McKinsey के Tech Trends 2024 [100p PDF]

AI क्रांति

• जनरेटिव AI
• एप्लाइड AI
• मशीन लर्निंग का औद्योगीकरण

डिजिटल भविष्य का निर्माण

• अगली पीढ़ी का सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट
• डिजिटल ट्रस्ट और साइबर सुरक्षा

कंप्यूटिंग और कनेक्टिविटी की अग्रिम सीमा

• उन्नत कनेक्टिविटी
• इमर्सिव-रियलिटी टेक्नोलॉजी
• क्लाउड और एज कंप्यूटिंग
• क्वांटम टेक्नोलॉजी

उन्नत इंजीनियरिंग

• रोबोटिक्स का भविष्य
• मोबिलिटी का भविष्य
• बायोटेक्नोलॉजी का भविष्य
• स्पेस टेक्नोलॉजी का भविष्य

टिकाऊ दुनिया

• विद्युतीकरण और नवीकरणीय ऊर्जा
• विद्युतीकरण और नवीकरणीय ऊर्जा से आगे की क्लाइमेट टेक्नोलॉजी

ऊपर दी गई सूची विषय-सूची है। नीचे AI द्वारा तैयार किया गया सारांश है।

जनरेटिव AI

• जनरेटिव AI ने conversational AI, image generation, music composition आदि में तेज़ प्रगति हासिल की है और व्यापक क्षेत्रों में innovation को तेज़ कर रहा है। हालांकि, इसके साथ bias, misinformation, deepfake जैसी जोखिम भी हैं, इसलिए इनके लिए उपाय तैयार करना भी ज़रूरी होगा
• मल्टीमॉडल जनरेटिव मॉडल, शक्तिशाली open source मॉडल, natural language processing में context window का विस्तार, enterprise tools में LLM का अंतर्निहित होना, और Multi-agent approach के उपयोग का विस्तार प्रमुख तकनीकी ट्रेंड हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • साइबर सुरक्षा और प्राइवेसी संबंधी चिंताएँ
  • नैतिक विचार
  • रेगुलेशन और compliance
  • कॉपीराइट स्वामित्व और सुरक्षा
  • पर्यावरणीय प्रभाव
  • अशुद्धता
• मुख्य प्रश्न
  • मॉडल निर्माण लागत में बदलाव और प्रतिस्पर्धा का स्वरूप
  • कंपनियों के बढ़ते खर्च और monetization
  • open source और closed source का विकास
  • जोखिम कारकों को मैनेज करने के तरीके
  • social engineering पर नीति
  • वास्तविक उपयोग के लिए error rate और hallucination नियंत्रण का स्तर
  • gen AI के कारण नौकरी की भूमिकाओं में बदलाव की सीमा
  • संबंधित तकनीकी प्रगति के अनुसार प्रमुख use case और कंपनियों की positioning

एप्लाइड AI

• मशीन लर्निंग, computer vision, natural language processing जैसी analytical AI तकनीकें सभी क्षेत्रों में लगातार अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही हैं। जनरेटिव AI में बढ़ती रुचि ने एप्लाइड AI की संभावनाओं के प्रति जागरूकता भी बढ़ाई है। लेकिन corporate culture में बदलाव, बड़े पैमाने पर डेटा का अधिग्रहण/उपयोग/संरचना, और end user द्वारा मॉडल आउटपुट की व्याख्या व trust बनाने जैसी चुनौतियाँ भी मौजूद हैं
• data-centric AI पर ज़ोर, hardware acceleration के लिए बढ़ती momentum, और जनरेटिव AI द्वारा एप्लाइड AI के लिए और अधिक अवसर खुलना प्रमुख ट्रेंड हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • साइबर सुरक्षा और प्राइवेसी से जुड़े मुद्दे
  • रेगुलेशन और compliance
  • नैतिक विचार
  • ऑपरेशनल जोखिम
• मुख्य प्रश्न
  • जनरेटिव AI और एप्लाइड AI का रणनीतिक संयोजन
  • टैलेंट और tech stack के लिए निहितार्थ
  • competitive advantage हासिल करने के उपाय
  • लागत में कमी और AI की reliability/responsibility के बीच संतुलन
  • AI-संबंधित जोखिम प्रबंधन के लिए कदम

मशीन लर्निंग का औद्योगीकरण

• MLOps संगठन के भीतर machine learning applications को scale और maintain करने की प्रक्रिया है, और ML pilot projects को मज़बूत business process में बदलने के लिए यह अहम है। खासकर Gen AI के आने से MLOps क्षमताओं की मांग भी बदल रही है
• monitoring और orchestration का MLOps के मुख्य components बनना, prebuilt solutions और API के उपयोग में वृद्धि, और Gen AI के लिए MLOps के महत्व का उभरना प्रमुख ट्रेंड हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • औद्योगीकृत ML अपनाने के लिए शुरुआती निवेश और संसाधनों की आवश्यकता
  • बड़े पैमाने पर ML solutions को maintain करने के लिए process और accountability की स्थापना
  • तेज़ी से बदलते बाज़ार में मौजूदा vendor products और नए products के बीच value realization की दक्षता का संतुलन
  • capability mismatch की संभावना को रोकना
  • bias को कम करने के लिए निरंतर monitoring और evaluation
  • बढ़ते automation के अनुसार skills और talent का विकास
• मुख्य प्रश्न
  • MLOps practices और tech ecosystem किस दिशा में विकसित होंगे
  • नई ML तकनीकों में से संगठन की ज़रूरतों के अनुसार प्राथमिकताएँ
  • औद्योगीकृत ML का संगठन, operating model और engineering roles पर प्रभाव
  • AI/ML के reliable और responsible उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए MLOps प्रयासों और जिम्मेदार भूमिकाओं की परिभाषा
  • MLOps में ML/DL/Gen AI को एकीकृत करने के तरीके

अगली पीढ़ी का सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट

• जनरेटिव AI, cloud-based architecture जैसी उन्नत तकनीकें डेवलपर्स की क्षमता बढ़ा रही हैं और non-technical experts को भी application development में भाग लेने योग्य बना रही हैं। integration challenges, स्पष्ट measurement metrics की कमी, और डेवलपर्स के बड़े पैमाने पर reskilling की ज़रूरत के कारण व्यापक adoption में अभी समय लगेगा। लेकिन शुरुआती adopters productivity बढ़ाने की नींव तैयार कर रहे हैं
• AI-आधारित development tools का proof of concept से व्यापक application की ओर बढ़ना, integrated development platforms की ओर ट्रेंड, talent landscape में बदलाव, और compliance व trust पर बढ़ता ध्यान नवीनतम ट्रेंड हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • केवल automated testing और review पर निर्भर रहने से errors बढ़ना
  • अनुभवी डेवलपर्स की monitoring और debugging के बिना Low/No-code के उपयोग की सीमाएँ
  • अलग-अलग vendors के असमन्वित बदलाव और upgrades के कारण version management की कठिनाई
  • AI द्वारा जनरेट किए गए code की quality और security समस्याएँ
  • AI-generated code के intellectual property और legal liability से जुड़े मुद्दे
  • API से उत्पन्न संभावित security vulnerabilities
• मुख्य प्रश्न
  • AI-generated code का software engineers के दैनिक काम, जिम्मेदारियों और संख्या पर प्रभाव कितना होगा
  • amateur developers द्वारा no-code तकनीक के उपयोग से professional software developers की demand कितनी घट सकती है
  • क्या टीमें काम करने के तरीके में बदलाव को स्वीकार करेंगी
  • AI-generated code के intellectual property मुद्दे
  • application के maintenance की जिम्मेदारी किसकी होगी
  • क्या संगठन अपनी software teams के reskilling में निवेश करेंगे
  • engineers की AI-assisted tools से प्राप्त अच्छे output पहचानने की क्षमता कैसे मजबूत की जाए

डिजिटल ट्रस्ट और साइबर सुरक्षा

• डिजिटल ट्रस्ट और साइबर सुरक्षा संगठनों को technology और data risks को मैनेज करने, innovation तेज़ करने और assets की रक्षा करने में सक्षम बनाते हैं। cloud/edge computing, एप्लाइड AI, अगली पीढ़ी के SW development जैसी नई तकनीकों के अपनाने से इनका महत्व और बढ़ रहा है। लेकिन integration challenges, organizational silos, और talent की कमी के कारण adoption में कठिनाइयाँ सामने आ रही हैं
• Gen AI risk और preparedness को मैनेज करना प्रमुख फोकस है, cybercriminals और threats तेज़ी से विकसित हो रहे हैं, CISO की भूमिका के अलावा नए buyers उभर रहे हैं, cyber security platforms और Best-of-breed solutions के बीच बहस जारी है, Bitcoin और Ethereum ETF ने mainstream रुचि को बढ़ावा दिया है, और blockchain कंपनियाँ pilot से tokenized financial assets की बड़े पैमाने पर तैनाती की ओर बढ़ रही हैं — ये हालिया प्रमुख बदलाव हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • implementation की जटिलता
  • legacy systems के साथ integration के समय compatibility समस्याएँ
  • उद्योग-विशिष्ट trust architecture तकनीकों के उपयोग पर standardization की कमी
  • प्राइवेसी और fairness/safety के बीच तनाव
  • geopolitical tensions के कारण बढ़ते cyber risks
  • blockchain और tokenization के लिए fragmented regulatory environment
  • बड़े AI models को explainable तरीके से खोलने के तरीकों को लेकर अनिश्चितता
  • confidential data के LLM training में उपयोग को लेकर कंपनियों की चिंता
  • digital trust उपायों को core product feature के रूप में एकीकृत करने पर leaders में जागरूकता की कमी
  • Web3 की value proposition और UX की अपर्याप्त समझ
  • consumer protection पर regulators का बढ़ता ध्यान
• मुख्य प्रश्न
  • customers/employees/community की security, experience और privacy अपेक्षाओं को कैसे मैनेज किया जाए
  • regulators नई trust technologies की requirements को पुराने standards के साथ कैसे समायोजित करेंगे
  • proactive cyber security risk management को लेकर regulators की बढ़ती अपेक्षाओं के कारण reporting cost को कैसे मैनेज किया जाए
  • सबसे महत्वपूर्ण systems/data types की पहचान और जोखिम-उजागर हिस्सों का पता कैसे लगाया जाए
  • future-ready digital portfolio architecture में "zero trust" जैसे concepts को कैसे अंतर्निहित किया जाए
  • Web3 के तकनीकी रूप से भरोसेमंद और व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य business models और value chains
  • Web3 ecosystem, मौजूदा enterprise system architecture, और Web2 platforms के सह-अस्तित्व के तरीके आदि पर आगे विचार की आवश्यकता

उन्नत कनेक्टिविटी

• उन्नत कनेक्टिविटी तकनीकों में उपभोक्ता, mobility, manufacturing, agriculture समेत विभिन्न उद्योगों के अनुभव को बदलने की क्षमता है। ROI को लेकर अनिश्चितता के कारण कुछ कंपनियां नवीनतम कनेक्टिविटी तकनीकों में निवेश से हिचकिचा रही हैं, लेकिन अगली पीढ़ी की satellite connectivity, private 5G network और 6G के तेज़ी से आगे बढ़ने के साथ telecom operators और enterprises को इनके लाभ लेने की तैयारी करनी होगी
• telecom उद्योग की चुनौतियां जारी हैं; private network अपनाने में प्रगति, 6G के लगातार विकास के बावजूद कुछ सवाल बने रहना, mobile network में xRAN अपनाने का उभरना, और LEO satellite constellation निर्माण में प्रगति जैसी बातें प्रमुख रुझान हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • telecom operators की घटती लाभप्रदता
  • industrial verticalization और ग्राहकों की service-level agreement मांगों के अनुरूप परिपक्व use case का अभाव
  • market fragmentation, security issues, interoperability की कमी, जटिल deployment, और standardization की कमी जैसी वजहों से IoT अपनाने की रफ्तार धीमी करने वाली ecosystem maturity की कमी
  • 5G/6G infrastructure निर्माण के लिए सरकारी हस्तक्षेप की भूमिका को लेकर अनिश्चितता
• मुख्य प्रश्न
  • telecom उद्योग को लाभप्रदता सुधारने के लिए किन बुनियादी बदलावों की आवश्यकता है
  • fiber market में बदलाव ग्राहकों के network options को कैसे प्रभावित करेंगे
  • क्या 5G monetization पर्याप्त होगा
  • अगली पीढ़ी की wireless तकनीकों को लेकर stakeholders की क्या अपेक्षाएं हैं
  • 6G कैसा दिखेगा, और network equipment vendors, telecom operators, enterprises, तथा chip makers के लिए निवेश और revenue generation की आवश्यक शर्तें क्या होंगी
  • private network अपनाने की सफलता की संभावना कितनी है, और enterprises को इसके लाभ से वंचित न रहने के लिए क्या करना होगा
  • LEO launches में वृद्धि और तकनीकी प्रगति के चलते satellites की oversupply की संभावना क्या है

इमर्सिव रियलिटी तकनीकें

• इमर्सिव रियलिटी तकनीकें वास्तविक दुनिया में virtual objects जोड़ती हैं या virtual world में interaction संभव बनाती हैं। hardware development में देरी, अस्थिर निवेश, और consumer demand जैसी चुनौतियों के बावजूद, Vision Pro headset का लॉन्च और enterprises की digital twin तकनीक में बनी रुचि इसकी मजबूती दिखाते हैं
• headset बाजार में चयनात्मक वृद्धि, gaming से आगे बढ़कर digital experiences तक फैलती virtual worlds की अवधारणा, और enterprise adoption जारी रहने के बावजूद अपेक्षा से अधिक समय लेकर scale होना, प्रमुख रुझान हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • hardware/SW सुधारों के जरिए devices को छोटा बनाना, durability बढ़ाना, precision और user convenience में सुधार
  • heat management, battery life बढ़ाने जैसी तकनीकी चुनौतियां
  • लागत में कमी की गति और स्तर को लेकर अनिश्चितता
  • user needs के दायरे के विस्तार को लेकर सवाल
  • user behavior tracking से जुड़ी security और privacy समस्याओं को कम करना
  • AR/VR platforms के उपयोग के दौरान safety issues का समाधान
  • intended use के अनुसार विभिन्न form factors का प्रसार, और उनके लिए सबसे उपयुक्त use cases को लेकर अनिश्चितता
• मुख्य प्रश्न
  • विभिन्न वातावरणों (घर, कार्यस्थल, यात्रा के दौरान) में use cases का संभावित प्रभाव क्या होगा
  • device hardware किस तरह और कितनी तेजी से विकसित होगा
  • remote/hybrid work के नए तरीकों और human-machine interface पर इमर्सिव रियलिटी का क्या प्रभाव पड़ेगा
  • enterprises नए और विकसित होते use cases के लिए आवश्यक तकनीकी infrastructure को प्रभावी ढंग से कैसे प्रबंधित कर सकते हैं
  • VR तकनीक के सुरक्षित, भरोसेमंद और नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए किस तरह के regulatory framework की आवश्यकता होगी, जिसमें content moderation, data privacy और cybersecurity शामिल हों

cloud और edge computing

• enterprises पारंपरिक onsite storage और management मॉडल से हटकर ऐसे distributed मॉडल की ओर बढ़ रहे हैं, जो remote hyperscale data centers से लेकर edge पर मौजूद onsite servers तक कई infrastructure points में फैला है। cloud और edge computing के बीच workloads का संतुलित वितरण resourcing, latency, data privacy, और security scalability को optimize करने में मदद करता है
• AI demand बढ़ने से cloud और edge computing का उपयोग काफ़ी बढ़ा है; on-premises edge solutions की प्राथमिकता में बदलाव, कुछ use cases में AI models का cloud से edge computing की ओर जाना अगला विकास चरण माना जा रहा है, और enterprises द्वारा GPU supply chain को diversify करने की प्रवृत्ति हाल की प्रमुख बदलावों में शामिल है
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • edge nodes और devices की संख्या बढ़ने के साथ scale करना कठिन होना
  • cloud solutions को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए in-house talent की कमी और management support का अभाव
  • ML/AI models की जटिलता और तुरंत deploy की जा सकने वाली solutions की कमी के कारण cloud computing capabilities का निर्माण और विस्तार करने में तकनीकी कठिनाइयां
  • ROI visibility की कमी
  • edge development के लिए लंबी payback period
  • value-added use cases के बारे में ग्राहक समझ की कमी
  • pilot से large-scale implementation तक बढ़ने के लिए बड़े निवेश की आवश्यकता
  • जटिल technology stack requirements (अधिकांश enterprises के मौजूदा technology environment के साथ integration की आवश्यकता)
  • ready-to-deploy solutions की कमी सहित अन्य चुनौतियां
  • cloud की privacy समस्याएं, जिन्हें लेकर कई enterprises अभी भी चिंतित हैं
• मुख्य प्रश्न
  • क्या business और regulatory दृष्टि से लाभकारी स्थिति में होने के कारण edge, cloud की तुलना में अधिक innovation-driven साबित होगा
  • क्या networking interoperability और standards की समानता की कमी जैसी बाधाएं edge को उसकी पूरी क्षमता तक पहुंचने से रोकेंगी
  • क्या hyperscale cloud providers edge computing का नेतृत्व करेंगे
  • क्या 5G-enabled MEC रखने वाले telecom operators hyperscalers के साथ प्रतिस्पर्धा करेंगे या सहयोग
  • तेजी से विकसित हो रही AI तकनीक और regulatory बदलाव cloud तथा edge providers के business models को कैसे बदलेंगे
  • data center और edge में तैनात specialized chips प्रतिस्पर्धी cloud और edge परिदृश्य को कैसे बदलेंगी
  • क्या storage और processing units की संख्या बढ़ने से security vulnerabilities बढ़ेंगी
  • green infrastructure की ओर बदलाव cloud और edge technologies के निरंतर विकास को कैसे बढ़ावा देगा
  • sensor लागत में गिरावट और performance में सुधार के साथ edge और cloud resources, data movement तथा AI-enabled analytics की बढ़ती मांग का सामना कैसे करेंगे
  • क्या connectivity cost में कमी edge adoption को और अधिक बढ़ाएगी

quantum तकनीकें

• इसमें quantum computing, quantum communication, और quantum sensing शामिल हैं। वास्तविक अनुप्रयोगों में quantum advantage अभी सिद्ध नहीं हुआ है, लेकिन chemistry, pharma, finance, automotive, aerospace जैसे विभिन्न उद्योगों की अग्रणी कंपनियों के बीच आशाजनक research और experiments हो रहे हैं। तकनीकी बाधाओं को पार करने के लिए private और public sector दोनों की कोशिशें ज़रूरी हैं। भविष्य के विकास के लिए समझदारी से निवेश करना रणनीतिक रूप से उचित है
• error correction से जुड़े महत्वपूर्ण सुधार, full-stack निर्माण पर अतिरिक्त ज़ोर (जिसमें SW और quantum तथा classical computing infrastructure का integration शामिल है), quantum computing की प्रगति के साथ information security में सुधार, और incumbent companies के साथ startups की partnerships का जारी रहना हाल की उल्लेखनीय बदलावों में शामिल हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • पर्याप्त संख्या और गुणवत्ता वाले qubits को नियंत्रित करने तथा अर्थपूर्ण computational results निकालने की क्षमता जैसी तकनीकी चुनौतियां
  • मौजूदा supercomputers से भी enterprises की अधिकांश आवश्यक गणनाएं उचित रूप से की जा सकती हैं, इसलिए general-purpose quantum computers के मुख्यधारा में आने से पहले cost efficiency हासिल करने में समय लगेगा
  • technology maturity और applicability के स्तरों में अंतर
  • बाजार में लाने के लिए cross-domain coordination की बढ़ती आवश्यकता
  • theory/hardware/software development के लिए talent secured सहित, quantum hubs के बाहर development और innovation को सीमित करने वाली कम जागरूकता और धीमा technology adoption
• मुख्य प्रश्न
  • आने वाले 10 वर्षों में quantum तकनीकें किस गति से विकसित होंगी और प्रमुख milestones तक पहुंचेंगी
  • quantum और AI के संयोजन से क्या लाभ मिल सकते हैं
  • enterprises को quantum तकनीकों, खासकर quantum computers से उत्पन्न security threats, के लिए कब और कैसे तैयारी शुरू करनी चाहिए
  • क्या talent supply, demand के बराबर पहुंच पाएगी
  • कौन से leverage points उपलब्ध हैं, और organizations talent gap को भरने में कैसे मदद कर सकती हैं

रोबोटिक्स का भविष्य

• अत्यधिक परिष्कृत रोबोट सिस्टम विभिन्न भौतिक कार्यों को ऑटोमेट करने में विशेषज्ञ हैं। मैक्रोइकॉनॉमिक परिस्थितियों और तकनीकी प्रगति के कारण consumer-level services से लेकर enterprise-level assembly तक इनके use cases फैल रहे हैं। मैक्रोइकॉनॉमिक स्तर पर कई देशों में बढ़ती labor cost, aging population, और offshoring से जुड़ी अतिरिक्त जटिलताओं के कारण labor market सख्त हो रहा है। तकनीकी दृष्टि से AI कई innovations को आगे बढ़ा रहा है, जो physical robots की क्षमताएँ बढ़ाते हैं और training को तेज करते हैं। तकनीकी और सामाजिक बाधाएँ मौजूद हैं, लेकिन व्यापक adoption productivity बढ़ाने और ऐसे नए कार्य तरीकों को शामिल करने वाली अर्थव्यवस्था की ओर बदलाव के लिए अहम है, जो वर्तमान human-centered jobs से मूल रूप से अलग होंगे
• रोबोट adoption का विभिन्न क्षेत्रों में फैलना, रोबोट के प्रकारों का विस्तार, humanoid और general-purpose robots में रुचि का तेज़ बढ़ना, और AI द्वारा अधिक autonomous robots की दिशा में प्रगति को लगातार बढ़ावा देना हाल की उल्लेखनीय प्रगति हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • जैसे-जैसे रोबोट समाज में अधिक एकीकृत होंगे और इंसानों के साथ काम करेंगे, safety, privacy और accountability को लेकर चिंताएँ उठ सकती हैं
  • भले ही रोबोट adoption में कई कार्यों को ऑटोमेट करने की क्षमता हो, शुरुआत में इसका labor market और public perception पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है (हालाँकि यह workforce की नई भूमिकाओं के लिए job market redesign का अवसर भी दे सकता है)
  • workforce में robots को integrate करने के लिए human workers को दूसरी भूमिकाओं के लिए reskill करना या नए साथियों के साथ प्रभावी सहयोग के लिए training देना ज़रूरी होगा
  • battery और talent जैसे पर्याप्त resources तक पहुँच तकनीक विकास और भविष्य की product supply दोनों के लिए लगातार महत्वपूर्ण रहेगी
  • देशों के बीच प्रतिस्पर्धा global technology trade flows पर बड़ा असर डाल सकती है
  • regulatory changes की संभावना market outlook में काफ़ी अनिश्चितता जोड़ती है
• मुख्य प्रश्न
  • कंपनियाँ अपनी organization में robots को किस गति से अपनाएँगी
  • robots के साथ integration भविष्य की workforce को कैसे reshape करेगा
  • general-purpose robots की उम्मीद हम कब तक कर सकते हैं
  • advanced robots से कौन से नए business use cases बन सकते हैं

मोबिलिटी का भविष्य

• autonomous vehicles (AV), electric vehicles (EV), urban air mobility (UAM), और ACES (autonomy, connectivity, electrification, shared/smart mobility) technologies में रुचि बढ़ रही है। mobility sector की नई और स्थापित कंपनियाँ technology adoption को तेज़ कर रही हैं। बड़े शहरों में autonomous robotaxi के commercial pilot programs और urban aircraft flight tests जैसे कदम large-scale deployment की दिशा में अहम चरण हैं। technology, regulation, और consumer perception से जुड़ी समस्याओं के कारण उद्योग में volatility बढ़ रही है
• EV की demand अब भी ऊँची है, लेकिन प्रमुख क्षेत्रों में हाल में growth rate धीमी हुई है; robotaxi व्यापक commercial use के लिए बाधाओं को दूर कर रहे हैं; testing शुरू होने के साथ autonomous trucking एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुँच गई है; micro-mobility आम तौर पर market consolidation के बीच resilience दिखा रही है; drone delivery operations का scale और दायरा बढ़ रहा है; और eVTOL aircraft के लिए funding थोड़ी घटी है, लेकिन certification की संभावना momentum बनाए हुए है — ये हाल की प्रमुख प्रगतियाँ हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • EV demand को पूरा करने के लिए आवश्यक global energy supply expansion को लेकर अनिश्चितता
  • unmanned और autonomous mobility technologies से जुड़ी safety और liability को लेकर चिंताएँ
  • ऐसी battery technologies की पर्याप्त range को लेकर तकनीकी अनिश्चितता, जो अधिक applications (जैसे air mobility) को support कर सके
  • noise और visual impact को लेकर customer perception (जैसे delivery drones से होने वाला noise pollution)
  • नए transport modes के लिए equipment और infrastructure cost (जैसे EV charging network बनाना)
  • जैसे-जैसे mainstream certification frameworks विकसित होते हैं, regulatory changes उभर सकते हैं (जैसे expanded air traffic control)
  • consumer data पर निर्भर core AI algorithms और workflows से जुड़े privacy और security मुद्दे
  • इन technologies को scale करने के लिए पर्याप्त resources सुनिश्चित करना (जैसे battery production के लिए raw materials, autonomous driving software के लिए software developers)
• मुख्य प्रश्न
  • future mobility trends शहरों को कैसे आकार देंगे
  • व्यापक adoption को संभव बनाने के लिए किन regulatory barriers और enabling factors को हल करना होगा
  • vehicle sales में autonomous vehicles की हिस्सेदारी क्या होगी और dominant business model कौन सा होगा
  • autonomous vehicles और urban air mobility पर consumer trust हासिल करने के लिए कौन से milestones हासिल करने होंगे
  • अगले 10 वर्षों में advanced air mobility किस स्तर के scale तक पहुँच सकती है
  • shared mobility के विकास से अपेक्षित financial और environmental impact लाने के लिए क्या-क्या आवश्यक होगा

बायोइंजीनियरिंग का भविष्य

• biological computing में प्रगति का संयोजन healthcare, food and agriculture, consumer goods, sustainability, energy, और materials industries में products और services की एक श्रृंखला में innovation को बढ़ावा दे रहा है। अगले 10 वर्षों में सालाना 2 trillion डॉलर से अधिक संभावित आर्थिक प्रभाव और सैकड़ों use cases की संभावना है। commercial viability हासिल करने और सामाजिक/नियामकीय चुनौतियों को पार करना आवश्यक है। निवेश और innovation के प्रयास लगातार जारी हैं
• CRISPR-आधारित gene therapies में महत्वपूर्ण प्रगति, bioengineering में AI के नए उपयोगों की लगातार खोज, और regulatory constraints के बावजूद alternative protein production में प्रगति हाल की उल्लेखनीय प्रगतियाँ हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • bioengineering technologies और products का regulation विकास की गति को प्रभावित कर सकता है
  • bioengineering products की safety, cost, और quality को लेकर public perception और ethical concerns market development की गति तय कर सकते हैं
  • जीवित organisms में modification को लेकर चिंताएँ प्रगति को चुनौती दे सकती हैं
  • biological systems self-replicating, self-sustaining, और अत्यधिक interconnected होते हैं, इसलिए एक हिस्से में बदलाव पूरे ecosystem या species में नकारात्मक ripple effects पैदा कर सकता है
• मुख्य प्रश्न
  • समाज विभिन्न मूल्यों और सिद्धांतों के संदर्भ में genome editing की उपयुक्त सीमा कैसे तय करेगा
  • business adoption के साथ-साथ public bioengineering को कैसे देखेगी और अपनाएगी (जैसे cultivated meat पारंपरिक diet में कैसे फिट होगा)
  • विभिन्न बीमारियों के लिए CRISPR-आधारित gene therapies को परिणाम देने और अधिक सामाजिक स्वीकृति पाने में कितना समय लगेगा

अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी का भविष्य

• पिछले 10 वर्षों में तकनीकी लागत में तेज़ गिरावट के कारण space technology की viability और relevance बढ़ी है। satellite internet connectivity का बड़े पैमाने पर विस्तार हुआ है, और launch vehicles से जुड़े private market participation तथा innovation बढ़े हैं। use cases बढ़ने के साथ non-space technology कंपनियों की रुचि और निवेश आकर्षित हो रहे हैं। 2035 तक space industry revenue के 750 billion डॉलर से अधिक तक बढ़ने की संभावना है। तकनीकी और geopolitical बाधाओं को पार करना निर्णायक होगा
• LEO satellite communications constellations की लगातार growth, direct-to-device (D2D) के प्रति बढ़ती रुचि और अपेक्षाएँ, global launch activity में वृद्धि, private और public दोनों sectors में ongoing lunar activity, और end-user solutions के साथ integration में बढ़ती रुचि द्वारा non-space technology sectors का ध्यान खींचना — ये हाल की उल्लेखनीय प्रगतियाँ हैं
• मुख्य अनिश्चितता के कारक
  • क्या लागत-दक्षता सुनिश्चित करके space technology की अतिरिक्त scalability संभव हो पाएगी
  • players, satellites, और applications की बढ़ती संख्या के साथ spectrum और orbital usage rights के allocation के लिए governance mechanisms परिभाषित करने की आवश्यकता
  • commercial players बढ़ने से data leaks, malware, और अन्य cyber attacks जैसे cyber risks में वृद्धि
• मुख्य प्रश्न
  • space और space technology पर ownership और access rights को कैसे परिभाषित किया जाएगा
  • stakeholders प्रमुख क्षेत्रों (जैसे unintended interference को कम करना, safe operations को बढ़ावा देना, property rights और usage की रक्षा, liability तय करना, और fair data sharing को प्रोत्साहित करना) के लिए governance structures को समन्वित रूप से कैसे विकसित कर सकते हैं
  • space debris और traffic को प्रभावी ढंग से manage करने के लिए stakeholders कैसे तालमेल बिठा सकते हैं
  • भविष्य में satellites का distribution कैसा दिखेगा (जैसे विभिन्न orbits में संतुलन)
  • market विभिन्न कारकों (macroeconomics, E2E solutions की ओर push आदि) को देखते हुए कैसे evolve करेगा
  • private launch market के भीतर competition कैसे evolve करेगा
  • spectrum use में बढ़ती प्रतिस्पर्धा और congestion risk के बीच क्या वर्तमान frequency allocation system टिकाऊ रह सकेगा

विद्युतीकरण और नवीकरणीय ऊर्जा

• पेरिस समझौते के अनुसार वैश्विक carbon emissions में कमी लाने के लिए यह बेहद महत्वपूर्ण है। 2030 तक वैश्विक emissions में 45% कटौती और 2050 तक net zero तक पहुंचने के लिए solar, wind जैसी renewable energy, nuclear, hydrogen, sustainable fuels और bioenergy, energy storage जैसी clean firm energy sources, long-duration battery systems और smart grid जैसी distribution solutions सहित आवश्यक अधिकांश तकनीकें पहले से मौजूद हैं। लेकिन energy और land-use systems के लिए physical assets में कुल निवेश, 2050 तक net zero हासिल करने के लिए आवश्यक सालाना 9.2 ट्रिलियन डॉलर से काफी कम है। अनुमान है कि 2050 तक climate technology value chain में लगभग 20 करोड़ skilled workers की आवश्यकता होगी
• कई चुनौतियों और समस्याओं के बावजूद renewable energy generation capacity में तेज़ बढ़ोतरी, hydrogen के लिए public sector support में वृद्धि, हालांकि implementation अब भी पीछे है, global battery storage capacity का तेज़ विस्तार, और policy incentives के ज़रिये रुकी हुई heat pump adoption को प्रोत्साहित करने के प्रयास 2023 की प्रमुख प्रगतियां रहीं
• मुख्य अनिश्चितता कारक
  • renewable energy technologies के व्यापक अपनाव के लिए लागत में कमी अनिवार्य है, और यह तकनीकी प्रगति तथा economies of scale के लिए निवेश के माध्यम से हासिल की जा सकती है
  • यदि low-carbon energy production की गति उस स्तर तक पहुंचती है जो global net zero commitments के अनुरूप आवश्यक है, तो lithium, steel, copper जैसी सामग्रियों की supply एक बाधा बन सकती है
  • green hydrogen, batteries, sustainable fuels जैसी नई तकनीकों के उत्पादन के लिए infrastructure development का विस्तार भविष्य के energy mix का एक आवश्यक हिस्सा होगा
  • power transmission and distribution, battery storage, EV charging, और smart grid load management के लिए innovation और infrastructure investment में तेजी
  • approvals और permits की प्रक्रिया सरल बनाकर project lead time घटाई जा सकती है और तेज़ scale-up संभव हो सकता है
  • global carbon neutrality commitments के लिए आवश्यक गति और पैमाने पर विद्युतीकरण और renewable energy technologies की deployment हेतु clean energy technology experts की supply में चरणबद्ध वृद्धि आवश्यक है
  • क्षेत्रों के बीच सहयोग के माध्यम से standards का harmonization, renewable energy technologies के global adoption में तेजी, और global energy security policies का समन्वय जैसे कार्य और उनके समाधान आवश्यक हैं
• मुख्य प्रश्न
  • battery storage technology में innovation, electric vehicles और renewable energy assets के अपनाव को कैसे प्रभावित करेगा
  • energy security और grid stability सुनिश्चित करते हुए मौजूदा और उभरती energy systems का समानांतर प्रबंधन करने के लिए public-private stakeholders किस तरह सहयोग कर सकते हैं
  • क्षेत्र और संगठन, मौजूदा industry workers की job security बढ़ाते हुए energy access कैसे बढ़ाएंगे और विद्युतीकृत दुनिया से आने वाले नए comparative advantages का उपयोग कैसे करेंगे
  • power sector, विद्युतीकरण और renewable energy technologies से जुड़े कौशल वाले workforce को कैसे बढ़ाएगा
  • उभरते देश, मौजूदा infrastructure barriers और hydrocarbons की cost competitiveness के बावजूद बढ़ती आबादी को clean energy कैसे उपलब्ध कराएंगे

विद्युतीकरण और नवीकरणीय ऊर्जा से आगे की climate technologies

• इसमें circularity और resources, तथा carbon capture और removal से जुड़ी तकनीकें शामिल हैं। sustainable products और services का उत्पादन कंपनियों को नए regulations का पालन करने, growth opportunities बनाने, और talent आकर्षित करने में मदद करता है। उपभोग के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने वाली कई तकनीकें तकनीकी रूप से संभव हैं, लेकिन बहुत कम ऐसी हैं जो बड़े पैमाने पर cost-effective बनी हों या workforce reskilling, financing जैसी बाधाओं को पार कर पाई हों। चुनौती का दायरा भी अभूतपूर्व है। 2030 तक हर साल अतिरिक्त 0.8~2.9 GtCO2 removal capacity की आवश्यकता है। आकांक्षाओं और commitments के बीच की खाई पाटने के लिए global annual GDP के लगभग 0.1% (करीब 120 अरब डॉलर) के बराबर निवेश में चरणबद्ध बदलाव आवश्यक है
• corporate commitments का विस्तार, sustainable agriculture के लिए agtech solutions के adoption में वृद्धि (हालांकि penetration rate अपेक्षाकृत कम है), carbon management initiatives के लिए public sector support में वृद्धि, और carbon capture/utilization/storage (CCUS) में रुचि का चरणबद्ध बदलाव 2023 की प्रमुख प्रगतियां रहीं
• मुख्य अनिश्चितता कारक
  • policy और regulation, investment decisions, business case की viability, और carbon management plans पर public response को आकार देने में निर्णायक भूमिका निभा सकते हैं
  • विभिन्न carbon management incentive structures के ज़रिये natural capital का valuation किस प्रकार किया जाता है, इसके आधार पर organizations natural capital solutions के co-benefits को केवल CO2 removal की तुलना में अलग-अलग सापेक्ष मूल्य दे सकती हैं
  • carbon reduction और removal infrastructure का विस्तार समय और पूंजी, दोनों की दृष्टि से intensive है, इसलिए value chain भर में coordination कठिन हो सकता है, और public तथा private stakeholders के बीच local-level alignment की आवश्यकता एक अतिरिक्त बाधा बन सकती है
  • independent carbon credit standards में transparency और consistency बढ़ाने के लिए हाल की commitments, carbon management plans पर भरोसे को कैसे प्रभावित करेंगी, यह स्पष्ट नहीं है
• मुख्य प्रश्न
  • carbon management plans, R&D, अनुभव, और economies of scale के माध्यम से संभावित bottlenecks (जैसे raw materials, land, infrastructure) को कैसे दूर करेंगे
  • nature-based carbon removal और technology-based carbon removal की प्रभावशीलता पर बहस, investment decisions और public perception को कैसे प्रभावित करेगी
  • क्या CCUS technology में innovation, लागत में उल्लेखनीय कमी और use cases के विस्तार का कारण बन सकता है
  • क्या independent carbon credit agencies, certification standards को सफलतापूर्वक पूरा करने और voluntary carbon market में trust और credibility बनाने के लिए scoring transparency बढ़ा पाएंगी
  • consumers, alternative proteins में जारी innovation पर कैसी प्रतिक्रिया देंगे