【麦肯锡】全球科技趋势展望(英)

麦肯锡公司近期发布了《2024年全球科技趋势展望》报告，该报告深入分析了包括人工智能革命、数字信任与网络安全、可持续世界、计算和连接前沿等领域的15个重要技术趋势。报告指出，尽管2023年市场条件充满挑战，对前沿技术的持续投资承诺预计将在企业采用方面带来显著的未来增长。其中，生成性人工智能（gen AI）自2022年以来一直是一个突出的趋势，其在技术兴趣和投资方面的显著增长，为机器人技术和沉浸式现实等相互联系的技术趋势解锁了创新可能性。报告还涵盖了从下一代软件开发到量子技术等广泛技术，并探讨了这些趋势的潜在用例、价值来源、采用驱动因素以及实现这些机会所需的关键技能。

《2024年全球科技趋势展望》报告不仅为决策者提供了规划未来的视野，还深刻洞悉了技术趋势背后的量化指标，如兴趣、创新、投资和人才需求，为理解这些趋势的长期轨迹和相互依赖性提供了宝贵信息。通过分析这些趋势，麦肯锡技术委员会帮助商业领袖把握前沿技术及其潜在的商业应用，从而在快速变化的技术格局中导航。

在2024年，科技趋势展望报告为我们描绘了一个充满创新与挑战的未来。特别是在人工智能领域，生成性人工智能（Gen AI）的崛起，不仅推动了技术的边界，更在商业和社会中引发了深远的影响。

生成性AI，顾名思义，能够基于大量数据生成新的、独特的内容，包括文本、代码、图像、音乐乃至3D模型。这种技术在过去一年里取得了显著的进步，例如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude和Google的Gemini等文本生成模型，它们能够生成模仿人类回应的内容；DALL-E 3和Midjourney等图像生成工具能够根据文本描述创造逼真的图像。此外，还有如Suno这样的文本到视频的生成器，以及Suno这样的音乐创作模型，它们正在不断推动艺术和创意产业的革新。

企业对这项技术的兴趣和投资正在迅速增长。根据麦肯锡的全球调查，65%的受访者表示他们的组织至少在一个业务领域中定期使用生成性AI，这一数字较去年翻了一番。这些技术的用例潜在地能够创造2.6万亿到4.4万亿美元的年价值。

然而，这项强大技术的使用也伴随着风险，包括偏见、错误信息和深度伪造等问题。随着我们进入2024年及以后，预计组织将投资于风险缓解、运营模式、人才和技术能力，以扩展生成性AI的应用。

在技术趋势的评分中，生成性AI在2023年因其在各个量化维度上的显著增长而备受瞩目，例如搜索和投资数量的七倍增长，这反映出对这一趋势的强烈兴奋感。从2019年到2023年，专利申请、新闻报道、科学研究和股权投资等方面均有显著增长。

全球范围内，不同地区的企业对这些技术有不同的采纳情况。例如，拉丁美洲的领先银行在部署生成性AI用例方面与其北美同行保持同步，而制造业中机器人的采纳则因劳动力成本差异而大不相同。企业在采纳这些技术时需要考虑用户信任、业务模式经济学、监管环境和人才可用性等因素。

在数字信任和网络安全领域，随着组织采用新兴和成熟的技术，如云和边缘计算、应用AI和下一代软件开发，对数字信任和网络安全的需求不断增长。数字信任和网络安全技术包括增强信任的技术（例如数字身份和隐私增强技术）、网络安全能力（如身份和访问管理）以及Web3（如区块链）。然而，这些技术的采纳受到整合挑战、组织孤岛、人才短缺和作为价值主张的关键组成部分的有限考虑等因素的影响。

在量子技术领域，量子计算、量子通信和量子传感这三大支柱正逐渐展现出其潜力。尽管量子技术的实际优势尚未明确，但化学、制药、金融、汽车和航空等行业的先锋企业已经在研究和实验中看到了希望。2023年，我们在硬件和软件方面都取得了稳步进展，同时组织也在采取更实际的步骤，确保其基础设施和安全准备就绪，以迎接这项技术。

在云计算和边缘计算领域，企业正在从传统的现场存储和管理过渡到分布在从远程超大规模数据中心到企业边缘现场服务器的多个基础设施点。公共云允许企业远程托管工作负载，并根据需求按需扩展计算和存储资源的消费，从而实现更好的规模经济、灵活性和应用程序部署速度。随着AI的兴起，2023年导致了云和边缘使用的大幅增长，预计2023年至2030年间云AI市场的年复合增长率约为30.9%，云支出将增加约20.0%。

在人才和劳动力市场方面，云计算和边缘计算的工作岗位普遍减少，但软件工程师的需求仍然很高。数据工程师和软件开发者的工作招聘相比其他技术角色有更大的相对减少。由于AI的增长严重影响了云计算和边缘计算的增长，我们也注意到了对机器学习（ML）工程师等角色的招聘。

在量子技术领域，尽管量子技术劳动市场规模较小，但自2019年以来，人才需求已翻了一番多。由于技术的初期阶段，来自量子特定项目的毕业生数量很低。因此，人才来自更广泛的领域，如物理、数学、电气工程、化学、生物化学和化学工程。总的来说，大约有367,000人在2023年毕业，拥有与量子技术相关的学位，提供量子技术项目和硕士学位的大学数量在过去一年分别增加了8.3%和10.0%。

在机器人技术领域，先进的机器人系统以其高度复杂性自动化各种物理任务而闻名。近年来，由于宏观经济条件和技术进步，机器人技术在消费者服务到企业级装配等广泛用例中得到了广泛应用。从宏观经济角度来看，全球出现了劳动力成本上升、人口老龄化以及离岸劳动力的额外复杂性，导致许多国家劳动力市场紧张。从技术角度来看，人工智能（AI）推动了许多创新，提高了机器人的能力和加速了物理机器人的培训。尽管存在技术和社会障碍，但广泛采用机器人技术可能是关键，可以释放生产力，将经济转向包含与当前以人为中心的工作方式根本不同的新工作方式。

在移动性的未来领域，技术进步和日益增长的可持续性关注引发了移动性的新时代。自动驾驶和电动车辆（AV和EV）、城市空中交通以及ACES（自动驾驶、连接性、电动化和共享/智能移动）技术已成为许多组织试图彻底改变人员和货物运输方式的重点，同时提高可访问性、安全性和可持续性。尽管监管环境仍处于初期阶段，但ACES技术已经看到加速采用，新的行业参与者和汽车和航空航天行业的现有企业都在采用。例如，2023年在这些技术广泛采用的道路上取得了更多重大进展，包括在主要城市的自动驾驶出租车的商业试点项目和城市飞行器的飞行测试。

在生物工程领域，生物和计算进步的结合为医疗保健、食品和农业、消费品、可持续性和能源与材料等行业的产品与服务创新带来了一系列可能性。在未来十年内，生物工程技术（如基因疗法）有可能改善人类健康和寿命，并有可能带来超过2万亿美元的潜在经济影响，而替代蛋白质生产等技术可能有助于可持续性。尽管这些用途背后的科学已经在今天得到证明，但这些技术还必须实现商业可行性，并克服社会和监管挑战。

在空间技术领域，过去十年技术成本的快速降低使得空间技术变得更可行、更具相关性。成本降低归因于卫星和运载工具的尺寸、重量和功率需求的减少，这导致了发射数量和空间技术应用的增加。我们已经看到了大规模卫星互联网连接的兴起——由SpaceX旗下的Starlink开创，拥有超过5000颗低地球轨道（LEO）卫星——以及发射工具的私人市场参与度和创新的增加。不断增长的用例数量也吸引了非空间技术公司的关注和投资，这些公司在远程连接、跨频谱的地球观测等领域看到了一系列的机遇。

在可持续世界领域，电气化和可再生能源技术对于按照巴黎协定减少全球碳排放至关重要。要实现协定的目标，需要到2030年全球排放量减少45%，到2050年实现零排放。幸运的是，实现这些减排所需的许多技术已经存在，并涵盖了能源生产、储存和分配的整个价值链。这些日益重要的解决方案包括可再生能源，如太阳能和风能；清洁固定能源，如核能和氢能、可持续燃料和生物质能，以及能源储存；以及分配解决方案，如长时电池系统和智能电网。

在气候技术领域，超越电气化和可再生能源的气候技术涵盖了与循环经济、资源和碳捕集与封存相关的技术。可持续商品和服务的生产可以帮助公司遵守新兴法规、创造增长机会和吸引人才。虽然许多减轻消费环境影响的技术在技术上是可行的，但很少有技术已经足够成本效益或克服了其他障碍，如劳动力技能提升和资金，以实现大规模应用。

这篇文章的灵感来自于麦肯锡的《2024年技术趋势展望》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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