德(de)勤發布《2025年技術趨勢》（Tech Trends 2025）報(bao)告(gao)，深(shen)(shen)入探討了人工(gong)智能在日(ri)常生活(huo)中逐步應用(yong)的廣度(du)與深(shen)(shen)度(du)。

報告指出，未(wei)來人工(gong)智能(neng)將(jiang)成為(wei)我們生活中的(de)(de)核心組成部分。屆時，人工(gong)智能(neng)的(de)(de)存在(zai)將(jiang)不再引起特別關注(zhu)，而(er)是被視為(wei)理所(suo)當然的(de)(de)存在(zai)。我們也不再會主(zhu)動(dong)“操縱(zong)”人工(gong)智能(neng)，而(er)是自然地生活在(zai)一個由人工(gong)智能(neng)深度賦能(neng)的(de)(de)智能(neng)世界里，一切都變得更(geng)為(wei)高(gao)效(xiao)、精準與直觀。背(bei)后支撐這一切的(de)(de)，是強大且精密(mi)的(de)(de)算法與技(ji)術架構。

前，越來越多的企(qi)業在各類應(ying)用(yong)場景中(zhong)部(bu)署大規模語言模型(xing)（LLM）。盡管(guan)LLM展現出了(le)巨(ju)大應(ying)用(yong)潛力，但其并非適用(yong)于所有業務(wu)需(xu)求。為此，許多企(qi)業正(zheng)在探索使用(yong)小型(xing)語言模型(xing)和開(kai)源解(jie)決(jue)方案(an)，以(yi)便(bian)能夠在更(geng)(geng)小、更(geng)(geng)精(jing)確的數據集上進行訓練(lian)，從而更(geng)(geng)好(hao)地滿足(zu)特定需(xu)求。

與此同時，隨著多(duo)模態模型和(he)基于AI的(de)(de)模擬技術的(de)(de)發展，企業正(zheng)在構建一個(ge)(ge)更加個(ge)(ge)性化(hua)和(he)定制化(hua)的(de)(de)AI生態系統，使(shi)得企業能(neng)夠(gou)根據具體任務(wu)(wu)選擇最(zui)合適(shi)的(de)(de)模型類(lei)型，從而實現(xian)更加精細化(hua)的(de)(de)應用。這不僅(jin)限(xian)于傳統的(de)(de)“問答型”AI，還(huan)包括能(neng)夠(gou)執行復(fu)雜任務(wu)(wu)、提(ti)供決策支持和(he)優化(hua)流程(cheng)的(de)(de)智能(neng)系統。

隨(sui)著AI在執行層面的(de)應(ying)用不(bu)斷(duan)深入，可能即將(jiang)迎來代理AI（Agent-based AI）的(de)新時代。在這一新時代，AI將(jiang)不(bu)僅僅是一個輔助工具，而是充當(dang)“副(fu)駕(jia)駛”角色，深度(du)融入消(xiao)費者和(he)企業的(de)日(ri)常(chang)運營中，幫助他們(men)更(geng)高效地決策(ce)、工作和(he)生活。通過這種(zhong)智能化的(de)協同合作，AI有望徹(che)底改(gai)變人類的(de)工作方(fang)式和(he)生活體驗。

在長期由軟件(jian)(jian)主(zhu)導(dao)的(de)技(ji)術(shu)發展格局之(zhi)后，硬(ying)件(jian)(jian)正在重新成為(wei)焦點。隨著人工智能對(dui)專用(yong)計(ji)算(suan)(suan)資源(yuan)需(xu)求的(de)急劇(ju)增加，企業開始(shi)依賴先進的(de)硬(ying)件(jian)(jian)，尤(you)其是定制化的(de)AI芯片(pian)，以(yi)滿足高負載的(de)AI計(ji)算(suan)(suan)需(xu)求。嵌入AI芯片(pian)的(de)個人計(ji)算(suan)(suan)設備，不僅能夠(gou)提供離(li)線的(de)AI模型支(zhi)持(chi)，從而(er)顯著提升知識工作者的(de)生產力，還能夠(gou)通過(guo)“未來保(bao)障”的(de)技(ji)術(shu)架構，降低(di)對(dui)云計(ji)算(suan)(suan)的(de)依賴，減少成本，同時增強數據隱私保(bao)護。

盡管AI的計算需求帶來(lai)了可持續性方(fang)面的挑戰，尤其是(shi)(shi)在能(neng)源消耗方(fang)面，但隨著硬(ying)件(jian)能(neng)效的不(bu)斷提升，AI硬(ying)件(jian)正變(bian)得越(yue)來(lai)越(yue)普及(ji)和高效。未來(lai)，AI將深度集(ji)成到各類智(zhi)能(neng)設(she)備中，推動(dong)(dong)物(wu)聯網和機器(qi)人技術(shu)的革新，尤其是(shi)(shi)在醫療、制造和服務等行業，通過(guo)更加智(zhi)能(neng)和自主的設(she)備，推動(dong)(dong)數字化轉型和效率提升。

核(he)心系統供應商正在(zai)大力投資(zi)于AI技(ji)術，重(zhong)(zhong)新(xin)構建其產品和能力，以推動(dong)AI驅動(dong)或AI優(you)先的(de)業務模(mo)式(shi)。這一(yi)趨勢標志著AI與核(he)心企業系統的(de)深度融(rong)合，推動(dong)了企業運營方(fang)式(shi)和技(ji)術競爭優(you)勢的(de)根本性(xing)轉(zhuan)變(bian)。這種轉(zhuan)型不僅僅是實現常規任務的(de)自動(dong)化(hua)(hua)，更是從根本上重(zhong)(zhong)新(xin)審視并(bing)優(you)化(hua)(hua)業務流程，使其變(bian)得更加智能化(hua)(hua)、高效化(hua)(hua)和可預(yu)測(ce)。

然而，這一轉型的復雜(za)性(xing)不可忽視(shi)，特別是(shi)在(zai)(zai)系統(tong)集成(cheng)、技術投資和(he)技能培(pei)養等方面(mian)，都需要進行(xing)戰略性(xing)規劃。除此(ci)之外，建立健全的治理框架也(ye)是(shi)成(cheng)功轉型的關鍵。因此(ci)，雖然這一過(guo)程帶來了顯著(zhu)的效率(lv)提升，但也(ye)要求企(qi)業在(zai)(zai)規劃和(he)實施過(guo)程中精(jing)心設計，并在(zai)(zai)多(duo)個層面(mian)做好準(zhun)備。

需要(yao)特別注意的是“自動(dong)化悖論”：隨著系統(tong)復雜性(xing)的增加，人類(lei)員(yuan)工(gong)的角(jiao)色可(ke)能(neng)變(bian)得更加重要(yao)。將人工(gong)智能(neng)添加到核心(xin)系統(tong)可(ke)能(neng)會簡化用戶(hu)體驗，但也可(ke)能(neng)使它(ta)們(men)在(zai)架構層(ceng)面變(bian)得更加復雜。因(yin)此，管理AI驅動(dong)的核心(xin)系統(tong)依然需要(yao)具備深(shen)厚的技術能(neng)力，以確保其穩定性(xing)、可(ke)擴展性(xing)和長期的有效性(xing)。

附件：2025年技術趨勢-構建一個更加個性化和定制化的AI生態系統