如今，创造性破坏较少由孤立的突破驱动，更多由多项技术的组合、融合与叠加效应推动，而这些正是经济增长的基础。
世界经济论坛的成熟度指数追踪技术的发展，帮助组织识别新兴能力，并预判融合技术中的市场变化。
如今，释放增长潜力需要负责任地采用创新。通过利用新兴技术，领导者可以创造长期价值。
2025年诺贝尔经济学奖该奖项由乔尔·莫基尔、菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特共同获得，表彰他们阐释了新技术如何推动持续增长。此次获奖不仅是对创新的庆祝，更突显了通过创造性破坏实现持续增长的理论。
“创造性破坏”一词由经济学家约瑟夫·熊彼特提出，用以描述一种反复出现的周期：技术进步取代现有产业和做法，使资本与劳动力转向更具生产力的活动。尽管这一转型支持长期增长，却往往会给工人和既有企业带来短期冲击。
如今，创造性破坏日益由融合驱动。增长源于跨系统整合日趋成熟的技术，竞争挑战也从捍卫既有地位转向及早整合变革。
融合如何推动创造性颠覆
创造性破坏曾由蒸汽机或电气化等孤立突破所驱动，如今则可定义为将原本相互独立的技术加以整合，从而创造新的可能性。
多项基础技术目前正并行成熟并加速发展。正如2025年6月首份《技术融合报告》所示，当今变革的真正引擎，是能够组合、融合与叠加的技术融合。技术融合报告所示，当今变革的真正引擎，是能够组合、融合与叠加的技术融合。
“3C框架”——组合（combine）、融合（converge）与叠加（compound）——描述了创新日益通过系统而非孤立突破展开的方式。
组合：以新的配置方式整合现有技术、能力与数据。创新往往始于将已经存在但此前未曾关联的要素结合在一起。
融合：随着这些组合走向成熟，技术、产业与价值链之间的界限逐渐模糊。行业之间的区隔逐步消解，从而催生新市场与新商业模式。
叠加：随着组合规模化并趋于融合，其影响相互强化，随时间推移加速生产率提升、市场变化与竞争性颠覆。
是什么推动了下一轮技术融合浪潮？
融合通常遵循一种模式：已商品化的技术与新颖的、处于起源阶段的组件相结合，从而形成新的能力。
我们的成熟度指数追踪八大领域中的246项技术，描绘其从起源阶段到商品化解决方案的成熟路径。
该指数呈现技术如何走向成熟并相互推动，揭示新兴能力，突出接近商业化的技术，解释成熟速度为何加快，并识别领先者。
两个值得关注的领域正在快速走向技术成熟：机器人技术与可穿戴设备。
案例研究1：机器人技术——从工厂走向人类空间
在大规模投资与创新的推动下，机器人正从工厂走向动态的真实场景。人形机器人领域所展示的进展，是感知、移动能力及人机协作取得进步的重要标志，尽管这些能力大多以针对特定任务的形式部署。
这一向动态环境的转变，正由底层技术不断演进的成熟度所驱动。
人工智能作为机器人智能的基础
基于Transformer架构的大语言模型（LLM）开启了人工智能（AI）的第一波浪潮。然而，LLM正在走向商品化，成本随之下降，并推动广泛应用。这为多模态模型（MMM）打开了大门，此类模型将语音和图像与文本整合，以实现更丰富的感知能力。
视觉-语言-行动（VLA）模型——今年新增的一项追踪组件，可弥合机器人理解与执行之间的差距——更进一步。VLA对于在不可预测环境中运行的机器人至关重要，因为它们能够提供自适应行动能力。
这些模型现已可以在边缘端（即设备本身）运行，从而使其能够部署于各类新设备之中。
Applied Intuition展示了物理AI如何在多个行业中得到应用：它综合运用上述所有技术（LLM、多模态模型与VLA），以开发并验证自主机器，包括下一代拖拉机、水下平台、卡车等。
平衡自主性与人工干预
多模态模型借助语音与图像，实现自然的人机互动。虽然引入机器人可带来增强的能力，但完全自主也伴随风险。
因此，在关键领域，人类必须保留通过一系列技术指导、纠正或否决机器人行为的能力，这些技术涵盖从远程操作到机器人本体上的物理控制装置。
从有限领域到广泛部署
机器人已在高风险、高精度领域创造价值，但两大趋势正在拓展其应用范围。
其一，随着更多零部件实现规模化量产，硬件成本不断降低，从而减少了运动系统（如移动系统中，执行器和电机占机器人总成本的40–60%）的开支。
其二，世界模型的兴起正在改变机器人技术。这些AI系统可模拟未来状态，使机器人能够通过虚拟方式进行规划与学习，而非依赖代价高昂的实体反复试验，因此今年世界模型成为我们指数中新增的子组件。
论坛如何帮助领导者理解AI并就负责任的创新展开协作
AI卓越中心汇聚各行业领导者，共同理解人工智能的快速演进及其对经济与社会的影响。该中心支持围绕AI应用相关的机遇、风险与权衡展开知情对话。
通过可信赖的交流空间与协作倡议，该中心帮助合作伙伴建立共同认知，并携手推进负责任的AI创新与应用方式。
案例研究2：可穿戴设备——从数据采集到智能决策
可穿戴设备已超越计步器与心率监测器，发展为全方位的监测系统。如今的设备日益融入日常生活，从追踪血糖水平的智能贴片，到改变人们体验与互动方式的增强现实（AR）眼镜，应用不一而足。
使用率正在上升；近期在美国和欧洲开展的调查显示，约50%的受访者使用过健身类可穿戴设备，且年轻一代在消费中日益重视健康养生。
得益于相关技术的成熟，这些变化使可穿戴设备比以往任何时候都更加智能，也更加以用户为中心。
从被动追踪到实时解读
健康监测正变得更快、更智能、更可靠。例如，即时心律失常检测需要超低延迟的信号处理与实时解读。如今，可穿戴设备正通过从被动追踪器转变为智能系统来实现这一点。
生物计量技术的进步可提供准确、长期的读数，使设备实现“始终在线”。边缘AI硬件与强化学习使设备无需依赖云端即可完成本地分析，而无线传感器网络则构建起无缝的数据共享生态。这些进展正将可穿戴设备转变为对内部与外部环境进行实时解读的工具。
舒适与能力兼得
当可穿戴设备契合人类需求时便能取得成功。与皮肤贴合、柔性的贴片可实现高舒适度的连续血糖监测。抗菌涂层则无需清洁。
采用磁电无线供电的动力感应传感器，无需频繁为设备充电。这些相同原理同样适用于辅助性创新。可穿戴设备设计公司Cognixion利用非侵入式脑部传感器与AR技术，帮助存在语言障碍的人士进行交流，在不带来侵入式技术相关的不适与障碍的前提下提供能力支持。
规模化的信任
可穿戴设备之外的生态系统同样至关重要。后量子密码学等相关技术，可通过抵御量子计算机的攻击，为敏感的健康数据提供面向未来的安全保障，这在互联健康领域是不可或缺的。
未来之路
创造性破坏已不再是一场赌博，而是一种必然。正如机器人技术与可穿戴设备的案例所示，未来属于那些掌握“3C”——组合、融合与叠加——的人。
问题不在于这些技术是否会重塑各行业，而在于组织如何把握技术融合所创造的机遇并实现规模化。如需了解正在发生的更广泛变革，请访问我们更新后的成熟度指数，其中重点介绍了新兴技术、关键变化及其背后的驱动力。
