設計思考 Design Thinking 2026-07-2689

全球都在盯著 AI 看—但 WEF 真正押注的，是這十項技術

讀完這篇，你會知道：

WEF 如何從 1,200 項候選技術中篩出這份清單，背後的選題邏輯是什麼
這十項技術共同揭示的三個關鍵趨勢，以及它們對產業與職涯佈局的意義
為什麼「讀懂清單背後的思維」比逐條翻譯技術說明更重要

思考的起點

每年六月，全球科技界都在等同一份報告。

2026 年 6 月 23 日，在中國大連舉辦的世界經濟論壇「夏季達沃斯」（Annual Meeting of the New Champions）年會上，WEF 與 Frontiers 媒體聯合發布了《2026 年十大新興技術》報告。這已是這份報告的第 14 年。每一年，它都在問一個相同的問題：哪些技術，正站在從實驗室走向世界的臨界點？

但這份報告的真正價值，從來不只是清單本身。

報告的選題框架明確指出，入選的技術必須同時具備三個特質：新穎性、發展進程，以及潛在影響力。最關鍵的是第四個隱含條件：「這項技術正在接近一個時間點，此刻政府、產業與研究機構的決策，將深刻影響它未來如何進入世界。」換句話說，WEF

選的不是最先進的技術，而是最需要現在做出決策的技術。

這個選題邏輯，本身就是一種思維框架。理解了它，你才能讀懂這份清單在說什麼，又在暗示什麼。

WEF 如何選出這十項技術：一個 AI 驅動的篩選機制

今年的選題流程本身就值得關注。Frontiers 建立了一套以 AI 為核心的提名工作流程，從學術與產業文獻中系統性篩選了超過 1,200 項候選技術，再經過專家審查與顧問委員會的精煉，最終根據新穎性與潛在影響力縮減為十項。

這個過程揭示了一個有趣的矛盾：AI 被用來識別未來最重要的技術，而那些被識別出來的技術，有許多的核心任務恰恰是要突破 AI 在物理世界的侷限。

報告的核心發現之一是：這十項技術有八項直接作用於物理系統。能源基礎設施、醫療管線、食品生產、冷卻系統、礦業採掘、機器人技術—它們共同標誌著一個轉折：全球創新的主戰場，正在從軟體優先的 AI 世代，移向以物理系統為核心的下一個浪潮。

WEF 管理董事 Stephan Mergenthaler 在報告發布時指出，這些技術單獨來看各有潛力，但放在一起看，它們訴說的是一個更宏觀的創新方向故事。這正是 WEF 這份報告最值得深讀的地方：它不是在預測技術，而是在描繪一個時代的輪廓。

對於關注產業佈局的讀者而言，理解 WEF 的選題邏輯，等同於理解全球決策層此刻最在意的風險與機會座標。這份清單不是用來背誦的，而是用來定位自己的。

十項技術背後的三個結構性趨勢：個人化、去中心化、更少換更多

WEF 的報告作者明確指出，橫跨這十項技術，有三個共同趨勢正在成形。這三個趨勢比任何單一技術都更值得關注，因為它們代表的是整個創新範式的位移。

第一個趨勢是個人化（Personalization）。技術正在從服務大眾的通用解方，走向針對單一個體或特定情境的精準方案。最具代表性的例子是個人化 mRNA 癌症疫苗：首先對患者腫瘤進行基因定序，找出獨特的突變與蛋白質，再製作專屬疫苗訓練免疫系統精準攻擊。南卡羅來納州默薩大學的一項黑色素瘤臨床試驗顯示，接受個人化 mRNA 疫苗合併免疫療法的患者，其疾病復發或死亡風險較單純免疫療法組降低了 40% 到 50%。

第二個趨勢是去中心化（Decentralization）。許多解方不再依賴集中式的大型基礎設施，而是將生產能力移向更靠近需求的地點。直接鋰提取技術（Direct Lithium Extraction, DLE）就是一例：傳統蒸發池鋰提取需時長達兩年，且高度集中於特定地理位置，目前全球四分之三的鋰生產集中在中國。DLE 使用工程化的吸附劑、薄膜與溶劑，能在數小時內從鹵水中提取電池級鋰，殘餘水分回注地下，也能從地熱流體、油田廢水與回收材料中提取鋰，大幅分散供應鏈風險。阿根廷、美國、澳洲均已有運作中的 DLE 設施。

第三個趨勢是「更少換更多」（Achieve more for less）。這些技術的共同特徵是在降低資源投入的同時提升產出。被動式輻射冷卻材料（Passive Radiative Cooling Materials）能反射高達 95% 的入射陽光，讓表面溫度低於周圍空氣，無需耗電空調。供應商報告在超市與零售情境中可節能達 20%，英國新創 AssetCool 更開發出一種塗層，讓電力電纜保持低溫，從而承載多 30% 的電量。加州與中國均已將冷屋頂材料列入綠建築法規強制要求。

這三個趨勢疊加在一起，代表的是全球創新從「規模化」走向「精準化」的結構性轉型。這對企業決策者意味著：下一個十年的競爭優勢，將不再屬於能做最大的人，而是屬於能做最準的人。

能源與材料的重新定義：從消耗者到生產者

在這份清單中，能源與材料科學的技術佔了相當大的比重，而且它們共同指向一個根本性的重新定義：過去被視為能源消耗者的裝置，正在成為能源生產者。

全網格能源技術（Everything-to-Grid Energy）就是這個邏輯的最直接體現。電動車與家用電池在一天的大多數時間處於閒置狀態。這項技術將這些分散式資產動員起來，在電網需求高峰時將儲存的電力回饋電網。加州 2024 年的一個案例顯示，超過 16,000 戶配備太陽能的家庭連接成一個分散式電力網路，在一次傍晚需求高峰中向電網回饋了 51 百萬瓦的電力，超越了數座燃油尖峰電廠的容量，且無任何碳排放。

在材料科學的另一側，永久性化學物質（PFAS，俗稱「永久化學物質」）的清除技術也入選名單。PFAS 因其超強的耐熱、防水與抗化學降解特性而廣泛應用於工業，但如今已在北極地區與飲用水中被檢測出來，形成嚴峻的環境危機。傳統處理方法只能移除 PFAS，無法分解。新興技術透過超熱水、電流或紫外線化學反應來裂解 PFAS 的碳氟鍵。全球最大 PFAS 生產商之一大金工業報告顯示，其紫外線方法在現場試驗中成功分解了 99.99% 的 PFAS。

這些技術所指向的，不只是某個產業的轉型，而是整個工業文明對「基礎設施」定義的修正。建築、車輛、工廠、資料中心—這些過去被視為純粹消耗者的實體，正在被重新設計為既消耗也生產的雙向節點。對台灣的製造業與科技業而言，這是一個值得認真思考的轉型信號。

生命科學的三條突破路徑：精準發酵、外泌體給藥、量子模擬

今年清單在生命科學領域呈現了三條截然不同但彼此互補的突破路徑，它們共同指向醫療與食品產業下一個十年的重大變局。

精準發酵（Precision Fermentation）將微生物轉化為工廠，用以生產蛋白質、酵素與藥物。透過將目標分子的基因序列植入酵母菌或細菌，在受控環境中大規模生產出與天然來源化學結構完全相同的產物。這項技術目前已應用於無動物乳清蛋白與微生物源雞蛋蛋白的生產，也在拓展至化妝品肽、製藥化合物與傳統上源自石化原料的化學品。從農場與萃取轉向發酵槽，代表著食品製造的供應鏈邏輯從根本上被重寫。

外泌體藥物給藥（Exosome Drug Delivery）則正在解決精準醫療長久以來的一個核心難題：許多高度標靶的療法在實驗室效果卓著，但一旦進入真實患者的血液，往往因降解或被免疫系統攔截而失效。外泌體是細胞之間自然運用的微小顆粒，負責攜帶蛋白質與遺傳物質。由於身體將外泌體識別為自身組織，以外泌體為載體的療法能繞過這些屏障。美國一項第一期藥物試驗中，工程化外泌體成功讓已無其他治療選項的胰臟癌患者病情趨於穩定。

量子模擬藥物研發（Quantum Simulation for Drug Discovery）則試圖改寫「十分之九的新藥在臨床試驗中失敗」這個令藥業沉重的比例。透過量子運算在原子層級模擬分子行為，研究人員能更早、更準確地預測藥物候選物的效果，降低昂貴的試驗失敗率，也為過去因過於複雜而無法處理的疾病打開了研究之門。2025 年 IBM 與 Moderna 的合作，使用量子運算執行了迄今規模最大的蛋白質折疊與 mRNA 交互作用模擬之一。

這三條路徑的共同本質是：它們都在挑戰過去我們認為「已經很好」的方法，並用更精準、更有效率的工具取而代之。生命科學正在進入一個「工程化」的階段，即用設計的邏輯來重新思考生命系統。這個邏輯，對於從事醫療、生技、食品的台灣業者而言，是一個需要認真評估的策略轉折點。

世界模型與晶格密碼學：當 AI 開始理解物理，當加��需要防禦量子

在這份清單的最後兩項技術中，有一個值得深思的對比：世界模型（World Models）代表 AI 能力的邊界擴張，而晶格密碼學（Lattice-Based Cryptography）則是對 AI 與量子運算能力提升所帶來的安全威脅的預防性回應。

世界模型是一種全新的 AI 設計思路，目標不是描述世界，而是理解並預測物理世界的運作方式。透過同時學習影片、感測器與文字等多種資料來源，世界模型能建立真實世界事件的虛擬表徵，進而對從未直接遭遇的情境進行推理。NVIDIA 的 Cosmos 平台即是這個方向的代表，它讓機器人透過大量物理世界資料的訓練，能夠依靠內建的世界運作模型來適應全新、陌生的環境。這意味著 AI 開始擁有某種「常識」—不再是模式匹配，而是情境理解。

而晶格密碼學，則是對量子運算發展的一種前瞻性防禦。今日大量加密的網路流量，或許在未來的量子電腦面前不堪一擊。晶格密碼學透過將資料隱藏在複雜的數學結構（晶格）中並加入隨機雜訊，讓正確解與眾多錯誤解難以分辨，同時抵禦古典與量子攻擊。這項技術已在實際部署中保護 Apple 的 iMessage，Google 也計畫在 Android 中納入。WEF 將其列入清單，意在提醒各界：量子安全的準備，現在就必須開始。

這兩項技術放在一起，呈現的是一個時代張力：AI 愈來愈能理解並模擬物理世界，同時這種理解能力也在持續放大既有的安全風險。對企業而言，這不只是 IT 部門的議題，而是整體數位策略的基礎設施問題。現在沒有為後量子時代做準備的組織，在五到十年後將面臨巨大的資安脆弱性。

整份 WEF 清單的深層訊息在此變得清晰：技術的邊界在擴張，同時技術帶來的風險也在同步放大。這個時代不只需要理解機會，更需要理解如何在機會與風險之間做出明智的佈局決策。

我們的觀點

每年這份清單出爐，許多人的第一反應是逐條瀏覽，看看哪些技術名字聽起來熟悉，然後繼續刷下一則新聞。這是一種資訊消費的慣性，也是一種機會的浪費。

WEF 這份報告真正的價值，在於它迫使你思考一個核心問題：你目前的思維框架，是否仍然對這些變化有感？

從這份清單可以讀出一個清晰的集體訊號：全球創新的重心正在從「數位優先」向「物理優先」移動。過去十年，我們習慣了 app、平台、資料驅動的商業模式。而接下來的十年，主場將是能源系統的重新佈線、生命科學的工程化、材料的重新設計，以及物理世界的 AI 化。

在我們長期與台灣企業的工作坊實踐中，我們觀察到一個反覆出現的困境：許多組織對「科技趨勢」有熱情，但對「這個趨勢與我的決策有什麼關係」卻往往模糊。他們收集了大量清單，卻缺乏一套思維工具來將這些清單轉化為具體行動。WEF 這份報告的閱讀方式，應該是：不問「這些技術是什麼」，而問「WEF 在選這份清單時，反映了哪些隱含的判斷與優先順序？」這才是讀懂趨勢報告的關鍵能力。

個人化、去中心化、更少換更多—這三個趨勢不只是技術方向，也是組織設計與商業模式創新的思考框架。下一個十年，能夠在這三個維度上持續提問並調整的組織，將比那些只追趕技術清單的組織擁有更強的韌性。