IEEE 预测 2025 年 22 大顶级技术趋势，哪些将改变世界？ 精华

在科技飞速发展的今天，未来的技术走向始终是人们关注的焦点。IEEE技术专家们汇聚智慧，发布了60页的《IEEE： 2025 年顶级技术预测报告》，揭示了 22 项有望重塑行业、塑造未来世界的突破性技术。这些技术涵盖多个领域，从人工智能到能源，从医疗健康到网络安全，它们的发展不仅会改变我们的生活方式，还将对全球经济和社会产生深远影响。下面，就让我们深入了解这些令人期待的技术趋势。

一、LLM 部署：语言模型的多元化拓展

大语言模型（LLM）近年来发展迅猛，而在 2025 年，其部署将呈现出新的趋势。除了常见的大型语言模型，小型语言模型（SLM）和特殊用途模型将崭露头角。

目前，可持续信息技术发展缓慢，IT 能源消耗成本不断攀升，人们对计算资源的高效利用和可持续性认识不足，这些问题亟待解决。同时，随着特定行业对先进任务需求的增加，对 LLM 的依赖也在增长，隐私保护成为关键问题。在这样的背景下，小型语言模型和特殊用途模型的出现恰逢其时。它们能够提供更具针对性的解决方案，满足不同行业的特定需求，并且在数据隐私保护方面更具优势。例如，在医疗领域，特殊用途的语言模型可以专注于医学文献分析、病例诊断辅助等任务，提高医疗服务的效率和准确性；在金融行业，小型语言模型能够快速处理和分析金融数据，为投资决策提供支持。

从技术发展来看，开源社区如 Hugging Face 为语言模型的开发和应用提供了丰富的资源和支持；云服务集成提示工程，使得 LLM 解决方案更加便捷；硬件的不断进化也为模型的高效运行提供了保障；模型压缩技术的发展则进一步降低了模型的运行成本。不过，训练模型所需的高质量数据集仍然稀缺，运行最新 LLMs 对硬件的要求依旧很高，定制 LLMs 的计算和能源成本也不容忽视，隐私和版权问题更是需要妥善解决。尽管面临挑战，但随着技术的不断进步，LLM 部署的前景依然广阔，它将为各个行业带来更多创新机遇。

二、无人机应用：多领域的变革推动者

无人机在 2025 年将迎来更广泛的应用，无人机即服务（DaaS）模式将彻底改变物流、农业和灾难响应等领域。

在农业领域，人们对无人机辅助的农业技术需求日益增长，包括作物管理、牲畜监测、肥料和农药喷洒、作物健康数据采集等，以支持精准农业发展。在消防方面，无人机可以提供实时态势感知、绘制火灾边界和识别热点，有效提升灭火效率。在遥感和地理测绘领域，无人机搭载的各种传感器能够获取高精度数据，用于城市规划、资源勘探和环境监测。此外，无人机在快递配送领域也展现出巨大潜力，特别是在城市和农村的 “最后一公里” 配送中。

技术的进步为无人机的广泛应用提供了有力支持。人工智能驱动的无人机编排和地理空间分析技术，能够实现无人机的智能调度和精准作业；先进的运动补偿算法提高了无人机在复杂环境下的稳定性；尺寸、重量和功率优化技术使得无人机能够搭载更多有效载荷；无人机群技术和先进的电动垂直起降技术则拓展了无人机的应用场景。然而，无人机的发展也面临诸多挑战，如有限的有效载荷能力、续航时间短、自主性不足、监管障碍以及隐私和伦理问题等。尽管如此，随着技术的持续创新和相关法规的完善，无人机在未来的应用前景依然十分可观。

三、AI 代理：智能协作的新力量

AI 代理结合了大语言模型、机器学习模型和基于规则的系统，将为金融、制造和零售等行业提供高度专业化的自主解决方案。

在实际应用中，许多重复性、低技能要求的任务可以由 AI 代理完成，这不仅提高了工作效率，还能为小型企业降低人力成本，助力其扩大规模。同时，用户希望能够以自然语言与 AI 代理进行灵活交互，AI 代理也需要根据给定的上下文自动生成和提供相关内容。在金融领域，AI 代理可以实时分析市场数据，为投资者提供精准的投资建议；在制造业中，AI 代理能够优化生产流程，提高生产效率和产品质量；在零售业，AI 代理可以实现智能客服、个性化推荐等功能，提升客户体验。

开源 AI 库和模型的发展使得开发者能够更方便地获取资源，降低开发成本；云解决方案提供的友好用户界面和低代码开发环境，让更多人能够轻松使用 AI 代理。不过，数据质量和准备工作仍然是影响 AI 代理性能的关键因素，计算资源和能源成本的限制也制约着其发展，大语言模型的幻觉问题可能导致信息不准确，AI 代理自我逻辑发展带来的风险也需要关注。但总体而言，AI 代理的发展将为各行业带来更高的效率和更多的创新机会。

四、AI 增强机器人：人机协作新时代

具有具身智能的 AI 增强机器人能够在动态环境中感知、学习和协作，实现前所未有的自主性和类人适应性，为多个领域带来变革。

在制造业中，劳动力短缺问题日益严重，尤其是在高风险、重复性和技能要求高的岗位上，AI 增强机器人可以替代人类完成危险和繁琐的工作，提高生产效率和安全性。随着人口老龄化加剧，对先进医疗保健和护理服务的需求不断增加，医疗机器人在手术、康复和个人护理等方面发挥着越来越重要的作用。在智能城市建设中，机器人可以用于基础设施管理、环境监测等任务。此外，消费级机器人在教育、家庭和娱乐领域也具有广阔的应用前景。

大型语言模型、多模态人工智能和计算机视觉技术的进步，为机器人提供了更强大的感知和理解能力；先进的边缘计算和 5G/6G 网络确保了数据的快速传输和处理；下一代电池技术、无线充电和能量存储技术为机器人的长时间运行提供了保障；集成传感器和实时分析技术使机器人能够实时感知环境变化并做出响应。然而，机器人和人工智能系统的高资本投资、复杂的法规和合规要求、当前 AI 模型的适应性和自主性限制、劳动力技能差距以及公众对机器人的抵触情绪等，都是需要克服的障碍。尽管如此，AI 增强机器人的发展将为人们的生活和工作带来极大的便利和改善。

五、医疗可穿戴设备与生物标志物：健康管理新革命

可穿戴设备在医疗健康领域的应用将不断拓展，通过追踪生物标志物实现早期疾病检测和主动健康管理，从单纯的健身追踪向医疗级慢性病监测转变。

随着人们对健康的重视程度不断提高，对早期疾病检测和远程连续健康监测的需求日益增长。同时，慢性疾病如糖尿病、心脏病等的管理也需要更有效的手段。可穿戴设备能够实时收集用户的健康数据，如心率、血压、血糖等，并通过分析这些数据提前发现潜在的健康问题。例如，通过监测特定的生物标志物，可穿戴设备可以在疾病早期发出预警，为患者争取宝贵的治疗时间。在慢性病管理方面，可穿戴设备可以帮助患者实时了解自己的身体状况，调整生活方式和治疗方案。

新的机器学习算法能够更精准地分析可穿戴设备收集的数据，电子小型化、电池效率提升和先进传感器技术的发展使得可穿戴设备更加便捷和准确，生物技术和商业物联网市场的发展为数据的整合和应用提供了支持。但可穿戴设备在医疗领域的应用也面临一些问题，如成本较高、健康保险模式和基础设施不完善、监管要求严格、数据隐私和分类困难、技术开发者与终端用户之间缺乏互动以及医疗系统缺乏系统性方法等。尽管如此，可穿戴设备与生物标志物技术的发展将为个人健康管理和医疗行业带来重大变革。

六、IT 与能源融合：数字化驱动能源转型

能源领域的数字化转型将借鉴信息技术的发展路径，实现可持续电网、可再生能源整合和人工智能的指数级增长，以提高电力输送效率。

当前，能源行业的发展速度滞后于人工智能的广泛应用需求，气候变化对能源可持续性提出了更高要求，分布式能源资源的供应不稳定，能源管理和安全面临挑战，小型模块化反应堆（SMR）的安全和安保问题也备受关注。在这样的背景下，能源领域的数字化转型迫在眉睫。通过将信息技术深度融入能源领域，从边缘到云端进行全面优化，可以实现能源供应的可持续性和经济可行性，满足日益增长的人工智能驱动的 IT 能源需求。

分布式能源资源的发展为能源供应提供了更多选择，核能的复兴和现代化能源供需管理有助于保障能源稳定供应，提高分布式能源资源和网络物理能源供应链的安全性。然而，监管合规要求、全球能源领域的碎片化、安全和安保风险的增加以及规模经济等问题，都给 IT 与能源融合带来了挑战。尽管如此，这一融合趋势将为能源行业带来更高效、更可持续的发展模式。

七、增强人工智能：人机协作的优化升级

增强人工智能（A2I）将重新定义人机协作模式，融合机器的精准性和人类的监督能力，在医疗、金融和教育等领域提供更具包容性和符合伦理的解决方案。

目前，人工智能在实际应用中存在一些问题，如缺乏上下文适应性，难以满足需要微妙人类理解的场景；数据训练和处理能耗大，可持续性和可扩展性不足；难以符合不断变化的法规和伦理标准；技术驱动的解决方案可能忽视社会影响；人工智能集成存在孤岛现象，跨平台通信困难；缺乏综合框架限制了以人类为中心的创新。A2I 的出现旨在解决这些问题。

通过结合人类理解和人工智能的计算优势，A2I 可以创建一个适应性强、符合伦理的智能系统。在医疗领域，A2I 可以辅助医生进行更准确的诊断和治疗方案制定；在金融领域，A2I 能够实时监测市场风险，优化投资决策；在教育领域，A2I 可以实现个性化学习，提高教育质量。解释性人工智能的进步、符合伦理的设计标准以及人机协作的发展，都为 A2I 的发展提供了支持。但 A2I 的发展也面临监管差距、社会不一致和访问受限等问题。尽管如此，A2I 的发展将为人机协作带来新的突破，推动各行业的可持续发展。

八、自动驾驶：交通领域的重大变革

自动驾驶汽车有望减少排放、提高安全性并改变城市物流格局，但广泛应用仍取决于监管批准和公众信任。

目前，自动驾驶汽车处于 3 到 4 级的发展阶段（SAE 国际分类），预计到 2030 年车辆将达到 L2 或更高等级。大多数交通事故是由人为驾驶错误导致的，交通拥堵和停车问题也困扰着城市发展。自动驾驶汽车在减少人为失误、提高道路利用率和缓解交通拥堵方面具有巨大潜力。在特定场景下，如机场、工厂、仓库等封闭环境，以及高速公路上的商业卡车运输、机器人出租车和穿梭巴士服务中，自动驾驶汽车的应用前景广阔。

人工智能、数据科学、边缘计算、电动汽车和互联汽车技术的发展，以及共享经济的兴起，为自动驾驶汽车的发展提供了有力支持。然而，社会接受度、法规限制、大规模投资需求和商业化挑战等，都是自动驾驶汽车发展道路上的障碍。尽管面临诸多挑战，自动驾驶汽车的发展将为交通领域带来更安全、高效和可持续的未来。

九、智能农业：科技助力粮食安全

人工智能驱动的智能农业系统通过实时监测土壤和气候状况，能够提高作物产量、优化资源管理并促进可持续发展，为解决全球粮食安全问题提供有力支持。

全球人口增长带来了巨大的粮食需求，同时粮食安全和浪费问题突出，食品安全需要更高的透明度和问责制，气候变化导致可耕地减少，社会经济差异使得不同地区在粮食获取和营养方面存在巨大差距，环境威胁也要求合理使用化肥和农药。智能农业系统通过传感器和人工智能技术，从土壤到植物、从生产到销售环节进行全面监测和管理，可以提高粮食生产效率，减少浪费，实现精准农业。

食品物联网技术将人工智能、传感器、机器人和云计算相结合，为智能农业提供了强大的技术支持；消费者层面的人工智能支持的个性化营养和菜单规划，有助于提高营养吸收效率；标准化的数字食品标签和植入式传感器，使得食品信息更加透明和可追溯。但传统的农业文化、技术获取困难、全球政策的惰性、经济利益冲突以及民族主义对全球标准和数据共享的阻碍等，都限制了智能农业的发展。尽管如此，智能农业的发展对于保障全球粮食安全和可持续发展至关重要。

十、自动驾驶功能安全：为出行保驾护航

先进的安全框架对于确保自动驾驶汽车在公共和商业领域的可靠运行至关重要，它将增强公众对自动驾驶汽车的信任，推动其更广泛的应用。

随着自动驾驶汽车的自主性不断提高，电子元件在车辆中的作用越来越关键，但这些元件在运行过程中可能受到故障和退化的影响，从而增加功能安全风险，对环境和用户造成潜在的灾难性后果。因此，对于自动驾驶汽车这样的高可靠性系统，需要具备高安全完整性水平。先进的安全框架通过采用硬件容错技术和专门的解决方案，能够确保在硬件出现故障、老化或遇到危险情况时，自动驾驶汽车仍能安全运行。同时，可靠的人工智能硬件能够保证图像识别等人工智能算法的正确执行，提高自动驾驶的安全性和可靠性。

新的低成本、容错硬件技术的发展，以及对硅元件可靠性性能挑战的应对措施，为自动驾驶功能安全提供了技术支持。但危险情况的不可预测性、行业标准的缺失以及国际法规中关于事故责任的不明确等问题，仍然是自动驾驶功能安全面临的挑战。尽管如此，加强自动驾驶功能安全的研究和发展，对于推动自动驾驶汽车的广泛应用具有重要意义。

十一、AI 辅助药物发现：加速新药研发进程

人工智能在药物发现领域的应用将大大加快新药研发速度，能够识别新的化合物和治疗方法，但数据质量和监管障碍仍然是需要克服的难题。

传统的药物发现过程漫长而复杂，需要耗费大量时间和资源来筛选潜在的药物候选物，以评估其毒性、结合亲和力等特性。随着新疾病的出现以及病毒和细菌对现有药物的耐药性增强，对更快、更高效的药物发现方法的需求日益迫切。人工智能可以利用其强大的计算能力和数据分析能力，快速筛选大量的潜在药物候选物，并对其进行优先级排序，还可以通过生成式人工智能提出新的药物候选物，发现新的药物靶点。同时，可解释人工智能的发展使得药物发现过程更加透明，有助于研究人员更好地理解和优化研发过程。

政府和制药公司对人工智能药物发现的投资不断增加，人工智能技术的快速发展也为其在药物发现领域的应用提供了有力支持。但训练数据的可用性、严格的法规要求以及缺乏全球统一标准等问题，限制了人工智能在药物发现领域的发展。尽管如此，AI 辅助药物发现的前景依然广阔，有望为人类健康带来更多福祉。

十二、可持续计算：绿色 IT 的发展之路

数据中心将越来越多地采用节能硬件、智能资源管理和可再生能源，以降低信息技术行业的能源成本，减少计算设备对环境的影响，但扩大可持续计算实践仍面临挑战。

当前，信息技术行业的能源消耗成本不断上升，可持续信息技术的发展缺乏全面的管理，开发者对代码和硬件的可持续性认识不足，传统计算方式难以满足人工智能对计算资源的高效利用需求。在这样的背景下，可持续计算成为必然趋势。通过采用节能硬件、优化算法以及利用可再生能源，数据中心可以显著降低能源消耗和环境影响。例如，一些数据中心开始使用小型模块化反应堆（SMR）作为能源供应，以实现碳中性；采用液冷等高效冷却技术，提高能源利用效率。

全球范围内的可持续发展倡议不断涌现，企业对可持续发展的关注度不断提高，政府也出台了相关法规，这些都为可持续计算的发展提供了有利条件。但可持续计算的发展也面临一些问题，如成本增加、观念转变困难以及管理复杂性等。尽管如此，可持续计算对于推动信息技术行业的绿色发展具有重要意义。

十三、虚假信息检测：维护信息真实与信任

人工智能工具将在检测和缓解虚假信息方面发挥重要作用，通过应对虚假信息在社交网络上的快速传播，保护公众舆论和信任。

在信息时代，虚假信息无论是无意传播还是故意制造，都在各种媒体中广泛传播，对人类行为、计算机算法、政府和企业政策以及公众舆论产生负面影响。虚假信息还会干扰人工智能和机器学习算法的结果，与正确信息混杂在一起，加剧社会的不信任和混乱。人工智能工具可以通过自然语言处理、图像识别等技术，对信息进行快速分析和筛选，识别虚假信息的特征，及时进行过滤和删除。同时，利用人工智能建立的信息验证机制，可以提高信息的可信度，营造一个更加真实、可靠的信息环境。

对现有机构的不信任促使人们寻求更有效的信息验证方式，人工智能工具的发展为虚假信息检测提供了技术手段，社交网络的广泛应用也使得虚假信息检测的需求更加迫切。但虚假信息检测也面临一些挑战，如形式方法的局限性、认识论方法的不完善、审查委员会的不足、新识别和删除工具的缺乏以及恶意行为者的干扰等。尽管如此，利用人工智能检测和缓解虚假信息对于维护社会稳定和信息安全至关重要。

十四、AI 医疗诊断：提升医疗服务质量

人工智能在医疗诊断领域的应用将显著提高诊断精度，尤其是在放射学和病理学方面，有助于改善患者治疗效果，减轻临床医生的工作负担。

随着医疗需求的不断增长，人们对更快、更准确的诊断方法的需求日益迫切。个性化医疗的发展也要求更精准的诊断支持。人工智能在处理和分析医学图像方面具有独特优势，能够发现人类医生可能忽略的细微病变，提高早期疾病检测的准确性。例如，在放射学中，人工智能可以快速分析 X 光、CT 等影像，帮助医生更准确地诊断疾病；在病理学中，人工智能可以对病理切片进行分析，辅助医生判断病变的性质和程度。

人工智能和机器学习技术的不断进步，计算能力的提升，医疗数据的大量积累，政府和行业的支持，以及医疗专业人员与人工智能专家的合作，都为人工智能医疗诊断的发展提供了有力支持。但数据隐私和安全问题、伦理考量、监管障碍、缺乏标准化、对变革的抵制、偏差和公平性问题、成本和投资需求以及法律和责任问题等，都是人工智能医疗诊断面临的挑战。尽管如此，人工智能医疗诊断的发展将为医疗行业带来更高效、更精准的服务。

十五、AI 优化绿色高性能计算：节能与高效并行

人工智能将在优化高性能计算（HPC）工作流程方面发挥关键作用，旨在降低能源消耗。在传统硅技术性能提升遭遇瓶颈，计算需求却持续攀升的背景下，HPC 面临着巨大的能源挑战。当前，HPC 设施的功率预算有限，传统工作流程缺乏完善的能源消耗指标和实时优化工具，AI/ML 与传统 HPC 工作负载对能源的竞争也加剧了资源紧张。

不过，AI 驱动的优化系统为解决这些问题带来了希望。它能够实时平衡计算性能与功耗，通过端到端的遥测和运营分析实现数据驱动的能源效率决策。针对特定工作负载集成专用加速器和定制架构，能有效提升能源效率。此外，开发新的能源感知基准和指标，也有助于推动可持续的 HPC 实践和创新。

若这一技术得以成功应用，数据中心有望在保持计算性能的同时，实现 30 - 40% 的能源消耗降低。通过智能工作负载管理和资源分配，每瓦特的科学产出将得到提升，HPC 运营的可持续性增强，行业文化也会逐渐向能源意识型的应用开发和部署转变。然而，该技术的发展面临诸多阻碍，如现有基础设施的限制、专业技能的缺口、有限的功率预算、技术复杂性以及对变革的抵触情绪等。

十六、下一代网络战：AI 攻防的博弈升级

随着人工智能在各个领域的深入应用，网络安全领域也迎来了新的挑战与变革。在下一代网络战中，AI 将成为攻防双方的核心武器。如今，关键的情报决策越来越依赖 AI，但其 “黑箱” 建模方式使人类难以理解预测过程，这为对手利用恶意数据干扰 AI 模型提供了可乘之机。未来的网络战可能会聚焦于通过投毒数据误导 AI 模型，而相应的反制措施则是利用 AI 检测数据投毒，维护模型的完整性。

为应对这一情况，发展追踪和验证数据完整性的技术、先进的统计检测技术以及加强对数据管道的监管至关重要。但这一领域的发展充满挑战，国际间的协作困难、应对速度要求高，且 AI 增强的攻击手段日益复杂。从影响来看，下一代网络战可能改变传统的黑客攻击模式，将焦点从直接入侵系统转向通过微妙改变输入误导系统得出错误结论。由于攻击的隐蔽性和数据规模庞大，检测难度极大，甚至可能催生专门对抗 AI 的 AI 技术。这一领域不存在可持续的解决方案，更多的是一场数据投毒与检测的军备竞赛，各方都需要时刻警惕并积极应对潜在的风险。

十七、新型电池化学技术：能源存储的新突破

在能源存储领域，固态和钠离子电池被寄予厚望，它们有望提升能量密度和安全性，解决当前锂离子电池面临的诸多问题。目前，锂离子电池在开采过程中能耗大且可能造成环境污染，回收难度高，存在安全隐患，如在使用和运输过程中有起火风险，且其充放电速率和使用寿命也难以满足日益增长的需求。

新型电池化学技术则展现出诸多优势，其使用的材料来源丰富、易于获取，制造过程更具可持续性，回收难度降低，安全性显著提高，充放电性能和使用寿命也更出色。在消费电子领域，更好的电池意味着设备性能的提升和使用体验的改善；在交通领域，有助于加速电动化进程；在可再生能源领域，能更好地平衡能源的供需波动。

虽然有风险投资、政府资金支持以及科研机构的投入推动技术发展，但锂离子电池供应链的既得利益者可能会阻碍新型电池的推广。从目前情况看，新型电池技术的大规模生产和供应链管理仍是亟待解决的问题，不过其潜力巨大，一旦取得突破，将对能源存储和相关产业产生深远影响。

十八、数据封建主义：夺回数据控制权

在数字化时代，数据成为关键资产，但也引发了一系列问题，“数据封建主义” 现象逐渐凸显。大型科技公司对人类在线活动进行数据化，构建起数字 “封地”，凭借非透明算法控制用户，使个体难以摆脱其掌控，互联网有演变成封建化空间的趋势。这些数字巨头积累了巨额财富和强大权力，逐渐脱离政府和政治实体的有效控制。

为应对这一问题，开发新工具让用户重新掌控数据至关重要。通过制定相关法规规范大型科技公司的用户监控行为，平台提供商需更加透明地解释算法和政策，私营部门也应积极参与解决。若能实现，用户将对个人数据拥有更多控制权，减少对立法监管的需求，在不同平台间切换更加自由，不再感觉受限于大型科技公司。

然而，大型科技公司为维护自身利益可能会抵制变革，用户对监控的冷漠态度也会削弱推动变革的动力。要实现数据的公平使用和有效监管，需要各方共同努力，制定统一的全球监管框架，确保数据的合理使用和用户权益的保护。

十九、核动力数据中心：能源供应的新选择

随着数据中心对能源需求的不断增长，寻找可靠、可持续的能源供应成为当务之急。小型模块化反应堆（SMRs）为数据中心提供了一种新的能源选择，有望实现稳定的碳中性能源供应。数据中心能耗巨大，对可靠电源的需求迫切，同时散热问题也影响着其运行效率和成本。而传统能源的使用面临着碳排放和供应不稳定等问题，核能作为一种低碳能源，具有独特的优势。

SMRs 能够提供稳定的电力供应，满足数据中心 24/7 不间断运行的需求。其碳排放量低，符合全球可持续发展的目标。从长远来看，核动力在成本上也可能具有竞争力。利用核反应堆的废热开发创新冷却技术，能进一步提高能源利用效率。不过，核动力数据中心的发展面临诸多障碍，严格的核监管法规、高昂的初始投资、公众对核安全的担忧以及可再生能源的竞争，都是需要克服的难题。尽管如此，若能解决这些问题，核动力数据中心将为数据中心行业带来更加可持续和可靠的能源解决方案。

二十、AI 监管工具与政策：确保 AI 健康发展

随着人工智能技术的广泛应用，其带来的伦理、安全和法律问题日益受到关注，AI 监管的重要性也愈发凸显。目前，人工智能在隐私保护、算法偏见、透明度等方面存在诸多问题，同时还面临被滥用的风险，如深度伪造技术的出现。此外，不同司法管辖区的法规环境复杂，数据质量和模型可解释性也有待提高，高昂的计算成本限制了 AI 技术的普及，使得只有少数大型企业能够涉足。

为解决这些问题，创新的政策框架、跨境合作制定国际 AI 标准、开发 AI 驱动的合规工具以及推动包容性 AI 发展成为关键。通过建立统一的 AI 治理和伦理标准，增强公众对 AI 的信任，促进 AI 技术的健康发展。明确的监管框架还能降低法律风险，激励企业减少数据中心的能源消耗，推动 AI 技术的可持续发展。

尽管有价格亲民的 AI 工具、集成 AI 的合规平台、开放模型和精选数据集等有利因素，以及政府 AI 工作组的推动和公众意识的提高，但封闭模型、训练数据中的偏见、高昂的实施成本、不同地区和国家之间的互操作性限制以及对监管的抵触情绪，都阻碍着 AI 监管工具与政策的完善和实施。

二十一、脑机接口：开启人机交互新篇章

脑机接口（BCIs）技术致力于实现人脑与计算机之间更高效、自然的交互，为人类健康和科技发展带来新的机遇。当前，现有的人机交互方式存在诸多不足，对残障人士不够友好，而且人们对大脑功能的理解还不够深入，这限制了 BCIs 的设计和应用范围。此外，从 BCIs 中提取有意义的信号并与临床和患者特定信息进行最佳整合，也是一个挑战。

不过，BCIs 技术的发展前景广阔。它可以利用脑电信号（EEG）等控制计算机和智能系统，为残障人士提供更便捷的交互方式，帮助他们恢复运动和沟通能力。结合神经刺激方法，BCIs 能够形成有效的疾病管理反馈回路，治疗帕金森病、癫痫和抑郁症等神经系统疾病，还能增强认知功能，如记忆和学习能力。在未来，BCIs 甚至可能推动更智能、直观的 AI 系统发展。

要实现这些目标，需要降低 BCIs 的侵入性，确保设备的安全性，开发高速数据传输协议和有效的信号处理技术。然而，BCIs 技术面临着诸多挑战，脑部手术相关风险、植入式设备遭受攻击的风险、安全和隐私问题、缺乏全面的伦理和监管准则以及长期健康和心理影响的不确定性，都限制了其广泛应用。尽管如此，随着技术的不断进步，BCIs 有望为人类健康和人机交互领域带来革命性的变化。

二十二、空间计算：探索宇宙的科技支撑

在探索宇宙和构建全球通信网络的征程中，空间计算技术至关重要。目前，基于光纤的地面通信网络在偏远地区和发展中国家覆盖不足，数字鸿沟问题严重。随着智慧城市和社区的发展，需要灵活、智能的通信网络，因此构建一个融合地面光纤网络、卫星网络和高空平台的非地面网络（NTN）迫在眉睫，同时还要解决太空巨型星座的可持续性问题。

空间计算技术的发展将带来诸多变革。高速低延迟的 NTN 网络能够实现全球范围内的高效远程操作，支持远程医疗、智能农业和物联网等应用，为偏远地区提供教育和医疗服务。多层多维多频段的网络拓扑结构和软件定义的空间系统，将使网络更加灵活智能。此外，空间计算还将推动数字孪生技术的发展，提高网络的弹性和可用性。

先进的天线技术、卫星间的直接通信链路、智能网络、人工智能和机器学习、边缘计算、替代能源以及小型卫星星座等技术的发展，为空间计算提供了有力支撑。但政府监管和协调的复杂性、初始资本支出高昂、政府支持不足、专业人才短缺以及网络安全、定时和因果关系等新标准的缺失，都制约着空间计算技术的发展。尽管面临挑战，空间计算技术的进步将为人类探索宇宙和构建全球智能通信网络奠定坚实基础。

 IEEE 预测的这 22 项 2025 年顶级技术趋势，涵盖了人工智能、能源、医疗、交通等多个关键领域，它们在发展过程中虽面临不同程度的挑战，但也蕴含着巨大的机遇。这些技术的进步将深刻改变人们的生活、工作和社会的发展轨迹，值得持续关注与深入研究。

本文转载自 ​​欧米伽未来研究所2025​​，作者： 欧米伽未来研究所