2026 年科技预测：泰国公司需要为哪些方面做好准备
作者：Kobkrit Viriyayudhakorn 博士，艾艾普科技有限公司首席执行官兼创始人
随着 2025 年进入最后几个月，科技领域正以前所未有的速度加速发展。对于泰国企业而言，2026 年将是一个关键的转折点——新兴技术将从实验性试点项目过渡到关键任务基础设施。企业今天做出的决策将决定它们在下一波数字化转型中是领先、跟随还是被甩在后面。
根据当前的市场趋势、技术发展轨迹以及与数百家泰国企业的对话，我确定了将定义 2026 年的七项颠覆性技术变革。这些并非投机性的预测——它们是已经获得动力的、可观察到的趋势，将在未来 12-18 个月内普及。
对于那些正在把握泰国 2.6 万亿泰铢人工智能机遇以及政府宏伟的数字化议程的泰国公司而言，理解和应对这些转变并非可选项——而是生存的关键。
1. 设备端 AI 成为标配：边缘计算革命
正在发生什么： 2026 年将是设备端 AI 从新奇事物转变为必需品的年份。苹果将 AI 直接集成到 iPhone 芯片中，谷歌的设备端 Gemini Nano，以及高通的 AI 优化骁龙处理器，都预示着一个根本性的转变：AI 正从云端迁移到您的口袋、您的笔记本电脑和您的工厂车间。
这对泰国企业意味着什么： 当前依赖云的 AI 解决方案在泰国市场面临三个关键限制：
- 延迟问题：云端往返会增加 200-500 毫秒的延迟，这对于实时应用程序来说是不可接受的。
- 连接性依赖：泰国的互联网基础设施虽然在不断改善，但在农村地区和工业区仍然存在覆盖空白。
- 数据隐私担忧：将敏感业务数据发送到云服务器会引发合规和安全问题，特别是对于金融服务、医疗保健和政府部门。
设备端 AI 解决了这三个问题。处理在本地进行，响应即时，互联网连接是可选的，敏感数据永远不会离开设备。
2026 年的实际应用：
- 零售业：智能 POS 系统，支持设备端产品识别和库存跟踪，即使在互联网中断时也能正常工作。
- 制造业：工厂车间质量控制，通过运行在边缘设备的计算机视觉提供实时缺陷检测，无需云端延迟。
- 医疗保健：平板电脑上的医疗诊断助手，可在没有可靠互联网的偏远诊所使用。
- 农业：智能农业传感器，可在连接受限的地区进行设备端作物病害检测。
- 银行业：贷款官员在前往农村地区进行实地考察时，使用设备端 AI 进行即时信用评估。
市场数据： 根据 Fortune Business Insights 的数据，边缘 AI 市场的规模预计将从 2024 年的 155.9 亿美元增长到 2032 年的 1074.7 亿美元（复合年增长率为 23.6%）。对于泰国而言，这代表了一个机会，可以跳过云基础设施的限制，在最需要的地方部署 AI——即边缘。
泰国公司现在应该做什么：
- 审计当前的 AI 依赖性：确定哪些应用程序需要实时响应或在连接性较差的环境中工作。
- 试用边缘 AI 解决方案：针对特定用例（质量控制、现场服务、客户互动）测试设备端 AI。
- 构建混合架构：根据具体需求设计兼顾边缘和云 AI 的系统。
- 培训团队进行边缘部署：培养在不同硬件上部署和维护 AI 的能力。
在艾艾普科技有限公司，我们已经帮助客户将 OCR 和文档处理转移到边缘设备，使泰国企业能够在不通过云端传输的情况下本地处理敏感文档。
2. AI 代理成为您的数字劳动力：超越自动化迈向自主
正在发生什么： 如果说 2025 年是代理式 AI 崭露头角的年份，那么 2026 年将是代理式 AI 普及的年份。我们将超越简单的聊天机器人，进入能够规划、推理、使用工具、做出决策并以最少的人工干预执行复杂多步工作流程的自主代理。
OpenAI（Operator）、Anthropic（Computer Use）、Google（Project Astra）等最新一代 AI 代理能够：
- 自主导航复杂的软件界面。
- 基于业务背景做出 reasoned 决策。
- 与其他代理协调以完成共享目标。
- 从反馈中学习并随着时间推移提高性能。
这对泰国企业意味着什么： 泰国在多个行业面临严重的劳动力短缺。根据泰国商会的数据，67% 的企业报告难以找到技术工人，尤其是在技术岗位。AI 代理提供了一个实际的解决方案——它们不是取代人类员工，而是增强他们，并处理目前因人才限制而成为瓶颈的任务。
2026 年的实际应用：
- 客户服务代理：自主代理处理复杂的、多步的客户咨询，涵盖聊天、电子邮件和电话——只有在必要时才升级给人工。
- 数据分析代理：能够自主从多个系统提取数据、执行分析、生成洞察并创建报告的 AI，无需人工分析师编写查询。
- 文档处理代理：能够阅读合同、提取关键条款、与模板进行比较、标记异常并将其路由以进行适当批准的代理。
- 供应链代理：监控各地点库存、预测需求、自动下订单并优化物流的 AI。
- 财务合规代理：自主监控交易的合规性违规行为，生成警报和初步调查报告。
市场影响： Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包含代理式 AI，高于 2024 年的不到 1%。2026 年的早期采用者将在代理协调能力方面获得 2 年的先发优势。
泰国公司现在应该做什么：
- 绘制重复性工作流程图：识别高流量、基于规则且遵循一致模式的流程（非常适合代理自动化）。
- 从受限代理开始：在扩展到复杂工作流程之前，部署用于特定、明确定义的任务的代理。
- 建立治理框架：为代理决策权和人工监督制定明确的指导方针。
- 投资代理协调技能：培养设计、部署和监控多代理系统的能力。
关键洞察：在 2026 年，竞争优势将不来自于拥有 AI——而是来自于您在业务流程中协调 AI 代理的有效性。
3. 多模态 AI 走向成熟：如同人类一样能看、能听、能理解的 AI
正在发生什么： 虽然基于文本的大型语言模型在 2023-2024 年占据主导地位，但 2026 年将是多模态 AI 成为默认标准的一年。OpenAI（GPT-5）、Google（Gemini 2.5）和 Anthropic（Claude 4.5）的最新模型在一个模型中无缝集成了文本、图像、视频、音频，甚至 3D 空间理解。
更重要的是，多模态处理的成本正在急剧下降——使得视频和图像分析在日常业务用例中具有经济可行性。
这对泰国企业意味着什么： 泰国企业产生了大量的多模态数据：
- 拥有捕捉客户行为的监控摄像头的零售店。
- 拥有视觉系统监控生产线的工厂。
- 拥有医学影像和患者记录的医院。
- 拥有讲座视频和视觉材料的教育机构。
- 拥有房产照片和虚拟导览的房地产公司。
到目前为止，由于多模态 AI 处理的成本和复杂性，这些数据中的大部分未被使用。2026 年改变了这一局面。
2026 年的实际应用：
- 零售分析：AI 分析店内视频以了解客户流量模式、停留时间以及产品互动——生成可操作的见解，用于商店布局和促销。
- 质量控制：制造系统同时使用视觉、热成像和声学数据来检测单一模式系统遗漏的缺陷。
- 医学诊断：医疗保健 AI 结合患者病史（文本）、医学影像（视觉）、医生笔记（音频转录）和实验室结果（数据）进行全面的诊断辅助。
- 房地产智能：房产平台利用 AI 分 析列表照片、生成描述、估算翻新成本，并根据视觉偏好将房产与买家偏好进行匹配。
- 个性化教育：学习平台分析学生视频互动、面部表情和参与度模式，以个性化内容交付。
泰国特有的机遇： 泰国复杂的视觉和语言（泰语、混合泰语-英语内容、文化背景）历史上一直对 AI 系统构成挑战。最新多模态模型经过适当微调，可以处理这种复杂性——理解图像中的泰语文本、混合语言文档以及先前系统遗漏的文化视觉线索。
泰国公司现在应该做什么：
- 盘点视觉数据资产：编目可能产生业务价值的现有视频、图像和音频数据。
- 试用多模态应用程序：针对特定用例测试视频分析、视觉搜索或多模态内容生成。
- 升级数据基础设施：确保系统能够高效地存储、处理和检索多模态数据。
- 培训团队进行多模态思维：帮助员工理解如何利用组合数据类型以获得更好的洞察。
在艾艾普科技有限公司，我们的 OCR 和文档智能解决方案正在演变为全面的多模态系统——不仅理解文本，还理解泰国商业文档中的布局、签名、印章和视觉上下文。
4. 个性化 AI 的兴起：每位员工都拥有一个数字分身
正在发生什么： 2026 年将引入一个新类别：个性化 AI——专门针对个人工作模式、偏好和知识进行训练的 AI 系统，充当知识工作者的个性化助手。
与通用 AI 助手不同，个性化 AI 会学习您的沟通风格，理解您的优先事项，了解您公司的内部流程，并可以充当您的代理来处理常规任务。将其视为您专业自我的数字分身。
这对泰国企业意味着什么： 泰国商业文化强调人际关系、背景和个性化沟通——这些方面通用 AI 经常表现不佳。理解个人沟通风格、公司特定术语和关系动态的个性化 AI 可以提供真正有用的帮助，并尊重泰国商业礼仪。
2026 年的实际应用：
- 行政助理：个性化 AI 管理日历、以您的沟通风格起草回复、总结会议并根据您的偏好准备简报文件。
- 销售支持：了解您的销售流程、客户关系和产品知识的 AI——准备个性化的提案和跟进。
- 项目管理：跟踪您的项目、提醒您截止日期、根据您的工作模式建议任务优先级。
- 学习伙伴：根据个人学习风格、知识差距和职业发展目标定制的 AI 导师。
- 语言桥梁：能够实现泰语和英语互译，同时保持您的个人声音和风格的 AI。
生产力影响： 麦肯锡的研究表明，知识工作者目前每周花费 19 小时处理可以委托给 AI 的常规任务。个性化 AI 可以挽回 30-50% 的时间，相当于每位知识工作者每周增加 8-10 个工作小时。
对于泰国的技术人才短缺的企业而言，个性化 AI 可有效成倍增加现有团队的生产能力。
泰国公司现在应该做什么：
- 识别高价值知识工作者：优先为时间节省能带来最大业务影响的角色部署个性化 AI。
- 开始捕获知识：记 录个性化 AI 可以学习的流程、沟通模式和决策框架。
- 解决隐私问题：制定关于个性化 AI 可以访问的内容以及如何保护个人数据的明确政策。
- 测试试点项目：为愿意的早期采用者部署个性化 AI 并衡量生产力影响。
关键区别：在 2026 年成功部署个性化 AI 的公司，其实际生产力将比其员工人数高出 30-40%。
5. 面向未来的量子准备成为竞争要求
正在发生什么： 虽然实际的量子计算机仍需 3-5 年才能广泛商用，但 2026 年将是企业必须“做好量子准备”的一年。IBM、Google 和 Amazon 今天已提供量子计算服务，首批行业特定量子应用程序正在涌现。
更重要的是，量子计算对当前加密标准构成了生存威胁。不准备应对后量子密码学的组织，将在量子计算机成熟时面临灾难性的安全故障风险。
这对泰国企业意味着什么： 泰国的金融服务、医疗保健和政府部门都依赖加密来保障安全和隐私。泰国数字身份系统、银行基础设施和医疗数据系统必须过渡到抗量子加密，才能防止量子计算机有能力破解当前标准。
此外，特定行业可以从早期量子计算访问中获得竞争优势：
- 药物发现：制药公司使用量子模拟进行分子建模。
- 金融服务：银行使用量子算法进行投资组合优化和风险分析。
- 物流：公司使用量子计算优化复杂的供应链。
- 材料科学：制造商使用量子模拟设计新材料。
2026 年的实际准备：
- 加密迁移：过渡到后量子加密标准（NIST 已发布标准）。
- 抗量子基础设施：在强制要求之前升级系统以使用抗量子算法。
- 量子技能发展：培训团队掌握量子计算原理和量子算法设计。
- 量子试点：利用基于云的量子计算进行优化问题的实验。
- 监管合规：为要求抗量子安全性的即将出台的法规做准备。
时间表现实： 虽然全规模的量子计算机可能还需要数年时间，但对于大型组织来说，向抗量子密码学的过渡需要 3-5 年。从 2026 年开始已经太晚了——公司应该在 2024-2025 年开始规划。
泰国公司现在应该做什么：
- 进行加密审计：识别所有使用可能被量子计算机破解的加密的系统。
- 制定迁移路线图：规划向后量子加密标准的迁移。
- 测试量子服务：针对特定优化问题，利用 IBM Quantum、Amazon Braket 或 Google Quantum AI 进行实验。
- 建立量子素养：向领导层和技术团队普及量子威胁和机遇。
- 监控监管动态：及时了解政府对量子抗安全性的要求。
特别是对于泰国的金融业而言，量子准备并非未来的规划——而是近期的安全必需品。
6. 主权 AI 成为战略要务
正在发 生什么： 2026 年将加速“主权 AI”的趋势——即在国家边界内开发、部署和控制的 AI 系统，使用本地数据、本地基础设施和本地专业知识。从印度到新加坡再到阿联酋，各国都在向国家 AI 能力投入数十亿美元。
这一趋势由三个因素驱动：
- 数据主权：要求将敏感数据保留在国家边界内。
- 战略独立性：减少对外国技术在关键基础设施上的依赖。
- 文化一致性：确保 AI 系统反映本地价值观、语言和文化背景。
这对泰国企业意味着什么： 泰国的国家 AI 战略强调在 AI 能力上的自力更生。对于泰国企业而言，这意味着几项战略转变：
政府激励：预计将为使用泰国开发的人工智能解决方案和泰国数据中心的业务提供税收减免、补助金和优惠待遇。
监管要求：预计会有法规要求某些行业（政府、金融、医疗保健）在敏感业务中优先使用主权 AI 基础设施。
竞争优势：理解泰语细微差别、文化背景和本地商业实践的泰国 AI 解决方案，在特定于泰国的任务上将优于通用的国际模型。
2026 年的实际影响：
- 银行业：泰国银行在处理涉及公民数据的信用评分和欺诈检测时，被要求使用基于泰国的 AI。
- 医疗保健：医院被授权使用主权 AI 进行患者数据分析，确保数据隐私合规。
- 政府服务：电子政务系统优先考虑理解官僚术语的泰语模型。
- 教育：泰国教育机构使用基于泰国课程和教学方法的 AI 导师。
- 法律科技：律师事务所使用专门针对泰国法律体系、判例法和监管框架进行训练的 AI。
泰国主权 AI 生态系统：
- NSTDA：国家科学技术发展局，负责开发基础模型。
- 数字经济促进局 (DEPA)：支持 AI 初创企业和基础设施。
- 泰国云基础设施：不断增长的泰国数据中心和云服务生态系统。
- 泰语模型：如艾艾普科技有限公司的 Chinda，专为泰国商业环境设计的专业 LLM。
泰国公司现在应该做什么：
- 评估主权 AI 与全球 AI：确定哪些应用程序需要主权基础设施，哪些可以使用国际服务。
- 参与泰国 AI 生态系统：与本地 AI 提供商合作，参与行业联盟，为本地数据倡议做出贡献。
- 为监管转变做好准备：密切关注政府政策并制定合规策略。
- 投资泰语 AI：优先考虑专门为泰语和文化背景设计的解决方案。
- 建立本地专业知识：培养部署和维护主权 AI 系统的内部能力。
在艾艾普科技有限公司，我们的 Chinda LLM 代表了这种主权 AI 方法——一个专门为泰语设计、在泰国数据上训练并在泰国基础设施上部署的模型，既确保了在泰国语境下的卓越性能，又符合数据主权要求。
7. 可持续性 AI 成为业务关键
正在发生什么： 2026 年将是可持续性从企业社会责任（CSR）转变为业务关键基础设施的一年。新的法规、投资者要求和消费者期望正使环境绩效变得可衡 量、可报告且具有财务重要性。
AI 正在成为可持续性管理的重要工具：
- 碳核算 AI：自动跟踪和报告整个供应链的碳排放。
- 能源优化 AI：实时优化建筑、工厂和数据中心的能源消耗。
- 供应链可持续性：AI 监控供应商的环境和社会合规性。
- 循环经济 AI：优化产品生命周期、回收和废物减排的系统。
这对泰国企业意味着什么： 泰国已承诺到 2050 年实现碳中和，到 2065 年实现净零排放。以出口为主的泰国企业面临来自国际客户日益增长的可持续性要求。欧盟的碳边境调节机制（CBAM）和企业可持续性报告指令会影响泰国出口商。
此外，泰国易受气候变化影响（洪水、干旱、农业影响）使其可持续性不仅仅是道德问题，更是长期业务生存能力的关键。
2026 年的实际应用：
- 制造业：AI 优化生产流程，以最大限度地减少能源消耗和浪费，同时保持质量。
- 农业：智能农业 AI 在提高生产力的同时，平衡用水和土壤健康。
- 物流：路线优化 AI 减少燃料消耗和排放，同时保持交付性能。
- 建筑业：智能建筑 AI 管理暖通空调、照明和能源系统以实现最大效率。
- 供应链：AI 监控供应商的环境实践并识别可持续替代方案。
财务影响： 具有强大可持续性绩效的公司正看到切实的收益：
- 通过 AI 驱动的优化，能源成本降低 25-30%。
- 以优惠利率获得绿色融资。
- 获得 ESG 重点投资者的更高估值。
- 在需要可持续性认证的投标中获得竞争优势。
泰国公司现在应 该做什么：
- 基准测试当前绩效：衡量当前的碳足迹、能源消耗和废物产生量。
- 识别优化机会：确定 AI 可以在哪里带来具有正投资回报的可持续性改进。
- 部署可持续性 AI：从高影响力领域开始（能源管理、供应链监控、废物减排）。
- 为报告要求做好准备：随着法规收紧，建立跟踪和报告可持续性指标的系统。
- 将可持续性融入战略：将环境绩效作为与财务指标并列的关键绩效指标（KPI）。
洞察：在 2026 年，可持续性 AI 将不再是关于令人感觉良好的企业倡议——而是关于监管合规、成本降低和竞争定位。
准备您的组织：2026 年就绪路线图
理解这七个趋势只是第一步。泰国企业需要系统性的准备方法。这是一个实用的路线图：
2025 年第四季度：评估与规划
技术审计
- 盘点当前技术栈，并根据 2026 年的趋势识别差距。
- 评估数据基础设施对设备端 AI、多模态处理和主权要求的就绪程度。
- 评估针对量子威胁的网络安全态势。
技能评估
- 识别 AI、边缘计算、多 模态系统和量子素养方面的技能差距。
- 为现有团队创建培训路线图。
- 确定需要外部招聘或合作伙伴关系的角色。
战略重点
- 确定对您的行业和业务模式最重要的七个趋势。
- 为试点项目和基础设施升级分配预算。
- 建立高管赞助和跨职能团队。
2026 年第一季度至第二季度：试点与实验
定向试点
- 启动 2-3 个针对最高优先级趋势的重点试点项目。
- 设定明确的成功指标和时间表。
- 记录学习经验，以便更广泛地推广。
生态系统建设
- 与技术合作伙伴合作，共同开发主权 AI、边缘计算或专业能力。
- 加入行业联盟和标准组织。
- 参与政府数字化举措。
技能发展
- 开始为重点技术系统开展培训计划。
- 派遣团队参加会议和培训课程。
- 建立内部知识共享机制。
2026 年第三季度至第四季度：扩展与集成
生产部署
- 将成功的试点项目过渡到生产系统。
- 将新功能与 现有基础设施集成。
- 建立持续的监控和优化流程。
持续改进
- 衡量新技术对业务的影响。
- 根据结果和用户反馈进行迭代。
- 及时了解技术发展并调整策略。
文化变革
- 认可并奖励技术采纳和创新。
- 在组织内部传达成功经验。
- 建立内部倡导者和专业知识中心。
行业特定影响
不同行业对这些趋势的体验将有所不同。以下是优先事项：
金融服务
优先关注：面向未来的量子准备加密、主权 AI、用于合规的代理 AI 时间表：紧急——监管要求将加速 关键行动：迁移到后量子加密，部署基于泰国的 AI，自动化合规监控
制造业
优先关注：用于质量控制的边缘 AI、可持续性 AI、多模态系统 时间表：高度优先——竞争优势迅速累积 关键行动：在工厂边缘部署视觉 AI，优化能源使用，整合供应商可持续性监控
零售与电子商务
优先关注：用于客户服务的个性化 AI、多模态理解、代理系统 时间表：中长期——客户体验优势会随着时间建立 关键行动：实施 AI 客户助手，部署视觉搜索和产品识别，自动化库存管理
医疗保健
优先关注：用于患者数据的主权 AI、多模态诊断、用于农村地区的边缘部署 时间表：紧急——监管和访问要求 关键行动：使用基于泰国的 AI 处理敏感数据，实施多模态诊断支持，为偏远诊所部署边缘系统
政府与公共部门
优先关注：主权 AI、可访问性、可持续性跟踪 时间表：中长期——政策制定和采购周期 关键行动：优先考虑泰国 AI 提供商，确保服务对所有公民都可用，衡量和报告环境影响
底线：立即行动，否则落后
2026 年将区分泰国商业领域的技术领导者和落后者。上述趋势并非遥远的可能——它们是已经启动的、可观察到的轨迹。
泰国公司面临选择：
- 领先：立即开始准备，在 2025 年第四季度/2026 年第一季度进行试点，在 2026 年年中实现生产部署。
- 跟随：等待看竞争对手怎么做，在 2026 年末/2027 年仓促追赶，接受竞争劣势。
- 落后：忽视这些趋势，面临过时，在 AI 转型经济中苦苦挣扎。
所需投资虽然巨大但可控。不作为的代价是灾难性的。
泰国 2.6 万亿泰铢的人工智能机遇、250 亿泰铢的政府支持以及东南亚的战略定位，为果断行动的企业创造了有利条件。但这些优势不会等待 unprepared 的人。
问题不在于这七个趋势是否会重塑泰国商业——而在于当它们发生时，您的公司是否已准备好。
在艾艾普科技有限公司，我们致力于帮助泰国企业应对这一转型。无论是通过我们主权 Chinda LLM、我们的多模态文档处理解决方案、我们的边缘 AI 部署，还是我们的企业咨询服务，我们都专注于使先进技术对各种规模的泰国企业都变得易于访问和实用。
未来来得比我们想象的要快。2026 年仅在几个月之后。现在是准备的时候了。
作者简介
Kobkrit Viriyayudhakorn 博士是艾艾普科技有限公司的首席执行官兼创始人，该公司是泰国企业领先的主权 AI 解决方案提供商。在人工智能、自然语言处理和企业技术领域拥有超过 15 年的经验，Kobkrit 博士一直走在将先进 AI 技术引入泰国市场的前沿。他拥有计算机科学博士学位，并经常就技术趋势和数字化转型发表演讲。他的工作重点是开发尊重泰国语言、文化和主权，同时提供世界一流性能的 AI 解决方案。
参考资料
- Fortune Business Insights，“Edge AI Market Size, Share & Growth Report, 2024-2032”
- Gartner，“Top Strategic Technology Trends for 2026”，2025 年 10 月
- McKinsey & Company，“The Economic Potential of Generative AI and Agents”，2025 年
- IBM，“Quantum Computing Roadmap and Post-Quantum Cryptography”，2025 年
- NIST，“Post-Quantum Cryptography Standardization”，2024 年
- NSTDA Thailand，“National AI Strategy and Sovereign AI Development Plan”，2025 年
- Access Partnership，“Thailand's AI Economy: 2030 Projections”，2025 年
- 世界经济论坛，“The Future of Jobs Report 2025”
- 泰国商会，“Skills Gap and Technology Adoption Survey”，2025 年
- 国际能源署，“AI for Energy Efficiency and Sustainability”，2025 年