科技2025 让您置身于关键的一年，在这一年中，技术正在塑造公司如何决定、制造和运输产品。 您真的知道哪些趋势会对您的团队有帮助，哪些趋势会浪费时间吗？

本简短指南可帮助您通过切实可行的短期行动，将信号与噪声区分开来。Gartner 的框架展现了巨大的颠覆潜力，而招聘方面的转变（例如，71% 的领导者青睐新一代人工智能技能）改变了团队的组建方式。5G 的峰值速率可达到接近 20 Gbps，这将开启新的移动应用和数据流。

我们专注于团队常犯的错误以及避免返工的措施。您将获得冷静实用的建议，涵盖节能型 AI 规划、提供人工回滚路径的代理架构、注重实用性的 XR，以及平衡延迟、隐私和成本的混合堆栈。示例具体且可根据您的系统进行调整。

将此部分用作未来一年的清单：通过主要来源验证索赔，运行小型试点，并应用与您的世界和团队成熟度相匹配的模式。

引言：科技 2025 标志着一个关键的一年——以及如何在不被炒作的情况下解读趋势

从这里开始： 一个实用的镜头来解读趋势，以便您的下一个项目能够带来价值，而不是噪音。

您将获得一份简洁的报告图解和清晰的负责任行动步骤。专注于可衡量的成果：明确问题，检查信息质量，估算数据需求，并在规模化之前进行小规模试点。

• 跳转到与您的优先级相匹配的部分 - 能源规划、代理系统、XR 或混合堆栈 - 并拉出单个操作项进行快速测试。
• 在低延迟和移动性很重要的地方应用 5G，但要确认您的网络和系统现在能够支持这些应用。
• 尽早使用轻量级治理（AI TRiSM）来跟踪模型、解释决策和运行偏见检查。

本报告的组织结构如下：

• 各部分遵循常见的公司周期：发现、设计、采购、集成和监控。
• 每个部分都提供了一个实用的举措——比如绘制工作流程或增加人工监督——以在不过度承诺的情况下建立动力。
• 查找数据准备情况、可观察性、回滚和 SLA 的清单，以便解决方案与您的运营能力相匹配。

负责任的使用： 用您自己的测量数据和可信来源验证声明。保留文档、惯例和共享术语，以增强团队之间的参与度，并减少采用新解决方案时的摩擦。

科技2025：值得关注的关键转变

观察计算、开发者平台和数据的重大变化，以便您的计划能够扎实进行。

宏观驱动因素：计算需求、开发者平台和数据流

计算需求 随着人工智能训练和推理规模的扩大，其应用范围正在不断扩大。应根据实际的设施时间表调整计算和系统预算，而非简单的线性预测。

面向开发者的增强现实和机器人技术平台日趋成熟。在构建物理世界集成之前，请先跟踪 SDK 的稳定性和设备可用性。

绘制关键数据流图（收集、标记、存储、检索），并找出阻碍模型开发的瓶颈。地球观测卫星和自由空间光纤链路正在改变数据获取的地点和方式。

常见错误：用昨天的曲线推断明天的拐点

不要把过去的采用视为命运。设置护栏：设定时间限制的试点项目、阶段性门槛，以及在平台表现不佳时清除出口坡道。

• 监控神经网络和基础模型作为具有可衡量成本和延迟的基础设施选择。
• 通过延迟、带宽和电池权衡来评估视频、AR 和传感器应用程序 - 而不仅仅是演示。
• 清点系统依赖项（库、驱动程序和固件），以避免在推出期间出现意外中断。

大规模人工智能满足能源现实：电力、成本和可靠性规划

分阶段规划能源和容量 确保您的人工智能项目不会超出电力、许可或运营路径的限制。在确定节点、机架和冗余大小时，请将场地和公用设施限制视为固定输入。

变化：数据中心和稳定供应

随着大型计算设施的扩张，电力需求不断上升。超大规模数据中心如今优先考虑稳定、一致的电力来源，以确保系统可预测性。

避免这种情况：忽视许可和电网限制

不要想当然地认为电力会在您的计划内供应。许可、互连研究和当地电网容量通常会使交付时间延长数月。

务实举措：分阶段产能、多元化采购

从小处着手，逐步扩大规模： 部署已测量的计算空间，然后根据利用率进行扩展。

• 包括冷却和冗余在内的尺寸负载，使能源和功率假设保持现实。
• 绘制许可时间表并尽早与公用事业部门协调，以避免后期出现意外。
• 混合采购——电力购买协议、需求响应和现场发电——以减少对单一来源的依赖。
• 当延迟和可用性允许时，将推理转移到非高峰窗口或边缘。
• 记录运行手册并测试弹性——UPS、发电机运行时间和实际负载下的故障转移。

观察核格局的演变 作为稳定供应的长期选择，并围绕时间表和监管步骤计划沟通。

核能复兴与人工智能时代：企业应该关注什么

重启退役工厂和订购新反应堆的计划意味着您需要逐年监测可用性，而不是期望立即解决问题。

追踪具体信号：复兴计划、反应堆订单、供应商积压订单以及零部件供应。这些指标反映了逐年新增产能的实际供应情况。

值得关注的信号：复苏计划和供应链

注意公开时间表——一些计划重启的站点的目标是 2028 年。还要注意供应商的交货时间和熟练劳动力的可用性。

执行陷阱：核能是一项长期战略

不要将核能视为紧急电力或能源需求的短期解决方案。这些项目跨越数十年，且准备周期很长。

您应该分析市场影响：传输升级、互连队列以及影响计划大规模计算扩展的公司的专业劳动力需求。

• 调整预期：在容量规划中模拟十年级的时间表。
• 规划混合基载、存储和灵活资源的投资组合能源策略。
• 尽早与监管机构和当地利益相关者接触，以减少意外。
• 记录里程碑和应急计划，以便领导层了解现实的进展路径。

实际的下一步： 建立内部素养，以便您可以审查供应商索赔、映射电网约束以及将基础设施投资时间安排到未来市场和您自己的硬件更新周期。

生产中的代理人工智能：自主性发挥作用的地方以及人类参与的地方

当您定义自主代理可以和不可以行动的地方时，它们可以带来真正的生产力提升。 将代理人工智能视为运营的组成部分，而非监督的替代品。Gartner 强调代理系统是一大趋势；例如机器人流程自动化和虚拟助手。

适度的自主权：任务边界、升级和评估

精确确定任务范围 因此，代理会处理狭窄的工作流，并在信心或风险下降时升级为人工干预。

• 创建评估工具：全面推出之前的离线测试、实时影子模式和金丝雀版本。
• 仪器可观察性——日志、跟踪和决策记录——以便您的软件团队可以审核从数据到结果的行为。
• 定义响应能力和准确性的服务级别，并使其与系统事件剧本保持一致。

避免这种情况：部署没有护栏、可观察性或回滚路径的代理

构建明确的回滚路径和规范的更改日志，以便在模型更新或训练运行后快速恢复代理。

让人类参与到高影响力的工作中，培训员工与代理商合作，并以合乎道德的方式获取偏好数据，以减少重复的更正。

微型法学硕士和边缘模型：资源更紧张，响应更快

边缘定制模型将处理放在用户所在的地方，从而减少往返和能源浪费。 通过在手机、平板电脑和本地硬件上运行小模型，您可以获得更快的回复和更好的隐私。

• 必须在电池供电设备上离线工作的现场检查应用程序和维护清单。
• 零售助理在本地回答 SKU 问题，以避免高峰时段的延迟。
• 针对隐私敏感表单和 PII 密集型应用程序的设备助手。

主要制约因素和行动：

• 在目标设备上配置处理和内存；当延迟很重要时，优先考虑量化模型。
• 缓存提示和输出，减少频繁查询时的重复计算，节省能源。
• 设计可容忍不稳定网络的更新，并在连接恢复时计划服务器回退。

选择轻量级嵌入进行检索，并在嘈杂的移动环境下进行测试。将供应商选择与您的硬件路线图保持一致，以确保您的解决方案保持可升级性。

神经形态计算：为新的工作负载和设计模式做准备

如果您需要快速、局部且低能耗的反应，神经形态系统值得尝试。

神经形态板模拟类脑架构，实现并行、事件驱动的处理。它们并非传统神经网络的直接替代品，但非常适合特定任务。

早期适应： 感知处理、模式识别和低功耗推理。专注于那些需要始终在线感知而非峰值吞吐量的边缘应用。

• 基于事件的视觉、异常检测和持续监控的原型，以了解集成成本。
• 将算法映射到尖峰模型并规划数据转换器，以便您可以将奇偶校验与标准模型进行比较。
• 评估实际负载下的能量和延迟，并考虑现场设备的外形尺寸和热限制。
• 保持采购实验性：小型试点揭示工具链的成熟度、调试经验和开发人员的努力。

记录结果并在团队之间共享基准。提升组织素养，以便发现合适的应用，避免对这项新兴计算技术做出过度承诺。

扩展现实以开发者为先：构建有用的 AR/XR，而不是演示

首先将扩展现实视为一种工作工具，而不是华丽演示的舞台。 通过 SDK 稳定性、舒适度以及它们插入现有开发管道的难易程度来评估设备。

选择从空间叠加中获得明确价值的任务： 复杂的装配、远程协助或实践培训。使用 2D 工具进行并行测试，以便在扩展之前验证真正的收益。

设计短时间练习。限制时间窗口，以减少疲劳和运动敏感度。在活跃的环境中优先考虑安全——清晰的逃生提示和基于传感器的暂停有助于预防事故。

平台与评估

• 检查 Apple Vision Pro 和新兴 AR 眼镜的 SDK 成熟度和更新节奏。
• 通过视频捕捉和重放制作原型，以发现覆盖层可以加速任务或增加摩擦的位置。
• 通过完成时间、错误率和用户报告的疲劳程度来衡量参与度，而不是虚荣指标。

扩展的操作模式

尽早规划设备群管理：配置、更新、清理和资产追踪。定义内容管道，以便快速更新培训材料，无需重建。

当摄像头和传感器在共享空间运行时，应实施隐私控制措施，以保护参与者和旁观者的安全。与现场用户建立反馈机制，确保开发优先级反映真实需求，而非臆断。

空间计算和世界模型：连接现实、设备和应用程序

当现实与数字世界相遇时，您需要简单的集成规则，以便系统能够可预测地运行。 首先分离各个层：传感器和摄取、映射和世界模型、交互和内容管道。

集成基础知识： 调整传感器、地图和交互模型，以便设备和系统共享共同的空间视图。

尽早标准化数据格式并协调框架。这将确保内容管道跨平台和各种设备可靠运行。

根据更新频率和用户需求选择映射方法——本地保护隐私，共享协作。

• 定义视频、深度和 IMU 提取预算，以便保留设备性能和存储空间。
• 选择适合任务并减少扩展现实工作流程中用户疲劳的输入——语音、凝视、手势。
• 构建处理漂移、遮挡和动态变化的世界模型；通过分阶段测试场景进行验证。

平台投放： 根据延迟和带宽限制，决定哪些应用在设备端、边缘端或云端运行。确保敏感位置数据在特定范围内运行，并设置保留规则。

最后，逐步提升测试的复杂程度：实验室、受控空间，最终是实际站点。使用回滚和内容管理功能，避免在扩展过程中中断活动会话。

混合计算堆栈：云、边缘、量子和神经形态

当多个计算结构必须协作时，简单的架构选择可以避免代价高昂的意外情况。混合堆栈可让您将工作放在最符合延迟、隐私和成本目标的位置。

架构选择：延迟、成本、隐私和弹性权衡

决定放置规则： 记录哪些工作负载在设备、边缘或云中运行，以便延迟和隐私权衡明确且可测试。

加速器计划： 将神经形态和未来的量子服务（例如，像 Alphabet 的 Willow 105-qubit 这样的路线图）视为稳定接口背后的专用后端。

避免这种情况：脆弱的协调和不明确的交接

不要让不明确的交接导致故障。定义跨系统和网络的超时、重试和优雅降级。

确保服务间通信的安全并验证序列化格式，以防止破坏集成的版本漂移。

可行的后续步骤：工作流程图、SLA 和混沌测试

绘制您的工作流程图（数据输入、预处理、模型调用和后处理），以揭示隐藏的成本和依赖关系。

• 捕获每个服务的 SLA，并将事件响应与跨团队所有权保持一致，以便公司不会在停机期间停滞不前。
• 运行混沌测试来检查数据包丢失、延迟响应和部分区域故障，以验证弹性。
• 实现跨日志、指标和跟踪的可观察性，并保留包含故障转移序列和手动控制的运行手册。
• 衡量总成本，包括出口、存储和管理开销，而不仅仅是计算费率。

国防和重工业中的边缘优先决策：民用方面的经验教训

当网络不可靠时，将决策转移到现场设备可以保持操作的弹性和及时性。

为什么优势如此重要： 当带宽不足或决策必须在中断的情况下持续进行时，请选择边缘处理。国防团队使用移动指挥中心、自主传感器和无人机，使自主性接近实际操作。

为什么选择边缘：带宽限制、竞争环境和自主性

将计算节点放置在传感器附近，以便日常任务无需往返即可运行。这可以降低延迟并避免网络中的单点故障。

风险控制：人工监督、边缘伐木、安全降级

让人工参与高风险工作，同时自动化可重复的案例。明确定义字段覆盖权限，确保人工干预快速且可审计。

• 使用安全存储和延迟上传进行本地记录，以便数据能够经受住间歇性链接。
• 设计安全降级，以便设备在部分故障期间保持最低限度的功能和信号状态。
• 测试设备的温度、灰尘和振动；模拟网络损失以验证操作员工作流程。
• 规划备件、电源和维护周期；记录边缘到云的同步策略，以便利益相关者知道数据何时集中。

翻译成民用空间： 公用事业、采矿业和物流业都能从这些模式中获益。通过结合耐用的设备、清晰的角色和强大的边缘系统，在压力下保持数据和控制，您可以实现弹性运营。

通信升级：自由空间光链路和高方向性网络

高方向性光链路将工作从路由转移到物理。 在确定光纤回程或建筑物间路径之前，您应该规划链路预算、计算需求和对齐控制。

规划线索：调制、光束控制和纠错进展

调制和编码： 期望 QPSK 和类似 OFDM 的方案能够提高频谱效率。在设备和中继上预留额外的计算预算，用于编码和解码工作负载。

• 评估链路预算和当地天气状况，以确定雨、雾和闪烁的裕度。
• 规划先进的纠错和自适应调制，以便吞吐量在条件变化时保持可预测。
• 结合主动光束控制和稳定技术来抵消抖动、振动和建筑物摇摆。
• 集成精确的 PNT，使光束保持对齐，以便在受限空间内进行移动或半移动部署。

集成和运营： 将光路视为网络结构的一部分，并将回退和维护设计到第一天的计划中。

• 测试具有 RF 回退功能的混合网络，以便在光路性能下降时保持可用性。
• 确定外壳尺寸和热管理，以便光学和电子器件保持在规格范围内。
• 使用实时仪表板监控数据吞吐量和错误率，以便及早发现漂移。
• 调整路由和 QoS 策略，以便关键流量在系统和网络中获得可预测的性能。
• 记录常规光学清洁、对准检查以及光学发射的区域监管限制。

实际的下一步： 运行与您的设备群和天气窗口相匹配的短期试点，测量实际吞吐量，然后使用明确的 SLA 为您的计算和网络团队进行扩展。

地球观测数据：从影像到解决实际问题的垂直产品

当地球观测为团队实际做出的决策提供信息时，它可以超越地图。

为什么重要： 五年内，卫星数量从大约500颗增加到1000多颗，但商业收入却落后于预期。差距不在于信息，而在于如何将其打包以适应实际工作流程。

商业差距：无法改变决策的仪表盘

通用的仪表板看起来令人印象深刻，但很少能改变操作。您需要能够将明确的门槛和后续步骤融入运营工具的产品。

正确构建：将 EO 与劳动力、预算和工作流程限制相结合

将卫星数据与地面实况、人员限制和预算周期相结合，使您的解决方案符合决策的实际情况。

衡量价值：节省时间、改进决策、验证结果

• 优先考虑那些新信息可以在几天或几周内改变行动的应用程序。
• 根据每个用例定制频率和分辨率，而不是购买最大的包。
• 量化节省的时间和改进的决策的价值，并通过前后比较进行验证。

实际的下一步： 与愿意合作的客户一起测试一个垂直领域，设计适合现有工具的 API，并记录云量和重访时间等限制，以便用户信任这些信息。

合成媒体和内容真实性：平衡创造力和信任

随着合成资产在各个渠道的增长，您的剧本应该保护受众的理解和品牌的清晰度。

操作基础： 规范知情同意和信息披露，以便受众了解哪些内容是合成的以及使用原因。在自有频道上保留简单的标签，并遵循视频和社交媒体平台的规则，因为这些平台的披露要求有所不同。

出处信号和记录

采用内容凭证并维护每项资产的内部日志。记录源提示、模型版本和审批印章，以便您追踪信息并快速解决问题。

避免这种情况：未经受众测试的合成人物角色

未经小规模试点，请勿扩大已生成的主机或角色的规模。OFF Radio Krakow 的试验表明，褒贬不一的反应可能会导致逆转。在大规模推广之前，请先测试用户的参与度、信任度和理解度。

• 混合真实和合成元素，以保护品牌声音并减少新颖性偏见。
• 设置平台规则；在自有页面上有效的内容可能不适合付费或社交展示。
• 衡量点击量以外的结果：理解力、满意度和报告的信任度。
• 培训团队注意对新颖性的过度拟合，并优先考虑内容的清晰度和实用性。
• 将法律审查与生产结合起来，以便批准不会阻碍发布，并在资产失败时制定快速响应计划。
• 审查可访问性，以确保合成资产（包括字幕和触觉替代品）能够有效地服务于不同的受众。

快速治理获胜： 为创作者发布一份简短的清单，要求发布作品时添加出处标签，并在每次大型活动前进行一次受众测试。这些小步骤既能保证创作自由，又能维护信任和长期参与。

AI 视频和实时生成：实时工作流程真正受益的地方

近乎实时的视频生成可以实现曾经需要数周才能完成的快速创意测试。

适合： 快速的产品变体、按需的 B 卷以及针对事件或应用程序的简短交互体验。

当速度和一致性比完美的电影摄影更重要时，您可以部署 AI 视频。潜在一致性模型可缩短推理时间，因此您可以为 A/B 测试和本地化营销活动生成多种变体。

• 使用生成的 B-roll 来填补计划空白，同时保留品牌基调并降低库存成本。
• 按渠道选择平台（短篇社交与长篇网络），以便输出符合观众的期望。
• 仔细管理设备和捕获管道：清晰的照明、稳定的音频和运动提示可改善模型结果。
• 在发布直播内容之前，采用权利、安全和品牌合规性的审查检查点。

调整开发路线图，预留时间用于调整风格和角色的连续性。对延迟和吞吐量进行基准测试，确保在峰值需求期间也能保证实时性。

实用说明： 清楚地记录当前的限制，以便利益相关者知道本季度可行的内容以及未来在故事一致性和模型能力方面需要取得的进步。

AI TRiSM 和模型治理：通过策略和工具扩展信任

将治理视为生产系统： 仪器、测试并记录每个变化，以便团队可以自信地快速行动。

核心实践包括可解释性、偏见检查、评估和变更日志。 您希望将这些融入到交付中，以便模型和系统在现场按照预期运行。

混凝土治理清单

• 发布模型卡和数据表，向内部受众描述预期用途、限制和评估结果。
• 对代表性数据进行偏差检查并记录结果、缓解措施和警告。
• 保留将模型版本与观察到的行为变化联系起来的变更日志，以便快速排除事件故障。
• 标准化评估套件：离线测试加上定期的真实抽查。
• 收集训练数据和微调工件的来源，以便信息可审计。

避免这个错误

不要将治理视为部署之后的事情。将审批集成到软件发布流程中，以便模型更新遵循与代码相同的规则。

您还应在可行的情况下提供可解释性视图，以支持操作员的决策。设置敏感输入和输出的访问控制和监控，以平衡实用性和安全性。

对您的团队进行治理预期培训，制定清晰的升级路径，并每季度重新审视政策，以反映新发现和平台变化。有关 AI TRiSM 框架的背景信息，请参阅 Gartner 的 AI TRiSM 摘要.

职业与团队：弥合2025年科技领域的硬件与软件鸿沟

成功的项目取决于将实践工程与现代数据技能相结合的团队。 您将雇用和组织人员，以确保物理系统可靠且可维护，同时保持较高的开发速度。

需求职位：电气、射频、控制、制造和机器人操作

对电气、控制、机械/机电一体化、制造、射频、工业测试和质量工程师的需求正在不断增长。高技能技术人员和机器人远程操作员同样至关重要。

这些职位可以帮助您从原型开发过渡到可重复的生产，无需任何隐藏的交接。预计今年这些领域的增长速度将超过部分市场中的一些传统软件职位。

团队设计：将领域工程师与人工智能和数据专家配对

实际的招聘和结构变动：

• 将领域专家与人工智能和数据队友配对，以缩短集成周期并尽早测试假设。
• 投资操作员培训计划，教授自动化和机器人技术的安全工作，并包括实践实验室。
• 设计小型的、以任务为导向的团队，拥有端到端的系统——从传感器到仪表板——以加快反馈并减少返工。
• 为精通硬件的工程师创建学习 ML 基础知识的成长路径，为软件人才创建学习仪器仪表和控制的成长路径。
• 与当地机构合作建立技术人员渠道，以便您的公司和企业能够快速获得现场工作人员。

操作指导： 调整薪酬和奖励机制，以反映待命、现场和维护人员的实际情况。关注市场上新的认证，并更新文档标准，确保不同团队在整合和维护期间能够清晰地沟通。

教练型领导者 在快速迭代和严格验证之间取得平衡。这种向实体部署的转变，将有利于那些将安全、清晰的交接和指导置于招聘和培训计划核心的团队。

从战略到执行：常见的规划错误和实际解决方法

从宏伟的愿景转向揭示实际限制的小规模、可衡量的实验。

不要这样做： 押注单一工具、误读时间表或接受供应商锁定而没有退出。这些反模式会在需求发生变化时导致沉没成本和系统脆弱。

改为这样做： 运行投资组合试点，比较符合您的数据和用户需求的解决方案。分阶段推出，并设定明确的成功标准，以便您可以暂停或调整，避免重大损失。

• 设计具有互操作性的合同和架构，以便公司无需重建即可交换组件。
• 协商退出条款和数据可移植性以限制供应商风险并保留您的运营选择。
• 将软件和模型更新与操作窗口对齐，并为每个阶段准备好回滚计划。
• 根据实际依赖关系（网络、设施和招聘）来校准时间表，而不是一厢情愿的想法。
• 尽早使用独立基准和集成测试；大多数意外都会在系统级工作期间出现。
• 进行跨团队事故演习，以便在生产事故发生之前发现响应角色和差距。

实用完成： 清晰地传达趋势叙述，让领导层看到优势和制约因素。这样，您的团队就能提供持久的解决方案，同时保持灵活性以适应变化。

结论

以一个实际的承诺结束： 小型实验、清晰的检查和共享的记录使进展变得可预测。

专注于可重复的进步。 在这个快速发展的未来，你应该更看重稳定、有记录的胜利，而不是不加考量的豪赌。协调团队，让每个人都明白今年的成功是什么样子。

验证信息、开展短期试点并分享成果，以提升整个组织的学习和参与度。尊重物理限制——电力、许可证和空间——让创意转化为业务的有效系统。

让这份报告成为一份活生生的清单： 随着证据的增加，重新审视各个部分，并使用事件和行业摘要，例如 活动综述 追踪进展和现实世界的信号。