麦肯锡:2026年技术趋势展望(附全文下载)
- 2026-10-20 06:51:05
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正文
到2026年，哪些前沿技术对企业最为重要？
一、人工智能革命
01智能体型软件开发
02 智能体型人工智能
03 面向科学发现与工程的人工智能
04 AI基础设施与模型架构
二、计算与连接前沿
05应用特定半导体
06网络安全与可信系统
07先进连接
08 沉浸式现实技术
09 量子技术
三、前沿工程
10 机器人学的未来
11 出行方式的未来
12 空间技术的未来
13 生命科学与生物工程的未来
14 能源与可持续技术的未来
03 人工智能助力科学发现与工程
人工智能助力科学发现与工程利用人工智能加速生命科学、材料科学、化学、物理学、气候科学能源、地球科学、天文学和工程等领域的研究。
模型、模拟和智能体工作流程可帮助科学家和工程师提出假设、设计实验并实现部分工作的自动化。
在材料科学领域，AI模型正在帮助研究人员从大量材料中搜索潜在产品——例如电池、半导体和工业催化剂--以期找到既稳定又实用的制造化合物。传统的材料发现周期可能需要多年的迭代实验，才能识别出安全且商业上可行的化合物，更不用说将其开发成创收产品。
物理信息AI和深度学习代理(DLS)也通过近似流体动力学和结构性能等高成本模拟来加速工程设计，同时仍需通过高保真模拟和物理测试进行验证。
即使AI作为催化剂，科学发现的经济性——这一长期依赖资本和劳动力的过程——仍然充满挑战。许多科学领域持续面临研发生产力下降的问题。在生物制药领域，这种现象被称为“Eroom定律”，反映了尽管技术进步，但药物发现仍趋于变得更慢、更昂贵的趋势。其他研发领域也面临类似挑战。作为回应，一些组织正转向AI来扭转这一趋势。例如，伯克利实验室正在利用AI和自动化以加速其A-Lab中的材料发现，在该实验室中AI算法提出新化合物，机器人负责制备和测试——从而缩短了从假设生成到实验验证的循环周期应用于电池和电子等领域。微软表示，其Discovery平台借助代理AI帮助开发了Majorana2量子芯片的材料堆栈，提升了量子比特的可靠性，并支持更广泛的量子硬件设计工作。在麻省理工学院，研究人员利用超过23000个材料合成配方训练了一个生成式AI模型，以帮助科学家应对材料发现中最棘手的部分:将有前景的想法转化为可行的合成路径。
用于科学发现和工程领域的AI投资正在迅速增长。AI原生的药物发现公司在2026年持续吸引大量资本，突出案例包括Isomorphic Labs的21亿美元B轮融资、Earendil Labs的7.87亿美元融资用于AI驱动的生物制剂发现，以及FathomTherapeutics的4700万美元超额认购A轮融资以推进其基于物理和AI的药物设计平台。更广泛的投资信号还包括Physicsx在今年6月以24亿美元估值获得的约3亿美元融资。
鉴于加速科学过程能带来巨大收益——包括能够拯救数百万人生命的药物、催生全新产业的化学品，或解锁新能源的物理学发现--科学家们渴望利用先进AI来推动发现过程。
05 专用半导体
专用半导体是为特定计算工作负载优化的定制芯片。对于人工智能而言，这类芯片正越来越多地与软件系统、内存架构、网络基础设施和数据中心运营模式协同设计，以满足大规模AI部署的需求。
07 先进连接技术
先进连接技术涵盖了使数据能够在人、设备和系统之间流动的技术，包括5G和新兴的6G、Wi-Fi6和7、低功耗物联网网络、光纤和光传输、低轨道卫星、直连设备服务以及由人工智能管理的软件定义网络。
08 沉浸式现实技术
沉浸式现实将数字体验与物理世界融为一体。增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)、触觉技术以及由人工智能驱动的智能眼镜正在将这一领域从以头戴设备为主的沉浸式体验转变为具有环境感知能力的可穿戴设备，帮助人们以新的方式观察、聆听和与周围环境互动。
09 量子技术
量子技术利用量子力学原理，在计算、通信和传感领域解锁新能力。该类别包括用于模拟和优化等特定问题的量子计算机、应对未来加密风险的量子安全技术，以及用于高精度测量物理信号的量子传感器。
10 机器人技术的未来
机器人技术正进入物理人工智能时代，突破性进展不仅在于更多机器，更在于更智能的机器。在人工智能、传感器和运动控制技术的推动下，新一代通用型机器人能够自主导航、理解复杂环境，并与人类安全协作-一它们正从工厂走向仓库、医院、农场、酒店和商店。
11 未来出行
塑造未来出行的技术正在改变人与货物在陆、海、空领域的移动方式。电动化、自动驾驶、软件定义车辆，以及充电基础设施、共享出行、无人机、空中出租车和海运系统，正使交通运输更加互联和自动化。
12 太空技术的未来
太空技术涵盖四个相互连接的层面:将载荷送入轨道的发射系统在轨道运行的航天器与基础设施、地基地面网络，以及连接服务、观测、卫星维护和轨道计算等服务。
13 生命科学与生物工程的未来
生命科学与生物工程的未来将人工智能与生物学、化学和工程学相结合，用于设计、测试和规模化新产品。生命科学研究生物体的运作机制，而生物工程则应用这些知识来解决医学和技术问题。各组织正在将这些能力应用于制药、基因编辑、细胞疗法、诊断学、合成生物学、精密发酵、农业和工业材料等领域。
14 能源与可持续发展技术的未来
能源与可持续发展技术正在改变能源的生产、储存、运输、管理和使用方式。这一趋势涵盖了重塑能源系统的各项技术，包括更清洁的电力、储能、电网现代化、电气化，以及核能、氢能和电子燃料等低碳基础设施。
更详细的报告，请参考
《McKinsey&Company 2026年技术趋势展望》
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