9月中，全球领先的技术研究与咨询公司 Gartner 发布了《2025年新兴技术成熟度曲线》。该报告被视为科技行业年度风向标，旨在帮助企业识别具有变革潜力的新兴技术，并评估其成熟度与适用性。
我自己的 AI + 周易占卜app「爱卜」正在招募内测，感兴趣的可以联系我，获取内测邀请码，内测期间所有功能均免费，期待大家的体验与建议。
Gartner 以其客观、深入的技术洞察和成熟的评估方法论著称，每年都会发布 "技术成熟度曲线（Hype Cycle）"，以帮助企业了解新兴技术的发展阶段、应用潜力以及未来趋势。
今年的报告特别聚焦于支持"自主商业"（Autonomous Business） 的技术趋势，强调AI正在从"辅助工具"走向"自主决策者"。
「 报告核心结论 」
在 2025 年的《新兴技术成熟度曲线》中，Gartner 将焦点放在 自主型企业（Autonomous Business），强调这是数字化转型之后的下一个阶段。其核心观点是：
-
AI 和自动化正在重塑竞争格局，影响客户、产品、运营和领导方式；
-
新兴技术的应用不仅是提高效率，更是创造差异化竞争力和新增长点；
-
Gartner 精选的四类关键技术，将在未来 2--10 年内带来深远影响。
Gartner 提出，我们正在进入"自主商业"时代。这意味着：
-
系统自动化：从执行任务到管理流程，AI正在接管越来越多的工作；
-
决策去中心化：机器可以自主做出局部最优决策；
-
商业模式重构：企业需重新思考产品、服务、客户与合作伙伴之间的关系。
例如：一台智能冰箱可以自动订购食物；一个AI代理可以全程处理客户投诉并给出补偿方案；一条供应链中的各个环节可通过可编程货币自动结算。
「 四大关键技术趋势 」
Gartner从每年跟踪的2000多项技术中，提炼出最具潜力的新兴技术。今年最值得关注的包括以下四项：
1. 机器客户（Machine Customers）
机器客户是指能够代表人类或组织进行购买决策和交易的非人类经济主体。例如智能家电、联网汽车、工厂中的物联网设备等。
-
现状：目前全球已有 30 亿台 B2B 联网设备可作为"客户"，预计到2030年将增长至 80 亿台。
-
影响：制造业、零售和消费品行业将迎来新收入来源和效率提升机会。
-
挑战：企业需重新设计商业模式、支付系统和客户服务体系，以适配非人类客户。
Gartner 还举了一个机器客户在零售业的例子：智能冰箱检测牛奶不足后，自动下单并完成支付。零售商需要面向"机器客户"设计新的营销和履约逻辑。
2. AI 代理（AI Agents）
AI 代理是指能够感知环境、制定决策、执行动作并达成目标的自主AI系统。它们不同于仅能生成内容的生成式AI，更强调"行动力"。
-
应用场景：客户服务、工业自动化、数据分析、内容创建、物流调度等。
-
现状：尽管技术发展迅速，但企业对AI代理的 信任度仍有限，尤其担心其在无人监督下的决策风险。
-
建议：Gartner建议企业将AI代理纳入战略规划，逐步建立"人在回路"（human-in-the-loop）的监督机制。
例如 AI 代理在物流业：未来供应链可能由多个 AI 代理协作完成，从需求预测到仓储调度、路线规划，全链条自动运行。
3. 决策智能（Decision Intelligence）
决策智能是一门将决策过程数字化、模型化的实践学科，旨在提升决策的质量、速度与一致性。
-
背景：生成式AI热潮、法规压力、全球不确定性等因素暴露了传统决策流程的弱点。
-
价值：帮助企业实现更快速、合规、成本可控且适应变化的决策。
-
方法：通过建模、反馈循环和持续优化，将"洞察"转化为"行动"。
例如决策智能在金融行业：银行利用决策建模优化贷款审批流程，既提高效率，又能确保合规和风险控制。
4. 可编程货币（Programmable Money）
可编程货币指可通过软件算法控制其流通与使用条件的数字货币，常基于区块链和智能合约实现。
-
应用场景：机器与机器之间的自动支付、条件付款、供应链金融等。
-
意义：不仅是金融行业的变革，更是支持"机器经济"的基础设施。
-
前景：将推动新型资产市场、价值交换方式和财务自动化的发展。
例如可编程货币在制造业：IoT 设备之间可以自动完成零部件采购与支付，减少人工干预，加快生产节奏。
「企业应应对------Gartner的建议」
Gartner 的最新报告强调，自主型企业正成为数字化的下一个阶段，四大关键技术（机器客户、AI 代理、决策智能和可编程货币）将共同推动这一趋势。对企业来说，重点不在于追逐所有热点，而是：
-
看清价值链条：哪些环节最可能因自动化和 AI 带来差异化优势。
-
做好组织和治理准备：确保新技术能安全、合规地应用。
-
前瞻性投资：在 2--10 年的时间窗口内占领先机。
从企业战略和管理者的角度而言：
-
从实验走向整合：不要孤立地尝试某项技术，而应将其纳入整体业务转型框架。
-
重视信任与治理：尤其是 AI 代理和机器客户等高度自主的系统，必须建立透明度、可解释性和监督机制。
-
投资于数据与架构：可编程货币、决策智能等都依赖于高质量的数据和灵活的技术基础。
-
提前布局机器经济：思考你的产品或服务如何被机器"消费"，而不仅仅是人。
对于企业而言，早关注、早评估、小步试点，才是应对不确定性的合理策略。
真正的赢家不是那些追逐热点的企业，而是那些能将技术深度融入业务、重新设计运营模式的组织。
以上，祝你今天开心。