為了幫助企業高管追蹤最新的發展態勢，麥肯錫技術委員會再次找出并解讀了當今呈現出的最重要的技術趨勢。雖然許多趨勢還處于應用和規模化的早期階段，但高管們可以利用此項研究提前做好規劃，了解潛在的使用案例，并在招聘或提升人才技能時準確定位所需的關鍵技能，從而將這些機遇轉化為成果。

 

我們對關注度、創新和投資方面的量化指標進行了分析，以衡量每種趨勢的發展勢頭。考慮到這些趨勢的長期性和相互依賴性，我們還深入研究了圍繞每種趨勢的底層技術、不確定性和問題。今年，我們為分析工作增加了一個重要的新維度——人才。我們為每種趨勢的最相關的職位提供了人才供需動態數據。

 

 

去年所有的 14 個趨勢都仍在我們的榜單上，但其中一些趨勢經歷了加速的勢頭和獲得了更多的投資，而另一些趨勢則出現了下滑。一個新趨勢——AIGC——高調登場，并已顯現出對商業具有變革性影響的潛力。

 

這一新科技代表了AI的下一個前沿。基于應用AI和ML產業化等現有技術，AIGC在大多數行業都具有巨大的潛力和適用性。從 2021 年到 2022 年，人們對這一話題的興趣(從新聞和互聯網搜索量來看)增加了三倍。正如我們最近所寫的文章，AIGC和其他基礎模型通過將輔助技術提升到一個新的水平，縮短應用程序開發時間，并為非技術用戶提供強大的能力，從而改變了AI的游戲規則。AIGC將通過特定使用案例和更廣泛的用途(如協助編寫電子郵件)來提高生產力，從而創造高達 4.4 萬億美元的經濟價值。盡管AIGC可以釋放巨大價值，但企業不應低估底層AI技術和ML產業化給各行業帶來的經濟意義和增長潛力。

 

對大多數技術趨勢的投資都在逐年收緊，但未來的增長潛力仍然很大，最近科技估值的反彈也進一步證明了這一點。事實上，2022 年的絕對投資額依然強勁，合計超過 1 萬億美元，這表明人們對這些趨勢的價值潛力充滿信心。因為安全性、隱私和彈性在各行業變得越來越重要，從而在去年的 14 個趨勢中，對信任架構和數字身份的投資增長幅度最大，增長了近 50%。對其他趨勢(如應用AI、高級網絡連接、云計算和邊緣計算)的投資有所下降，但這可能至少部分歸因于這些技術的成熟度。與投資時間跨度較長的新興技術(如氣候技術和交通技術)相比，較為成熟的技術可能容易受到短期預算動態的影響。此外，隨著一些技術可以帶來越來越高的利潤，它們往往可以以更低的邊際投資進一步擴大規模。鑒于這些技術在大多數行業都有應用，我們毫不懷疑其被廣泛應用的趨勢將繼續擴大。

 

企業不應過分關注那些最受注目的趨勢。如果只關注最熱門的趨勢，則他們可能會錯過其他技術所蘊含的巨大價值潛力，以及可能錯失自身能力建設的機會。相反，尋求長期發展的公司應側重于以組合投資，投資于對其業務最重要的一些技術趨勢。云計算、邊緣計算和未來的生物工程等技術都在創新方面穩步增長，并繼續在各行業擴大使用案例。事實上，各行業已經明確的邊緣計算使用案例超過 400 個，預計在未來五年內，邊緣計算使用案例將在全球范圍內出現兩位數的增長。此外，量子等新興技術也在不斷發展，并顯現出創造價值的巨大潛力。我們對 2023 年的最新分析顯示，量子計算可能最早會對汽車、化工、金融服務和生命科學這四個行業帶來經濟影響，到 2035 年，這四個行業可能會創造高達 1.3 萬億美元的價值。通過審慎評估不斷變化的形勢并考慮采用一種平衡的方式，企業可以利用成熟技術和新興技術來推動創新，實現可持續增長。

 

 

人才是發展競爭優勢的關鍵源泉，其重要性怎么強調都不為過。人才匱乏是制約發展的首要問題。企業對那些可利用技術趨勢創造價值的技能型人才的需求與市場可用人才之間存在巨大差距：我們對這些技術趨勢中的 350 萬條招聘信息進行了調查，發現許多最急需的技能，其每條招聘信息中擁有合格從業人員的數量還不到全球平均水平的一半。企業應該掌握人才市場的狀況，隨時準備應對重大變化，并為他們希望聘用和留住的技術人員提供有吸引力的價值定位。例如，近期科技行業的裁員可能會給其他行業帶來一線希望，因為這些行業一直苦于無法得到優秀求職者的關注，苦于無法留住高級技術人才。此外，其中一些技術將加快勞動力轉型的步伐。未來十年，工人工作時間的 20% 到 30% 可能會被自動化技術改變，從而導致工人完成工作所需的技能發生重大轉變。企業應繼續研究如何調整人員的角色或提高個人技能，以滿足特殊的工作要求。2021 年至 2022 年期間，盡管全球職位招聘信息發布量總體減少了 13%，但與技術趨勢相關領域的職位招聘信息發布量卻顯著增長了 15%。2018 年至 2022 年，應用AI和下一代軟件開發領域共發布了近 100 萬個職位。下一代軟件開發領域的職位數量增長最為顯著。

 

大多數領域從業人員的光明前景凸顯了雇主面臨的挑戰，這些雇主正苦于尋找足夠的人才來滿足自身需求。在許多高科技領域，包括AI、量子技術、航天技術、電氣化和可再生能源，合格人才的短缺一直是制約其發展的因素。在云計算和ML產業化等領域的人才緊缺問題尤為突出，而這些技術也是大多數行業所需要的。在需要雇傭高度專業化人才的領域(例如未來交通和量子計算)，人才緊缺也是一個重大挑戰。

 

 

這份報告為所有 15 個技術趨勢列出了考慮因素。我們將這些因素分為五大類，以更方便地研究相關趨勢：AI革命、構建數字化未來、計算和互聯領域尖端科學、前沿科技工程以及可持續發展的世界。當然，在研究一些趨勢組合時，跨越這些分類也會產生巨大的力量和潛力。

 

為了描述每個趨勢的狀態，我們為創新(基于專利和研究工作)和關注度(基于新聞和網絡搜索量)制定了分數。我們還統計了相關技術的投資狀況，并對企業采用這些技術的程度進行了評級。

 

 

ML所訓練的模型可用于解決一些分類、預測和控制問題，以使某些工作自動化、增加或增強某些能力和產品，以及做出更好的決策。

 

 

快速發展的軟件和硬件解決方案生態系統正在推動各種工作實踐，從而可以加快ML解決方案的開發、部署和維護工作，并降低其風險。

 

 

AIGC可以通過挖掘非結構化混合模態數據集來創建文本、視頻、代碼甚至蛋白質序列等各種形式的新內容，從而實現工作的自動化，并且做得更好更快。

 

 

新的軟件工具(包括那些可支持現代代碼部署管道和自動完成代碼生成、測試、重構和翻譯的工具)可以提高應用程序的質量和改進開發流程。

 

 

數字信任技術使企業能夠在使用其數據、數字產品和服務時建立、擴大和維護利益相關者的信任。

 

 

Web3 包括各種平臺和應用程序，旨在通過開放的標準和協議，實現向未來的去中心化的互聯網轉變，同時還可保護數字所有權。這不僅僅是加密貨幣投資，而是為特定目的設計軟件的一種變革方式。這種轉變有可能為用戶帶來更大的數據所有權，并催生新的商業模式。

 

 

低功耗無線網絡、5G/6G 蜂窩網絡、Wi-Fi 6 和 7、低地軌道衛星以及其他技術可以為一系列數字解決方案提供支持，從而這些解決方案可推動當今和未來各行業的發展和提高生產力。

 

 

沉浸式現實技術利用傳感技術和空間計算，幫助用戶通過混合現實或增強現實技術“以不同的視角看世界”，或通過虛擬現實技術“看不同的世界”。

 

 

在云計算和邊緣計算領域，工作負載分布在不同地點(例如超大規模遠程數據中心、區域中心和本地節點)，以縮短延遲，降低數據傳輸成本，遵守數據主權法規、數據自主權，以及保證安全性。

 

 

基于量子的技術可為處理某些問題提供指數級增長的計算性能，并可使通信網絡變得更安全。

 

 

交通技術旨在利用自主、互聯、電動和共享解決方案，提高人員和貨物在陸地和空中運輸的效率以及可持續性。

 

 

生物技術和信息技術的融合可改善人類健康和人體機能，改變食物營養價值鏈，設計出創新型產品和服務。

 

 

衛星、發射器和居住技術的進步以及成本的降低，使創新型航天業務和服務成為可能。

 

 

電氣化和可再生能源有助于推動實現凈零排放承諾，所涵蓋的能源包括太陽能、風能、水能和其他可再生能源;核能、氫能、可持續燃料，以及電動汽車充電。

 

 

氣候技術包括碳捕集、利用和封存 (CCUS);碳清除、自然氣候解決方案、循環技術、替代蛋白質和農業、水和生物多樣性解決方案和適應性，以及追蹤凈零排放進度的技術。

 

 

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