中欧商业评论丨预见2025——革新工作方式的两大科技趋势和九大技术

到2025年，全球将拥有至少37亿部智能手机，5.2亿部可穿戴健康相关设备和7亿部平板电脑。智能设备和物联网在全球的普及为各类新兴技术的联结融合奠定了硬件基础。设备多样性将深刻影响企业前后端。人工智能将大大加速数据分析的过程并提高机器人软件性能，进一步提高工作场所的自动化程度。在新兴数字技术的推动下，传统的商业模式和工作方式都将被彻底改变。

中欧商业评论从弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）最新发布的《洞悉科技 · 预见未来——全球技术及应用大趋势前瞻展望》中选取了最有助于中国企业和行业数字化转型的两大科技趋势和其背后的多项新兴技术及其应用情况进行了探讨。沙利文大全球合伙人兼大中华区总裁王昕博士接受采访，并分享了系列观点。

中欧商业评论

新兴技术的联结与融合、AI、自动化及机器人技术将在企业的降本增效和数字经济的高质量发展上进一步发挥深刻的作用。

一、技术联结和融合趋势

01

边缘计算和雾计算

相对于耳熟能详的云计算，边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应。相较于边缘计算，雾计算的数据处理是在局域网中或连在局域网上的硬件进行处理的，雾计算将智能放在局域网内，而边缘计算将智能放在设备侧。

未来各类应用与业务对网络带宽、存储能力、AI算力、时效性的要求，都无法完全依赖于以集中式、中央式的云计算架构，而边缘计算和雾计算可弥补部分场景下，集中式云数据中心在网络带宽、存储、安全、时延等方面的短板。边缘计算和雾计算可与5G、AI技术融合应用于智能制造、智慧城市、智慧医疗、智能家居、车联网等场景，在此类场景下均有着降低数据传输时延、保证数据隐私性的优点。

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UC&C（统一通信与协作）

随着自带设备的工作模式已被企业广泛接受，企业不仅可以降低设备支出，也增加了员工移动办公的便利性。在企业通信方向，智能手机、平板电脑、笔记本电脑以及现在的可穿戴设备将持续提升人们的工作效率，所以企业需要设计一种考虑长期可扩展性和解决方案统一性的设备战略。

UC&C是在互联网技术与传统通信技术相结合的基础上，实现电话、数据传输、音视频会议、即时通信等应用服务，使得人们能在任何时间、地点，都可通过任何设备和网络自由地通信。统一化的通信解决方案不会贯穿所有垂直行业，需要按行业层面甚至企业层面进行高度定制化开发。

资料来源：Information Age; Avaya; Arkadin; Blackberry; IBM; BBC; Connected Living; The Future of Unified Communications in the Workplace in Europe; Frost & Sullivan

03

企业社交网络和内部协作平台

企业社交网络和内部协作平台赛道在数字化转型浪潮和疫情事件聚焦的双重作用下，加速催化了众多企业级SaaS厂商和产品的发展，并深入渗透到各行各业，尤其是中小型规模的企业将成为该赛道中最大的市场增量来源。

企业社交网络的代表产品在国内最为流行的有阿里的钉钉、腾讯的企业微信、字节跳动的飞书、金蝶的云之家、百度的如流，而在国外流行知名的产品是Yammer、Slack、Jandi等等。

内部协作平台又分为项目协作、文档协同、企业网盘、视频会议协作等垂直服务SaaS平台。项目协作以Teambition、今目标为代表；文档协同以石墨文档、金山文档、腾讯文档为代表；企业网盘以坚果云、亿方云、百度企业网盘为代表；视频会议协作以腾讯会议、小鱼易连、亿联网络。

值得提及的是在综合协作产品平台上，国际流行的只有Slack和微软Teams两家，然而中国本土市场却孕育出阿里的钉钉、字节跳动的飞书、腾讯的企业微信、华为的Welink和金蝶的云之家等众多优秀的平台，并逐渐开始向海外市场渗透。

04

工作可穿戴设备

工作可穿戴设备具体包括了智能手表、活动追踪器、可穿戴相机、可穿戴音频、智能眼镜，用于检查/质量保证、制造/组装、运营/生产、现场服务/维修、训练、维护、物流等多种用例场景。工作场所可穿戴设备将量化和分析员工行为，帮助管理层做出数据驱动的决策，提高效率并防范风险。

资料来源：APX实验室、Fast Company、Wearable Technologies; Rackspace ;Frost & Sullivan

工作可穿戴设备不仅停留在硬件设备上，还将会搭载更智能的软件应用，成为键鼠等输入设备的补充和延伸，打造更具创造性和互动性的工作流场景。继笔记本电脑和手机，可穿戴设备更需要云的支持，成为企业级应用生态系统中最具沉浸式、即时性的终端设备。可穿戴设备与AR技术的结合，有望在企业领域实现高速增长。

可穿戴设备的普及将与智能手机的普及过程异曲同工，将现实世界与数字化世界绑定得更为紧密，利用业务数据可以在需要的时候显示出正确的信息，然后驱动正确的商业行为。

05

数据货币化

大部分企业都将依赖数据分析进行规律性分析和可操作性预测。随着协会组织将其数据货币化，数据聚合将成为一项关键服务，通过超大规模数据集可提供更深入的洞察。

06

3D打印

目前，3D打印技术已十分成熟并应用于诸多领域，如广告、建筑、医疗、手办、工业制造等。随着印刷材料降低成本及选择性的增多，预计未来更多制造商会全面应用该技术。

资料来源：The Manufacturing Institute; Tech Republic; Financial Times; 3dprint; Senvol database; Wired; GE; Executive Analysis of 3D Printing in the Automotive Industry; The Future of 3D Printing: Key Implications to Industries; Frost & Sullivan

3D技术将简化制造业的供应链，尤其针对陈旧、稀有以及特殊零件等产品。虽然制造商会从中受益，但供应商、物流以及交付提供商可能会面临损失，成败与否取决于印刷材料渠道。我国3D打印目前存在材料有限、成本过高、应用不成熟的问题，因此，3D打印尚没有达到普及的地步。

二、AI、自动化及机器人趋势

人工智能的发展将继续推动大多数技术领域的进步，其中自然语言处理和图像识别技术将长期助力企业端业务。人工智能将从面向消费者逐渐转向为企业服务，但仍需要解决隐私和安全问题。

在现代制造业的智能化进程中，自动化互联网解决方案发挥着重要的作用。2021年，全球自动化市场按估算超过800亿美元。到2025年，全球投入使用的工业机器人数量可能超过500万台。随着安全和易用性方面的日益进步，专业服务机器人将极大地影响未来的工作场所。

01

AI赋能数字化转型和数字经济

基于AI技术的企业数字助理，将从积累数据资源、提炼数据产品、发布数据服务和赋能业务经营四个方面助力企业发展：

资料来源：Intel; Data Informed; Real Time Communications; Frost & Sullivan

从经济方面看，AI技术发展到企业数字助理，能够促进中国数字经济新业态新产品的出现。企业可以利用企业数字助理提高工作效率，并利用企业数字助理创造智能产品，如智能马桶、扫地机器人等，同时也可能推动新的行业出现，带动中国数字经济和就业的新发展。

其次，从行业发展看，企业数字助理也有利于创造新的应用系统，涵盖智能设计、智能制造、智能物流、智能金融等各个领域，促进各行各业的数字化经济发展。最后，从社会治理看，企业数字助理还能应用到社会治理方面，全面提高社会治理的数字能力，如智慧法庭、智能城市、智能交通、智能教育等。

02

工业物联网推进商业模式变革

工业物联网将物联网技术应用于制造业，无处不在的感知将打破传统制造业的商业模式，并打造新的工业生态系统。一方面工业物联网建设能够促进企业的生产模式、消费模式、价值创造体系与商业模式的变革。另一方面，工业互联网平台改变了企业传统的价值创造体系与企业经营范式。

资料来源：Azo Materials; Automation World; Automation.com; World Economic Forum; 2015 Outlook of the Global Automation Industry; Frost & Sullivan

以宝钢集团为例，其需求为降低企业设备管理成本、支撑集团智能制造战略及打造基于互联网的智能服务。重资产企业设备管理难度大，资源投入多，生产过程中的间接成本和工厂的绩效改善方面可能为生产带来显著收益，而通过实施准确满足自身需求且可标准化的工业互联网平台后，企业各项效益指标有显著改善。

未来，技术提供商和使用者都将会形成自己的生态系统。对于供应商而言，提供整体解决方案对维持合作伙伴关系至关重要，而制造商将采用共享经济模式来减少停工期。

03

机器人深入应用于各自专业领域

工业机器人、专业服务机器人、协作机器人等不同类型的机器人将执行更多样化的应用并在更接近人类的地方工作。在全球范围内，生产制造中心都将变得越来越自动化。

资料来源：Robotics.org; International Federation of Robotics; Frost & Sullivan

工业机器人在全球制造业智能升级的过程中发挥重要作用。工业作业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在柔性制造过程中能发挥很好的功用。智能化工业作业机器人在机械结构上有类似人的部分，由电脑控制。此外，它还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。

专业服务机器人在一定程度上可自主地为人类或设备执行有用的指令。以专业清洁机器人为例，2021年专业清洁机器人的需求增长了92%，达到34,400台。为了应对因新冠疫情而引起的日益增长的卫生要求，五十多家服务机器人供应商开发出了喷洒消毒液或采用紫外灯的消毒机器人。

随着人工智能和物联网技术的不断发展，专业服务机器人的应用领域也在不断拓展，物流机器人、公共环境机器人和军用机器人是前三大应用类型，其中物流机器人一直都是其增长引擎，占全球专用服务机器人销量的43%。

03

AI和自动化技术在我国的发展和应用

人工智能在工业领域可实现应用数据的可视化分析、机器自我诊断、设备预测维护等，从中国本土企业的布局来看，阿里的ET工业大脑是首个应用于车间的人工智能技术，阿里云可将生产线上的端口数据上传至云端，通过集成服务器的算力实现人工智能实时监测和控制影响产品良品率的变量。

人工智能技术可在农业领域实现土壤、病虫害探测、智能耕作、播种与采摘等功能。如中国的AI创业公司极视角，其可通过基于计算机视觉技术及深度神经网络技术的病虫害检测算法，实现对农作物病虫害图像的训练，以实现病虫害检测的自动化。

人工智能技术可通过智能语音技术赋能酒店服务业，比如科大讯飞利用AI智能语音的技术实现酒店对入住、离店等繁琐性工作的替代，同时可降低酒店使用前台服务人员的成本问题。此外，AI技术统一可赋能电子政务中的公共服务业务，比如政府业务中的智能客服，通过开放式提示语音与用户实现交互。同时，电子政务公共服务中的身份认证方式仍可以通过AI的方式提升其安全性。

在工业的生产过程中，利用自动化技术可进行工业批量产品的生产，可降低工业产品的成本与提高产品质量。同时在重工业的生产过程中，机械自动化技术可应用于作业状况比较危险的情况中，以减少意外事故的发生。中国的本土企业如汇川技术已具备涵盖传感层至信息层的自动化整体解决方案。

在农业方面，自动化技术可实现在灌溉种植阶段的节水灌溉，有效节约与利用水资源，以实现最少的水量实现最大化农产品收益。同时在农产品的收割方面，自动化技术可实现农作物的收割自动化，通过机器视觉技术来分析农作物的大小与形状，以供计算机判断农作物是否成熟，若已成熟，自动收割机将对农作物进行自动收割。中国本土企业如麦飞科技已实现在检测机上的机上处理算法，可不经过云端处理，直接在飞行任务中实时生成病虫害的监测图。

04

战略建议以及预测

对于企业来说，采用这些新兴数字技术需要投入相当大的成本，因此在前期需要针对自身所处的行业特点，综合考量企业的长期发展规划、战略、组织、人才以及资金情况等因素。首先，要明确企业自身的发展需求以及进行技术创新的目的和必要性，再结合市场情况去选择能够带来利益最大化的新兴技术。

比如，对于零售业，目前在门店运营、物流及库存管理等环节广泛采用图像识别与智能化解决方案有助于提升服务质量和消费者体验，并能对数据流给出有针对性的分析结果和建议，以最大程度地实现标准化运营和精准营销、减少人为因素带来的影响。

对于制造业，在不同领域和不同生产环节应用工业机器人能够大幅提升工作效率和质量，例如在装配环节可应用装配机器人；在手机生产领域，视觉机器人可应用于触摸屏检测、擦洗、贴膜等一系列流程的自动化系统。对于教育行业，通过搭建数字化、智能化的教育平台，能够改善教育管理系统、消除资源障碍和实现教育资源的优化配置等。

总体来说，各行业的智能化是发展的必然趋势，但是在应用过程中一定会产生试错成本。新兴技术的应用是一个短期不断试错的过程，过程中需要根据发现的问题不断对技术方向和细节进行调整、优化，以最终达到实现经济效益的目的。

而从我国产业结构优化升级的宏观角度，人工智能、工业互联网、大数据等技术可赋能钢铁、石化、水泥等高能耗高排放的行业实现绿色能源解决方案以及绿色生产与节能减排。

同时通过大数据挖掘与分析技术，赋能工业企业的工艺、制造、采购、营销、供应等各环节，实现全工业环节链的绿色制造与节能减排。同时，最新的工业机器人可开展人机协同作业，在智能工厂中的焊接、喷涂、分拣以及仓储等场景中得到应用，可在提升工厂生产效率的同时助力制造业的低碳转型。

沙利文洞见·延展阅读

Q：简要介绍一下人工智能的五大领域：认知计算、深度学习、情感计算、自然语言处理、图像与目标识别。

A：认知计算指的是机器通过与人的自然语言交流及不断学习从而帮助人们做到更多的系统，通过技术与多个学术领域的结合，使人们能够更好地从海量复杂的数据中心获得更多洞察，从而作出更为精准的决策。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模拟人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，基本特点是试图模仿大脑的神经元之间的传递、处理信息的模式。

情感计算是人工智能领域相对较新的一个分支，其融合了计算机科学、人工智能、机器人技术、认知科学、心理学、生物特征识别技术及其他学科领域，旨在让人们运用情感与计算机、机器人及其他技术形式进行交流和互动。

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言的表达形式多种多样，包括文字、声音、手写体等，而实现人机交互的基础是使机器能够接收到自然语言，具体表现为文字识别，语音识别，手写识别等。

图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和理解性。图像目标识别是通过记忆中存储的信息与当前进入感官的信息进行比较实现对图像的识别。图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、电子商务等。

感谢沙利文分析师陆淦、吴天天、胡竣杰、张俊雅为本文写作提供支持。

*本文转载自中欧商业评论，作者为何涧石，文章原标题为《预见2025——革新工作方式的两大科技趋势和九大技术》。