Gartner發佈2027十大技術趨勢：非文本AI排第一，Harness是未來1-3年重點

作者 | 楊京麗 編輯 | 李水青 11月3日報道，今日，知名研究機構Gartner的研究副總裁高挺（Arnold Gao）在媒體交流會上，圍繞Gartner近期發佈的《2027年十大戰略技術趨勢》報告進行詳細解讀。報告認為，2027年企業需要重點關注的十大技術趨勢包括大型定量模型、語音推理模型、世界模型、AI上下文平臺、編碼智能體框架、AI智能體身份、自主式暴露修復、主權技術、可拋棄型應用和溼件即服務。這些趨勢主要聚焦非文本AI能力擴展、智能體治理體系建設，以及技術的持久敏捷性。

會上，等媒體圍繞智能體框架（Agent Harness）、軟件開發成本下降的影響以及企業IT架構升級等話題，與高挺進行了採訪交流。在談及智能體框架時，高挺說，由於代碼生成的速度已經超過人工審核的速度，如果沒有智能體框架，就會導致治理錯位、返工不斷。Harness目前仍然重要，Gartner將其列為未來1至3年重點關注的趨勢。由於現階段模型能力還不夠成熟，需要藉助Harness輔助其完成軟件開發流程；但隨著模型能力提升，企業對Harness的需求會越來越少，從長期來看其重要性可能逐步減弱。

對於軟件開發成本下降帶來的影響，高挺認為，功能簡單、差異化有限、使用週期較短的工具軟件及部分傳統SaaS模式可能受到衝擊，企業未來可直接藉助AI生成相關應用。但企業資源計劃系統（ERP）、客戶關係管理系統（CRM）等核心軟件不會很快被替代，因為這類產品真正提供的是企業業務邏輯和行業知識，而不只是軟件本身。高挺還談道，AI智能體的發展將推動企業重新設計IT架構。未來，企業可能需要把AI視為核心生產力，甚至企業大腦，並圍繞智能體重新設計權限、流程和基礎設施。

一、會算、會聽、會模擬：非文本能力成模型新賽道 Gartner此次發佈的十大戰略技術趨勢，首先指向非文本AI能力，未來的模型需要在對話的基礎上，具備計算、聆聽、模擬等方面的能力。計算能力上，大型定量模型（LQM）專門為處理和分析定量數據而構建，主要面向金融、醫療、供應鏈等數字任務。傳統大語言模型依靠Token預測生成文本，在複雜計算和預測任務中可能出現準確性、合規性和可解釋性問題。大型定量模型則更強調數字關係、變量約束、模擬預測和結果追溯，可幫助企業從事後排查問題轉向事前模擬和主動決策。聆聽方面，語音推理模型是需要重點關注的一大趨勢。

它能夠直接對音頻進行推理，根據對話內容完成判斷、轉接、跟進和流程執行。Gartner預測，到2030年超過70%的企業語音交互都會由語音模型自主處理，而2026年這一比例還不到10%。模擬能力上，世界模型面向的是更復雜的現實環境。它幫助AI理解空間、時間和因果關係，使智能體能夠在執行動作前模擬可能結果。機器人、自動駕駛汽車和空間計算等領域，都是成為世界模型的重要應用方向。二、智能體治理覆蓋上下文、框架、漏洞修復全鏈條 第二組趨勢集中在自主智能體平臺治理方面，包括AI上下文平臺、編碼智能體框架、AI智能體身份和自主式暴露修復。

AI上下文平臺能夠用統一語義打通企業知識與實時數據，讓智能體既懂規則，也瞭解當下的業務狀態，從而避免權限過高、合規問題和Token浪費。Gartner預測，到2027年，優先做好語義處理的企業，其智能體準確率最高提升80%、成本最多降低60%。AI編碼智能體框架是一套閉環控制系統，用於管理軟件開發生命週期中的自主開發行為。它能夠為模型提供執行環境與上下文，規定智能體可獲取的信息、可調用的工具和可交付的產物。由於代碼生成的速度已經超過人工審核的速度，如果沒有框架，就會導致治理錯位、返工不斷。Gartner預測，到2028年，採用該框架的企業上線軟件的缺陷會減少60%。

AI智能體身份則是用來識別和管理智能體的工具，它可以把模型、提示詞、工具、憑證與智能體的行為關聯起來，預防傳統系統中暴露出大量安全漏洞問題。Gartner預測，到2028年，25%的企業安全漏洞事件將追溯至AI智能體濫用，其根源在於未對機器權限進行有效管理，以及使用傳統的憑證管理方式。自主式暴露修復可以結合AI技術與自動化方法，識別、排定優先級並修復企業數字資產中的安全漏洞。該系統能夠自動測試補丁或虛擬補丁，並將其部署到生產環境中。Gartner預測，到2030年，三分之一的組織可以藉助人機協作的自動修復，在48小時內持續處理最易被利用的安全暴露。

三、給軟件留退路，給計算換載體：AI改寫未來軟件形態 第三組趨勢關注AI對企業軟件形態和未來計算方式的影響，其中包括主權技術、可拋棄型技術與溼件即服務（Wetware as a Service，一種通過雲端遠程接入活體或合成生物系統來實現計算的新型運營方式）。主權技術是指從技術和法律層面進行架構設計，可為關鍵供應商提供切實可行退出策略的硬件、軟件、數據庫與AI模型。可拋棄型應用是指為特定業務構建的軟件應用，待業務目標完成或不再具有相關性後，將會被有意停用。可拋棄型應用可以讓軟件的生命週期與業務價值對齊，降低應用組合的風險，同時也更便於規範化治理AI應用的創建。

溼件即服務則代表了更長期的計算方向。它設想通過雲端接入活體或合成生物系統，利用生物網絡的可塑性和能效完成部分計算任務。相比其他趨勢，溼件即服務距離企業普遍採用仍較遙遠，更接近前瞻性探索。結語：技術可靠或成企業AI競爭重點 2027年十大戰略技術趨勢幾乎全部與AI相關。高挺稱，這並不意味著其他技術領域缺少突破，真正的原因是AI是當下企業和市場關注度最高的方向。把這些趨勢放在一起看，AI的競爭一邊向外擴展能力，在大語言模型的基礎上，延伸非文本AI能力；另一方面AI也在向內收緊治理，技術的可靠性成重點關注議題。

對企業而言，接下來的考驗在於能否讓智能體在真實業務裡可靠地跑起來，在出現問題時能否及時定位、快速修復。