您是否知道，短期行业趋势正在推动人工智能从试点阶段走向基础设施、经济、监管和转型？预计到 2026 年，IT 和人工智能格局将由以下几个方面定义：以智能体/自动化为先导的人工智能、企业应用中无处不在的辅助驾驶功能、自主且受监管的人工智能堆栈，以及大力推进人工智能基础设施建设（从超级计算到边缘计算），从而摆脱实验性的试点模式。与此同时，安全性、治理和行业特定平台也将从无关紧要的功能转变为任何严肃部署的核心设计原则。
## 2026 年 IT 领导者的顶级技术趋势
这些趋势之所以重要，是因为它们已经转化为可衡量的生产力提升、新的商业模式和新的监管预期，并将影响企业在未来几年构建和运行技术的方式。它们还将决定谁能从人工智能中获益（以及谁将背负技术债务、面临监管风险和劳动力中断），而不是仅仅作为“旁观者”。三大力量将推动这些趋势：硬经济因素（生产力和利润潜力）；技术供给（模型、芯片和IT基础设施的性能显著提升且价格大幅下降）；以及政策/社会压力（监管机构、客户和员工正在重塑人工智能的部署方式）。这三大力量将共同形成一个良性循环：更先进的技术将催生更多应用场景，从而吸引更多投资和监管，进而塑造中长期内下一波创新浪潮和企业应用。
## 2026年IT领导者必备的人工智能发展趋势
趋势一：智能体人工智能正在将助手转变为能够规划和执行工作的自主操作员。智能体和自主人工智能不仅能够生成答案，还能在有限的人工干预下，跨工具和应用程序进行规划、决策和行动，以实现既定目标，从而使人工智能从被动助手转变为能够实质性地改变各行业工作组织和执行方式的运营主体。这些系统将日益以专业代理（用于规划、执行和监控）网络的形式运行，这些代理协同工作，实现从接收到解决的真正端到端自动化，而不仅仅是改进孤立的任务。其结果是更短的周期时间、更高的一致性和更强的可扩展性。从战略角度来看，智能体人工智能将加速向“自主企业”的转型，这些企业能够在供应链运营、网络安全和网络风险管理、金融市场和公共服务等领域近乎实时地感知、决策和响应，从而在瞬息万变的环境中成为关键的差异化优势。
趋势二：多模态推理人工智能将各种数据融合为可解释的、更高风险的决策。到2026年，更智能的多模态推理人工智能模型将接受并整合各种输入（文档、图像、时间序列、日志和语音），形成问题的统一表示，然后使用诸如思维链、工具使用和知识库检索等技术对其进行推理。预计到2020年代末，大多数生产级基础模型都将是多模态的，它们通常嵌入混合架构中，将神经网络与符号推理和知识图谱推理相结合，以提高鲁棒性。多模态推理通过联合分析文本、数字和视觉信息（例如，医学图像加上临床记录，或交易记录加上通话录音）来减少盲点，从而提高诊断准确性和风险评估能力，并使人工智能能够在更高风险的领域运行。具备推理能力的模型可以分解任务、调用工具和知识库，并提供理由，使人工智能从快速回答转变为提供可解释、可审计的建议，这在受监管的行业中尤为重要。各行各业都在加速采用多模态模型。建筑团队将图纸、现场照片、激光雷达和传感器数据融合在一起，以便及早发现问题并预测延误。医疗保健行业在安全、经过验证的流程下整合影像、实验室数据和病历记录。教育行业部署了具有教师控制功能的多模态导师。零售业优化了商品销售和客户体验，而银行则整合异构数据以进行反欺诈和合规性检查，并具有很强的可解释性。各国政府在安全透明的平台上运用多模态推理进行案例管理和政策分析。
趋势三：人工智能助手正成为默认的AI界面，从根本上重塑日常工作。到2026年，人工智能助手将嵌入到大多数企业系统（包括生产力套件、ERP/CRM、开发和分析工具以及设备操作系统）中，成为用户与IT部门之间的主要界面。它们已在编码和业务工作流程中实现了20%至50%的任务速度和产出量提升，尤其对经验不足的员工而言优势显著，这使得人工智能从一项便利功能转变为工作的核心设计理念。自然语言交互降低了使用复杂系统的门槛，重塑了培训、角色和流程设计。工作日益“人工智能增强”，IT部门的优先事项也从添加应用程序功能转向设计以助手为中心的体验、权限模型和防护措施。主流SaaS和云服务提供商正在将助手作为升级版服务的默认选项，因此，采用助手已成为一项基础设施和治理决策，而非单个工具的选择。各行业的应对措施正在趋于一致，但仍各有侧重。建筑业部署项目管理辅助系统，用于进度安排和现场报告，强调集成性和用户信任。医疗保健行业在严格的数据安全和临床监督下，扩展文档和工作流程辅助系统。教育行业推出教学和学生辅助系统，并制定了强有力的政策和隐私控制措施。零售和金融行业在营销、供应链和客户管理中使用辅助系统，并严格遵守数据质量和合规性要求。政府部门采用文档和公共服务辅助系统，优先考虑透明度、安全性和问责制。
趋势四：人工智能编排和机器学习运维成为可靠人工智能的基石。随着企业部署越来越多的人工智能模型，人工智能编排变得日益重要，而机器学习运维（MLOps）正在成为管理整个人工智能开发生命周期（从数据准备到部署和维护）的关键学科。人工智能编排平台将在集成多个人工智能模型和工具、简化部署流程以及确保人工智能应用的可靠性和可扩展性方面发挥关键作用。随着人工智能的日益普及，各组织需要确保其人工智能系统具备集成性、可扩展性和可靠性，并且易于更新和维护。这将需要人工智能的开发、部署和管理方式发生重大转变，并可能涉及采用新的工具、流程和框架。
趋势五：分布式云、边缘云和行业云正在推动人工智能从集中式执行转向本地化执行。对实时处理和低延迟人工智能应用日益增长的需求正在推动分布式云、边缘云和行业云的普及。这些云平台旨在满足人工智能工作负载的特殊需求，提供高性能计算、低延迟数据处理和强大的安全功能。随着人工智能应用变得越来越复杂，需要更强大的处理能力，分布式云、边缘云和行业云将在实现可扩展、安全和可靠的人工智能执行方面发挥关键作用。这一趋势将对人工智能的开发、部署和管理产生重大影响，并可能为云服务提供商带来新的商业模式和收入来源。
趋势6：人工智能风险正成为董事会层面安全和治理的核心优先事项。随着人工智能日益普及并对业务运营至关重要，各组织开始意识到管理人工智能相关风险的重要性。这些风险包括数据安全、偏见、可解释性和问责制，如果管理不当，可能会造成严重的财务和声誉损失。为了应对这些风险，各组织需要制定全面的人工智能风险管理策略，包括健全的治理框架、风险评估和监控工具以及事件响应计划。这一趋势将对人工智能的开发、部署和管理产生重大影响，并可能催生新的人工智能风险管理法规和标准。
趋势 7：主权和受监管的人工智能正日益将法律、地域和控制融入其架构。随着人工智能日益普及并对业务运营至关重要，各组织开始意识到确保人工智能系统符合相关法律法规的重要性。这一趋势正在推动主权和受监管人工智能的普及，这种人工智能将法律、地域和控制融入其架构。这种方法确保人工智能系统在适用的法律法规范围内运行，并提供高度的透明度和问责制。这一趋势将对人工智能的开发、部署和管理产生重大影响，并可能为人工智能提供商带来新的商业模式和收入来源。
趋势八：人工智能试点项目正在发展成为规模化、核心化的跨职能转型项目和平台。随着人工智能的普及和对业务运营的关键作用日益凸显，各组织开始意识到将人工智能试点项目扩展为成熟的转型项目和平台的重要性。这些项目和平台将使组织能够在整个企业范围内利用人工智能，从而推动业务成果的实现，例如提高效率、改善客户体验和增强竞争力。为了实现这一目标，各组织需要制定全面的人工智能转型战略，包括健全的治理框架、人工智能人才发展计划和变革管理举措。
趋势九：人工智能正在从自愿性理念转向可执行的、特定领域的治理。随着人工智能的普及和对业务运营的关键作用日益凸显，各组织开始意识到确保人工智能系统在适用的法律法规范围内运行的重要性。这一趋势正在推动可执行的、特定领域的人工智能治理框架的采用，这些框架为人工智能的开发、部署和管理提供了清晰的指导方针和法规。这种方法确保人工智能系统在适用的法律法规范围内运行，并提供高度的透明度和问责制。
趋势十：这些短期趋势将在中长期内将人工智能试点项目转变为受监管的、人工智能原生经济基础设施。随着人工智能的普及和对业务运营的关键作用日益凸显，企业需要确保人工智能系统在适用的法律法规范围内运行。这一趋势正在推动受监管的、人工智能原生经济基础设施的采用，从而提供高度的透明度和问责制。这种方法确保人工智能系统在适用的法律法规范围内运行，并提供高度的安全性和可靠性。
## 为什么IT领导者应该关注这些趋势
IT领导者应该关注这些趋势，因为它们将对人工智能的未来及其在业务运营中的作用产生重大影响。通过了解这些趋势，IT 领导者可以制定战略，利用人工智能 (AI) 推动业务成果的实现，例如提高效率、改善客户体验和增强竞争力。他们还可以确保 AI 系统在适用的法律法规范围内运行，并提供高度的透明度和问责制。从长远来看，这些趋势将把 AI 试点项目转变为受监管的、原生支持 AI 的经济基础设施，从而提供高度的安全性和可靠性。这将使企业能够在整个企业范围内利用 AI，推动业务成果的实现，例如提高效率、改善客户体验和增强竞争力。
