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IEEE全球調查預測:AI創(chuàng)新以閃電速度推進,代理式AI將于2026年在消費者中實現(xiàn)大眾化普及

http://m.moduwu.com 2025-11-04 09:13 來源:IEEE

致力于推動技術進步、造福人類的全球最大專業(yè)技術組織IEEE,今日發(fā)布《2026年及未來技術影響:IEEE全球研究》(The Impact of Technology in 2026 and Beyond: an IEEE Global Study)的調查結果。這項調查覆蓋了來自中國、巴西、印度、日本、英國和美國的全球技術領導者,內容包括2026年將受到AI影響最大的技術領域,對AI市場增長、益處、使用和技能的預期,以及未來科技發(fā)展趨勢。

欲了解關于此研究和2026年及未來技術影響的更多信息,請訪問:https://transmitter.ieee.org/iot-2026。

代理式AI的使用率不斷增長,將推動對更多數據分析師的需求

代理式AI(Agentic AI)就像一個智能助手,在接到任務后可獨立工作,但其工作成果仍需人工復核。這種技術的采用率正在上升,且全球絕大多數技術專家(96%)認為,代理式AI的創(chuàng)新、探索和應用將在2026年以閃電般的速度繼續(xù)推進,因為無論是成熟企業(yè)還是初創(chuàng)公司都在加大對該技術的投資和投入。

然而,代理式AI的崛起不會局限于商業(yè)領域。受訪者預測,該技術將于2026年在消費者中因以下用途實現(xiàn)普及或接近普及的采用率:

  • 個人助理/日程安排/家庭日歷管理:52%
  • 數據隱私管理:45%
  • 健康監(jiān)測:41%
  • 瑣事和家務自動化(如日常采購):41%
  • 新聞與信息策展/聚合(news and information curator):36%

此外,91%的受訪者認為,2026年,代理式AI在分析大規(guī)模數據方面的使用將進一步增加,這將帶來一輪數據分析師人才的招聘熱潮,以滿足對結果準確性、透明度和漏洞方面的分析需求。調查顯示,對于2026年計劃招聘的AI相關職位,技術專家們最希望候選人具備的技能包括:

  • AI倫理實踐技能:44%(較上一年增長9%)
  • 數據分析技能:38%(較上一年增長4%)
  • 機器學習技能:34%(較上一年增長6%)
  • 數據建模技能(包括數據處理):32%(與上一年持平)
  • 軟件開發(fā)技能:32%(較上一年下降8%)

與人形機器人共事;以及AI對其他技術領域的影響

大多數技術專家(77%)認為,人形機器人(Humanoid robots)帶來的新奇感可以為工作場所帶來樂趣,但隨著時間推移,它們將成為相對日常的存在,只不過是有電路的普通同事。

超過半數(52%)的技術專家認為,機器人技術也是2026年將受AI影響最大的領域。同時,2026年將受AI影響的其他領域包括:擴展現(xiàn)實(XR,含AR/VR/MR,即增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實,36%),以及自動駕駛技術(35%)。另外,預計明年將因為AI而經歷最大變革的前幾個行業(yè)依次是:軟件(52%)、銀行與金融服務(42%)、醫(yī)療保?。?7%),以及汽車和交通運輸(32%)。

政策與治理將由“誰開發(fā)了AI”所決定

AI應如何使用、何時使用,其相關政策與治理取決于AI的開發(fā)方式。當被問及哪一項表述最能描述其組織對于AI產品——公司自主研發(fā)或由第三方開發(fā)——的使用立場時,大多數技術領導者選擇了以下選項:

  • 全速前進:AI將在整個組織內得到整合,我們的使用政策將與政府法規(guī)(已經存在或將出臺)保持一致。(公司自研AI時,選擇此項的受訪者占比49%;第三方開發(fā)AI時,則為40%)
  • 人人遵守規(guī)則:我們將發(fā)布明確政策,并說明如何使用、何時使用AI。(公司自研AI時為26%;第三方開發(fā)AI時為33%)

受訪的技術專家認為,到2026年,其所在組織在生成式AI采用方面的進展將顯著提升:

  • 定期使用,但有選擇性:生成式AI將繼續(xù)在特定領域成為我們日常工作的一部分,并帶來價值(39%的受訪者,較上一年增長20%)
  • 快速整合,期望獲得業(yè)績成果:AI將繼續(xù)整合到我們的所有業(yè)務運營中。我們已經看到了可衡量的業(yè)績成果,預計將繼續(xù)增長(35%)

受訪的技術領導者預計2026年,排名靠前的AI應用領域包括:

  • 實時網絡安全漏洞識別和攻擊防御:47%(較上一年下降1%)
  • 輔助和/或加速軟件開發(fā):39%(較上一年增長4%)
  • 提高供應鏈和倉儲自動化效率:35%(較上一年增長2%)
  • 客戶服務自動化:32%(較上一年增長4%)
  • 為教育活動提供支持,例如定制化學習、智能輔導系統(tǒng)、大學聊天機器人:29%(較上一年下降10%)
  • 加速疾病溯源和藥物研發(fā):23%(較上一年下降3%)
  • 公用事業(yè)電源自動化和/或穩(wěn)定化:22%(較上一年下降3%)

超過半數的受訪者(51%)預測,到2026年,全球經濟中將有26%至50%的工作崗位通過AI軟件得到增強。另外,不到三分之一(30%)表示該比例將達到51%至75%,而16%的受訪者預計這一比例將為1%至25%,僅有4%的受訪者預計此比例將為76%至100%。近一半的技術專家(49%)認為,需要5到7年才能建成能夠滿足不斷增長的AI開發(fā)和市場需求所需的全球數據中心基礎設施。三分之一的受訪者認為這一進展會更快,將在3到4年內實現(xiàn),而10%的人則認為至少需要8到10年或更長時間。

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