德勤《技术趋势 2026：AI 从概念验证迈向价值创造》指出，2026 年 AI 发展核心已从技术试验转向规模化价值创造，创新的复合效应推动技术、数据、投资与基础设施形成加速飞轮，企业需跳出单纯自动化改造，通过业务流程重构、战略布局调整实现差异化竞争，五大核心趋势与八大技术信号成为 AI 发展关键方向。

物理 AI 成为机器人技术变革核心，实现了 AI 与机器人的深度融合，让设备从预编程机器升级为可自主感知、学习的自适应系统，在仓储、制造、自动驾驶等领域落地应用，人形机器人成下一个前沿，预计 2035 年工作场所部署量达 200 万台，但目前面临训练缺口、模拟与现实差距、网络安全等挑战，生物混合机器人、量子机器人为远期发展方向。

企业对数字员工（智能体 AI）的应用仍存巨大落地缺口，仅 11% 企业将其投入实际生产，核心障碍为遗留系统整合难、数据架构限制、治理框架不完善。领先企业正重构智能体原生流程，通过多智能体协同调度、建立硅基劳动力管理体系，实现人机混合劳动力模式，未来智能体自主程度将持续提升，其生成的数据也将成为企业持续学习的重要资产。

AI 基础设施策略迎来优化重构，尽管推理成本两年下降 280 倍，但使用量激增使企业 AI 支出仍居高不下，云服务高成本推动企业从 “云优先” 转向云、本地、边缘计算结合的混合架构，AI 专用数据中心、“AI 工厂” 成为基础设施建设重点，同时企业需应对员工技能重塑、可持续计算创新等挑战，轨道数据中心、水下数据中心为新兴探索方向。

AI 正从根本上重构技术组织，64% 企业计划增加 AI 投资，技术组织从成本中心转向战略引领的创新引擎，新职业角色不断涌现，CIO 角色转变为 AI 推广者与协调者。领先企业通过模块化架构设计、人机协作人才战略、自适应治理机制，打造 AI 原生技术组织，将 AI 与业务成果深度绑定，以持续变革替代渐进式改进。

AI 在网络安全领域形成 “风险与防御并存” 的悖论，影子 AI 部署、对抗性攻击等带来新威胁，风险覆盖数据、模型、应用、基础设施四大领域。企业可通过健全访问控制、模型隔离应对风险，同时利用 AI 开展红队测试、自动化威胁检测，实现机器速度的网络防御，未来需重点防范 AI 与物理基础设施融合、自主网络战、量子计算带来的安全挑战。

此外，报告提出八大值得追踪的技术信号，包括基础 AI 模型发展是否触顶、合成数据的应用与风险、神经形态计算崛起、边缘 AI 普及、AI 可穿戴设备发展、生物识别认证升级、AI 智能体隐私问题及生成式引擎优化（GEO）兴起，这些信号成为企业技术布局的重要参考，而快速感知、评估并应对技术变革的能力，将成为企业在 AI 时代的核心竞争力。

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