世界经济论坛每年发布的十大新兴技术报告，在业内有一个非正式的参考价值：它在2015年点名了CRISPR基因编辑，在2017年关注了mRNA疫苗，分别比两项技术斩获诺贝尔奖早了五年和六年。这份第14次出炉的年度报告，因此不只是一张技术清单，更像是一份关于未来的早期航行图。

2026年6月23日，世界经济论坛联合科学出版机构Frontiers发布最新版本，从约1200项候选技术中筛选出十项，涵盖能源、材料科学、生物技术和人工智能等领域，预判其将在未来三至五年内进入规模化应用阶段。值得注意的是，今年的筛选流程本身也引入了大语言模型辅助初步聚类，最终名单由专家委员会确认，这一方法论的转变颇具象征意义。

论坛首席技术官Stephan Mergenthaler将今年榜单的核心逻辑概括得很直接：技术系统正在变得更具本地化能力，减少对集中式基础设施和高资源消耗路径的依赖。这句话，可以作为理解这份榜单大多数内容的一把钥匙。

从"集中"到"分散"：能源与材料的新路径

全场景并网能源排在榜单第一位，它的逻辑是把电动汽车、家用储能设备和分布式电源整合进同一张网络，让每辆车、每块电池都成为电网的一个节点，而不只是一个被动的用电终端。这个方向的潜力在于，它不需要新建大规模集中式电厂，而是把已有资源重新组织起来，提升整个系统的弹性。

直接提锂技术紧随其后。传统锂矿开采依赖大规模露天矿场，地理集中度极高，对生态的破坏也相当显著。直接提锂技术转而利用地热卤水或工业副产液体提取锂元素，使锂资源的获取能够在更多地点以更低代价实现，从而分散供应链风险。

被动辐射制冷材料同样体现了这种"在地化"的思维。这类材料能够在无需耗电的情况下，将建筑或设备表面的热量直接辐射至大气层外，实现被动降温。对于热带和亚热带城市而言，这意味着大规模减少空调能耗的可能性，而无需依赖电网侧的任何改造。

PFAS降解技术和精密发酵也在榜单之列。前者针对广泛存在于土壤、水源和食品中的全氟化合物这类"永久污染物"，提供分解处理路径；后者则通过微生物工程，在生物反应器中直接生产蛋白质、脂肪和其他食品成分，使食品生产从依赖农业土地和气候条件中部分解放出来。

AI开始"理解"物理世界

生物医疗和计算领域的几项技术，集中体现了计算能力向研发链条前端渗透的趋势。

量子模拟药物发现可以在分子层面对候选药物进行早期筛选，把大量注定失败的候选化合物排除在昂贵的后期试验之外，从而降低整个新药开发流程的成本和时间损耗。mRNA个性化肿瘤疫苗则依托已被COVID-19疫苗验证过的平台技术，将患者自身的肿瘤基因信息转化为定制化治疗方案，把疫苗从群体防御工具变成个体精准治疗手段。

外泌体药物递送系统也值得关注，这是一种利用细胞天然分泌的纳米级囊泡作为载体递送药物的技术，能够绕过传统给药方式面临的生物屏障问题，提高靶向性和药物利用率。

今年榜单中最具讨论价值的AI相关技术，是"世界模型"。Frontiers首席执行主编Frederick Fenter的表述很精准：世界模型是一种数据驱动的物理引擎，"能够对它们从未观察到或遇到过的状况进行概括"。这意味着AI不再只是识别图像、生成文字，而是开始构建对物理世界的内在表征，并据此推演尚未发生的情境。这一跃迁，使AI在机器人、自动驾驶、气候建模等场景下的应用潜力大幅扩展。

榜单最后一项是格密码，这是一种被认为能够抵御量子计算攻击的加密方法。随着量子计算研究的推进，现有公钥加密体系面临的破解风险越来越真实，格密码作为后量子时代的安全基础设施，其部署紧迫性正在上升。

技术清单之外，治理层面的压力同样在报告中被明确提出。澳大利亚国立大学控制论学院院长Katherine Daniell坦言，AI在自主构建"世界模型"的能力背后，其最终影响仍存在相当大的不确定性。迪拜未来基金会副首席执行官Abdulaziz Al Jaziri则更直接：监管系统的变革速度根本跟不上技术变革，决策者必须主动开放政策沙盒，否则技术红利将在等待监管的过程中消耗殆尽。