2024至2025年最具影响力的科技趋势

　　）正以前所未有的速度改变企业的核心运营模式。本篇文章系统总结了2024至2025年最具影响力的13大科技趋势，从AI普及化、绿色氢能的崛起，到量子计算、边缘计算、的全面融合，无论你是企业决策者、技术从业者还是普通消费者，都能在这些风潮中感受到创新所带来的机遇与冲击。

　　在当下的科技领域中，人工智能（AI）无疑是最具颠覆性与影响深远的趋势之一。与2017年相比，当今的AI应用率已提升至约当年的2.5倍。值得强调的是，已有超过50%的企业在至少一个关键业务功能中融入了AI的力量。“所有行业都可以用 AI 重新做一遍”。

　　目前人工智能正大步跨入金融、医疗、制造、零售等众多行业领域，影响区域正不断扩张。更重要的是，AI早已不再是大规模的公司的特权，各类组织都可轻松挖掘其潜力。

　　在开源AI方案的助力下，加之成本与系统复杂度的显著降低，AI的普及化进程正如火如荼地展开。其中，最具代表性的案例莫过于OpenAI——这家支持非营利与商业研发的机构正是ChatGPT背后的推手，为AI的全面平民化提供了生动的范例。

　　这家公司当前的估值已高达1500亿美元，并预期在今年（2024）年实现高达10亿美元的营收目标。

　　当OpenAI在2022年11月推出ChatGPT时，它让全世界为之震撼。这款聊天机器人可通过自然语言指令，创造出多样化且流畅的对话文本，从而彻底刷新了人们对AI潜能的想象。

　　在面世后的短短两个月内，已有超过1亿人使用了ChatGPT，这一惊人的数字见证了AI走向大众的宏大趋势。继ChatGPT之后，谷歌又推出了自己的AI聊天机器人Gemini。

　　微软同样推出了整合OpenAI技术的必应（Bing）聊天机器人。就连Meta也不甘落后，正专注于Llama这一开源大型语言模型，意图在这场AI竞赛中占据一席之地。虽然这些技术仍处于早期阶段，但大型语言模型（LLMs）无疑有望为企业运作方式带来颠覆性的变化。

　　举个例子，客服人能借助LLM在数秒内回应客户咨询；企业无需额外聘请文案人员，也可轻松创建个性化的营销与教育内容；开发者则能依托其快速编写复杂代码，而企业高层则可利用其高效分析数据。各类组织正以多种方式将AI融入自身业务中。

　　普华永道（PwC）的一项调查显示，那些正在采用AI的商业领袖的首要目标包括：通过自动化提升生产力、由数据驱动的洞察优化决策、以及为用户带来更出色的体验。

　　以Eleos Health为例，这是一家致力于为治疗师提供AI驱动自动化平台的公司。他们的CareOps Automation解决方案是一款语音式AI平台，能够在治疗会谈的背景中悄然记录、自动数字化所有对话内容，并即时识别出潜在的干预点，同时迅速产出会话总结。目前，该公司已宣布累计融资金额达到6800万美元。

　　再举个例子，制造业和仓储领域正不断探索AI的全新应用方式。在仓库管理方面，AI的图像识别能力可实现库存的自动化监控，不仅能在库存不足时及时发出警示、提醒人力介入，还能将生产进度或供应链延迟等因素纳入考虑。在制造工厂中，AI平台更是“智慧工厂”趋势的重要推手。这些系统可进行预测性维护，减少资源浪费，并有效提升工人作业环境的安全性。

　　在过去的一年中，新能源科技公司共获得了2000亿美元的投资资金。（这一数字较上一年增长了70%）

　　事实上，新能源的势头已然高涨，如今超过四分之一的风险投资资金正源源不断地流入这一领域。行业专家预测，受《降低通货膨胀法案》（Inflation ReductionAct）的推动，新能源领域的资金与关注度将进一步攀升。这项法案提供了贷款、补助与税收优惠，旨在鼓励私营部门投入更多资金与精力到新能源领域中。Breakthrough Energy Ventures的负责人预计，此举将催生约300至1000家新兴企业。其中，很多可能将活跃于绿色氢能产业。氢作为地球上最为丰富的元素，其燃烧过程并不产生二氧化碳，赋予其作为绿色能源来源的巨大潜能。

　　绿色氢能市场有望在2027年前以约61%的年复合增长率快速扩张，总市值将突破70亿美元。根据氢能理事会（Hydrogen Council）的估算，要在2050年前实现全球净零排放，约需7000亿美元的氢能相关投资注入。他们的报告数据显示，截至2022年5月，已宣布的大型氢能项目数量达到680个，较2021年增加了160个。（目前我找了只有22年数据）

　　此外，美国能源部在2023年初宣布，将为能源氢能技术提供4700万美元的可用资金支持。Plug Power是美国最大的氢燃料电池系统生产企业之一。该公司于2022年在纽约州的Slingerlands建立了一家氢燃料电池制造厂。伴随着与TC Energy和Nikola等企业达成全新合作伙伴关系，该公司的股价在2023年已上涨近30%。与此同时，非美地区对氢能的投资也在不断上升。

　　德国于2022年9月推出了一列以氢为动力的客运列车，该列车无需中途加氢就能行驶600多英里，最高时速可达86英里/小时。德国计划在未来几年内将2500至3000列列车转向使用氢燃料。

　　然而，尽管植树造林、普及氢能车辆等绿色举措的确能在长期内逐步降低碳排放，许多专家却认为，这些努力的影响可能仍然不足以及时扭转局势。根据布鲁金斯学会（Brookings Institution）的数据，2022年全球温室气体排放量已达580亿吨，创下历史新高。

　　为直接减少部分排放量，一些新能源领域的领军者正利用所谓的“碳捕获”技术，以求在减排甚至逆转排放的进程中取得立竿见影的成效。

　　这一过程的核心在于与“超级排放源”进行合作——如发电厂和水泥制造厂——在碳分子原本会排放到大气中时将其捕获。通过碳捕获技术，电厂和工业设施排放的碳有望减少多达90%。碳捕获企业利用多种化学工艺将捕获的碳分离提取，然后将其再次出售，或是深埋入地层，使其重新转化为坚石。

　　普华永道（PwC）的报告数据显示，2022年前三个季度，碳捕获技术所获投资额几乎是2021年全年总额的两倍。（目前市面上也只有22年的数据参考）

　　举例来说，如果卵巢癌能在仍局限于局部阶段时被诊断，其五年存活率可达到93%。对于黑色素瘤患者来说，类似的趋势同样显著：当癌症仍然局限于最初部位时，五年存活率可高达99%；然而，一旦癌症扩散，这一生存率则骤降至32%。

　　某些癌症类型——如胰腺癌、肺癌和卵巢癌——以其早期诊断的高难度而闻名。为了更好的提高存活率，研究人员与科技初创公司正加大资源投入，致力于研发前沿技术，从而在更早的阶段检测到癌细胞。

　　以胰腺癌为例：一家名为Biological Dynamics的企业研发出一款“芯片实验室”（lab-on-a-chip）测试，可通过一系列分析特定的生物标记物来识别胰腺癌迹象。目前，该测试正进入人体临床试验阶段。

　　该公司迄今已募集了1.25亿美元的资金，并希望在胰腺癌测试的成功基础上，进一步推出针对肺癌和卵巢癌的检验测试方案。利用AI进行早期诊断是医疗科技领域的另一趋势。麻省理工学院（MIT）的研究人员正利用人工智能模型来评估患者罹患肺癌的风险。这一工具利用来自美国和台湾患者长达6年的肺部扫描数据来进行训练，从中识别和分类各类影像特征。

　　目前，该工具最擅长预测一年内有几率发生的肺癌，同时也能在最早提前6年预估疾病风险。更重要的是，科技工具的早期检验测试能力并不限于癌症。科学家们正利用适用于智能手机相机的纳米技术进行各种疾病的早期诊断。这个构想是借助相位成像（phase imaging）这类先进的细胞观察手段，使患者在家中就能获取所需图像。一旦该技术通过测试，患者便可在家中拍摄唾液样本或少量血液的图像，并直接发送给医疗服务提供者进行分析。

　　事实上，一款已获许可、利用进行家庭检测的设备已投入到正常的使用中，那就是Healthy.io的Minuteful Kidney肾脏检测工具。该测试可测量患者的白蛋白与肌酐比值（ACR），从而诊断慢性肾病。患者会先收到邮寄的检测套件，然后按照Minuteful Kidney应用程序的指引采集尿液样本，并将试纸浸入其中。接着，患者只需用智能手机拍摄试纸图像，应用程序即可对其做多元化的分析。该应用程序借助AI和计算机视觉技术评估白蛋白水平，并几乎能即时生成结果。这项技术在欧洲已应用超过18个月，并已有超过54万人参与测试。

　　自上世纪80年代以来，量子计算一直是非常关注的线年，世界终于正接近将这种计算方式落地于真实应用中。

　　Alphabet（谷歌母公司）在过去六年中一直运营着自己的量子计算部门，并于2022年3月宣布将其独立为一家名为“Sandbox AQ”的公司。该团队在2022年获得了九位数级别的资金注入，并在2023年2月前又追加融资5亿美元。2024年12月9日，谷歌宣布研发出了一款运算能力超强、适用量子计算机的芯片，宣称这种芯片只用5分钟就可以完成现有工作速度最快的计算机要10尧（10的25次方）年才能完成的任务。谷歌当天在网站公布消息说，除了

　　高速运算能力，这款名为“威洛”的芯片还有突出的纠错能力，为研制“实用的大规模量子计算机铺平了道路”。

　　模拟化学反应过程，优化药物设计，并通过基因组学推动个性化医疗的发展。在金融业，量子计算有望大幅度降低市场风险、提升诈骗侦测能力，并加快客户入驻流程。

　　深度学习，可生成栩栩如生的视频、图像和音频，呈现出从未真实发生的人物和事件。该技术已问世数年，并在黑客手中不断精进。其中，“生成式对抗网络”(GAN)技术的应用，使深度伪造模型几乎难以被识别。

　　5G网络的兴起亦让视频实时篡改更加轻而易举。深度伪造对从事BEC（商业邮件诈骗）的网络罪犯来说尤为有利。利用深度伪造干扰面对面身份验证，也将成为网络犯罪分子的一大潜在手段。

　　IBM近期的一份报告数据显示，大量使用AI网络安全工具与自动化方案的组织，较未使用这一些技术的对手可节省约222万美元的成本。AI工具不仅能在人工干预前识别攻击，还可在事态失控之前自动中断攻击并及时提醒IT人员。Deep Instinct是一家借助深度学习驱动的网络安全公司。其系统每天可扫描数百万个文件，并在不到20毫秒的时间内检测出威胁。自2015年成立以来，该公司已从包括贝莱德（BlackRock）与Chrysalis Investments在内的多家投资机构筹集了超过3.21亿美元的资金。

　　半导体制造瓶颈的缓解，有分析预测，到2027年，企业级物联网市场规模可能增长至4830亿美元。来自各行各业的商业领袖正积极采用并扩展物联网技术，以提升互联能力与数据采集效率。在IEEE于2022年进行的一项调查中，物联网被评为2023年最具影响力的前五大技术之一。许多企业在物联网项目上看到较快的投资回报率，超过60%的企业表示，在三年内就能收回成本。制造业正在投资物联网（也被称为“工业物联网”或IIoT），以推动智能工厂的建设。

　　传感器可实时收集设备数据并通过无线方式储存，然后由机器学习平台对这一些数据进行分析，从而判断是否需要人为干预。这一过程有助于提高生产效率、减少浪费，并预测维护需求。

　　通信号灯等众多来源收集数据，这一些数据随后被用于提升城市的运行效率和市民安全感。

　　环境计算（Ambient Computing）是建立在物联网基础上的概念，为未来带来几乎“隐形”的技术体验。其核心在于：利用AI驱动的设备和软件网络在我们周围悄然运行，几乎无需人工干预。环境计算通过AI和机器学习来解释智能温度计、智能手表等物理设备所采集的数据，并能自行决策。这些技术相互配合，使设备不仅能与人类互动，也能与别的设备沟通协作。

　　在另一种场景中，屋主可能再也不需要车库门遥控器。屋主的智能手机会与家中的设备通信，当屋主接近家门口时，车库门会自动开启。在工厂里，环境计算正用于监控并安排设备的维护保养。当物联网设备识别出机器要维护时，它会直接与计划维护的系统相连，将该机器的维护需求自动纳入日程表中。在零售业，当货架上的库存即将不足，传感器则可自动下单采购新的库存。然而，随着此类技术的持续不断的发展，隐私与安全问题将成为行业关注的焦点。

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