本文重點
A： 根據 Gartner 報告，十大趨勢圍繞三大主軸：AI 的機會與挑戰（Agentic AI、AI 治理平台、假訊息安全）、運算技術突破（後量子密碼學、節能運算、混合運算）、人機協作新型態（空間運算、多功能機器人、神經增強技術）。其中 Agentic AI 最受矚目，預測 2028 年將有 15% 的日常決策由自主 AI 系統直接作出。
A： 現有 AI 助理能提供建議，但仍需人類自行收集數據、製作報表、完成核准流程。Agentic AI 則能主動分析數據、預測趨勢、整合各部門需求，並在執行中即時偵測異常、提出調整建議，從「提供資訊」升級為「完成任務」。
A： Gartner 預測 2029 年量子電腦將足以破解現有加密系統。部分駭客已開始「先竊取、後解密」，提前儲存資料等待量子時代到來。建議企業按三階段布局：建立加密資料庫、清除高風險資料、2027 年全面升級後量子加密技術。
根據全球知名研究機構Gartner的2025年科技趨勢報告，未來科技發展將圍繞三大主軸：AI的機會與挑戰、運算技術的突破，以及人機協作的新型態。
在AI領域，智慧助理的普及將帶來便利，但也需要更完善的管理機制和防偽技術；在運算方面，量子電腦的出現將重塑資安版圖，而智慧感測器則開創嶄新商機；在人機協作層面，我們將迎來更緊密的虛實整合，從日常生活中的智慧機器人，到能直接提升人類能力的創新科技。
AI在這三大領域下，又延伸出十項關鍵技術趨勢，將為企業和個人帶來重大影響：
- AI代理（Agentic AI）
- AI治理平台（AI Governance Platforms）
- 假訊息安全（Disinformation Security）
- 後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）
- 環境智慧（Ambient Invisible Intelligence）
- 節能運算（Energy Efficient Computing）
- 混合運算（Hybrid Computing）
- 空間運算（Spatial Computing）
- 多功能機器人（Polyfunctional Robots）
- 神經增強技術（Neurological Enhancement）
AI需求與風險
Gartner預測，到2028年，約有15%的日常決策是由具自主能力的AI系統（Agentic AI）直接作出。Agentic AI結合多種AI技術，具備記憶、規劃、感知環境、使用工具和遵循安全準則等特性，這類AI系統不只是被動回應指令，而是能夠主動規劃、判斷並採取行動。
舉例來說，在企業預算規劃方面，現有的AI系統（如ChatGPT）雖然能提供預算範本和一般性建議，但最終還是需要財務人員自己收集數據、計算預估值、製作報表，並完成各種核准流程。
但有了Agentic AI，整個預算規劃流程將徹底改變。它能主動分析公司過往財務數據、預測市場趨勢，並即時整合各部門的預算需求。更重要的是，它會根據公司策略自動調整資源分配、製作視覺化報表，並在過程中提醒潛在風險。甚至在預算執行階段，一旦發現異常，也能即時提出調整建議。
簡單來說，Agentic AI能透過分析大量數據，發現人類團隊可能忽略的重要線索，不只是提供參考資訊，而是能真正協助主管們完成決策過程中的每個環節，大幅提升規劃效率和準確度。
二、AI治理平台（AI Governance Platforms）
當企業愈來愈頻繁使用Agentic AI這類的AI技術，也將引發對偏見、隱私問題以及與人類價值觀對齊的關注。
AI治理平台包含三個核心要素，確保AI系統能做出公平、合乎道德的決策，並保護數據並遵守法規。AI治理平台三大核心要素包括：
- 倫理：AI開發和部署的指導原則；
- 負責任的AI政策：負責任AI管理的框架和流程；
- AI技術：符合治理標準的技術系統。
Gartner預計，2028年，採用AI治理平台的企業，預計將比對手獲得30%以上的客戶信任度和25%以上的合規性評分。（延伸閱讀｜信任AI、信賴台灣：人工通用智慧時代，國家如何脫穎而出？）
三、假訊息安全（Disinformation Security）
隨著AI和機器學習技術日益進步，虛假訊息的威脅也與日俱增。Gartner預測，到2028年，將有一半的企業會採用專門的虛假訊息防護系統，比2024年的5%大幅成長。
企業面臨的威脅包括：偽造的影音內容、假冒身分的詐騙郵件，以及針對企業品牌的惡意輿論操作。新一代防護系統能自動偵測可疑內容。例如，當員工收到據稱來自高層主管要求處理款項的郵件時，系統會立即分析內容真實性，必要時自動隔離可疑郵件並通報資安團隊。
虛假訊息防護包含三大面向：深偽偵測、身分冒用防範和聲譽保護。透過人工智慧和數位鑑識技術，企業可以驗證訊息真實性、防止身分冒用，並監控針對企業的惡意輿論操作。（延伸閱讀｜AI如何放大「說謊者紅利」，使政客從信任崩壞得利？）
AI發展時，假消息威脅也隨之攀升，企業應同時偵測深偽、防範身份冒用與保護聲譽。圖片來源：Shutterstock
運算新領域
Gartner預測，到2029年，量子電腦的運算能力將足以破解目前主流的加密系統，這對企業資安帶來嚴峻挑戰；不少駭客已開始「未雨綢繆」，先竊取加密資料，等到量子電腦技術成熟後再進行解密。
為因應這項挑戰，企業必須及早導入後量子加密技術。這項技術能確保含有財務資料、客戶信息或知識產權的敏感郵件，即使在量子電腦時代來臨後也無法被破解。
Gartner建議企業遵循三階段部署時程：2022年開始建立加密資料庫並制定政策、2024年進入轉型期清除具有資安風險的資料、2027年全面升級至新一代加密技術。這不僅能保護企業機密資料，更能確保智慧財產不受未來量子電腦威脅。（延伸閱讀｜良心會痛！近6成AI工程師承認：曾開發傷害社會的產品）
五、環境智慧（Ambient Invisible Intelligence）
「環境智慧」是一種隱藏在日常環境中的智慧科技，就像空氣一樣無所不在，使用者卻幾乎感受不到打擾。它透過低成本感應器和標籤（tag）的廣泛應用，追蹤物品和監測環境，常用於零售、倉儲和物流領域。
例如，系統自動調整室內溫度、燈光、冰箱會提醒你牛奶快過期、浴室鏡子能偵測你的疲勞程度等，像是一個貼心但又不過度打擾的隱形助理。
隨著感應器成本降低和無線網路進步，這種科技將逐漸融入我們的生活，使科技服務變得更自然，不再需要透過手機或電腦來操作。
六、節能運算（Energy Efficient Computing）
現在企業都在想辦法省電減碳，這個議題已經重要到需要跟董事會報告的程度了。尤其現在AI很熱門，但跑AI需要大量電力，使這個問題更加棘手。
報告指出，我們需要一些新型的電腦晶片、運算技術和綠電，來解決這個問題。這些技術預計在未來五到十年能大幅提升運算效率，用更少的電達到同樣的效果。
因此，很多公司都開始採用智慧化的用電管理系統，也在設計更省電的產品，既可以省錢，又能對環境更友善。（延伸閱讀｜台灣缺電，還是缺韌性電網？看日本如何把電網危機變儲能商機）
企業透過智慧用電管理系統有效節電，應對未來挑戰。圖片來源：Shutterstock
隨著AI和各類新興技術快速發展，企業面臨更複雜的運算需求，混合計算也成為新趨勢。這種模式結合了不同類型的運算技術，包括傳統的CPU、GPU，以及新興的量子計算、光學計算等系統；應用範圍也相當廣泛，從工業機器人控制、新藥研發，到AI應用開發都能受惠。
這就像是企業打造了一個「科技百寶箱」，能根據不同任務選用最合適的工具。例如，將需要高度保密的核心系統放在企業內部伺服器，同時運用雲端服務處理數據分析和AI運算，這樣既確保資安，又能靈活調度資源。
人機協作
隨著AR／VR技術和5G網路的進步，加上蘋果Vision Pro、Meta Quest等新裝置的推出，「空間運算」正在改變我們與數位世界的互動方式。Gartner預測，這個市場將從2023年的1,100億美元（約新台幣3.58兆元），快速成長至2033年的1.7兆美元（約新台幣55.3兆元）。
空間運算，就是將數位內容「定錨」在現實世界中，創造沉浸式的互動體驗。舉例來 說，遠距會議不再只是盯著螢幕，而是能在3D虛擬空間中與同事協作；員工培訓可以透過擬真模擬來練習，既省成本又降低風險；逛街購物時，虛擬助理能即時提供商品資訊和建議。
企業還能運用這項技術建立「數位分身」，即時監控和優化實體設備的效能。預計到2028年，每週至少有20%的人會體驗到這種深度整合實虛世界的應用，相較2023年的不到1%，成長相當可觀。（延伸閱讀｜倫敦奧運公園九大物聯網案例：數位孿生、Wi-Fi人流分析到動植物環境監控）
九、多功能機器人（Polyfunctional Robots）
隨著人力成本上升，具備多項功能的智慧機器人正在改變各行各業的工作方式。Gartner預測，到2030年，將有80%的人每天都會與智慧機器人互動，較目前（不到10%）大幅成長。
這些新一代機器人不再是單一功能的工業機械手臂，而是能執行多樣化任務的智慧助手。在倉儲中，它們能同時處理揀貨、包裝和運送；在醫療場所，既能遞送醫療用品，也能協助病患行動，甚至進行空間消毒；在工業維修領域，則可在危險或偏遠地區執行設備檢查和維護。
多功能機器人不一定會模仿人類形態，而是追求更有效率的設計。這些機器人雖然動作簡單且可預測，卻能完美配合人類的複雜與靈活，創造人機協作的最佳效益。（延伸閱讀｜AI專家李飛飛來台演講全記錄：使AI見人所欲見——機器人、高齡社會與人本AI）
多功能機器人將改變人機協作的工作方式。圖片來源：Shutterstock
十、神經增強技術（Neurological Enhancement）
腦機介面技術正在掀起工作革命。Gartner預測，到2030年，將有60%的IT從業人員會使用神經增強技術，這項技術能夠讀取和解碼大腦活動，甚至可能直接與大腦進行雙向溝通。
這項技術的應用範圍相當廣泛：在醫療領域，能將外科醫生的培訓時間縮短一年；教育方面，能即時根據學生的腦部反應調整教材；在工業安全上，則可預防工作場所事故。甚至，未來的求職面試可能只要兩分鐘，就能透過腦機介面了解應徵者的特質。
這項技術不只能讓企業了解員工的感受，還能適時刺激大腦，協助員工保持放鬆或專注狀態，提升工作效率。目前的技術以外部感測為主，預計五到十年後將發展出更精準的微創技術。（延伸閱讀｜哈佛法學教授雷席格：我們正處於AI的「奧本海默時刻」，好壞永遠並存）
