世界经济论坛首席技术官Stephan Mergenthaler称，今年的入选技术呈现出一个趋势：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与高资源消耗路径的依赖。

6月23日，世界经济论坛（WEF）联合科学出版机构Frontiers发布2026年度《十大新兴技术报告》，列出未来三至五年内可能进入规模化应用阶段的技术方向。

今年的榜单涵盖能源、生物技术、材料科学以及人工智能等多个领域。入选的十项技术包括：全场景并网能源、直接提锂技术、被动辐射制冷材料、PFAS降解技术、精密发酵、外泌体药物递送、mRNA个性化肿瘤疫苗、量子模拟药物发现、世界模型以及格密码。

世界经济论坛首席技术官Stephan Mergenthaler强调，今年的入选技术指向一个趋势：技术系统正在变得更具本地化能力，同时减少对集中式基础设施与高资源消耗路径的依赖。

在生物与计算领域，报告强调计算与建模能力正在改变科研路径。Frontiers首席执行主编Frederick Fenter表示，更强的预测模型正在前移至研发链条早期，使科学研究能够在实验之前筛选更多潜在路径。他举例称，量子模拟药物发现能够在分子层面更早排除低潜力候选，从而降低药物研发后期失败的概率；而mRNA个性化肿瘤疫苗则依托既有平台，将患者肿瘤样本转化为定制化治疗方案。Fenter同时指出，数据共享与计算工具的发展正在扩大科研可探索的范围，但这一过程仍高度依赖基础科研积累与开放科学体系。

在能源与材料方向，多项技术指向地方化与分布式生产能力的提升。全场景并网能源通过整合电动车、电池储能与分布式能源系统，试图构建更具弹性的本地电力网络。直接提锂技术则探索利用地热卤水或工业卤水在本地提取锂资源，以降低对传统采矿模式的依赖。精密发酵则利用微生物体系生产特定蛋白与材料，使食品与生物制品生产可以部分脱离农业与地理条件限制，直接在生物工厂中按需生产。澳大利亚国立大学控制论学院院长Katherine Daniell表示，这类技术正在提高地方系统的自主供给能力，使部分资源生产逐步从集中式基础设施转向分布式网络。

人工智能相关技术同样呈现出从内容生成向物理建模延伸的趋势。自世界经济论坛发布该报告以来，AI在报告中的角色逐步从专用工具扩展为通用技术能力。与近两年围绕生成式AI的关注不同，今年报告进一步聚焦“世界模型（World Models）”等方向，显示AI研究正从虚拟内容生成转向对物理世界的建模与预测。

这一变化意味着，AI与现实世界的关系正在发生转变。Fenter表示，世界模型作为一种数据驱动的物理引擎，“实际上能够对它们从未观察到或遇到过的状况进行概括”，从而被用于推演尚未发生、难以直接实验或成本较高的现实情境。迪拜未来基金会副首席执行官兼首席运营官Abdulaziz Al Jaziri也认为，这可能改变人们理解AI如何认识并作用于物理世界的方式。

与此同时，技术扩展也带来治理层面的压力。Katherine Daniell对AI在模拟环境中具身学习和自主“构建世界”的能力表达了关注。她坦言，在未来人机协作可能需要在复杂甚至混乱环境中深入协作的背景下，其最终影响仍存在较大不确定性。

Abdulaziz Al Jaziri直言，推动技术规模化的最大瓶颈往往在政策层面。当前监管系统的变革速度根本无法跟上技术变革的步伐。决策者不应孤立地看待技术指标，而必须自问“我们想要创造什么样的人类未来”，并以此进行逆向推导，主动开放政策“沙盒”，才能在确保社会伦理与公众信任的同时，真正让创新成果释放深远的影响力。

Fenter透露，今年报告在方法上更深度地引入大语言模型辅助筛选研究文献与技术信号。在约1200项候选技术中，团队利用AI工具进行初步筛选与聚类分析，最终名单由专家和委员会确认。

这是世界经济论坛第14次发布该报告。该报告曾分别在2015年和2017年率先关注CRISPR基因编辑与mRNA疫苗技术——比两项技术最终斩获诺贝尔奖分别早了5年和6年。