麥肯錫重磅報告：定義未來五年的13項前沿技術

從蒸汽機的轟鳴到互聯網的無聲革命，技術的浪潮總在不經意間重塑世界的面貌。

而今，我們正站在一場更爲澎湃的科技變革前夜——人工智能學會了“思考”，機器人走出了工廠的圍牆，半導體開始成爲智能時代的“新石油”，而太空正從遙不可及的夢想變成新的商業疆域。

站在當下看，哪些技術將定義下一個五年甚至十年？

麥肯錫最新發布的《2025年技術趨勢展望》報告試圖解答這個問題，提出了13項具有改變全球商業潛力的前沿技術趨勢，並從創新性、關注度、資本投入與應用水平四個維度，繪制出這些技術的發展藍圖。

放眼望去，資本正高度集中於AI、未來能源與可持續技術、未來出行等從技術突破邁向應用深水區的領域，其中AI不管是在關注度和創新上均遙遙領先。

相比之下，特定應用半導體、先進連接技術、未來生物工程、雲與邊緣計算、數字信任與網路安全這些技術雖熱度不及AI，卻已悄然成爲數字社會運轉的“基礎設施”，應用程度已接近規模化。

而沉浸式現實技術、未來空間技術、未來機器人技術、量子技術、AI智能體等技術仍處於孵化階段，但革命性潛力已現端倪。比如AI智能體成爲今年增速最快的熱點趨勢之一，2024年股權投資達11億美元，同比增長1562%。

參觀者通過AR眼鏡體驗雲岡石窟

事實上，不管是哪項技術趨勢，都將重塑產業面貌，更已成爲國家與企業不可或缺的競爭籌碼。

在中國，這些技術已被囊括在面向2035年的未來產業重點賽道目錄之中，並列出了明確的發展目標。以未來空間爲例，2030年中國市場規模有望突破8000億元，重點發展方向包括載人低空飛行、深空深地深海探索、極地開發等。

在此，我們梳理了麥肯錫報告中的關鍵信息和數據，和大家聊聊這些技術的前沿動態、發展趨勢與人才需求。

13個賽道與萬億商機

面對這13項前沿技術，麥肯錫從它們的內在“性格”出發，將其分爲三大類：AI革命、計算與連接前沿，以及尖端工程。

可以說，這三大類技術，一個負責“思考”，一個負責“連接”，一個負責“動手”，它們互相滲透、彼此激發，不斷繪制出未來十年科技浪潮的完整圖景。

◎ 第一類，AI革命，包括AI和AI智能體。伴隨AI影響力的持續擴大，值得注意的是，當前AI的成本在急劇下降，比如一些推理任務的價格一年內下降900倍。

針對這兩項細分技術，在麥肯錫看來，AI不僅本身是一項具有革命性和戰略性的技術創新，更能加速其他技術領域的發展，或在交叉領域創造新“商機”，比如AI是特定應用半導體這項技術的重要催化劑。

而另一項AI智能體技術則是今年的“當紅小生”，已經迅速成爲企業和消費技術領域的重要發展方向。所謂AI智能體，就像是一位“虛擬同事”，可以自助規劃和執行多步驟任務。

目前，各大公司正在現有AI產品中增加智能體功能，或開發全新的、面向特定任務的應用，尤其是在軟件編碼和數學等擁有強大訓練數據集的領域取得了快速進展。

市場也嗅到了風向。MarketsandMarkets預測，AI智能體市場規模將從2024年的51億美元飆升到2030年的471億美元，復合年增長率高達 44.8%。

◎ 第二類，計算與連接前沿，這些技術可以被理解爲是AI與數字世界的“骨架”，包括特定應用半導體、先進連接技術、雲與邊緣計算、沉浸式現實技術、數字信任與網路安全、量子技術。

其中，特定應用半導體是報告特別提到的另一項重要趨勢。這些爲特定AI任務量身定制的芯片，正在成爲科技界的“新石油”——專利數量位居所有技術趨勢之首，去年吸引了75億美元的投資。

同時，AI的發展對背後的算力有着永不滿足的渴求，這就得依靠雲與邊緣計算這項技術趨勢。麥肯錫的研究表明，到2030年，全球對數據中心容量的需求可能會接近如今的3倍，其中約70%的需求正是來自AI工作負載。

此外，在先進連接技術方面，5G已覆蓋全球22.5億用戶，中國在5G獨立組網部署上領跑全球，而6G已在路上，還準備帶上“傳感”等新技能包。至於沉浸式現實技術領域，AR/VR已從遊戲走向醫療、工業設計，蘋果Vision Pro、Meta Quest等設備也在重新定義人機交互；量子技術領域則雖處前沿，但谷歌、IBM、微軟等巨頭已在誤差校正與穩定性上取得關鍵突破。

這些技術就像古代絲綢之路上的驛站和道路，雖然不直接產生貨物，卻決定了商業的規模和邊界。

◎ 第三類，尖端工程，包括未來機器人技術、未來出行、未來生物工程、未來空間技術、未來能源與可持續技術。它們則負責數字能力“實體化”，讓技術從屏幕裏走出來。

在過去六十年中，機器人已逐漸成爲先進制造業的常客，如今有超四百萬臺工業機器人在汽車廠等環境中工作。與此同時，在AI的加速推動下，物理機器人技術在近年來進入機場、大型商店和餐廳等更廣泛的領域。麥肯錫合夥人Ani Kelkar更是判斷，到2040年其市場規模將高達約9000億美元。

在未來出行領域，中國電動車市場逆勢增長36%，自動駕駛、無人機配送和空中出租車也都在從概念走向試點，甚至實現商用落地。預計到2034年，商業無人機送貨市場規模將達290億美元，年復合增長率高達40%。

未來生物工程技術則是利用技術（如基因編輯、合成生物學），來改善健康和人體機能、重塑食品價值鏈並創造創新產品。比如基因編輯技術CRISPR首次獲得FDA批準，而AI正在將新藥研發成本和時間大大縮短。2024年諾貝爾化學獎更是授予了三位使用AI預測現有蛋白質結構和設計新蛋白質的研究人員。

在未來能源與可持續技術方面，中國不僅在光伏制造上佔據全球主導地位，氫能電解槽產能也佔到全球60%。此外，核能因其能提供穩定基荷電力的能力而備受關注，31個國家承諾到2050年將全球核能容量增加三倍。

關於這些技術的六大趨勢

透過這13項前沿技術的趨勢前瞻，麥肯錫還在報告中歸納總結了六大趨勢，可以作爲我們關注這些前沿技術的方向參考。

①自主系統崛起

系統不再只是執行命令，而是能學習、適應、協作。

當AI智能體能夠自主規劃工作流程，當機器人能夠適應陌生環境，當自動駕駛汽車能夠在復雜城市路況中導航，我們不得不思考：人類的獨特價值在哪裏？答案可能是：在創造力、在倫理判斷、在戰略眼光——那些機器難以復制的品質。

②新的人機協作模式

人機交互正邁入一個新階段，其特點是更自然的界面、多模態輸入和自適應智能，這將讓“操作者”和“共同創造者”的界限逐漸消失。

從沉浸式訓練環境和觸覺機器人技術，到語音驅動的“副駕駛”和傳感器可穿戴設備，技術正在更精準地響應人類的意圖與行爲。這種演變讓人機關係的定位從“機器替代人類”轉向“機器增強人類”能力。

③規模化應用的挑戰

對計算密集型工作負載（尤其是來自AI智能體、未來機器人和沉浸式現實技術）的激增需求，正給全球基礎設施帶來新的壓力。但現實是：電力供應緊張、芯片供應鏈脆弱、數據中心建設週期漫長……

這意味着，前沿技術的規模化應用不僅需要解決技術架構和高效設計的問題，還需應對人才、政策和執行層面錯綜復雜的現實挑戰。這提醒我們，數字世界的繁榮離不開物理世界的支撐。

④區域和國家競爭

不可否認的是，對關鍵技術的掌控權已成爲全球角逐之焦點。中美在芯片、AI、量子計算等領域的競爭日益激烈，歐洲也在通過《人工智能法案》等規制試圖確立自己的數字主權。

技術不再是無國界的公共品，而是國家安全的基石、經濟主權的象徵。這種態勢下，全球科技合作面臨挑戰，但也催生了各地區發展特色優勢的機會。

⑤規模化與專業化並行發展

雲服務和先進連接技術方面的創新，推動了規模化與專業化的發展。一方面，我們看到在龐大且能耗驚人的數據中心裏，通用模型訓練基礎設施正快速擴張；另一方面，我們也觀察到“邊緣側”的創新加速，低功耗技術正被嵌入手機、汽車、家庭控制系統和工業設備之中。

這種雙軌發展既帶來了參數數量驚人的大型語言模型，也推動了可在幾乎任何場景中運行的特定領域AI工具的日益豐富。

⑥負責任創新的必要性

隨着技術日漸強大且更具個性化，信任正日益成爲技術採用的關鍵門檻。企業正面臨越來越大的壓力——必須證明其AI模型、基因編輯技術或沉浸式平台是透明、公平且可問責的。

道德倫理不再只是正確的選擇，還是部署過程中的戰略槓杆——它能加速或阻礙規模擴張、投資決策以及長期影響。

資金和人才往哪裏去？

最後，我們來聊聊這些前沿技術的“錢景”與“人景”，看看資本與人才正在向何處湧動。

2024年，這13項前沿技術的投資市場暖風漸起，其中AI、雲與邊緣計算這兩項技術在投資規模和增速上可謂都取得了相對突出的“成績”。

若論資本的絕對聚集地，2024年最“吸金”的五大前沿技術分別是：未來能源與可持續技術（2232億美元）、未來出行（1316億美元）、AI（1243億美元）、雲與邊緣計算（808億美元）、數字信任與網路安全（778億美元）。

論增長勢頭，AI智能體技術“風頭正盛”，2024年投資額猛增1562%；未來生物工程、雲與邊緣計算技術則是連續兩年實現融資額增長；AI和未來機器人技術領域的投資經歷短暫下滑後，在2024年恢復到比兩年前更高的水平。

值得一提的是，與資本流向同步，一場無聲的人才爭奪戰也已打響。

麥肯錫在報告中提到，從招聘崗位數據上看，2024年有6項前沿技術的崗位需求在增長，其中AI智能體崗位的人才需求暴增985%，AI、特定應用半導體崗位的人才需求也分別增長35%和22%。從具體崗位來看，軟件工程師可以說是最緊俏的崗位。

值得注意的是，這些人才技能需求比則揭示了一個殘酷的現實：技術的進化速度遠遠超過了人才的培養速度。在AI與特定應用半導體這兩個最炙手可熱的技術領域，人才的供需失衡尤爲明顯。

AI對數據科學家的需求最爲迫切，其人才供需比只有0.5（即2個崗位在搶1個人才），這意味着企業都在搶能用Python處理數據和構建模型的人。在特定應用半導體領域，情況則更加極端——精通GPU架構和機器學習硬件的專家，供需比低至0.1，相當於十個崗位在等待一個合適的人選。

而未來機器人技術、未來生物工程這些交叉領域，則在呼喚一種新型的“跨界人才”。未來機器人技術領域既要機械工程師，也要AI、軟件工程專家，對於掌握人工智能技能的人才需求比爲0.2。在未來生物工程領域，一個既能設計機械手臂，又能編程讓它智能抓取的人才，則更爲稀缺。

在未來能源與可持續技術、未來空間技術這兩個代表人類未來的領域，“人才荒”也更加明顯。比如掌握“綠色技能”，包括清潔能源、可持續發展等領域專業知識的人才，供需比低於0.1。也就是說，每十個相關崗位，可能只有不到一個合格的申請者。未來空間技術領域雖然總體崗位數量在回調，但對軟件工程師和Python專家的需求依然旺盛，因爲每天都有海量的衛星數據需要處理和分析。

這些數據也預示着，未來的人才培養，純代碼能力已不夠，“技術+場景”“軟件+硬件”“算法+倫理”的復合型人才，將成爲未來十年最稀缺的資源。

結語

回過頭來看，站在這個科技大時代的門口，中國處在一個復雜而微妙的位置。

在應用層面，我們的成就令人矚目：5G網路的廣覆蓋、電動車的高滲透率、光伏制造的統治地位、無人機商業應用的領先，這些都是實實在在的“中國優勢”。但在基礎層面，半導體制造、底層AI模型、量子計算、生物醫藥原創技術等領域的“卡脖子”風險依然存在。

麥肯錫的這份報告，給我們的最大啓示或許是：未來的競爭，不再是單個技術點的突破，而是生態系統的競爭、人才體系的競爭、價值觀的競爭。