亞馬遜CTO預測2026年及未來的五大科技趨勢快訊
使用AI工具的學生，全面擁抱量子準備的企業——實施后量子密碼學、培養量子人才、規劃物理基礎設施轉型——不僅能保護數據安全，陪伴機器人已經發展到既能提供實用護理支持。
【TechWeb】11月26日消息，亞馬遜云科技2025 re:Invent全球大會將于2025年12月1日至5日在美國拉斯維加斯舉辦。大會開幕前夕，亞馬遜CTO Werner Vogels發布了對2026年及未來的五大科技趨勢。
以下為Werner Vogels預測原文：
科技早已滲透到我們生活的每個角落——從人際交往到醫療健康，從工作方式到自我防護，甚至影響著我們學什么、何時學。把這種現狀理解為E.M. Forster或Ernest Cline筆下的反烏托邦世界，倒也不無道理。然而，我們正處在一個重大轉折點。未來的圖景已經初現端倪：一個重視自主性、同理心和個人專長的時代即將到來。在這個新時代，跨學科合作將以前所未有的速度推動創新與發現。新的一年里，我們將邁入人機協作的新紀元——AI將成為人類的得力助手，而非喧賓奪主的主角。這種協作模式將為解決真正重要的問題創造巨大機遇。而這一切的起點，恰恰是解決超連接時代的副作用——孤獨與陪伴缺失——將造成問題的技術轉化為解決方案。
重新定義陪伴：為最需要的人送去溫暖
孤獨已成為全球性流行病，影響著世界六分之一的人口，被世界衛生組織列為公共健康危機。研究表明，社會孤立使死亡風險增加32%，危害程度堪比吸煙；孤獨使癡呆癥風險增加31%，中風風險增加30%。這一危機在老年群體中尤為嚴重——43%的60歲及以上老年人表示感到孤獨，80歲以上人群的情況更加嚴峻。隨著人口老齡化給全球護理體系帶來巨大壓力，我們正迎來人機關系的深刻變革，這種變革將通過建立真正的情感連接來直接應對孤獨危機。
十年前，與機器人建立情感聯系還只是科幻小說的情節。如今，人口老齡化、AI技術突破和全球孤獨危機三重因素疊加，為陪伴機器人的普及創造了天時地利的條件。我們正在見證一個轉變：從單純的功能性設備交互，轉向與具備精細情感智能和響應能力的實體AI建立真正的關系。
臨床研究充分證明了陪伴機器人在緩解孤獨方面的有效性。在加拿大，長期護理機構和醫院引入了Pepper、Paro和Lovot等機器人來改善心理健康。一項關于Paro的研究發現，95%定期與陪伴機器人互動的癡呆癥患者產生了積極效果——焦慮、抑郁和孤獨感明顯減少，藥物使用減少，睡眠質量改善。陪伴機器人的治療效果不僅限于老年人。波士頓兒童醫院使用Huggable社交機器人的研究顯示，兒科患者與機器人建立情感連接的意愿明顯高于與屏幕虛擬角色或醫護人員的互動。
為什么這些機器人能如此有效地緩解孤獨？從生物學角度看，人類天生會對物理空間中任何看似自主的運動賦予生命意義。正如MIT研究員Kate Darling發現的，人們對待機器人更像對待寵物而非工具。我們給它們起名字，對它們產生保護欲，與它們形成真正的情感紐帶。這種現象不僅限于復雜的人形機器人：50-80%的Roomba用戶會給掃地機器人起名字，把它當作家庭成員。當某個物體在我們的生活空間中自由穿梭，展現出獨特的個性和明確的意圖時，我們本能地會通過建立關系來回應。這種人類的本能為陪伴機器人奠定了基礎，讓它們能夠提供持續的情感陪伴，以傳統設備無法企及的方式化解孤獨。
亞馬遜的Astro團隊觀察到人們會逐漸與陪伴機器人建立超越功能性的關系。與傳統智能家居設備不同，Astro能在家中自由移動，通過富有表現力的視覺界面主動提供服務——比如主動找到你進行用藥提醒或巡視家中安全。機器人通過頭部動作和面部表情傳達情感的能力，創造了與用戶產生深度共鳴的擬人化存在。我們觀察到，許多家庭會給Astro取名字，將其視為家庭一員，當暫時分離時還會明顯想念它——這標志著人們對機器人認知的根本轉變：從工具到陪伴者。
我們觀察到的一個案例特別有意義：一個殘疾兒童的家庭購買Astro，是為了在專業護理空檔期提供陪伴。機器人提供了持續的陪伴和互動，填補了關鍵的護理空白，同時減輕了家庭的情感和經濟壓力。陪伴機器人已經發展到既能提供實用護理支持，又能建立有意義的情感連接，幫助用戶驅散孤獨。
這場陪伴革命的目標并非取代人類護理者，而是開創一種協作新模式——讓技術與人類攜手提供護理，共同對抗孤獨。機器人負責日常監測并提供穩定的情感陪伴，為緩解孤立感提供持續、無偏見的陪伴，讓人類專注于復雜決策和培養更深層的人際關系。
當人們與這些機器人伙伴建立深度信任時，制造商必須建立嚴格的監管機制，確保這些機器人永遠不會利用這種信任來左右用戶的決定或塑造他們的信念。當以負責任的方式開發并配備這些保障措施時，技術的最有益的一面將得以顯現：將人置于護理的核心位置，同時拓展了我們的能力去幫助那群最需要關懷的人。
全棧開發者的新時代
工具在變，但核心不變。隨著生成式AI重塑軟件開發方式，一個老調重談——開發者將被淘汰。但歷史告訴我們，這不是開發者的終結，而是新篇章的開始——全棧開發者的黃金時代。
你肯定聽過這些說法，看過那些"AI讓開發者失業"的標題。說現在人人都能編程，只要描述需求，工具會自動搞定。說專業開發者的時代已經結束。
歷史總是驚人地相似。早期匯編程序員曾被告知編譯器會讓他們失業。結果恰恰相反，編譯器提升了抽象層次，讓更多人能夠參與軟件開發。原本需要深厚硬件知識的工作，變成了邏輯和創造力的較量。整個行業因為軟件開發門檻降低而蓬勃發展，企業、實驗室、大學都有了自主開發工具的能力。
2000年代云計算興起時，運維工程師也有過類似擔憂，害怕自動化會讓自己被淘汰。結果恰恰相反——它降低了試錯成本，催生了新項目、新公司和新崗位的爆發式增長。每一次簡化都帶來了更大的需求。
每輪技術革命都遵循相似規律。工具演進，流程改變，復雜性增加，但優秀開發者的核心素質始終如一。創造力、好奇心和系統思維始終是這行的立身之本。
降低門檻并不會消除對專業知識的需求，反而會放大其價值。生成式AI能在幾秒內生成代碼，但垃圾輸入只會得到看似合理的垃圾輸出。AI不會參加預算會議，不會在成本優化和性能提升之間權衡取舍。它不明白客戶服務系統需要99.999%的可用性，更無法理解內部報表系統在銷售旺季宕機時帶來的巨大影響。當利益相關方說"讓它快點"，實際可能是"讓它便宜點"時，AI讀不懂這種弦外之音。影響每個技術決策的外在因素、約束條件和隱性優先級都很微妙，需要真正理解付費方和使用方需求的開發者來把握。
達?芬奇在畫《蒙娜麗莎》之前，解剖尸體研究肌肉結構，觀察水流設計運河系統，觀察鳥類構思飛行器。他的《維特魯威人》不只是藝術品——既是比例圖，也是關于人在宇宙中地位的哲學思考。就像那些融合藝術、科學與工程的文藝復興大師一樣，在AI加持的世界中脫穎而出的開發者必須成為現代通才——全棧開發者。
他們明白系統是有生命力的動態環境，任何變動都會在服務、API、數據庫、基礎設施和團隊中產生連鎖反應。他們能以人機都能理解的清晰方式溝通。他們對自己創造的質量、安全性和意圖負責，尤其是當AI在錯誤中表現得越來越自信時。他們掌握AI無法復制的領域知識，比如對業務、客戶和關鍵現實約束的理解。他們永不停止學習。
造就優秀開發者的基本要素從未改變。就像文藝復興時期的大師們拒絕被局限在單一領域，今天的開發者也不能固步自封。這個時代需要更宏大的思維格局。開發者新紀元的曙光已經到來。你的價值從未如此重要，你的創造力從未如此被需要。繼續構建，保持好奇，繼續解決世界上最棘手的問題。
量子安全成為唯一的安全選擇
個人數據、財務記錄和國家機密可能被惡意分子大量收集，他們在賭量子計算時代的到來。大多數企業還以為有數年時間來規劃應對，這種想法已經過時。糾錯技術和算法效率的突破正在壓縮時間線，主動防御的窗口期正在快速關閉。未來幾年需要“后量子”思維模式；從保護敏感通信的密碼學到培養量子工程師的教育體系，都要重新考慮。
不久前，人們還在質疑量子計算機能否真正實現。三年前我與Preskill博士交談時，能夠解決實際問題的硬件似乎還要幾十年才能出現。但從那時起，時間線急劇縮短。
最近，量子硬件和架構取得了一系列重大突破。亞馬遜云科技推出的Ocelot量子芯片，展示了高效的量子糾錯能力，與傳統方法相比開銷減少了90%。谷歌的Willow芯片證明錯誤率隨代碼距離呈指數級下降。IBM宣布了2029年實現容錯量子計算的路線圖。糾錯一直是構建可擴展量子計算機的最大障礙，而進展正在提速。雖然量子計算在醫學研究、投資等各領域都有突破性前景，但我們現在必須嚴肅對待的是安全問題。
風險在于我們當前的數據保護方式。惡意分子多年來一直在收集加密數據，耐心等待解密所需的計算能力。我們的數字安全主要依賴公鑰密碼學，而讓RSA和ECC加密對經典計算機來說困難的數學難題，對運行Shor算法的量子計算機來說將變得輕而易舉。對稱加密可通過加長密鑰強化安全性，而公鑰系統則需要全新的數學基礎才能在量子時代存活。
今年5月的研究表明，2048位RSA整數可以用不到一百萬個噪聲量子比特進行因式分解，比六年前估計的2000萬個減少了95%。很可能在五年內，就會有量子計算機能夠破解保護絕大多數互聯網通信、金融交易和敏感個人數據的RSA和ECC加密。
準備工作刻不容緩。企業需要在三個方面采取行動：在可行的地方部署后量子密碼學(PQC)，在不可行的地方規劃更新和替換物理基礎設施，培養量子人才來支持轉型。
好消息是PQC解決方案已經成熟，現在就可以在操作系統、瀏覽器和云端部署。主要科技公司正在采用NIST標準如ML-KEM（基于格的密鑰封裝機制），確保互操作性和安全性。微軟為Windows和Linux發布了后量子工具。蘋果將量子安全協議集成到最新的iOS和macOS中。谷歌讓Chrome切換到抗量子加密。亞馬遜云科技在Amazon KMS、Amazon ACM、Amazon CloudFront、Amazon Secrets Manager和Amazon-LC高性能加密庫中部署了相關標準。詳細的遷移方案也已就緒。但這些只是第一步。
物理世界的轉型最為復雜。想想你家網絡上有多少設備：智能電視、恒溫器、聯網冰箱？我們周圍充滿了依賴加密的系統，比如你上次住酒店的門卡系統。公用事業部署了數百萬個使用當前加密標準但缺乏運行后量子算法處理能力的智能電表。電網、水處理系統和交通網絡面臨類似約束，嵌入式設備無法輕易升級。把這個數字乘以需要物理更新的數百萬設備，規模就一目了然了。
這種約束將迫使企業發揮創意。預計會出現混合方案，在傳統設備前部署量子安全網關，以及在不中斷關鍵服務的前提下有序進行硬件更新的新部署模式。這不再是IT安全項目，而是跨越工程、物流、制造和運營的全面轉型。
人才問題同樣緊迫。英國量子技能工作組報告估計，到2030年將創造25萬個新的量子計算崗位，到2035年將激增至84萬個。正如我兩年前所寫，"僅靠高等教育跟不上技術變革的速度。"現在投資量子教育和培訓的企業將建立難以復制的競爭優勢。量子時代需要一種新型復合型技能組合——這類技能如今尚屬稀缺，但在未來幾年內將成為必備能力。企業面臨的挑戰是激勵人們專攻量子研究，無論是在大學還是通過其他教育途徑。
量子計算時代比我們想象的要近得多。全面擁抱量子準備的企業——實施后量子密碼學、培養量子人才、規劃物理基礎設施轉型——不僅能保護數據安全，還能在安全計算、隱私保護AI和可信數據共享方面開辟新天地。云原生組織將通過云服務商管理的更新實現平滑過渡。現在開始規劃物理轉型的基礎設施密集型企業將得以生存。那些行動遲緩的公司在量子計算機成熟時將面臨無解的安全漏洞。也許用不了多久，量子安全就是唯一的安全。
國防科技正在改變世界
國防科技創新步伐明顯加快，未來幾年，軍用轉民用的周期將大幅縮短，這必將深刻改變全球基礎設施、應急體系和醫療格局。
縱觀歷史，軍事技術推動民用創新的案例不勝枚舉，包括互聯網和GPS。而上世紀30年代中期研發的雷達技術，不僅演變成空中交通管制系統，還意外地促成了微波爐的誕生。
不過，這種轉化向來是個漫長的過程。從戰場走向市場需要大幅降低成本、改進生產工藝，還要在商業化之前充分驗證市場需求。按照以往經驗，這個過程往往需要10到20年。而眼下，這一切正在發生根本性的改變。
真正的變革不在于投資規模有多大，而在于創新模式的徹底轉型。一些國防科技公司從一開始就瞄準軍民兩用市場，把民用應用當作核心戰略而非錦上添花。這種思路上的轉變，直接省去了以往需要數年的技術改造環節。
夜視系統如今已經裝備在搜救直升機上，還被用于野生動物保護。為滿足戰時斷網環境而開發的戰術邊緣計算技術，現在為偏遠地區的遠程醫療和工業生產提供支持。為軍事物流研發的自主系統正在幫助解決農業勞動力短缺問題，同時提高糧食生產效率和可持續性，在發電廠、風電場、搜救行動和港口安全等領域大顯身手。
醫療機構、應急部門和基礎設施運營商必須做好準備，迎接未來兩年內（而非二十年后）從當前國防投資中涌現的新技術。把握這一加速趨勢的組織將在解決關鍵問題上占得先機——無論是災害救援、糧食安全還是偏遠地區醫療服務。
在極端壓力下千錘百煉的技術正在加速走來，從設計之初就兼顧軍民兩用。過去需要數十年的技術轉化周期正在被直接應用所取代。
個性化學習：滿足無限好奇心
每個學生都應該擁有一位真正了解他們的老師——了解他們的學習方式，激發他們的好奇心，尊重他們的個性，培養他們的創造力。縱觀人類歷史，這樣的“因材施教”只是富貴人家的專利。如今，這一切正在悄然改變。
回首自己的求學時光，最難忘的不是在人滿為患的教室里聽課，而是遇到那些愿意走進我內心世界的老師——他們耐心傾聽我的想法，理解我的困惑，用我能聽懂的方式為我答疑解惑。可惜這樣的良師益友，實在是鳳毛麟角。
對世界上絕大多數孩子來說，量身定制的教育依然是遙不可及。學校的設計初衷是批量生產，而非因材施教。我們的教育體系就像工廠流水線——統一教材、統一進度、統一標準。教育思想家Ken Robinson窮其一生研究發現，傳統教育追求的是整齊劃一而非百花齊放，要求的是循規蹈矩而非自由探索。他指出，在美國某些地區，高達60%的學生選擇中途退學。然而輟學只是冰山一角，更令人痛心的是那些“身在曹營心在漢”的孩子——他們雖然坐在教室里，卻對學習提不起興趣，感受不到樂趣，也收獲不到成長。
AI正在為教育帶來一場靜悄悄的革命。孩子天生就是學習的天才，他們會追著你問"為什么"，直到把你問倒為止。唯一能阻擋他們求知欲的，就是身邊缺少能滿足他們好奇心的人和資源。AI不會強求每個孩子走同一條路、踩同一個節拍，而是像水一樣，順應每個孩子的天性。不管孩子問多少個"為什么"，AI都會不厭其煩地回答，順著他們的興趣深入探討，變換角度直到他們恍然大悟。AI創造了一個讓孩子敢于試錯、勇于提問的學習天地。這不僅限于數理化，AI同樣能引領孩子徜徉在藝術、語言、音樂和人文的海洋。最重要的是，它在做每一位好老師都在做的事：呵護孩子與生俱來的求知欲。
如今，學生每月只需花上一杯奶茶錢（4美元），就能擁有AI私人教師。可汗學院的Khanmigo第一年就超額完成目標14倍，惠及140萬學生。英國UCAS的調查顯示，使用AI工具的學生比例從去年的66%猛增至今年的92%。這已經不是小打小鬧的試驗——而是如火如荼的現實。這股浪潮正席卷印度、巴西乃至整個非洲大陸。Physics Wallah服務著4600萬學生，營收增長250%。聯合國教科文組織的CogLabs項目借助學生已有的智能手機，在35個國家開展工作。在亞馬遜，我們投入1億美元啟動教育公平計劃，幫助偏遠地區的孩子掌握AI技能。
00后對AI的理解已經和我們這代人大相徑庭。文化人類學家Rob Scotland在最近的TEDx演講中分享了這樣一個故事：幾個16歲的學生在數學課上用ChatGPT和TikTok設計自己的學習內容。當被問及原因時，他們說："我們就是想試試不一樣的玩法。"
對成年人來說，AI是工具。對00后來說，AI是思維的自然延伸。他們的字典里沒有"不可能"，只有"暫時還不行"。AI輔導之所以效果顯著，正是因為它培養了這種敢想敢試的精神。使用AI工具的學生，面對難題時的積極性提高了65%。杜克大學的研究發現，AI輔助干預能讓自閉癥兒童的智商分數提升多達17分。這些成果不僅體現在分數的提高，更重要的是孩子們面對困難時心態的轉變——因為他們成長在一個把"我還不會"當作起點而非失敗的環境里。
必須說明的是，老師不會被取代，改變的是老師的角色定位。面對全球性的師資短缺，老師不應該把寶貴時間浪費在那些機械重復（且可以自動化）的事務上——批改作業、填寫表格、回答千篇一律的問題。AI正在把老師從這些瑣事中解放出來，讓他們有更多精力去啟發學生、因材施教、點燃熱情——研究數據充分證明了這一點。使用AI工具的老師平均每周節省5.9小時，相當于每學年多出六周時間。即使在經費緊張的情況下，AI也讓教育工作者能夠覆蓋更多學生。比如，NextGenU的Now Go Build CTO研究員以傳統成本的百分之一創建了本土化教材，在18個月內從12門課程擴展到605門——這項工作按傳統方式需要整個教研團隊耗費數年。這在五年前簡直是天方夜譚。
展望2026年及更遠的未來，個性化AI輔導將像智能手機一樣普及。每個孩子都將擁有量身定制的學習伙伴，完全適應他們的學習風格、節奏、語言背景和個人需求。教育說到底是關乎人的事業。在適宜的條件下人們茁壯成長，在不適宜的條件下則不然。Robinson用死亡谷打了個絕妙的比方——這是美國最炎熱、最干旱、寸草不生的地方。直到2004年那場久違的甘霖。2005年春天，整個山谷繁花似錦。死亡谷并非真的死寂，它只是在靜靜等待，等待生機勃發的時機。
當你用工具去激發好奇心而非強制服從，當你擁抱百花齊放而非千人一面時，校園就會重新煥發生機。這將改變一切。（果青）
1.TMT觀察網遵循行業規范，任何轉載的稿件都會明確標注作者和來源；
2.TMT觀察網的原創文章，請轉載時務必注明文章作者和"來源：TMT觀察網"，不尊重原創的行為TMT觀察網或將追究責任；
3.作者投稿可能會經TMT觀察網編輯修改或補充。
