：
- 這些技術(shù)正在快速發(fā)展，但許多組織對于投資最新連接技術(shù)持謹(jǐn)慎態(tài)度，因?yàn)樗鼈兊耐顿Y回報率（ROI）尚不明確。
3. 行業(yè)影響：
- 先進(jìn)連接技術(shù)對航空航天和國防、農(nóng)業(yè)、汽車組裝、航空旅行和物流、建筑和建筑材料、電力、金融服務(wù)、醫(yī)療保健、信息技術(shù)和電子、媒體和娛樂、制造業(yè)、金屬和采礦、石油和天然氣、零售和電信等行業(yè)都有潛在的影響。
4. 最新發(fā)展：
- 包括電信行業(yè)面臨的持續(xù)壓力、私有網(wǎng)絡(luò)的采用進(jìn)展、6G技術(shù)的開發(fā)、移動網(wǎng)絡(luò)中xRAN的采用以及低地球軌道（LEO）衛(wèi)星星座的部署。
5. 勞動力市場：
- 為了規(guī)模化利用先進(jìn)連接，公司需要技術(shù)人才，包括專門的工程師。技術(shù)人才需求的變化反映了行業(yè)在維護(hù)現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施和審慎擴(kuò)展數(shù)字能力方面的重點(diǎn)。
6. 全球采用情況：
- 先進(jìn)連接是采用率最高的趨勢之一，由物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術(shù)推動，這些技術(shù)依賴于先進(jìn)的連接能力。
7. 采用維度：
- 先進(jìn)技術(shù)如5G私有網(wǎng)絡(luò)的采用軌跡因技術(shù)和用例而異。在以下方面的進(jìn)展可能有助于達(dá)到更高的采用水平：促進(jìn)與現(xiàn)有企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的互操作性的額外軟件應(yīng)用、明確頻譜許可法規(guī)、降低安裝成本和5G端點(diǎn)的普及等。
8. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括AT&T、谷歌和沃達(dá)豐在AST SpaceMobile的戰(zhàn)略投資，Verizon與Allegiant Stadium合作提供私有5G網(wǎng)絡(luò)，以及AT&T宣布與愛立信合作部署oRAN。
9. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括光纖、低功耗廣域網(wǎng)、Wi-Fi 6和7、5G和6G蜂窩技術(shù)、高空平臺系統(tǒng)（HAPS）、直接到手機(jī)的衛(wèi)星連接和物聯(lián)網(wǎng)。
10. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括電信行業(yè)的盈利能力、成熟的用例可用性、生態(tài)系統(tǒng)成熟度以及政府在5G和下一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的法規(guī)和資金支持方面的作用。
11. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)先進(jìn)連接時可能需要考慮的問題，包括電信行業(yè)需要進(jìn)行哪些根本性轉(zhuǎn)變來提高盈利能力，以及對下一代無線技術(shù)的期望等。
07沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)
沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Immersive-reality technologies）涵蓋了一系列創(chuàng)新技術(shù)，它們通過模擬和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)世界的體驗(yàn)，為用戶提供了一種全新的交互方式。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場的逐漸成熟，預(yù)計這些技術(shù)將在未來幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用和商業(yè)化。
1. 技術(shù)類型：
- 包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR），它通過在用戶的視野中疊加數(shù)字信息來增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)世界的感知；
- 混合現(xiàn)實(shí)（MR），它結(jié)合了AR和VR的元素，允許用戶與現(xiàn)實(shí)世界和虛擬對象進(jìn)行交互；
- 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR），它通過創(chuàng)造一個完全虛擬的環(huán)境來提供沉浸式體驗(yàn)。
2. 技術(shù)應(yīng)用：
- 沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)在游戲、教育、設(shè)計、制造、零售等多個行業(yè)中都有應(yīng)用，提供了新的客戶參與方式和工作流程優(yōu)化。
3. 技術(shù)發(fā)展：
- 2023年，盡管面臨投資減少和市場需求波動的挑戰(zhàn)，沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)仍然顯示出了其韌性和潛力。
4. 人才需求：
- 沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域的工作崗位需求自2020年以來有所增長，盡管2023年有所下降，但仍顯示出對技術(shù)、藝術(shù)和商業(yè)管理交叉領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的高需求。
5. 全球采用情況：
- 技術(shù)、媒體和電信行業(yè)在采用沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位，資本投資雖然有所放緩，但采用率仍在增長。
6. 技術(shù)挑戰(zhàn)：
- 硬件和軟件的改進(jìn)是必要的，以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的小型化、減輕重量、提高耐用性、改善傳感器精度、增加用戶舒適度、改善熱管理和延長電池壽命。
7. 成本問題：
- 成本降低的步伐和水平仍然不確定，這對于使應(yīng)用更加消費(fèi)者友好和可擴(kuò)展至關(guān)重要。
8. 用戶需求的增長：
- 雖然沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)已經(jīng)存在，但真正的需求增長點(diǎn)可能還需要幾年時間，從針對特定細(xì)分市場的需求轉(zhuǎn)向更廣泛的大眾市場客戶使用。
9. 安全和隱私問題：
- 解決與跟蹤用戶行為相關(guān)的安全和隱私問題對于建立信任至關(guān)重要。
10. 監(jiān)管框架：
- 需要適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管框架來確保VR技術(shù)的安全性、安全性和道德使用，包括內(nèi)容審核、數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全。
11. 未來問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括用例在不同環(huán)境（如家庭、工作場所、通勤）中的潛在影響，設(shè)備硬件的快速演變，沉浸式現(xiàn)實(shí)如何改變遠(yuǎn)程和混合工作以及人機(jī)界面，以及企業(yè)如何有效管理新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等。
08云計算和邊緣計算
云計算和邊緣計算是信息技術(shù)領(lǐng)域的兩個關(guān)鍵趨勢，它們正在改變企業(yè)處理、存儲和分析數(shù)據(jù)的方式。云計算和邊緣計算的結(jié)合為企業(yè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，使它們能夠優(yōu)化資源、降低延遲、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，并在規(guī)模上實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，這些趨勢預(yù)計將在未來幾年內(nèi)繼續(xù)塑造IT基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)運(yùn)營。
1. 定義：
- 云計算：允許企業(yè)遠(yuǎn)程托管工作負(fù)載，并按需擴(kuò)展計算和存儲資源，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)、靈活性和應(yīng)用部署的速度。
- 邊緣計算：使組織能夠在數(shù)據(jù)生成地點(diǎn)附近處理數(shù)據(jù)，提供比云計算更低的延遲、更低的數(shù)據(jù)傳輸成本，并增加數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。
2. 技術(shù)發(fā)展：
- 云計算和邊緣計算的發(fā)展受到AI需求增加的推動，2023年AI的興起導(dǎo)致云和邊緣使用量大幅增加。
3. 行業(yè)影響：
- 云計算和邊緣計算影響多個行業(yè)，包括航空航天和國防、汽車組裝、航空旅行和物流、金融服務(wù)、醫(yī)療保健系統(tǒng)和服務(wù)、信息技術(shù)和電子、制造業(yè)、媒體和娛樂、制藥和醫(yī)療產(chǎn)品、零售、半導(dǎo)體和電信等。
4. 最新發(fā)展：
- 包括云和邊緣計算的使用增長、企業(yè)對本地邊緣解決方案的關(guān)注轉(zhuǎn)移、AI模型從云到邊緣的轉(zhuǎn)變、以及公司多樣化其GPU供應(yīng)基礎(chǔ)。
5. 勞動力市場：
- 盡管云計算和邊緣計算的工作崗位需求全面減少，但軟件工程師的需求仍然很高。數(shù)據(jù)工程師和軟件開發(fā)人員相對于其他技術(shù)角色的工作崗位減少更多。
6. 全球采用情況：
- 云計算和邊緣計算是跨行業(yè)和地區(qū)最廣泛采用的趨勢，受到AI增長的推動。公司采用這些技術(shù)以增加現(xiàn)有產(chǎn)品的價值、降低成本、更好地服務(wù)客戶，并優(yōu)化計算機(jī)和存儲資源的使用。
7. 采用維度：
- 企業(yè)可能會尋求在延遲、成本和安全方面的改進(jìn)，推動邊緣計算技術(shù)的下一級采用。例如，自動駕駛汽車和虛擬現(xiàn)實(shí)頭顯等低延遲用例的規(guī)?；捎?，或者AI推理需求的增加，可能會導(dǎo)致從云計算轉(zhuǎn)移到邊緣計算。
8. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括麥當(dāng)勞與谷歌云的多年全球合作伙伴關(guān)系，使用邊緣計算來提高移動應(yīng)用、自助服務(wù)機(jī)和其他機(jī)器的性能；國際空間站（ISS）安裝了Kioxia的固態(tài)硬盤（SSD）用于邊緣計算和AI任務(wù)；亞馬遜、谷歌和微軟都發(fā)布了自己的專有AI芯片。
9. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT）或設(shè)備邊緣、本地或“靠近行動”邊緣、運(yùn)營商、網(wǎng)絡(luò)和移動邊緣計算（MEC）、以及大都會邊緣等不同部署形式。
10. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括邊緣節(jié)點(diǎn)和設(shè)備數(shù)量增長帶來的規(guī)?；系K、人才和管理認(rèn)同的有限可用性、技術(shù)挑戰(zhàn)、隱私問題、ROI可見性有限、從試點(diǎn)到規(guī)?；瘜?shí)施的投資需求、技術(shù)棧要求復(fù)雜性等。
11. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)云計算和邊緣計算時可能需要考慮的問題，包括邊緣計算是否會因靈活性和業(yè)務(wù)及監(jiān)管優(yōu)勢而比云計算更具顛覆性，以及快速發(fā)展的AI技術(shù)和相應(yīng)的監(jiān)管變化將如何改變云和邊緣提供商的商業(yè)模式等。
09量子技術(shù)
量子技術(shù)是一個前沿領(lǐng)域，它包含三個主要支柱：量子計算、量子通信和量子傳感。量子技術(shù)的發(fā)展正在推動計算、通信和傳感領(lǐng)域的潛在革命性變化。隨著技術(shù)的進(jìn)步和挑戰(zhàn)的克服，量子技術(shù)有望在特定領(lǐng)域提供突破性的解決方案。
1. 量子計算：
- 量子計算機(jī)利用量子力學(xué)的原理來執(zhí)行模擬和處理信息，能夠?yàn)槟承?yīng)用提供比傳統(tǒng)計算機(jī)指數(shù)級的性能提升。
2. 量子通信：
- 量子通信涉及在空間中安全地傳輸量子信息，通過量子密碼學(xué)確保通信的安全性，即使面對無限的量子計算能力。
3. 量子傳感：
- 量子傳感器在多種模式下提供比傳統(tǒng)傳感器更高的靈敏度，適用于特定的應(yīng)用。
4. 經(jīng)濟(jì)影響：
- 量子技術(shù)的全面經(jīng)濟(jì)潛力可能高達(dá)約9000億美元。
5. 技術(shù)進(jìn)展：
- 2023年，量子技術(shù)在硬件和軟件方面都取得了穩(wěn)定進(jìn)展，同時組織采取了更實(shí)際的步驟來確保其基礎(chǔ)設(shè)施和安全性為這項(xiàng)技術(shù)做好準(zhǔn)備。
6. 投資情況：
- 盡管量子技術(shù)的實(shí)際量子優(yōu)勢尚未明確，但2022-2023年間，對成熟公司的投資轉(zhuǎn)移表明了對擴(kuò)大有前景的企業(yè)的重視。
7. 人才需求：
- 量子技術(shù)領(lǐng)域的人才需求自2019年以來翻了一番多，但由于技術(shù)的新穎性，量子特定項(xiàng)目的畢業(yè)生數(shù)量較少，導(dǎo)致需要從更廣泛的物理、數(shù)學(xué)、電子工程等領(lǐng)域吸引人才。
8. 全球采用情況：
- 量子技術(shù)是分析趨勢中采用率最低的技術(shù)之一，但潛在的未來量子應(yīng)用在特定行業(yè)和用例中具有顛覆性的潛力，激發(fā)了一些公司進(jìn)行不同量子技術(shù)的試驗(yàn)和試點(diǎn)。
9. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括銀行與量子企業(yè)合作構(gòu)建能力，如匯豐銀行與量子計算初創(chuàng)公司Quantinuum的合作；蘋果公司升級了其iMessage加密協(xié)議，使用PQ3協(xié)議，利用量子密碼學(xué)保護(hù)消息免受量子計算機(jī)的加密破解。
10. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括量子處理器、量子比特（qubits）、量子算法、量子密鑰分發(fā)（QKD）等。
11. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括技術(shù)挑戰(zhàn)、成本效益、生態(tài)系統(tǒng)成熟度、技術(shù)普及和應(yīng)用的行業(yè)特定需求。
12. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)量子技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括量子技術(shù)在未來十年的發(fā)展時間表、量子與AI結(jié)合的潛在好處、公司應(yīng)如何準(zhǔn)備應(yīng)對量子計算機(jī)帶來的安全威脅，以及人才供應(yīng)是否能跟上需求。
四、尖端工程
010未來機(jī)器人技術(shù)
未來機(jī)器人技術(shù)（Future of Robotics）是技術(shù)進(jìn)步和宏觀經(jīng)濟(jì)因素推動下快速發(fā)展的領(lǐng)域。未來機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展預(yù)示著自動化領(lǐng)域的革命性進(jìn)步，它們將提高生產(chǎn)效率、改變工作方式，并可能在多個行業(yè)中創(chuàng)造新的應(yīng)用場景和商業(yè)機(jī)會。隨著技術(shù)的不斷成熟和市場的逐漸接受，機(jī)器人技術(shù)有望在未來發(fā)揮更加重要的作用。
1. 技術(shù)特點(diǎn)：
- 先進(jìn)機(jī)器人系統(tǒng)以其高度復(fù)雜性為特點(diǎn)，能夠自動化各種物理任務(wù)，從消費(fèi)級服務(wù)到企業(yè)級組裝。
2. 宏觀經(jīng)濟(jì)因素：
- 全球范圍內(nèi)勞動力成本上升、人口老齡化以及勞動外包的復(fù)雜性增加，導(dǎo)致許多國家勞動力市場緊張。
3. 技術(shù)進(jìn)步：
- 人工智能（AI）的發(fā)展推動了機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新，提高了機(jī)器人的能力和加速了它們的訓(xùn)練。
4. 應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展：
- 機(jī)器人技術(shù)正從傳統(tǒng)的裝配和制造業(yè)擴(kuò)展到生命科學(xué)、農(nóng)業(yè)等新領(lǐng)域。
5. 機(jī)器人類型多樣化：
- 從典型的工業(yè)機(jī)器人到新型的協(xié)作機(jī)器人（cobots）、服務(wù)機(jī)器人，以及具有高度興趣的人形機(jī)器人和通用機(jī)器人。
6. AI在機(jī)器人技術(shù)中的應(yīng)用：
- AI對于機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要，通過構(gòu)建新算法和技術(shù)的改進(jìn)，使機(jī)器人能夠?qū)σ馔馇闆r做出反應(yīng)并建立通用技能。
7. 人才需求：
- 盡管機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的勞動力市場相對較小，但人才需求自2019年以來已翻了一番多。
8. 全球采用情況：
- 盡管機(jī)器人技術(shù)相對于其他趨勢采用率較低，但先進(jìn)行業(yè)公司在汽車和制造業(yè)中對機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行了大量投資。
9. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括BMW與機(jī)器人初創(chuàng)公司Figure合作，將人形機(jī)器人引入汽車制造設(shè)施；Chevron使用Boston Dynamics的四足機(jī)器人Spot進(jìn)行石油和天然氣操作；Sweetgreen使用廚房機(jī)器人提高餐廳效率；NASA開發(fā)了能夠自主建造庇護(hù)所的機(jī)器人。
10. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括自主技術(shù)、運(yùn)動和傳感器技術(shù)、連接技術(shù)、材料創(chuàng)新和電氣化技術(shù)。
11. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括安全、隱私和責(zé)任問題；勞動力市場的影響和公眾看法；資源獲取，如電池和人才；跨境競爭；以及潛在的監(jiān)管變化。
12. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)機(jī)器人技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括機(jī)器人的采用速度、與機(jī)器人的整合如何重塑未來勞動力、何時可以期待通用機(jī)器人的出現(xiàn)，以及先進(jìn)機(jī)器人可能創(chuàng)造的新商業(yè)用例。
011未來出行
未來出行（Future of Mobility）是一個涵蓋多種創(chuàng)新技術(shù)的領(lǐng)域，旨在徹底改變?nèi)藛T和貨物的運(yùn)輸方式，提高可達(dá)性、安全性和可持續(xù)性。未來出行領(lǐng)域的技術(shù)正在快速發(fā)展，它們有潛力徹底改變我們的交通系統(tǒng)，使之更加高效、環(huán)保和智能化。隨著技術(shù)的成熟和監(jiān)管環(huán)境的逐步完善，未來出行將為社會帶來深遠(yuǎn)的影響。
1. 技術(shù)進(jìn)步：
- 技術(shù)進(jìn)步，特別是自動駕駛（Autonomous Vehicles, AVs）、電動車輛（Electric Vehicles, EVs）、城市空中交通（Urban Air Mobility, UAM）以及ACES技術(shù)（自動駕駛、連接性、電動化、共享/智能出行），正在推動出行方式的變革。
2. 可持續(xù)性關(guān)注：
- 隨著對環(huán)境影響和氣候變化的關(guān)注增加，未來出行技術(shù)越來越注重可持續(xù)性，尋求減少碳排放和提高能源效率。
3. 行業(yè)變革：
- 汽車和航空業(yè)的傳統(tǒng)企業(yè)和新興參與者都在積極探索和采用這些技術(shù)，以期在行業(yè)中保持競爭力。
4. 監(jiān)管環(huán)境：
- 盡管監(jiān)管環(huán)境仍在發(fā)展中，但ACES技術(shù)的采用正在加速，例如在主要城市進(jìn)行自動駕駛出租車的商業(yè)試點(diǎn)項(xiàng)目和城市飛行器的飛行測試。
5. 投資和人才需求：
- 盡管投資受到宏觀經(jīng)濟(jì)條件的影響有所下降，但人才需求卻在上升，這表明公司正在擴(kuò)展商業(yè)試點(diǎn)項(xiàng)目和測試。
6. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 例如，Waymo和Cruise在加州獲得了運(yùn)營商業(yè)自動駕駛出租車服務(wù)的許可，盡管Cruise因安全事件撤銷了許可，Waymo仍在繼續(xù)商業(yè)運(yùn)營。
7. 電動車輛（EV）需求：
- 盡管在某些地區(qū)增長放緩，但EV的需求依然高漲。制造商正在探索如何使EV更便宜，尤其是在美國和歐洲。
8. 自動卡車運(yùn)輸：
- 自動卡車運(yùn)輸在2024年可能成為一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)楣鹃_始進(jìn)行更大規(guī)模的公路試驗(yàn)。
9. 微出行：
- 微出行領(lǐng)域顯示出穩(wěn)定的增長和強(qiáng)勁的進(jìn)展，例如Lime報告在2022年首次實(shí)現(xiàn)盈利。
10. 無人機(jī)送貨：
- 商業(yè)無人機(jī)送貨在2023年比2022年增長了14%，并且是未來出行技術(shù)中唯一看到資金顯著增加的領(lǐng)域。
11. 電動垂直起降（eVTOL）飛機(jī)：
- 盡管eVTOL飛機(jī)的資金略有下降，但潛在的認(rèn)證前景保持了動力，公司正在開發(fā)額外的基礎(chǔ)設(shè)施和制造能力。
12. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括全球能源供應(yīng)擴(kuò)張的不確定性、安全和責(zé)任問題、電池技術(shù)、客戶對噪音和視覺影響的看法、設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施成本、監(jiān)管變化、隱私和安全問題，以及對資源（如電池生產(chǎn)原材料和自動駕駛軟件開發(fā)人員）的訪問。
13. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)ACES技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括未來出行趨勢如何塑造城市、需要解決哪些監(jiān)管促進(jìn)因素和障礙、自動駕駛車輛將占車輛銷售的份額、哪些商業(yè)模式將占主導(dǎo)地位、如何贏得消費(fèi)者對自動駕駛車輛和城市空中交通的信任、以及未來十年高級空中交通將達(dá)到什么規(guī)模。
012生物工程的未來
生物工程的未來（Future of Bioengineering）是一個融合生物學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)和其他學(xué)科的領(lǐng)域，它正在推動醫(yī)療保健、食品和農(nóng)業(yè)、消費(fèi)品、可持續(xù)性、能源和材料等行業(yè)的創(chuàng)新。生物工程的未來預(yù)示著在多個領(lǐng)域內(nèi)的重大突破和創(chuàng)新，同時也帶來了倫理、監(jiān)管和市場接受度方面的挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和社會對這些新技術(shù)的適應(yīng)，生物工程有望為全球面臨的問題提供解決方案。
1. 創(chuàng)新潛力：
- 生物工程技術(shù)如基因療法有潛力改善人類健康和壽命，而替代蛋白質(zhì)生產(chǎn)技術(shù)可能有助于可持續(xù)性。
2. 經(jīng)濟(jì)影響：
- 生物工程在未來十年可能帶來超過2萬億美元的潛在經(jīng)濟(jì)影響。
3. 技術(shù)應(yīng)用：
- 包括基因編輯、組織工程、生物材料、合成生物學(xué)等，這些技術(shù)可以用于開發(fā)新藥物、改良作物、生產(chǎn)替代食品等。
4. 監(jiān)管挑戰(zhàn)：
- 許多生物工程技術(shù)需要克服社會和監(jiān)管挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)可行性。
5. 人才需求：
- 隨著生物工程技術(shù)的發(fā)展，對相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的需求也在增長。
6. 最新發(fā)展：
- 包括基于CRISPR的基因療法取得顯著進(jìn)展、AI在生物工程中的新用途被發(fā)現(xiàn)，以及替代蛋白質(zhì)生產(chǎn)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展。
7. 全球采用情況：
- 生物工程技術(shù)的采用相對較低，但能源和材料行業(yè)顯示出較高的實(shí)驗(yàn)比例，這可能源于其在成熟和新興用例中的潛力。
8. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括理光公司利用數(shù)字技術(shù)和AI創(chuàng)造更可靠的疾病模型，日本批準(zhǔn)首個自擴(kuò)增mRNA疫苗，以及Tropic公司使用CRISPR技術(shù)改良香蕉以延長保質(zhì)期。
9. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括組學(xué)科學(xué)（如基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)）、基因編輯技術(shù)（如CRISPR-Cas9）、組織工程、生物材料等。
10. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括生物工程技術(shù)和產(chǎn)品的監(jiān)管、公眾對生物工程產(chǎn)品的安全性、成本和質(zhì)量的看法，以及可能的意外后果。
11. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)生物工程技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括社會如何確定基因編輯的適當(dāng)范圍，公眾如何感知和接受生物工程，以及CRISPR基因療法需要多長時間才能取得成果并獲得更廣泛的社會接受。
013空間技術(shù)的未來
空間技術(shù)的未來（Future of Space Technologies）是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，涉及太空探索、衛(wèi)星通信、太空基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等。空間技術(shù)的未來預(yù)示著在多個領(lǐng)域內(nèi)的重大突破和創(chuàng)新，同時也帶來了技術(shù)、監(jiān)管和市場接受度方面的挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和社會對這些新技術(shù)的適應(yīng)，空間技術(shù)有望為全球面臨的問題提供解決方案，并在地球和太空之間建立更緊密的聯(lián)系。
1. 技術(shù)進(jìn)步：
- 過去十年中，衛(wèi)星和發(fā)射載具的尺寸、重量和功率需求的減少導(dǎo)致成本迅速降低，使得空間技術(shù)更加可行和相關(guān)。
2. 行業(yè)增長：
- 空間技術(shù)行業(yè)的“骨干”部分，即空間硬件和服務(wù)提供商的收入，到2035年可能增長到超過7500億美元。
3. 應(yīng)用多樣化：
- 空間技術(shù)的用例不斷增加，包括廣泛的衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)連接、地球觀測、太空采礦和在軌制造等。
4. 私營部門參與：
- 私營公司在空間技術(shù)領(lǐng)域的參與和創(chuàng)新不斷增加，例如SpaceX的Starlink項(xiàng)目。
5. 全球發(fā)射活動：
- 2023年全球發(fā)射活動有所增加，美國公司尤其是SpaceX的發(fā)射活動占主導(dǎo)地位。
6. 月球活動：
- 私人和公共部門對月球活動的興趣持續(xù)增長，包括日本成功完成的精確月球著陸和美國航天器自1972年以來首次在月球著陸。
7. 端到端解決方案：
- 隨著市場成熟，客戶特別是企業(yè)對與現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施無縫集成和簡化實(shí)施的需求增加，空間技術(shù)公司越來越多地專注于提供端到端解決方案。
8. 勞動力市場：
- 空間技術(shù)勞動力市場在2023年經(jīng)歷了增長放緩，盡管長期增長預(yù)期仍然存在。
9. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括John Deere與SpaceX的Starlink合作，為農(nóng)業(yè)機(jī)械提供直接到設(shè)備的連接；Qatar Airways在選定飛機(jī)上安裝Starlink提供乘客Wi-Fi；印度成功著陸Chandrayaan-3月球著陸器。
10. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括小衛(wèi)星、遙感、SWaP-C（尺寸、重量、功率和成本）進(jìn)步、發(fā)射技術(shù)進(jìn)步和先進(jìn)連接技術(shù)。
11. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括空間技術(shù)的成本效益、治理機(jī)制、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險、空間碎片和交通管理。
12. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)空間技術(shù)時可能需要考慮的問題，如定義太空和空間技術(shù)的所有權(quán)和訪問權(quán)，建設(shè)關(guān)鍵領(lǐng)域的治理結(jié)構(gòu)，以及如何管理空間碎片和交通。
五、可持續(xù)的世界
014電氣化和可再生能源
電氣化和可再生能源是實(shí)現(xiàn)全球碳排放減少和應(yīng)對氣候變化的關(guān)鍵技術(shù)趨勢。電氣化和可再生能源是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)世界和應(yīng)對氣候變化的重要途徑。隨著技術(shù)的進(jìn)步和政策的支持，這些技術(shù)有望在全球范圍內(nèi)得到更廣泛的應(yīng)用和采納。
1. 定義和重要性：
- 電氣化和可再生能源技術(shù)對于減少全球碳排放、實(shí)現(xiàn)《巴黎協(xié)定》目標(biāo)至關(guān)重要。
2. 技術(shù)范圍：
- 包括太陽能、風(fēng)能等可再生能源源；核能、氫能等清潔穩(wěn)定能源源；可持續(xù)燃料和生物能源；以及能量存儲和智能電網(wǎng)等分配解決方案。
3. 全球投資需求：
- 為實(shí)現(xiàn)2050年的凈零排放目標(biāo)，全球需要在能源和土地使用系統(tǒng)的物理資產(chǎn)上進(jìn)行大量投資。
4. 技術(shù)成熟度和規(guī)?；?/span>
- 盡管存在容量和可靠性限制以及利率上升的挑戰(zhàn)，但電氣化和可再生能源技術(shù)的規(guī)?；统墒於日谔岣摺?/span>
5. 政策和政府支持：
- 政府對基礎(chǔ)設(shè)施和許可的支持可能會加速這些技術(shù)的采用。
6. 人才缺口：
- 為滿足全球去碳化時間表，需要增加有經(jīng)驗(yàn)的建設(shè)和維護(hù)專業(yè)人員的供應(yīng)。
7. 最新發(fā)展：
- 2023年，盡管面臨高利率和能源安全的挑戰(zhàn)，全球可再生能源裝機(jī)容量的增長創(chuàng)下了記錄。
8. 行業(yè)影響：
- 電氣化和可再生能源技術(shù)對能源生產(chǎn)和密集型行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
9. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括Aira公司在歐洲熱泵市場的創(chuàng)新，EV原始設(shè)備制造商在電池技術(shù)上的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，以及云超大規(guī)模公司在可再生能源上的投資。
10. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括電池、熱泵、能源存儲、核裂變、可再生能源和氫能等。
11. 與其他技術(shù)趨勢的整合機(jī)會：
- 電氣化和可再生能源技術(shù)可以與未來出行、應(yīng)用AI、工業(yè)級機(jī)器學(xué)習(xí)、沉浸式現(xiàn)實(shí)等其他技術(shù)趨勢相結(jié)合。
12. 關(guān)鍵不確定性：
- 包括可再生能源規(guī)?；母叱杀?、清潔穩(wěn)定電力的生成、支持基礎(chǔ)設(shè)施的成本、政府氣候政策和法規(guī)的變化，以及勞動力轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。
13. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)電氣化和可再生能源時可能需要考慮的問題，如電池存儲技術(shù)、公私部門合作、新興經(jīng)濟(jì)體的能源選擇、電力部門的人才庫增加等。
015 電氣化和可再生能源以外的氣候技術(shù)
電氣化和可再生能源以外的氣候技術(shù)涵蓋了一系列應(yīng)對氣候變化挑戰(zhàn)的創(chuàng)新解決方案，這些技術(shù)專注于減少溫室氣體排放、促進(jìn)資源的循環(huán)利用以及開發(fā)新的碳捕獲和存儲方法。
1. 定義和范圍：
- 這些技術(shù)包括但不限于碳捕獲、利用和存儲（CCUS）、直接空氣捕獲（DAC）、生物能源、碳匯和藍(lán)色碳解決方案等。
2. 技術(shù)發(fā)展：
- 2023年，這些技術(shù)領(lǐng)域經(jīng)歷了顯著的發(fā)展，包括企業(yè)擴(kuò)大氣候承諾、政府對碳管理計劃的支持增加、以及CCUS市場興趣的顯著增長。
3. 行業(yè)影響：
- 這些技術(shù)對農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)、能源和材料等多個行業(yè)產(chǎn)生影響，幫助這些行業(yè)實(shí)現(xiàn)更可持續(xù)的運(yùn)營。
4. 政策和激勵措施：
- 政府政策和激勵措施在推動這些技術(shù)的發(fā)展和采用方面起著關(guān)鍵作用，例如美國的《通脹削減法案》和歐盟的凈零工業(yè)法案。
5. 人才需求：
- 隨著這些技術(shù)的發(fā)展，對具有特定技能的工人的需求也在增長，特別是在氣候技術(shù)領(lǐng)域。
6. 實(shí)際應(yīng)用案例：
- 包括施耐德電氣的循環(huán)解決方案、Northern Lights項(xiàng)目的碳捕獲和存儲基礎(chǔ)設(shè)施、以及Running Tide公司通過海洋基礎(chǔ)的自然氣候解決方案提供碳信用。
7. 基礎(chǔ)技術(shù)：
- 包括循環(huán)技術(shù)、自然氣候解決方案、替代蛋白質(zhì)、CCUS和工程化的碳去除技術(shù)。
8. 與其他技術(shù)趨勢的整合機(jī)會：
- 這些氣候技術(shù)可以與應(yīng)用AI、先進(jìn)的連接性、生物工程和空間技術(shù)等其他技術(shù)趨勢相結(jié)合，以提高效率和效果。
9. 關(guān)鍵不確定性：
- 影響這些技術(shù)的主要不確定性包括公共部門激勵措施的影響、碳市場標(biāo)準(zhǔn)化的難度、以及價值鏈協(xié)調(diào)的挑戰(zhàn)。
10. 未來展望問題：
- 公司和領(lǐng)導(dǎo)者在推進(jìn)這些技術(shù)時可能需要考慮的問題，包括碳管理計劃如何克服潛在瓶頸、自然基礎(chǔ)碳去除與技術(shù)基礎(chǔ)碳去除的辯論如何影響投資決策、CCUS技術(shù)的成本降低和用例擴(kuò)展等。
