近日，麦肯锡发布第六版《2026技术趋势展望》。报告筛出14项对商业和社会有重大影响的前沿技术，整合专利、论文、新闻、搜索、股权融资、招聘等多类数据，结合全球政企、投资人、行业专家访谈，把全部技术划为三大板块：AI革命、计算与连接技术、前沿工程。

报告采用统一的量化评估流程，对原始数据做归一化处理，最终形成两套综合得分：创新得分由专利、论文数据合成；关注度得分由新闻报道、网络搜索数据合成。同时统计股权融资规模、招聘岗位数量，再结合专家访谈结果，给出1—5级企业采纳成熟度评级。五级采纳成熟度标准如下：

• 1级前沿创新：技术尚处于起步阶段，仅极少数机构布局；
• 2级实验阶段：开展小规模原型验证，不以短期商业回报为目标；
• 3级试点落地：选取部分业务场景试点，验证实际可行性；
• 4级规模化推进：在企业内部大范围部署；
• 5级完全规模化：技术已成为行业通用标准。

AI革命：四大趋势，AI成为全行业底层“放大器”

报告把四项AI相关趋势归入AI革命板块：智能体软件开发、智能体AI、AI驱动的科学发现与工程、AI基础设施与模型架构。

这四项AI技术不只是独立赛道，还作为底层能力，赋能另外10项非AI技术的创新演进。

1、智能体软件开发｜企业采纳得分：3级

智能体软件开发指依托大语言模型驱动系统，自主完成需求规划、代码编写、测试执行、漏洞修复、变更部署整套软件工程任务。工程师的角色正从亲手编写代码，转向调度、监督各类AI智能体，成为“智能体调度者”。

麦肯锡调研数据显示，在使用智能体开发工具的企业中，仅四分之一实现了产品研发周期的实质性加速；80%使用工具的工程师效率仅提升约3%，头部20%工程师效率可提升55%。

缺少系统化改造反而会产生负面效果，30%的企业引入智能体工具后，整体生产力反而下降。另有研究显示，AI工具让编码工作量上涨180%，但实际交付的软件版本仅提升30%。

同时，开发者接受度也构成现实约束：全球46%的开发者不信任AI输出代码的准确性，仅3%高度信任AI产出。

现阶段的合理目标，是搭建人机协同体系，在受控环境下由人和机器共同完成代码生成、测试与部署。报告测算，如果落地得当，该赛道可为全球企业释放近1万亿美元商业价值。

投融资市场方面，2023年之前，对提供智能AI编码工具的公司的投资微乎其微，2024年开始增长；2025年达到约50亿美元；2026年上半年已超过610亿美元。

人才市场中，相关岗位在2024—2025年涨幅超三倍，其中软件工程师岗位数量最多。

从全球落地进度看：北美推进最快；欧洲更注重合规管控；亚太依托数字化转型开展试点；科技企业落地领先，零售、制造、油气这类环境碎片化的行业落地偏慢。

2、智能体AI｜企业采纳得分：3级

智能体AI指在有限人类指导下，可自主规划、执行多步骤工作流的AI系统，能开展推理、对接企业业务系统、协同其他智能体，并跟随外部环境变化调整行动策略。

过去12个月，智能体AI已从实验探索阶段转变为企业技术投资的重点方向。调研显示，89%的组织已常态化使用AI，但仅37%的企业确认AI为其带来正向EBIT贡献。智能体工作流的算力消耗远高于普通聊天对话，单一流程的token消耗可达普通对话的5—30倍。本次调研中，93%的受访企业都出现AI预算超支。

市场动向方面，报告显示，智能体AI赛道2025年融资规模达99亿美元，2026年上半年已累计达67亿美元。

人才招聘方面，2024—2025年相关岗位涨幅约10倍，且绝大多数为研发岗，人才缺口集中在业务流程编排领域。

从全球落地情况看：北美是智能体AI的实验创新中心；中国侧重把智能体AI嵌入工业自动化、消费互联网平台；欧洲受监管、问责规则约束，落地态度更谨慎；科技、媒体电信、金融行业落地领先。

3、AI驱动的科学发现与工程｜企业采纳得分：2级

面向科学发现与工程的AI，是把AI技术应用于生命科学、材料、化学、气候科学、航天工程等领域，辅助科研人员提出研究假设、开展仿真模拟、设计实验方案。

该赛道目前存在明确的能力边界：AI可在短时间内批量生成候选药物、新材料分子，但湿实验、临床试验、监管审批的周期无法依靠AI压缩，这也是该赛道最主要的发展瓶颈。

当前行业正向闭环发现系统演进：AI生成科学假设，由自动化实验室完成物理实验，再把实验结果数据回输模型完成迭代优化。

投资市场方面，从较低的基数增长到2025年的近80亿美元，并在2026年上半年达到125亿美元。

人才市场热度较2022年峰值明显回落，行业最稀缺的是既掌握生物、材料等学科专业知识，又具备AI技术能力的复合型人才。

从区域发展看：北美在AI驱动新药研发领域资本投入最高；中国侧重推进自动化实验室硬件基础设施建设；欧洲在制药、材料方向科研实验活跃度较高。

4、AI基础设施与模型架构｜企业采纳得分：4级

AI基础设施与模型架构，是支撑所有AI系统运行的基础底座，涵盖基础大模型、多模态模型、世界模型，以及配套的数据中心、云平台、训练框架、数据流水线。

AI已进入工业级大规模部署阶段。根据报告测算，2030年全球数据中心建设资本支出将接近7万亿美元。电力供给已成为发展的硬约束：美国AI相关数据中心预计2030年耗电量，将等同于当前加州全社会用电量；全球超2500吉瓦能源项目排队等待电网并网。变压器、高带宽内存、处理器以及相关人才都成为产业扩张的瓶颈。

算力负载正发生结构性转变，推理工作量已超过训练，成为算力消耗的主体。小语言模型SLM、世界模型、神经符号AI因此获得更多关注；企业也不再单纯追求超大参数规模，转而通过组合多套模型平衡性能、成本与合规要求。

当前地缘博弈不断加剧，芯片、内存、开源模型权重已成为战略博弈的抓手。北美领跑前沿模型研发；中国重点发展适配本土硬件的开源权重模型；欧洲聚焦推进主权AI基础设施建设。

2025年该赛道股权融资规模为1450亿美元，2026年上半年融资规模已接近3840亿美元，预估全年融资约7690亿美元，是所有AI赛道中融资规模最高的领域。

从全球落地情况看：北美在前沿模型、超大规模基础设施领域领先；中国加速推进制造业、消费端的AI部署；欧洲重点发展主权与可信AI；新兴经济体依托开源模型、云服务获得AI发展能力。

计算与连接技术：五大趋势，构筑数字底座

报告归入五大趋势：“专用”半导体、网络安全与可信系统、先进连接、沉浸式现实技术、量子技术。

5、专用半导体｜企业采纳得分：4级

专用半导体，是针对特定计算负载做优化的定制芯片。在AI浪潮推动下，行业已从通用GPU一统天下的格局，转向面向训练、推理场景开发定制化芯片的发展方向。

当前，超大规模云厂商与芯片厂商开展软硬件协同设计已成为行业主流，推理芯片更是成为投资热点。小芯片、HBM高带宽内存、硅光互联是该领域的关键技术。而先进封装、存储供应链、光刻机设备的现状，约束了算力扩张的上限。

2025年该领域股权融资约416亿美元，2024年融资规模仅75亿美元。

人才市场正从2022年后的萎缩态势中逐步复苏，招聘方向也逐渐偏离传统硬件岗位——自2022年以来，设计、硬件及光学工程类职位的发布量均呈下降趋势。

从全球落地格局看：北美主导芯片开发环节；中国台湾掌握先进制造与封装技术；中国布局本土半导体生态；超大规模云服务商是专用半导体的最大使用者。该领域的关键不确定性包括：AI负载演变、基础设施经济性、供应链韧性、内存封装瓶颈、能源热约束。

6、网络安全与可信系统｜企业采纳得分：4级

网络安全与可信系统，用于保护网络安全，实现互连环境下可验证的数字交互。AI在该领域同时承担攻击工具与防御工具的角色。智能体带来海量非人类机器身份，催生了全新的攻击面。

零信任架构、运行时持续检测、后量子密码、区块链可信存证是当前重点技术方向。

网络安全与可信系统持续吸引大量资本投入：2025年该领域股权投资达775亿美元，截至2026年中期，年内股权投资规模已增至约630亿美元，但整体投资规模仍低于2022年水平。

从全球落地情况看：北美是全球最大的网络安全市场；欧洲侧重推进数字信任监管；亚洲正扩大AI安全基础设施建设。该领域的关键不确定性包括：攻防能力差距、后量子技术迁移时间、平台整合风险、信任韧性衡量。

7、先进连接｜企业采纳得分：4级

先进连接涵盖5G-A、6G、Wi-Fi 7、光纤、低轨卫星通信领域。通信服务不再仅面向消费者上网需求，还要为工厂、自动驾驶、分布式AI提供低时延、高可靠的运行底座。网络切片、私有无线、天地混合组网成为行业演进的重点方向。

2025年该领域股权投资规模达605亿美元，低于2022年738亿美元的历史峰值。

人才结构也体现出商业化发展特征，岗位不再集中于研发环节，销售、运维岗位占比逐步提升。

从全球落地情况看：电信、云、制造、能源行业已实现规模化部署；北美、欧洲、亚太各有发展侧重；新兴市场优先扩大网络覆盖范围。该领域的关键不确定性包括：连接能力之外的商业变现路径、AI对现有架构的冲击、私有网络的商业规模、非地面网络的经济性。

8、沉浸式现实技术｜企业采纳得分：2级

行业已褪去元宇宙的宏大叙事，重心转向轻量化AI智能眼镜，更侧重对现实世界的信息增强，而非打造完全虚拟的沉浸体验。

目前，硬件重量、续航能力仍是核心短板；落地场景集中在工业培训、现场运维、医疗辅助领域，消费市场尚在培育。

2025年，沉浸式现实领域的股权投资达到64亿美元，较2024年略有增长，但低于2022年约150亿美元的水平，反映出随着该领域从消费者沉浸式体验转向实际应用，投资环境也变得更加谨慎。

沉浸式现实领域的招聘规模仍远低于元宇宙时代的爆发式增长，且随着市场从广泛探索转向选择性部署，招聘规模持续收窄，2025年整体招聘量再度下降。

从全球落地情况看：企业多处于小规模原型试点阶段；制造、医疗、现场服务行业正开展应用测试；消费市场落地进度不均衡。该领域的关键不确定性包括：相比智能手机的增量价值、硬件迭代速度、隐私层面的社会接受度、AI可靠性、生态碎片化。

9、量子技术｜企业采纳得分：2级

该赛道分为量子计算、量子通信、量子传感三大分支，各分支成熟度差异巨大：量子计算大多停留在实验室原型阶段，尚未实现大规模商用；后量子密码已被纳入企业规划，用于应对“现在窃取，未来解密”的安全风险；量子传感已在导航、半导体检测领域出现可用场景。

2022年至2025年间，量子技术相关搜索量与研究论文发表量均稳步增长。年度股权投资额较前一年激增逾五倍，从2024年25亿美元增至2025年133亿美元，反映投资者对这项技术在全面商业化前的长期潜力充满信心。

从全球落地情况看：全球范围内大多仍处于原型实验阶段；美国资本投入领先；中国重点布局量子通信与传感领域；欧洲拥有雄厚科研基础。该领域的关键不确定性包括：容错计算时间线、硬件架构、生态成熟度、商业规模化落地路径。

前沿工程：五大趋势重塑实体产业世界

前沿工程板块包含机器人、未来出行、太空技术、生命科学与生物工程、能源可持续技术。本板块统一特征：招聘岗位超过50%为非研发岗位，运营、销售、行政占比走高，代表技术走出实验室，进入商业化部署阶段。

10、机器人的未来（2级）： 物理AI成为核心方向，机器人具备感知与推理能力，可在非确定物理环境中执行复杂任务。当前优先在制造、物流领域落地，随后会逐步拓展至建筑、农业、医疗行业。据麦肯锡研究估算，若保持当前研发与应用速度，到2040年，通用机器人市场规模有望达约3700亿美元，其中约半数份额来自中国，剩余份额由欧洲与北美共同分担。

11、未来出行（3级）： 依托AI实现车辆实时自主决策。L4 Robotaxi已在部分城市开展商业试点；电动汽车销量持续增长；自主货运、无人机配送、eVTOL空中交通仍处于选择性试点阶段；行业规模化发展依旧受监管、基础设施、安全验证约束。

12、太空技术（2级）： 低轨卫星星座快速扩张，发射、在轨处理技术持续迭代。麦肯锡和世界经济论坛联合发布的研究报告显示，全球太空经济规模有望从2023年6300亿美元增长到2035年1.8万亿美元，年均增长率约9%。卫星宽带、地球观测、国防应用是当前主要落地场景；轨道计算仍处于早期实验阶段。

13、生命科学与生物工程（4级）： 聚焦AI辅助新药研发与生物制造；但临床试验、监管审批、制造规模化是行业无法绕开的硬性约束。部分基因编辑、诊断技术已进入临床应用；工业生物制造仍处于验证阶段。

14、能源可持续技术（4级）： 2025年该领域股权投资规模接近1940亿美元；AI算力扩张持续推高全社会电力需求，储能、电网升级成为刚需。太阳能、风电、锂电池已实现规模化应用；先进核电、绿氢、直接空气捕获仍处于试点阶段。