观察未来科技趋势的几个视角

关于科技发展，分享一下自己观察未来科技关键变化的几个视角。

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军事竞争对科技的加速

军事竞争作为人类最极端的冲突和竞争，在过去的100年里面，两次加速了科技繁荣。

第一次发生在一战/二战后，很多关键的基础理论突破和科技突破都发生在这个时期，比如雷达技术、声呐技术、导弹技术、核武器、计算机、晶体管，以及信息论、控制论、系统论，冯诺依曼架构等一系列理论构建，带来了第三次科技革命。现在人常说范式突破滞后了70年，就是跟那个时代群星灿烂的科技贡献相比的。

第二次发生在1991年前后，冷战结束，海湾战争也是那年结束的。海湾战争中美军大量采用信息化战术，将不同渠道收集到的情报用电脑有系统地整合，使得各国军队都开始基于信息化系统的军事改革。战争结束后，军用科技民用转化，推动民用信息化科技发展。带来了起于90年代的信息化技术繁荣，包括信息通信、互联网等。

回到当今，这次俄乌战争冲突，以及未来中美的军事竞争，将会带来一些新的科技动向。在俄乌冲突中有几个关键信号，信息技术、自动化设备，尤其智能技术的广泛使用越来越重要，传统的飞机、军舰、坦克逐渐沦落为配角，而在这次战争中大放异彩的是无人飞机、无人潜艇、卫星通信设备，无法拦截的超高音速导弹等。

可以设想，军事机器人、智能控制中心将会在未来战争发挥重要作用，大家可以想象一下，如果亚速钢铁厂的战役有大量的智能机器人的结果会如何呢？

军事设施和作战模式面临巨大的革命，人工智能和自动化设备将会成为未来的关键，可以想象各国的军备竞争将会重新启动，必然会加速科技的发展。

有时候想想，在革命前夜，美国这种拥有大量常备军事设备的国家其实面临巨大的转身难题，巨大的武器库可能是未来的沉重负担。

另外一个关键的观察是，民用电子设备的军事化，模糊了军工企业的边界，未来可能会出现几个横跨民用和军用的ICT企业，使得军事设备的成本会被大幅度摊薄。这次的民用无人机，以及Starlink的应用都体现出这个特点。这也是为什么美国一再加强对中国人工智能领域的封锁和制裁的原因。

2 

逆全球化带来的产业链重新分配

冷战结束后的40年里，追求资本效率最大化，全球化高度发展，逐渐形成稳定的产业协作和分工，格局基本稳定。

美国为了封堵中国的高科技发展，贸然割裂全球供应产业链，引发了深远的影响。根据博弈论，信任一旦失去，再想重新建立是非常困难的。可以预测未来的地缘政策对产业链的影响会加剧，大的经济体，比如中国、欧盟、美国都必然会构建自己可控供应链，而且这个进程会加速。举个例子，欧盟深刻感受到危机，他们发现自己在数字时代全面依赖美国和中国，所以，这几年反复强调数字主权，推动一系列变革构建自己的数字化能力。并为了保护自己的数字主权制定了严苛的数字主权保护政策GDPR。

供应链的割裂对一些经济体是重大挑战，比如中国的半导体产业短期面临的巨大冲击。但同时，也会带来一些新的商业机会，过去形成的垄断被打破了，形成新的竞争关系，这也将会加速科技的进步。对于我国来说，这不是坏事，因为美国的封锁，国产半导体产业链才有机会得到发展。

这个变化也带来产业的活力，未来的竞争将会主要围绕着智能化、自动化、新能源相关的产业开展。

3 

即将奇点突破的技术和行业

过去的几年里，光伏能源、电动车已经越过了产业奇点，呈现出加速发展的趋势。未来10年，自动驾驶、人形机器人、量子计算、元宇宙有可能会产生奇点突破，存在较多的不确定性。

对于革命性的技术，何时投入、如何投入都是需要仔细论证的，一旦节奏踩错，都会带来很大被动。比如，谷歌过去十年里的科技自研投资一直不成功，谷歌气球、谷歌Fiber，自动驾驶、机器人、谷歌眼镜等都没有形成实质的商业成果，谷歌X-Lab好像找不到太多成功案例。IBM的技术投资踩准节奏也很少，他们过去十年在AI、量子、类脑上的投资都很难变现。

产业节奏的准确判断很难。当今的科技实际上已经进入复杂大系统时代，技术的成功不但是依赖多种技术的整合，而且还是跟用户习惯、产业环境、甚至社会变革等因素深度耦合在一起，不只是简单的技术问题。

多种因素耦合在一起的时候，就会出现集成偏误，比如多技术融合的时候有明显的短板，制约系统的成功，比如Meta在元宇宙技术上的被动局面。或者有各要素节奏的不匹配，比如行业数字化，数字技术很好，但各行业数字化切换的周期很慢，相关的流程和人员的更替很慢，快因素和慢因素集成在一起，产生了偏误，使得行业数字化挑战很大。

所以，未来的科技竞争关键的是系统整合能力，特斯拉和苹果公司在这个方面能力很强，华为也是成功的代表。

4 

大模型可能带来的范式突破

随着现代交通工具和通信技术的出现，人跟人的交流和协作能力得到极大的加强。互联网技术的出现让人类实现了零距离高效交流，电脑极大地延伸了人脑的能力，这些都加速了科技创新的进程，使得过去100年科技快速发展。但基础理论突破，也就是范式突破，好像并没有随着交流和协同能力提升显现出明显的加速度，它好像有个自生的发展规律。科技范式突破的滞后，带来了一个速率差，而技术复杂度的快速提升是这个速率差的结果，当技术复杂到一定程度，就会出现复杂度壁垒，科技的发展就会放缓，甚至停滞。

这也就是为什么光刻机越来越复杂，能够生产的国家越来越越少，第三代战机还有好几个国家能够生产，到第四代战机能够生产的国家就很少了，五代战机的难度更大。航空母舰也是一样，5G也是一个非常复杂的系统，能够生产5G设备的国家和企业非常有限。

过去20年，在ICT领域发起的三波浪潮，硬件、软件、AI。这三种科技各自都走入复杂性大幅度提升，比如芯片达到每平方毫米亿门的规模，AI大模型走向了万亿级别，三者叠加起来更体现出系统的复杂性。

大模型的出现，科学智能（AI4S）可能带来范式革命，有人说AI可能是人类最后的发明，未免不是没有道理的。

在一项新研究中，来自牛津大学人类未来研究所、耶鲁大学和AI Impacts的研究人员对352名机器学习专家进行了调查，以预测未来几十年人工智能的发展。研究人员预测，到2024年机器将胜任语言翻译，到2026年胜任高中作文写作，到2027年胜任卡车驾驶，到2031年胜任零售工作，到2049年机器能创作畅销小说，到2053年机器能从事外科医生的工作。研究人员称，有50%的可能性人工智能在45年内胜任人类工作，在120年内接手人类所有工作。从目前ChatGTP的发展来看，这个预测不算激进，那一天可能会来得更早。

未来十年，科技创新的主脉络是人工智能驱动的革命。

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