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麥肯錫最新報告:2023年最值得關(guān)注的15項科技趨

2023年8月14日 07:00  TOP創(chuàng)新區(qū)研究院  作 者:麥肯錫

來源| TOP創(chuàng)新區(qū)研究院

作者|麥肯錫

2023年上半年,生成式AI/ChatGPT的出現(xiàn)點燃了我們對新一代技術(shù)的熱情。當(dāng)然,人類在不少科技領(lǐng)域都好消息不斷。生成式AI與其他的眾多先進技術(shù)一起,有望推動可持續(xù)、包容性增長,解決全球各種復(fù)雜挑戰(zhàn)。

7月20日,麥肯錫公司發(fā)布了《McKinsey Technology Trends Outlook 2023》2023科技趨勢展望報告。

為了評估每個趨勢的動力,報告考察了其關(guān)注度、創(chuàng)新性和資本等定量指標,同時,鑒于這些趨勢的長期性和相互依賴性,麥肯錫還深研究了每個趨勢背后的底層技術(shù)、不確定性、未來挑戰(zhàn)等。

與往年不同的是,麥肯錫增加了一個重要的新分析維度——人才。

人才的重要性不用贅述——人才短缺是創(chuàng)新與增長的頭號敵人。

數(shù)據(jù)顯示,與2021年相比,2022年全球職位發(fā)布總體上減少了13%,但與文中提到的15個科技趨勢相關(guān)的領(lǐng)域的職位發(fā)布在2022年增長了15%。

接下來,我們來看這15個趨勢。這15個趨勢可分成五個更廣泛的類別:人工智能革命、構(gòu)建數(shù)字未來、計算和連接的前沿、尖端工程技術(shù)和可持續(xù)發(fā)展

PART 1

人工智能革命

生成式AI

生成型人工智能標志著人工智能的一個轉(zhuǎn)折點。

OpenAI、谷歌、微軟、Facebook、Salesforce、IBM等都在大力投資于大型語言模型技術(shù)LLM的研發(fā),推動模型的不斷創(chuàng)新和改進。與以往的人工智能不同,生成式AI可以根據(jù)從類似非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式中學(xué)到的信息,生成新的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容,如文本、音頻、視頻、圖像、代碼、模擬甚至蛋白質(zhì)序列或消費者旅程。而且,其核心技術(shù)——基礎(chǔ)模型,可以適應(yīng)各種任務(wù)。

在商業(yè)環(huán)境中,生成型人工智能不僅可以開啟新的用例,還可以加快、擴展或改進現(xiàn)有的用例。生成型人工智能有可能通過促進新產(chǎn)品和收入流的開發(fā),提升客戶體驗,從而重新定義企業(yè)和價值鏈。然而,其影響最有望體現(xiàn)在提高員工生產(chǎn)力和體驗方面。

在這個初期階段,我們看到許多行業(yè)的公司主要將生成型人工智能作為一種輔助技術(shù),用于創(chuàng)建初稿、生成假設(shè)或協(xié)助專家更快、更好地完成任務(wù)。

當(dāng)然也需要專家檢查輸出,特別是對于產(chǎn)生虛幻內(nèi)容(應(yīng)用程序產(chǎn)生的不準確內(nèi)容)和知識產(chǎn)權(quán)(IP)問題。

在高風(fēng)險的應(yīng)用中,讓生成型人工智能基于應(yīng)用從輔助逐漸過渡到完全自動化可能還需要一段時間。

應(yīng)用型人工智能

通過機器學(xué)習(xí)(ML)、計算機視覺和自然語言處理(NLP)等人工智能技術(shù),各行各業(yè)的企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)并得出洞見,實現(xiàn)自動化流程、增強能力,并做出更明智的決策。

麥肯錫的研究估計,應(yīng)用型人工智能所蘊含的潛在經(jīng)濟價值介于17萬億美元至26萬億美元之間,并且追求這一價值的企業(yè)比例正在增加。

麥肯錫全球AI狀況年度調(diào)查顯示,組織中采用人工智能的比例從2017年的20%翻倍至2022年的50%。而且,2022年的調(diào)查還表明,采用人工智能可能帶來顯著的財務(wù)效益:25%的受訪者將其公司5%或更多的凈利潤歸功于人工智能。

然而,在企業(yè)實現(xiàn)這一技術(shù)的全部潛力之前,還需要解決組織、技術(shù)、倫理和監(jiān)管等問題。

工業(yè)化機器學(xué)習(xí)

工業(yè)化機器學(xué)習(xí),通常稱為機器學(xué)習(xí)運營(ML運營),或者簡稱為MLOps,指的是在企業(yè)中擴展和維持機器學(xué)習(xí)應(yīng)用所需的工程實踐。這些實踐得到了快速發(fā)展的技術(shù)工具生態(tài)系統(tǒng)的支持,這些工具在功能和互操作性方面都得到了顯著改進。

MLOps工具可以幫助企業(yè)從試點項目轉(zhuǎn)向可行的商業(yè)產(chǎn)品,加速分析解決方案的擴大,發(fā)現(xiàn)和解決生產(chǎn)中的問題,并提高團隊的生產(chǎn)力。經(jīng)驗表明,成功實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的工業(yè)化可以將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的生產(chǎn)時間框架(從概念驗證到產(chǎn)品)縮短約八至十倍,并將開發(fā)資源減少高達40%。

工業(yè)化的機器學(xué)習(xí)最初由少數(shù)幾家領(lǐng)先的公司引領(lǐng),但隨著越來越多的公司將人工智能用于更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域,采用這一方法的范圍也在不斷擴大。

2021年,對機器學(xué)習(xí)工業(yè)化領(lǐng)域的企業(yè)投資在達到47億美元的高點,并在2022年累計達到34億美元,持續(xù)保持強勁勢頭。IDC預(yù)測,到2024年,60%的企業(yè)將實施MLOps。

PART 2

構(gòu)建數(shù)字未來

下一代軟件開發(fā)

下一代技術(shù)正在改變軟件開發(fā)生命周期(SDLC)的每個階段工程師的能力,從規(guī)劃和測試到部署和維護,還能使非技術(shù)員工創(chuàng)建應(yīng)用程序。

這些技術(shù)可以幫助簡化復(fù)雜的任務(wù),并將其他任務(wù)簡化為單一命令。這些技術(shù)包括AI輔助編程工具、低代碼和無代碼平臺、基礎(chǔ)設(shè)施即代碼、自動集成、部署和測試,以及新興的生成型AI工具。

由于技術(shù)挑戰(zhàn)、需要對開發(fā)人員和測試工程師進行大規(guī)模的再培訓(xùn)以及其他組織障礙,應(yīng)用可能會比較緩慢。

到2026年,Gartner預(yù)測80%的低代碼和無代碼工具用戶將來自傳統(tǒng)IT組織之外。AI啟用的工具還可以通過自動化例行任務(wù)和提供問題解決方案來提高傳統(tǒng)開發(fā)者的生產(chǎn)力。

研究顯示,開發(fā)者在代碼生成方面節(jié)省了35%至45%的時間,在代碼重構(gòu)方面節(jié)省了20%至30%的時間。他們還報告在使用AI啟用的工具時感到更快樂、更投入,并獲得更多滿足感,這表明采用這些工具有助于公司在競爭激烈的人才市場中留住人才。

信任架構(gòu)和數(shù)字身份

數(shù)字信任技術(shù)使組織能夠管理技術(shù)和數(shù)據(jù)風(fēng)險,加速創(chuàng)新并保護資產(chǎn)。而在數(shù)據(jù)和技術(shù)治理中建立信任可以提高組織績效并改善客戶關(guān)系。

底層技術(shù)包括零信任架構(gòu)(ZTA)、數(shù)字身份系統(tǒng)和隱私工程。其他技術(shù)通過將解釋性、透明性、安全性和偏見最小化原則融入AI設(shè)計中來建立信任。

然而,數(shù)字信任技術(shù)的采用受到一系列因素的阻礙,包括整合挑戰(zhàn)、組織壁壘、人才短缺,以及將其作為價值主張的重要組成部分的有限考慮。建立全面信任為先的風(fēng)險思維和能力需要自上而下的領(lǐng)導(dǎo)和對多個領(lǐng)域的有意識的變革,從戰(zhàn)略和技術(shù)到用戶使用場景等。

例如法規(guī)正在推動產(chǎn)業(yè)朝隱私工程方向發(fā)展:有關(guān)數(shù)據(jù)本地化和共享的新法規(guī),以及人工智能和云計算的增加使用,推動隱私工程變得更加重要。在歐洲,像2022年的NIS2指令,強制進行增加網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險評估的法規(guī),以及2023年的數(shù)據(jù)治理法案,旨在促進數(shù)據(jù)共享,使隱私工程變得至關(guān)重要。美國的州級數(shù)據(jù)隱私法以及聯(lián)邦特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)法規(guī)要求采取一系列隱私合規(guī)措施,需要自動化控制。

Web 3.0

Web 3.0 超越了對加密貨幣投資的典型理解,更重要的是它指的是未來互聯(lián)網(wǎng)的一種模式,它將權(quán)力分散化并重新分配給用戶,潛在地賦予他們更多對個人數(shù)據(jù)如何獲得經(jīng)濟價值以及數(shù)字資產(chǎn)的更強所有權(quán)。

此外,它提供了一系列商業(yè)機會:由去中心化自治組織(DAOs)治理的新商業(yè)模式,并通過安全(智能合約)自動化消除中間人,涉及數(shù)字可編程資產(chǎn)的新服務(wù),以及使用區(qū)塊鏈技術(shù)進行新數(shù)據(jù)存儲和治理。

Web 3.0 吸引了大量資本和人才,底層技術(shù)不斷改進,并且應(yīng)用不斷增多;截至2023年,目前運行的去中心化應(yīng)用程序有數(shù)千個,而2018年僅約有一千個。

但新的企業(yè)仍在測試和擴展可行的商業(yè)模式,同時不斷發(fā)展的監(jiān)管規(guī)定以及尚不成熟的新技術(shù)平臺,使得其用戶體驗通常不如現(xiàn)有的Web 2.0實用工具。

PART 3

計算和連接的前沿

先進連接技術(shù)

先進的連接性改進將提高全球消費者的用戶體驗,并增加移動性、醫(yī)療保健和制造業(yè)等行業(yè)的生產(chǎn)力。

公司們正在迅速采用建立在現(xiàn)有部署和連接標準之上的先進連接性技術(shù),但一些新技術(shù),如低地球軌道(LEO)連接和5G網(wǎng)絡(luò),在推廣過程中面臨著些許障礙。

比如,電信公司在消費領(lǐng)域難以實現(xiàn)5G的盈利,工業(yè)應(yīng)用增長遠低于預(yù)期。雖然5G的API為電信公司提供了向消費者提供5G服務(wù)的盈利能力,但由于依賴先進連接性的消費者用例尚未實現(xiàn)規(guī);洳捎盟俣容^慢。許多工業(yè)公司選擇等待采用5G私有網(wǎng)絡(luò),原因包括復(fù)雜性、對蜂窩技術(shù)優(yōu)勢和管理的理解不足、部署成本和端到端用例的早期階段。但是5G網(wǎng)絡(luò)市場正在增長,各個行業(yè),如制造業(yè)、物流、公用事業(yè)等,都在進行標桿部署。

全息現(xiàn)實技術(shù)

全息現(xiàn)實技術(shù)利用空間計算來解釋物理空間,模擬將數(shù)據(jù)、物體和人物添加到真實世界環(huán)境中,并通過增強現(xiàn)實(AR)、虛擬現(xiàn)實(VR)和混合現(xiàn)實(MR)實現(xiàn)在虛擬世界中的交互。

2021年,風(fēng)險投資者為AR和VR初創(chuàng)企業(yè)提供了約40億美元的資金,成為僅次于2018年的第二成功融資年。盡管在2022年,AR和VR的總體投資有所下降,但投資者對這一趨勢的興趣依然持續(xù):去年至少有七輪投資額達1億美元或更多的交易達成。

研究顯示,未來的元宇宙到2030年在消費者和企業(yè)應(yīng)用上有望創(chuàng)造4萬億至5萬億美元的價值。

前不久,蘋果宣布將于2024年發(fā)布Vision Pro AR/VR頭顯,該頭顯將配備眼動跟蹤、手勢識別和無縫滾動等技術(shù)。蘋果憑借龐大的人才和資本支持了Vision Pro,并擁有5000多項專利。該公司認為這款頭顯可能會帶來顯著優(yōu)勢,并希望在混合現(xiàn)實領(lǐng)域樹立新標準。

云以及邊緣計算

在未來,企業(yè)將利用多個位置點的計算和存儲基礎(chǔ)設(shè)施,從本地到更靠近本地(邊緣),從小型區(qū)域數(shù)據(jù)中心到遠程超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。邊緣計算為組織提供了處理數(shù)據(jù)更接近其源頭的靈活性,實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)處理速度(超低延遲)并與云相比實現(xiàn)數(shù)據(jù)主權(quán)和增強數(shù)據(jù)隱私,從而解鎖各種新的用例。

減少到終端用戶的距離將縮短數(shù)據(jù)傳輸延遲和成本,并提供更快速訪問更相關(guān)的數(shù)據(jù)集,有助于企業(yè)遵守數(shù)據(jù)居住法規(guī)。公有云將繼續(xù)在未來企業(yè)中扮演至關(guān)重要的角色,通過更好的規(guī)模經(jīng)濟來執(zhí)行非實時計算用例。

云和邊緣資源的持續(xù)集成將使用戶將云的創(chuàng)新、速度和靈活性延伸到邊緣和實時系統(tǒng),從而加速創(chuàng)新,提高生產(chǎn)力,并創(chuàng)造商業(yè)價值。

不過,不斷膨脹的成本以及與數(shù)據(jù)隱私和延遲有關(guān)的問題導(dǎo)致企業(yè)向公有云的遷移速度放緩。然而Uptime Institute Global Data Center最近的一項研究發(fā)現(xiàn),約33%的受訪者已經(jīng)從公有云回遷到數(shù)據(jù)中心或合作設(shè)施。然而,在那些回遷的企業(yè)中,只有6%完全放棄了公有云。大多數(shù)采用混合方法,同時使用本地和公有云。

量子技術(shù)

量子技術(shù)利用量子力學(xué)的獨特性質(zhì),比經(jīng)典計算機更高效地執(zhí)行特定類型的復(fù)雜計算,提供安全通信網(wǎng)絡(luò),并提供新一代傳感器,其靈敏度比傳統(tǒng)傳感器有了顯著的提升。

原則上,量子技術(shù)可以進行模擬和解決更復(fù)雜的問題,這將在航空航天、國防、汽車、化工、金融和制藥等各個行業(yè)帶來重大突破。

然而,技術(shù)挑戰(zhàn)仍然存在,如實現(xiàn)完全糾錯的量子計算機和可擴展的量子通信網(wǎng)絡(luò)。

這個領(lǐng)域的人才缺口仍然顯著,但可能在縮小。麥肯錫的研究顯示,行業(yè)中近三分之二的空缺職位可以通過新的量子技術(shù)碩士學(xué)位來填補,而在2021年,只有約三分之一的職位可以填補。未來,這一差距可能會進一步縮小:提供量子技術(shù)碩士課程的大學(xué)數(shù)量在2022年幾乎翻了一番。

PART 4

尖端工程技術(shù)

未來出行

在汽車大規(guī)模生產(chǎn)開始一個多世紀后,出行正在經(jīng)歷第二個重要的轉(zhuǎn)折點:向自動駕駛、連接性、車輛電氣化和共享出行(ACES,Autonomous, Connected, Electric and Shared vehicles)技術(shù)的轉(zhuǎn)變,甚至先進空中移動技術(shù),如垂直起降電動飛行器(eVTOL)也在快速推進。

這一轉(zhuǎn)變有望在改善人員和貨物陸空運輸?shù)男屎涂沙掷m(xù)性的同時,顛覆市場。過去十年,ACES技術(shù)的采用不斷增加,并且隨著可持續(xù)性措施加強、消費者偏好演變和創(chuàng)新進步,這一步伐正在加快。例如,預(yù)計到2035年,自動駕駛技術(shù)將創(chuàng)造高達4000億美元的收入。

然而,在近期仍然存在挑戰(zhàn),創(chuàng)新者必須應(yīng)對技術(shù)、監(jiān)管和供應(yīng)鏈問題。

未來生物工程

生物學(xué)的突破性發(fā)展,結(jié)合數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新,有望幫助組織應(yīng)對醫(yī)療保健、食品農(nóng)業(yè)、消費品、可持續(xù)發(fā)展以及能源和材料生產(chǎn)等領(lǐng)域的需求,創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)。

麥肯錫的研究表明,目前400種生物工程的應(yīng)用案例在科學(xué)上都是可行的,預(yù)計從2030年到2040年,這些用例將產(chǎn)生2萬億到4萬億美元的經(jīng)濟影響。

例如,近期mRNA疫苗在COVID-19上的成功引發(fā)了RNA療法研究活動的爆發(fā),全球臨床流水線上有50多種RNA療法。

此外,F(xiàn)DA于2022年批準了五種新的病毒載體基因和相關(guān)療法。隨著病毒載體療法逐漸向超稀有指標轉(zhuǎn)變,mRNA技術(shù)成為常見技術(shù),更多關(guān)注將集中于調(diào)控mRNA和基因療法,開發(fā)個性化的“n = 1”藥物,同時更高產(chǎn)量疊加銷售成本降低,這些個性化藥物將更好地個性化醫(yī)療的需求。

當(dāng)然,盡管某些基因療法和生物產(chǎn)品已經(jīng)得到認可,但生物工程學(xué)要實現(xiàn)其完整的經(jīng)濟潛力,還需要解決倫理、監(jiān)管和公眾認知等問題。

太空技術(shù)

過去五到十年,太空產(chǎn)業(yè)最重要的發(fā)展是技術(shù)成本的降低,這使得新的能力和應(yīng)用更加易于獲取。組件成本的降低主要得益于衛(wèi)星和運載火箭的體積、重量、功率和成本的減少。這些降低導(dǎo)致了系統(tǒng)架構(gòu)的變化,例如從單個大型地球同步軌道(GEO)衛(wèi)星轉(zhuǎn)向較小的分布式低地球軌道(LEO)衛(wèi)星,以及傳統(tǒng)非太空企業(yè)對太空技術(shù)越來越感興趣。

太空技術(shù)和遙感分析的使用現(xiàn)在已經(jīng)非常廣泛,分析顯示,到2030年太空市場可能超過1萬億美元。未來太空經(jīng)濟可能涵蓋目前規(guī)模尚不大的活動,例如軌道內(nèi)制造、發(fā)電和太空采礦,以及可擴展的載人航天飛行。

預(yù)計2023年和2024年將有幾個備受期待的新發(fā)射載具亮相,包括SpaceX的超重型Starship,設(shè)計用于攜帶更大的負載;United Launch Alliance的Vulcan Centaur,設(shè)計用于將衛(wèi)星送入軌道;以及Blue Origin的New Glenn,將攜帶部分Amazon的Project Kuiper衛(wèi)星。

PART 5

可持續(xù)發(fā)展

電氣化和可再生能源

未來,能源結(jié)構(gòu)將迅速向電力、合成燃料和氫轉(zhuǎn)變,到2035年將占全球能源結(jié)構(gòu)的32%,到2050年將占50%。

在COP26之前,共有64個國家承諾或立法在未來幾十年內(nèi)實現(xiàn)凈零排放。電氣化和可再生能源有助于實現(xiàn)凈零承諾,包括太陽能(6.370, -0.14, -2.15%)、風(fēng)能、水力能源和其他可再生能源;核能;氫能;可持續(xù)燃料以及電動汽車充電等。

受影響的行業(yè)有:農(nóng)業(yè);汽車和裝配;航空、旅游和物流;化工;建筑和建筑材料;電力、天然氣和公共事業(yè);金屬和采礦;石油和天然氣;房地產(chǎn)。

其他氣候相關(guān)的技術(shù)

其他氣候技術(shù)包括碳捕獲利用與封存(CCUS),碳減排,自然氣候解決方案,循環(huán)技術(shù),替代蛋白和農(nóng)業(yè),水資源和生物多樣性解決方案與適應(yīng)措施,以及追蹤凈零排放進展的技術(shù)。

來源:Top創(chuàng)新區(qū)研究院

編 輯:章芳
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