以下段落將分別介紹 2025年Frost & Sullivan 於資通訊領域中，評選出五項預期在未來數年內將對社會帶來深遠影響之新興技術：

一、自主代理AI(Agentic AI)
自主代理AI指的是一種由多個獨立AI代理(agents)所構成的多代理系統(Multi-Agent System, MAS)。每個AI代理皆能自主專注於其擅長的感知與推理任務，整體系統則可在動態變化的應用情境中彼此協作，完成複雜的任務流程。其應用範疇涵蓋醫療(如自動化診斷與排程)、金融(風險管理與投資建議)、製造(智慧工廠與供應鏈最佳化)，以及零售(個人化推廣)等多個領域。此類技術具備高度客製化、環境應變能力與分散式協作特性，能顯著提升效率、降低成本，並靈活因應市場變化。

自主代理AI的優勢在於可整合跨應用資料、作為即用型AI部署，並具備多語言操作的彈性。不過，目前仍面臨資料整合難度高、多代理間協作不易，以及資安與隱私風險等挑戰。儘管如此，業界已積極投入AI助理與自動化解決方案的開發，各國政府也透過補助政策大力推動相關應用，特別是在醫療與智慧交通領域。與此同時，研究機構與跨國企業亦正攜手制定標準化技術框架，以提升AI系統間的互通性。

具體應用案例方面，美國新創企業 Cognition Labs 開發的全球首個AI工程師 Devin，是一款專注於AI程式設計的自動化工具；客戶關係管理平台 Salesforce 則收購語音代理技術公司 Tenyx，進一步強化其在電子商務、醫療與旅遊產業中的語音應用能力。預期至2027年，自主代理AI將具備自我學習與獨立決策能力，有助於強化資安防護並紓緩勞動力短缺；至2029年，則可望實現人機互動的全面自動化，加快客製化產品與服務的上市時程，成為驅動產業數位轉型的重要動力。

二、認知數位孿生(Cognitive Digital Twin)
數位孿生是透過感測器結合網路(IoT)所構建的模擬平台，而認知數位孿生則是在此基礎上進一步結合人工智慧與機器學習(AI/ML)技術的進階版本。此技術可即時分析真實物理環境中的資料，實現預測性維護與自主決策，進而有效提升企業的資源管理與營運效率。特別是在智慧城市、供應鏈管理與環境監測等場域，展現出廣闊的應用潛力。其核心技術包括即時資料整合、預測分析與分散式資料處理平台，使企業能夠模擬設備動作並預測故障，以減少非預期停機；透過資料共享，亦可促進跨部門協作。

目前在技術面仍面臨若干挑戰，例如資料隱私保護、跨平台互通性及高效能運算硬體的需求；在營運面，則涉及監管法規的不確定性與市場碎片化等問題。儘管如此，該技術已吸引全球超過40億美元的投資，重點聚焦於IoT整合、雲端平台擴展與模型開發等面向。

產業具體創新案例：AVEVA推出的解決方案，透過認知數位孿生技術整合工程與營運資料，協助企業從設計階段到正式營運的效率管理，並降低潛在的業務中斷風險；臨床藥品模擬公司Unlearn開發的數位平台已應用於新藥試驗，藉由模擬病患行為，大幅縮短藥物研發時程，並已獲得美國食品藥物管理局(FDA)與歐洲藥品管理局(EMA)核准。技術展望方面，預期至2028年，結合量子運算的認知數位孿生在運算速度與推理精準度上將有顯著突破，而多感官資料融合技術也將進一步增強AI的推理能力與系統回饋效果。未來，建立高度自主的智慧系統，將成為推動產業創新與永續發展的關鍵目標。

三、聯合數據平台(Federated Data Platforms)
聯合資料平台是一種橫跨多個資料來源的去中心化管理架構，依循歐盟所發布的一般資料保護規範(GDPR），強調在保障資料隱私、合法性與安全性原則下，實現跨組織間的資料協作、分析與處理。此平台可應用於金融、醫療、製造等產業，並持續拓展中。其技術特點包括隱私保護運算、資料互操作標準，以及邊緣運算與物聯網(IoT)的密集應用。然而，這些優勢同時也是挑戰所在，由於硬體設備規格、資料傳輸協定與格式的差異，使得分散式環境中的使用者存取驗證與安全性管理須透過標準整合與技術創新才能落實。
目前，歐洲的ESCAPE與PUNCH4NFDI兩大研究機構，正共同推動科學資料的管理與普及化。在美國，醫療資料庫公司Atropos Health已匯集逾3億筆病歷資料，協助醫師即時分析資料，作為臨床決策的參考依據；德國新創AI企業Apheris則在符合法規的前提下，運用敏感醫療資料建立AI模型，以提升醫療效能與準確度；同樣，美國資料管理公司Flywheel也成功開發出AI醫療影像模型，為產業創新提供實例。

展望未來，預期至2028年，聯合資料平台將出現AI驅動的合規性保證系統、具備量子抗風險能力的安全機制，以及嶄新的去中心化數位商業模式。此外，若能結合區塊鏈技術與超維運算(Hyperdimensional Computing)，將有助於進一步強化資料安全性與技術可信度。隨著技術日漸成熟，聯合資料平台有望實現即時且跨境的資料分析，拓展洞察力與新型商業機會。

四、情境自然語言處理(Contextual NLP)
自然語言處理(NLP)主要目的是理解、推理並處理人類語言。而情境自然語言處理(Contextual NLP)則是在此基礎上進一步結合深層機器學習、上下文理解與多模態資料(如文字、語音、影像)，使AI能更智慧地理解語句背後的語意與語境。因此，在客服、情感分析、語音辨識與文本摘要等應用上展現強大潛力，且已廣泛應用於教育、醫療、銷售等產業。其核心技術為Transformer模型與注意力機制(Attention Mechanism)為基礎的深度機器學習架構，並具備辨識語調與情緒的能力，讓人機互動更貼近人類溝通方式。

儘管技術快速發展，情境NLP仍面臨若干挑戰，包括資料隱私保護、減少偏誤推理，以及語言中文化內涵的複雜性。此外，大規模語料處理所需的高運算資源亦是瓶頸之一。儘管如此，該領域仍受到產業界與政府的高度關注。2023至2024年間，全球對此領域的投資金額高達851億美元，並已累積超過1,200件專利申請，涵蓋即時適應型NLP、多模態AI與專業領域語境學習等技術。目前，北美仍為主要領先市場；歐盟則因GDPR法規限制，特別強調資料隱私與倫理議題；而亞太地區因語言多樣性與數位轉型加速，則成為應用成長最快的區域之一。

在創新案例方面，網路巨擘亞馬遜的AI對話機器人Lex被整合到數位行銷公司HubSpot的客戶關係管理平台中，使企業能夠與客戶互動更像真人對話，系統還能標記內容並提供客製的建議，大幅提升客服滿意度。德國線上翻譯DeepL開發的AI翻譯與寫作工具在2024年獲得3億美元的融資，用於研發產品與推展業務。展望未來，此技術將朝向更深層語境理解與跨語言處理邁進。預期在2026年前，將於醫療與汽車領域廣泛應用即時語境分析與多模態資料處理；至2028年，則可進化為具備自我學習能力的知識圖譜架構，實現對跨文化語境的準確理解。進一步結合量子運算與類神經網路後，情境NLP可望形成完全自主的認知系統，廣泛應用於醫療、自駕車等高風險決策場域，並成為AI發展的核心關鍵技術。

五、元認知AI(Metacognitive AI)
傳統的人工智慧(AI)多半被視為依指令執行、缺乏判斷能力的輔助工具。相較之下，元認知AI則仿效人類思維中的反省與事實評估機制，具備自我評估、情勢判斷與策略調整等進階能力，形成一種全新的AI發展路徑。這類AI特別適用於高風險決策與動態環境，因而在資通訊(ICT)、醫療、自動駕駛等核心領域中展現出高度應用潛力。然而，其技術風險也不容忽視，主要包括自我調適能力的可控性、演算可信度，以及在高運算負載下的資源配置效率。

元認知AI已吸引超過50億美元的資金投入，其中美國為主要技術領導者，參與研發與專利佈局的國際企業包括IBM、Meta與OpenAI等知名科技巨頭。目前已有多項應用案例，例如：AI協助醫師進行醫學影像分析，並可動態修正診斷模型以提升準確度；又如元認知機制可即時偵測並修正演算法偏差，廣泛運用於金融機構的詐欺偵測系統，為兩項典型的創新應用場景。

依照2025至2028年的技術發展藍圖，元認知AI將逐步從實驗階段邁向商業應用，初期重點在於網路安全、風險管理與AI自動化等方向；中期則預期實現大規模產業導入與全球AI治理的推動；預計至2029年後，將發展出接近人類水準的推理能力。