文章总结： 世界经济论坛2026年报告指出技术融合正重塑竞争优势，从掌握单一技术转向融合数据人才与生态系统。报告识别五大技术方向：医疗认知机器人系统、生命科学自驱动实验室、非侵入式脑机接口、先进制造数字孪生系统和智能电网系统。价值变现可通过服务交付、平台市场或生态标准模式实现。 综合评分： 75 文章分类： 其他

世界经济论坛：技术融合正在重塑竞争优势

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2026年7月9日 16:00 北京

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以下文章来源于科情智库 ，作者青秀玲，董瑜

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2026年4月，世界经济论坛（WEF）发布第二版“技术融合”报告，主题为“技术融合：重塑竞争优势的新逻辑”，指出竞争优势的源泉正从“掌握关键技术”转向“在数据、人才与生态系统之间实现技术融合”。WEF通过对12大行业的跨领域研究，识别出5大正在展示出强烈技术融合信号的技术方向，分别为：医疗认知机器人系统、生命科学自驱动实验室、非侵入式脑机接口、先进制造数字孪生系统和智能电网系统。

WEF 2025年版“技术融合”报告选定人工智能、全域计算、合成生物学、空间智能、机器人技术、先进材料、下一代能源和量子技术8大关键技术领域，并进一步划定出238个技术细分领域，通过自主开发的3C框架构建技术组合映射，充分考量融合不同发展阶段的技术组合如何重塑价值链和催生新型商业模式，最终识别出23个已展现出价值或正在酝酿重大突破的技术组合。2026年新版报告基于跨行业研究，通过专家访谈、会议研讨和12大行业领域的案例研究，充分考察了上述8大关键技术领域之间的相关作用，并持续跟踪相关技术组合从研究到产生切实影响的整个过程。研究认为，价值创造源于识别价值缺口，即突破约束或把握新机遇。技术组合通过持续引入互补能力、逐步融合，最终形成全新能力体系。研究发现，五大技术方向正在展示出强烈的技术融合信号，向规模化阶段发展，率先将其引入的国家和机构将获得先发优势。

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一

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医疗认知机器人系统

医疗健康领域的认知机器人系统融合机器人、人工智能、空间智能、先进材料和全域计算技术，使机器人更加经济精准，能够在狭小空间内灵活操作，并借助人工智能实时识别解剖结构、标记异常，甚至实现远程手术，推动手术解决方案从孤立创新转向集成化和智能化的解决方案。

认知机器人系统的开发与应用能够克服了传统手术价值链因专科医生稀缺、设备和技术成本高、体力有限等造成的瓶颈，通过远程操作与自动化提升医生效率，采用“机器人即服务”模式免除大额前期投资和长期成本，并利用机器人的精度、稳定性和耐力突破人类体力极限。其价值不仅体现在帮助医院提高手术量与精度，大幅减少医生的通勤需求，更在于高效利用医生时间，使其专注需要人类判断的决策和高灵巧度任务。未来，其系统性能将日益取决于能否破除技术准入壁垒障碍、建立对机器人系统的信任，并实现与现有工作流程的无缝集成。

图1 手术机器人应用重塑传统外科手术价值链流程

（蓝色部分为手术机器人参与路径）

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二

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生命科学自驱动实验室

生命科学领域的自驱动实验室（也称“智能实验室”）融合合成生物学、人工智能、先进材料、机器人和空间智能技术，将生物合成产生的大量实时数据输入数字模型，同时新型材料能够模拟生物环境并支撑各类反应与流程，在此基础上借助人工智能生成高度可信的虚拟设计，再由机器人和空间智能根据模拟结果动态执行实验任务。这些技术的协同正将传统实验室转变为能够自动化运行的综合自适应系统。

自驱动实验室的开发与应用能够有效克服传统生命科学实验室的人力瓶颈、流程低效和数据碎片化问题，利用自动化系统承担常规任务，使小型团队也能指导大型自动化工作流，从而专注于更高价值的分析和临床工作；能够通过机器人全天候自动化运行，加速实验进程，提升研究处理能力；能够自动整合多源数据，减少错误，加快报告生成。其价值不仅体现在扩大科研产出能力、减少人为误差，更让科研人员能够专注于需要专业判断的高价值研究与分析。自驱动实验室正在重塑传统药物发现价值链，其效能依赖集成的数字与物理基础设施、安全的数据系统，以及能够管理“端到端”自动化流程的人才。

图2 自驱动实验室应用重塑传统生命科学实验室价值链流程

（蓝色部分为自驱动实验室参与路径）

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三

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非侵入式脑机接口

非侵入式脑机接口技术的突破得益于合成生物学、全域计算、人工智能、空间智能和机器人技术的同步成熟。合成生物学与全域计算使设备能稳定捕获并安全传输脑信号，人工智能大幅提升信号解读与降噪能力，空间智能实现精准追踪和环境建模，机器人技术实现稳定控制。这些技术的融合，使非侵入式脑机接口可在真实环境中可靠运行，未来有望深度融入广泛的可穿戴与环境计算系统。

航空领域是测试非侵入式脑机接口的理想场景，传统飞行员认知评估长期面临认知状态难以量化、培训成本高昂、数据支撑不足等问题。非侵入式脑机接口可有效应对这些挑战：通过实时、精细地解读认知状态，提升人机协作与决策质量；将神经活动转化为可执行指令，为运动或语言障碍者提供可靠的交流通道；允许用户通过神经传感直接发出指令，在增强现实/扩展现实及繁忙环境中实现自然、无缝的交互。非侵入式脑机接口有助于重新设计飞行训练与飞行观察流程，提高训练效率、认知评估准确性以及各类资源的利用率，最大化学习效果。但基于非侵入式脑机接口技术的飞行员认知评估仍面临学习效率、认知负荷维持、实时认知状态测量有限等方面的新挑战。

图3 非侵入式脑机接口应用重塑飞行员认知评估价值链流程

（蓝色部分为非侵入式脑机接口技术参与路径）

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四

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先进制造数字孪生系统

先进制造领域的数字孪生系统融合空间智能、全域计算和人工智能技术。全域计算提供实时生产数据，空间智能赋予直观交互环境，人工智能支撑大规模仿真与自动优化能力。三者协同使数字孪生从被动的可视化模型升级为主动引导、持续改善制造活动的实时系统。

数字孪生系统的开发和利用能够突破传统制造中物理迭代的成本与时间，在不涉及硬件的前提下，通过生成式设计和高保真仿真，大幅扩展设计空间；借助多物理场模型与实时数据持续校准，将物理验证从探索性尝试转变为目标性确认；利用共享模型与实时数据打通设计、测试与生产环节，使原本线性交接工作变为迭代并行的协作流程，从而缩短开发周期、降低后期风险。其价值不仅体现在提高设备利用率、增加吞吐量、减少停机与意外成本，更在于释放熟练团队的时间，使其聚焦高优先级任务。未来，其系统性能取决于仿真模型的保真度、数字世界与物理实体的紧密融合以及企业的人才适配能力。

图4 数字孪生应用重塑传统制造价值链流程

（蓝色部分为数字孪生技术参与路径）

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五

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智能电网系统

能源领域的智能电网系统融合下一代能源、人工智能、空间智能、全域计算和先进材料技术，能够实现储能的经济性与灵活性，实时监控并优化电力调度，模拟基础设施影响并合理布局设备与资源，从而推动电网从反应式的集中控制模式向实时平衡分布资源的智能网络转变。

智能电网系统的开发和应用能够突破传统能源体系中集中式发电与单向电力流动的瓶颈，通过先进电池、分布式发电与电力电子技术实现去中心化供应；借助物联网感知、人工智能优化与数字孪生实时感知电网状态，自动平衡用电需求并预先防范电网堵塞；整合储能、电动汽车、微电网与其他灵活需求，借助智能控制系统实现双向电力流动。其价值体现在能够帮助运营商高效地利用发电、储能和分布式资源，从而减轻基础设施压力、提升能源可用性。未来，智能电网系统的效能将日益取决于储能时长，跨家庭、车辆及储能系统的分布式资产协调能力，以及监管框架的完善程度。

图5 智能电网应用重塑传统能源价值链流程

（蓝色部分为智能电网系统参与路径）

整体来看，WEF认为，在技术融合背景下，竞争优势不再源于拥有某项技术或资产，而在于能否有效协调多技术栈、合作伙伴和相关流程。对此，WEF建议各机构打破传统技术和行业的边界，将自身融入更广泛的生态系统中，通过建立统一标准与规则降低协作摩擦，借鉴、转移和重构相邻产业的成熟技术与能力，降低创新成本和风险。具体来看，技术融合的价值变现可通过三种模式实现：一是基于服务的交付模式，将资本要求、运营风险和系统复杂性转移给服务提供商，客户无需大额前期投资即可按需使用，如“机器人即服务”；二是平台与市场模式，不直接拥有资产或生产产品，而是通过连接供需双方、匹配碎片化产能与需求收取协调费；三是生态系统标准与许可模式，通过制定开放标准或协议，使周边生态依赖其核心能力，从而获得定价权和结构性优势。

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作者丨青秀玲、董瑜

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