凤凰网科技讯 8月27日，商业与技术洞察公司Gartner发布2026中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线。Gartner认为，AI智能体热度已经超过生成式AI，进入期望膨胀期并成为企业关注重点；生成式AI则开始滑向泡沫破裂低谷期，企业对其预期逐渐回归理性。与此同时，物理AI正在成为中国市场新的关注方向。

Gartner高级研究总监方琦表示，当前中国数据、分析和AI相关技术大致形成四个主要技术集群。其中，企业对生成式AI的关注正在从技术能力转向能否产生可验证的业务价值，而物理AI有望成为下一阶段突破性创新的重要驱动力。

值得注意的是，Gartner认为，AI项目能否成功正越来越取决于数据就绪度、治理机制、安全护栏和工程化能力等基础建设，这些支撑能力的重要性已经超过AI模型技术本身。

在物理AI方面，Gartner将其定义为以物理形态存在、能够感知并与真实世界交互的AI系统，包括机器人、无人机、自动驾驶车辆和智能设备等。此类系统将传感器、控制系统与AI模型结合，从而实现对物体的操作、空间移动以及对动态环境的自主响应。

Gartner高级研究总监张桐表示，物理AI可以推动机器人、物联网、边缘设备及自动驾驶车辆与现实环境进行实时交互，使相关设备能够在非结构化环境中运行。目前，这类技术已经面向制造、物流、零售和医疗保健等领域探索实际应用。

Gartner此次还重点关注了前沿部署工程师（FDE）。这一岗位通常直接进入客户业务场景，通过工程能力、行业知识和产品反馈，将客户需求转化为技术方案，并承担代码开发、问题排查以及向核心研发团队反馈实际需求等工作。

不过，Gartner认为，FDE模式在中国市场可能面临高成本、回报不确定和ROI周期较长的问题。方琦指出，在有限IT预算和项目制运营模式下，中国企业容易将FDE理解为高端系统集成项目，而非持续共创的产品创新模式。一些本地技术供应商还可能将原有驻场工程师重新包装为FDE，由此造成市场认知与实际能力之间的落差。

个人智能体也是此次成熟度曲线关注的技术之一。与普通AI应用不同，个人智能体能够跨Web、操作系统等软件环境执行开放式、多步骤任务，并根据用户偏好和上下文持续积累经验，预期可承担持续数分钟、数小时甚至数天的长周期工作。

根据素材援引的相关政策目标，到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率将超过90%，AI将进一步融入经济社会各领域。Gartner认为，个人智能体将推动AI从以对话为主的工具向能够执行复杂任务的系统转变。

对于大语言模型（LLM），Gartner认为其仍是生成式AI发展的核心基础技术之一，可用于问答、内容及代码生成、深度研究和智能体等任务。张桐表示，随着AI智能体的发展，大语言模型正在更多借助工具构建更广泛的系统，LLM技术进步，尤其是开放权重模型的发展，将成为影响中国AI未来的重要因素。

本文转自：凤凰网科技

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