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麥肯錫對(duì)2024年重要技術(shù)趨勢(shì)的深度分析與前瞻

數(shù)字化轉(zhuǎn)型
自2022年以來(lái),GenAI一直是一個(gè)突出的趨勢(shì),隨著對(duì)該技術(shù)興趣和投資的激增,這一趨勢(shì)在機(jī)器人和沉浸式現(xiàn)實(shí)等相互關(guān)聯(lián)的趨勢(shì)中釋放了創(chuàng)新的可能性。盡管宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中高企的利率影響了股本投資和招聘,但包括樂(lè)觀情緒、創(chuàng)新和長(zhǎng)期人才需求在內(nèi)的基本指標(biāo)反映了我們分析的15個(gè)技術(shù)趨勢(shì)的長(zhǎng)期積極軌跡。

盡管2023年的整體市場(chǎng)環(huán)境具有挑戰(zhàn)性,前沿技術(shù)的持續(xù)投資預(yù)示著企業(yè)采用率的顯著增長(zhǎng)。自2022年以來(lái),GenAI一直是一個(gè)突出的趨勢(shì),隨著對(duì)該技術(shù)興趣和投資的激增,這一趨勢(shì)在機(jī)器人和沉浸式現(xiàn)實(shí)等相互關(guān)聯(lián)的趨勢(shì)中釋放了創(chuàng)新的可能性。盡管宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中高企的利率影響了股本投資和招聘,但包括樂(lè)觀情緒、創(chuàng)新和長(zhǎng)期人才需求在內(nèi)的基本指標(biāo)反映了我們分析的15個(gè)技術(shù)趨勢(shì)的長(zhǎng)期積極軌跡。

這些是最新的麥肯錫技術(shù)趨勢(shì)展望中的一些發(fā)現(xiàn),麥肯錫技術(shù)委員會(huì)在該報(bào)告中確定了當(dāng)今最重要的技術(shù)趨勢(shì),這項(xiàng)研究旨在幫助高管們通過(guò)了解潛在的使用案例、價(jià)值來(lái)源、采用驅(qū)動(dòng)因素和實(shí)現(xiàn)這些機(jī)會(huì)所需的關(guān)鍵技能來(lái)提前規(guī)劃。

我們的分析考察了興趣、創(chuàng)新、投資和人才的定量指標(biāo),以衡量每個(gè)趨勢(shì)的動(dòng)量。認(rèn)識(shí)到這些趨勢(shì)的長(zhǎng)期性和相互依賴(lài)性,我們還深入探討了每個(gè)趨勢(shì)背后的技術(shù)、不確定性和相關(guān)問(wèn)題。

新趨勢(shì)和引人注目之處

2023年突出的兩大趨勢(shì)是GenAI和電氣化與可再生能源。GenAI在2022年至2023年間的谷歌搜索量激增了近700%,同時(shí)在職位發(fā)布和投資方面也有顯著增長(zhǎng)。技術(shù)創(chuàng)新的速度令人矚目。2023年和2024年間,大型語(yǔ)言模型(LLM)可以處理的提示規(guī)模(稱(chēng)為“上下文窗口”)從10萬(wàn)令牌激增至200萬(wàn)令牌,這大致相當(dāng)于從在模型提示中添加一篇研究論文到添加約20本小說(shuō),而GenAI可以處理的模式繼續(xù)增加,從文本摘要和圖像生成到視頻、圖像、音頻和文本的高級(jí)能力,這推動(dòng)了旨在推進(jìn)更強(qiáng)大、更高效計(jì)算系統(tǒng)的投資和創(chuàng)新激增。為GenAI提供動(dòng)力的大型基礎(chǔ)模型,如LLM,正在被整合到各種企業(yè)軟件工具中,并被用于多種用途,如為客戶(hù)面對(duì)的聊天機(jī)器人提供動(dòng)力、生成廣告活動(dòng)、加速藥物發(fā)現(xiàn)等。我們預(yù)計(jì)這種擴(kuò)展將繼續(xù)推動(dòng)AI能力的邊界。高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)GenAI創(chuàng)新的關(guān)注增加了對(duì)AI技術(shù)(如機(jī)器人技術(shù))的興趣、投資和創(chuàng)新,這是我們今年趨勢(shì)分析中的一個(gè)新增項(xiàng)。AI的進(jìn)步正在開(kāi)啟一個(gè)更強(qiáng)大機(jī)器人時(shí)代,推動(dòng)更大的創(chuàng)新和更廣泛的部署。

電氣化和可再生能源是另一個(gè)頂住經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)的趨勢(shì),在我們?cè)u(píng)估的所有趨勢(shì)中表現(xiàn)出最高的投資和興趣分?jǐn)?shù),該領(lǐng)域的職位發(fā)布也顯示出適度增長(zhǎng)。

盡管許多趨勢(shì)在2023年面臨投資和招聘的下降,長(zhǎng)期前景依然樂(lè)觀,這種樂(lè)觀情緒得到了分析趨勢(shì)的職位發(fā)布長(zhǎng)期增長(zhǎng)(從2021年到2023年增長(zhǎng)8%)以及企業(yè)在利用這些技術(shù)方面的持續(xù)創(chuàng)新和濃厚興趣的支持,特別是為未來(lái)增長(zhǎng)做準(zhǔn)備。

由于融資成本上升和短期增長(zhǎng)前景謹(jǐn)慎,2023年技術(shù)股權(quán)投資下降了30%至40%,降至約5700億美元,這促使投資者青睞具有強(qiáng)大收入和利潤(rùn)潛力的技術(shù),這種方法與領(lǐng)先公司正在采用的戰(zhàn)略觀點(diǎn)一致,即他們認(rèn)識(shí)到全面采用和擴(kuò)展尖端技術(shù)是一項(xiàng)長(zhǎng)期任務(wù)。當(dāng)公司在多個(gè)技術(shù)組合中分散投資,選擇性地集中在最有可能推進(jìn)技術(shù)邊界的領(lǐng)域時(shí),這種認(rèn)識(shí)變得顯而易見(jiàn)。盡管過(guò)去一年許多技術(shù)保持了謹(jǐn)慎的投資形象,但GenAI的投資增加了七倍,這得益于在文本、圖像和視頻生成方面的重大進(jìn)展。

盡管私募股權(quán)投資整體下滑,但創(chuàng)新步伐并未放緩。屬于“AI革命”組的三個(gè)趨勢(shì)——GenAI、應(yīng)用AI(Applied AI)和工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新速度加快。GenAI從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本和圖像)中創(chuàng)建新內(nèi)容,應(yīng)用AI利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)任務(wù),工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)加速并降低機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。受GenAI日益廣泛的關(guān)注推動(dòng),應(yīng)用AI和工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)在創(chuàng)新方面出現(xiàn)了顯著增長(zhǎng),從2022年到2023年,相關(guān)出版物和專(zhuān)利激增。同時(shí),電氣化和可再生能源技術(shù)繼續(xù)吸引高度關(guān)注,體現(xiàn)在新聞提及和網(wǎng)絡(luò)搜索中,它們的受歡迎程度受到全球可再生能源產(chǎn)能激增、在全球脫碳努力中的關(guān)鍵作用以及地緣政治緊張局勢(shì)和能源危機(jī)中能源安全需求增加的推動(dòng)。

人才環(huán)境在很大程度上反映了2023年技術(shù)趨勢(shì)中的投資情況。科技行業(yè)面臨大規(guī)模裁員,尤其是大型科技公司,相關(guān)技術(shù)趨勢(shì)的職位發(fā)布下降了26%,這一降幅比全球職位發(fā)布整體下降的17%還要大。對(duì)技術(shù)趨勢(shì)相關(guān)人才需求的更大幅度下降可能是由于科技公司在收入增長(zhǎng)預(yù)測(cè)下降的情況下進(jìn)行的成本削減努力。盡管如此,具有強(qiáng)勁投資和創(chuàng)新的趨勢(shì),如GenAI,不僅維持了職位發(fā)布數(shù)量,還增加了職位發(fā)布,反映出對(duì)新技能和高級(jí)技能的強(qiáng)勁需求。電氣化和可再生能源是另一個(gè)職位增長(zhǎng)趨勢(shì),這部分歸因于公共部門(mén)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施支出的支持。

盡管短期內(nèi)人才需求波動(dòng),但我們對(duì)涵蓋15個(gè)技術(shù)趨勢(shì)的430萬(wàn)個(gè)職位發(fā)布的分析突顯了廣泛的技能差距。與全球平均水平相比,擁有高需求技術(shù)技能的潛在候選人數(shù)量不到一半。盡管從2022年到2023年許多趨勢(shì)的職位發(fā)布逐年減少,但2023年技術(shù)相關(guān)職位發(fā)布數(shù)量仍比2021年增加了8%,表明長(zhǎng)期增長(zhǎng)的潛力。

企業(yè)技術(shù)采用勢(shì)頭

企業(yè)技術(shù)采用的軌跡通常被描述為S型曲線,描繪了以下模式:技術(shù)創(chuàng)新和探索、技術(shù)實(shí)驗(yàn)、業(yè)務(wù)中的初步試點(diǎn)、在整個(gè)業(yè)務(wù)中的影響擴(kuò)展以及最終的全面采用。在今年對(duì)15項(xiàng)技術(shù)的企業(yè)采用情況的調(diào)查分析中,這一模式得到了體現(xiàn)。不同產(chǎn)業(yè)和公司規(guī)模的采用水平各不相同,對(duì)采用進(jìn)展的看法也不同。

我們看到,處于S型曲線早期階段的創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn)技術(shù),要么在進(jìn)展的前沿,如量子技術(shù)和機(jī)器人技術(shù),要么更適用于特定產(chǎn)業(yè),如生物工程和太空。影響這些技術(shù)采用的因素包括高成本、專(zhuān)業(yè)化應(yīng)用以及在廣泛的技術(shù)投資與集中于可能提供顯著先發(fā)優(yōu)勢(shì)的少數(shù)領(lǐng)域之間的平衡。

隨著技術(shù)的推進(jìn)并超越實(shí)驗(yàn)階段,采用率開(kāi)始加速,公司在試點(diǎn)和擴(kuò)展方面的投資增加。在一些趨勢(shì)中我們看到了這種轉(zhuǎn)變,如下一代軟件開(kāi)發(fā)和電氣化。GenAI的快速進(jìn)展在分析的趨勢(shì)中處于領(lǐng)先地位,約25%的受訪者自報(bào)正在擴(kuò)展其使用。更成熟的技術(shù),如云計(jì)算、邊緣計(jì)算和高級(jí)連接性,繼續(xù)保持快速采用的步伐,作為其他新興技術(shù)采用的促進(jìn)因素。

技術(shù)采用的擴(kuò)展過(guò)程還需要一個(gè)有利的外部生態(tài)系統(tǒng),其中用戶(hù)信任和準(zhǔn)備、商業(yè)模式經(jīng)濟(jì)學(xué)、監(jiān)管環(huán)境和人才可用性起著關(guān)鍵作用。由于這些生態(tài)系統(tǒng)因素因地理位置和產(chǎn)業(yè)而異,我們看到不同的采用情景。例如,盡管拉丁美洲的領(lǐng)先銀行在部署GenAI用例方面與北美同行不相上下,但制造業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)采用由于不同的勞動(dòng)力成本影響自動(dòng)化的商業(yè)案例而顯著不同。

隨著高管們?cè)谶@些復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行探索,他們應(yīng)將長(zhǎng)期技術(shù)采用戰(zhàn)略與內(nèi)部能力和外部生態(tài)系統(tǒng)條件對(duì)齊,以確保新技術(shù)成功融入其商業(yè)模式。高管們應(yīng)監(jiān)控可能影響其優(yōu)先使用案例的生態(tài)系統(tǒng)條件,以便在面對(duì)不確定性和預(yù)算限制時(shí),做出關(guān)于適當(dāng)投資水平的決策。總體而言,那些采取長(zhǎng)期視角的領(lǐng)導(dǎo)者——培養(yǎng)人才、測(cè)試和學(xué)習(xí)哪里可以產(chǎn)生影響,并重新構(gòu)想未來(lái)業(yè)務(wù)——有可能在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

15個(gè)技術(shù)趨勢(shì)

本報(bào)告列出了所有15個(gè)技術(shù)趨勢(shì)的考慮因素。為了更容易地考慮相關(guān)趨勢(shì),我們將其分為五個(gè)更廣泛的類(lèi)別:AI革命、構(gòu)建數(shù)字未來(lái)、計(jì)算和連接前沿、尖端工程和可持續(xù)世界。當(dāng)然,在考慮趨勢(shì)組合時(shí),跨越這些分類(lèi)來(lái)看有著顯著的力量和潛力。

為了描述每個(gè)趨勢(shì)的狀態(tài),我們開(kāi)發(fā)了創(chuàng)新(基于專(zhuān)利和研究)和興趣(基于新聞和網(wǎng)絡(luò)搜索)的評(píng)分,我們還對(duì)相關(guān)技術(shù)的投資進(jìn)行了規(guī)模化,并評(píng)估了它們?cè)谄髽I(yè)中的采用水平。

GenAI

GenAI描述了通過(guò)算法(如ChatGPT)將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如自然語(yǔ)言和圖像)作為輸入來(lái)創(chuàng)建新內(nèi)容,包括音頻、代碼、圖像、文本、模擬和視頻,它可以通過(guò)利用非結(jié)構(gòu)化的混合模態(tài)數(shù)據(jù)集來(lái)生成各種形式的新內(nèi)容,從而自動(dòng)化、增強(qiáng)和加速工作。

應(yīng)用AI

應(yīng)用AI技術(shù)和技術(shù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型來(lái)解決分類(lèi)、預(yù)測(cè)和控制問(wèn)題,以自動(dòng)化活動(dòng)、添加或增強(qiáng)功能和產(chǎn)品,并改善決策制定。

工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)

工業(yè)化機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)涵蓋了快速發(fā)展的軟件和硬件解決方案生態(tài)系統(tǒng),這些解決方案能夠加速并降低機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的開(kāi)發(fā)、部署和維護(hù)的風(fēng)險(xiǎn)。

下一代軟件開(kāi)發(fā)

下一代軟件開(kāi)發(fā)包括使現(xiàn)代代碼部署管道和自動(dòng)代碼生成、測(cè)試、重構(gòu)和翻譯成為可能的工具和技術(shù),這些工具和技術(shù)可以提高應(yīng)用質(zhì)量和開(kāi)發(fā)過(guò)程。

數(shù)字信任與網(wǎng)絡(luò)安全

數(shù)字信任與網(wǎng)絡(luò)安全趨勢(shì)包括信任架構(gòu)、數(shù)字身份、網(wǎng)絡(luò)安全和Web3背后的技術(shù),這些技術(shù)使企業(yè)能夠建立、擴(kuò)展和維護(hù)利益相關(guān)者的信任。

高級(jí)連接

高級(jí)連接涵蓋無(wú)線低功耗網(wǎng)絡(luò)、5G和6G蜂窩網(wǎng)絡(luò)、Wi-Fi 6和7、低地軌道衛(wèi)星和其他電信技術(shù)。

沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)

沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)使人們能夠在三維虛擬世界中進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)(可以包含實(shí)際的物理世界)。虛擬世界可以從完全計(jì)算機(jī)生成的虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)空間,到混合現(xiàn)實(shí)(MR),再到增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR),其中計(jì)算機(jī)生成的物體被疊加在現(xiàn)實(shí)世界上,這些技術(shù)利用空間計(jì)算來(lái)解釋物理空間(例如,通過(guò)在VR頭戴設(shè)備中利用傳感器和攝像頭來(lái)識(shí)別手勢(shì))并模擬向虛擬世界中添加數(shù)據(jù)、物體和人物。

云計(jì)算和邊緣計(jì)算

云計(jì)算和邊緣計(jì)算指的是分布在不同位置的工作負(fù)載,例如超大規(guī)模遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心、區(qū)域中心和本地節(jié)點(diǎn),以?xún)?yōu)化延遲、數(shù)據(jù)傳輸成本、遵守?cái)?shù)據(jù)主權(quán)法規(guī)、數(shù)據(jù)自主權(quán)、安全性等方面的考慮。

量子技術(shù)

量子技術(shù)利用量子力學(xué)的獨(dú)特性質(zhì),以指數(shù)級(jí)速度執(zhí)行某些復(fù)雜計(jì)算,保障通信網(wǎng)絡(luò)的安全,并生產(chǎn)比傳統(tǒng)技術(shù)更高靈敏度的傳感器。

機(jī)器人技術(shù)的未來(lái)

機(jī)器人的未來(lái)涵蓋了機(jī)器人從處理固定用途和預(yù)編程任務(wù)到能夠適應(yīng)新的現(xiàn)實(shí)輸入,并具有越來(lái)越高的自主性和靈活性的發(fā)展。

移動(dòng)技術(shù)的未來(lái)

移動(dòng)技術(shù)涵蓋自主和電動(dòng)汽車(chē)、城市空中交通、自主駕駛、連接性、電氣化和共享移動(dòng)(ACES)技術(shù),旨在提高陸地和空中交通的效率和可持續(xù)性。

生物工程的未來(lái)

生物工程是將工程原理應(yīng)用于生物學(xué),利用技術(shù)進(jìn)步改善健康和人類(lèi)表現(xiàn),改造食品價(jià)值鏈,并創(chuàng)造創(chuàng)新產(chǎn)品。

太空技術(shù)的未來(lái)

太空技術(shù)涵蓋衛(wèi)星、發(fā)射器和居住技術(shù),這些技術(shù)使創(chuàng)新的太空操作和服務(wù)成為可能。

電氣化和可再生能源

電氣化和可再生能源趨勢(shì)涵蓋整個(gè)能源生產(chǎn)、儲(chǔ)存和分配價(jià)值鏈。技術(shù)包括可再生能源,如太陽(yáng)能和風(fēng)能,清潔的穩(wěn)定能源,如核能和氫能、可持續(xù)燃料和生物能源,以及能源儲(chǔ)存和分配解決方案,如長(zhǎng)時(shí)間電池系統(tǒng)和智能電網(wǎng)。

超越電氣化和可再生能源的氣候技術(shù)

超越電氣化和可再生能源的氣候技術(shù)聚焦于減輕資源消耗對(duì)氣候的負(fù)面影響的解決方案,既可以通過(guò)從大氣中去除二氧化碳,也可以通過(guò)以較低碳排放生產(chǎn)現(xiàn)有材料和投入品來(lái)實(shí)現(xiàn)。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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