1、科技中国 2023年9月 第9期28技术预测国际技术预测活动特征及对中国的启示玄兆辉1,吕永波2,任远2,刘建生3(1.中国科学技术发展战略研究院;2.北京交通大学交通运输学院;3.北京交通大学马克思主义学院)技术预测是科技管理中一项重要的基础性工作。世界各国从本国经济社会发展需求出发,通过技术预测活动探索未来技术发展趋势,确定优先发展的重点战略领域和方向,为国家科技管理提供依据,为社会各界提供科技发展信息。对国际技术预测活动进行全景式解析,有助于我们学习借鉴最新技术预测理论和方法,推动我国技术预测工作向前发展。一、预测制度广泛建立,参与主体不断拓展近年来,国际技术预测活动呈现出周期化、制度化
2、、系统化发展特征。参与技术预测活动的专家学科领域不断扩大,既拓展了技术预测的研究视野,又扩大了技术预测的研究边界。(一)周期性开展技术预测已成为各国一项制度性安排技术预测是一项复杂的系统工程,涉及大量的研究、组织和协调工作,许多知识诀窍只有通过实践才能真正掌握。与此同开栏的话当今世界,新一轮科技革命和产业变革深入推进,重大颠覆性技术创新不断涌现,正在加快重塑世界经济和社会格局。在这个充满复杂性和不确定性的时代,我们如何识变、应变、求变,追踪新技术、新理念,以推动最具前景的创新、实现历史使命?凡事“预”则立,不“预”则废。技术预测是针对未来较长时期的科学、技术、经济和社会发展所进行的系统研究,其
3、目标在于确定对未来具有战略性的研究领域,选择满足未来经济社会发展需求的技术群,为科技战略制定和科学决策提供有力支撑。关于技术预测本身还有许多待解的难题,例如在新形势下,应该遵循怎样的预测逻辑?如何构建更加科学合理的方法体系?大数据方法与专家研判,孰优孰劣?等等。这对技术预测研究学者提出了新要求,需要将“预测”的理念嵌入技术预测研究,建立不断修正技术预测认识的动态机制。当然,这也为这一领域的研究工作提供了广阔空间,为此,需要我们鼓励创新思维,分享研究经验,在探索未来的道路上不断揭开谜底。专栏主编:玄兆辉(中国科学技术发展战略研究院技术预测与统计分析研究所所长、研究员)科技中国 2023年9月 第
4、9期29时,世界科技进步日新月异,技术演变速度不断加快,对未来技术走势的准确判断需要具备一支稳定的专业队伍和一套科学的方法体系。为此,很多国家逐渐建立起周期性开展技术预测工作的相关制度,以期研判科技发展态势、预测科技发展趋势、掌握科技发展主动权。日本是最早由政府组织实施大规模技术预测的国家,1971年,日本开始在全国范围内组织开展首次大规模技术预测活动,至今日本技术预测活动已开展11轮次,每次预测均以未来30年或35年为时间跨度。经过50余年探索和积累,日本已成为世界上开展技术预测最为规范的国家,是许多国家和地区开展技术预测活动的样板。1994年,韩国参照日本经验,开展了第一次国家技术预测活动
5、。韩国科学技术基本法规定,国家技术预测每五年进行一次,至今已开展6次。2004年,俄罗斯首次开展技术预测和关键技术选择研究活动,2007年启动了第二次技术预测活动,并将其划分为3个阶段(2007年、2009年、2013年)实施,由此,持续化的技术预测工作机制正式建立。与韩国、俄罗斯类似,英国、德国等国家也都参照日本经验,于20世纪90年代陆续开始将技术预测作为国家常规性重要工作。(二)利益相关方广泛参与已成为各国技术预测共同特征随着科技越来越成为社会生产的核心要素,未来技术走向与运用已涉及越来越多的利益相关方,这也是技术预测向“技术预见”演进的现实背景(为了保持概念延续性,我国官方仍称其为“技
6、术预测”)。为了更加准确地把握未来,也为了更好地发挥技术预测影响力,各国普遍建立了涵盖各技术领域、各社会群体的专家库,打造高素质人才队伍。日本2015年第10次技术预测活动参与者达到4309人,其中国家科学技术政策研究所(NISTEP)专家网的专业调查员约2000人,其他相关学科协会、相关研究机构以及各领域委员会推荐专家合计占一半以上。从人员组成结构看,来自公立研究机构人员占14%、企业人员占36%、学术机构人员占49%,确保调查人员具有较高的专业性。韩国2015年第5次技术预测活动参与专家来自产学研各界,以其中未来技术调查环节为例,专家队伍中产业界专家占27.9%、大学专家占35.8%、科研
7、院所专家占30.4%、其他专家占5.9%。俄罗斯在第2次技术预测活动中建立了覆盖200多个组织的专家网络,涵盖创新型企业、工程中心、营销组织、消费者组织等有关群体,同时还邀请经济合作与发展组织(OECD)、联合国工业发展组织(UNIDO)和全球主要预测中心的100多位专家组成方法论研究组。英国2009年启动的第3次技术预测活动共进行了3个轮次,2010年第1轮参与者由来自产业界、学术界、国际组织和社会团体的专家组成,2012年第2轮参与者在第1轮专家基础上增加了来自15家领先学术机构的专家,2017年第3轮参与者涵盖了学术界、产业界、投资界人士以及工业技术专家。二、预测方法更加综合,智能技术广
8、泛应用随着技术领域日益细分与交叉融合趋势愈加明显,技术预测研究范围不断拓展,任何领域专家都难以掌握全面信息。技术预测既要保证对技术发展趋势做出准确判断,又要分析经济社会发展对科技研发走向的影响。面对迅速变化的世界、不断涌现的海量信息,必须在预测方法和技术手段上持续更新与突破。(一)预测方法的创新与集成为系统化开展技术预测工作提供了保障德尔菲法是开展技术预测的经典方法,从各国实践经验看,在技术清单凝练、未来技术预判环节,时至今日这一方法仍然被广泛采用。随着技术预测外延的扩展,技术预测涉及的因素、覆盖的范围等方面都有了质的变化,单纯借助德尔菲调查加数理统计分析已经难以满足需求。因此,各国在技术预测
9、工作的不同阶段,为满足不同需求逐渐引入和集成了各种方法,以实现工作目标。日本从第7次技术预测起,在德尔菲调查法的基础上引入需求分析法,开始从社会需求侧研判科技中国 2023年9月 第9期30技术预测未来技术走向。第810次技术预测进一步引入情景分析法,利用高性能计算机模拟大量未来情景,协助专家识别未来社会发展需求,推演技术发展变化。韩国第5次技术预测采用一个涵盖社会、技术、经济、环境、政治/法律方面的“STEEP”全视角框架,结合环境扫描、网络调查、情景预测、趋势分析等方法,对未来技术发展进行展望。俄罗斯2007年到2013年共进行3轮技术预测活动,第1轮技术预测开展了大规模德尔菲调查,第2轮
10、采用德尔菲调查、情景分析和专家研讨等方法,第3轮采用专利和文献计量、情景分析、技术路线图、弱信号等多种方法。2009年,英国采用主题滚动项目的形式,在德尔菲调查基础上,结合水平扫描、专利分析、文献计量、情景分析、专家访谈等方法开展技术预测。20072012年,德国启动面向2030年技术预测活动,第一阶段通过专家访谈方式调研传统技术领域,结合未来技术需求,得出未来研究关键领域;第二阶段综合使用德尔菲调查、研讨会和访谈、情景分析、在线调查、文献计量、地平线扫描等方法。(二)现代智能技术的应用提升了信息采集的全面性和准确性研究领域从科技小系统迈向社会大系统,才能使技术预测研究更有生机与活力。然而,社
11、会发展涉及科学、技术、政治、经济、环境、文化、伦理等各个方面,各国技术预测专家都在探究分析和把握社会大系统的方法与路径。首要任务是尽可能获取更加全面和准确的信息,现代智能技术的发展为实现这个目标提供了可能。5G、人工智能、大数据、物联网等现代技术导致科学研究范式及研究手段发生了较大变革,世界各国对其在技术预测领域的应用进行了广泛探索。日本第11次技术预测引入了以机器学习和自然语言处理为中心的现代智能技术,主要表现为:采用自然语言处理、聚类和可视化手段等现代智能技术,对海量技术预测话题数据进行自动化分析,提升一些“分子级”话题之间的联系性,为专家定性评估做准备。专家们在德尔菲法中,通过对利用现代
12、智能技术提取的科技话题进行测算,捕捉关键研究话题,最终提取出特写式科技领域。韩国第5次技术预测活动对于韩国媒体报道的2600万条信息进行关键词与时间序列的大数据社会网络分析,将未来社会需求进行问题化,并通过网络调查平台邀请全体社会公众参与投票。欧盟在进行技术预测研究活动中运用大数据分析等现代智能技术,对拟开展技术预测研究的主题进行全景扫描。首先,根据技术专家的定义识别每个主题内具有最高相关性的关键字,通过跟踪工具完成主题搜索;其次,将跟踪查询到的数据集(新闻和推特)进行趋势主题算法分析,确定趋势主题子集;再次,分析每个数据子集最频繁出现的短语,根据主题相似性将其聚类;最后,提供交互式图表可视化
13、成果及其内容解析。三、预测结果反映国家科技发展特征,政策与社会影响广泛形成在一项具体的技术预测工作中,没有任何国家会把所有技术领域都纳入技术预测的研究范畴,总是体现出“共同且有区别”的特征,这不仅是受制于预测成本,更是与每个国家的发展阶段和发展战略密切相关。从成果产出端看,政府和社会是技术预测工作两个重要的服务对象,成功的技术预测工作一方面会对政府制定科技创新战略和配置资源产生影响,另一方面也会对塑造社会预期和引导社会发展产生重要作用。(一)发展阶段特征决定各国技术领域与技术清单选择因文化背景差异,各国对技术预测工作成果的表述方式有所区别,但“技术领域+技术清单”是其核心表现形式。各国经济发展
14、阶段、科技创新水平、资源禀赋条件和国家发展战略不同,技术发展优先序各有侧重,技术领域分类存在差异。纵观各国技术预测分类,各国发展都会面对的能源、健康、信息这三大技术领域是被普遍关注的,其余技术领域则各不相同,反映了各国科技科技中国 2023年9月 第9期31发展的差异化特征(见图1)。通常情况下,技术清单是按照技术领域分层次建立起来的,即使在相同技术领域,各国关注的重点不同,不同国家选择的技术方向也存在较大差异。以普遍关注的能源技术领域为例,日本、韩国、英国、俄罗斯、欧盟等在技术方向和分类颗粒度上存在较大不同(见图2)。(二)支撑科技管理与服务社会公众使技术预测核心价值得以实现技术预测活动通过
15、系统研究科技、经济和社会未来发展趋势,识别并选择有可能给经济社会带来最大化效益的技术领域及技术清单,在科技规划制定中发挥着重要支撑作用。世界各主要国家已先后把技术预测纳入科技规划和政策制定过程,以减少在技术路径选择上的失误,提高创新资源配置效率。日本从第8次技术预测开始便为日本政府科学技术基本计划的制定提供服务,第9次和第10次技术预测直接支撑了日本第4期和第5期科学技术基本计划的制定,第11次技术预测的重要目的之一便是为日本科技创新政策制定和科技创新战略研究提供信息。韩国从第3次技术预测起,其预测成果指导了韩国每5年一次的科学技术基本计划制定工作。俄罗斯2030:科学和技术预测结果有效支撑了
16、俄罗斯2030年社会经济长期发展预测和2035年俄罗斯能源战略等多项重要文件制定。技术预测越来越强调预测过程所产生的外溢效应,通过对预测结果的信息公开与推广应用,唤起公众意识,架起科学技术与社会生活之间的沟通桥梁,使社会公众更好地了解技术预测的意义是其焕发持久生命力的保障,各国在这一方面的努力如表1所示。四、启示与建议综上可见,各国在技术预测的工作组织、方法创新、成果应用等方面积累了丰富经验。我国技术预测工作已有近40年的发展图1 主要国家(地区)技术预测的技术领域分布图2 主要国家(地区)技术预测中能源技术领域技术主题科技中国 2023年9月 第9期32技术预测历史,但面对新时期国家科技创新
17、的重大需求,在一些方面仍需不断改进和提升。(一)实现技术预测制度化,推进参与主体多元化我国高度重视技术预测工作,但截至目前尚未在中央有关文件及法律法规中明确周期性开展技术预测工作。技术预测需要政产学研用各界密切配合,需要调动大量社会资源,组织和协调工作复杂,只有国家高层科技管理部门才有能力开展这项工作。技术预测是对国家未来中长期科技发展趋势进行研判,具有鲜明的公益性和外部性,将这一工作制度化,能使科技发展更好更快更高效地转化为现实经济效益和社会效益。在这一过程中,应广泛吸纳政产学研用等相关利益主体参与到技术预测工作中,包括吸纳社会和人文学家参与,从最广泛的视角对国家未来科技发展趋势进行综合研判
18、。(二)丰富技术预测方法,利用现代智能技术工具随着技术预测外延的不断拓展,为了完成不同性质的工作、解决不同方面的问题,必然需要在经典调查方法基础上,综合运用各类切实可行的方法开展研究。有时为了同一个目的,采用不同的方法同步开展、互为补充,也可以确保结果的科学性和准确性。因此,应持续推进方法创新,吸纳典型国家、国际组织、智库机构、企业部门的经验,多角度开展综合研究,发挥方法的系统集成优势。随着信息技术的发展,机器学习、自然语言处理、深度学习等人工智能技术在海量数据分析、专家意见识别、知识挖掘等方面发挥着越来越重要的作用。应加强现代智能技术应用,为技术预测提供有力支撑。(三)支撑国家科技管理决策,
19、加强成果公开与应用减少科技管理部门在技术路径选择上的失误,最大限度降低决策风险是技术预测的重要价值之一。因此,各国技术预测结果都被作为科技政策和科技计划制定的重要参考。我国应重视科技发展战略、科技发展规划、科技创新政策研究与技术预测成果的有机衔接,将技术预测工作获取的关于国家科技实力、社会经济需求、技术发展趋势等重要判断作为决策依据。技术预测工作也要深入研究国家决策需求,优化研究内容,提升对科技管理的支撑能力。逐步提高技术预测的开放性,在评估的基础上形成公共产品,让利益相关者和社会公众了解国家未来科技走向,并为国家科技发展贡献智慧和力量。国家或组织信息公开方式日本通过文部科学省和国家科学技术政
20、策研究所网站公开调查报告和数据报告,并通过网站收集公众意见韩国将技术预测结果报告发至产学研等各领域,编制成可读性强的手册(采用日常生活空间场景,辅以卡通风格插图)向全社会出版发行俄罗斯研究结果在国内外论坛上进行讨论,为学术界的预测研究工作建立交流沟通平台英国举办新闻发布会宣传技术预测报告内容,采取措施吸引媒体、企业、研究机构、政府部门参与预测成果的应用和反馈,并根据反馈提出修正报告欧盟向欧洲议会成员面对面解释技术预测结果,向相关议会委员会和成员提供有关研究成果,开展有关科学技术趋势社会影响的宣传活动,通过出版科学趋势、组织相关讲座和研讨会等传达各种技术趋势信息表1 主要国家(地区)技术预测成果的信息公开方式本研究受以下项目资助:财政部创新型国家建设监测研究和智库建设专项“国家技术预测基础工作”“国际领先技术预测机构成果监测与评价”;国家自然科学基金“移动环境下高速eb(MHS-Web)系统建模和关键技术”(61872036)。本文通讯作者:任远