3 月 30-31 日，全球青年科技領袖峰會在北京海淀成功舉辦，本次大會以「人類，為了什麼需要創新？」為主題。
30 日上午，DeepTech 聯合創始人兼 COO 張嵐出席活動並帶來「《麻省理工科技評論》全球 220 項十大突破性技術解讀」分享：
「源頭創新力量不僅需要從科研端尋找，也需要從產業中進行需求的挖掘，技術解題人和命題人，互不可缺。」
以下為張嵐完整版演講內容，經不改變原意的修改後發出。
各位來賓上午好！
感謝大家蒞臨全球青年科技領袖峰會，我也代表主辦方感謝大家的關注和支持。再一次恭喜新一屆 TR35 China 的入選者們！
「35 歲以下科技創新 35 人」落地中國以來贏得了廣泛的關注，非常榮幸今天能夠邀請到各位嘉賓來一起討論科技創新，希望可以通過大家的交流與分享，一起促進科學、技術、工程、產業、資本等多維度視角的碰撞，激發出更多的創新靈感。
接下來的分享，將以《麻省理工科技評論》每年發布的十大突破性技術作為切入點，開啟今明兩天關於科技創新的話題。
《麻省理工科技評論》從 2001 年起，每年都會評選 10 項即將迎來商業爆發的突破性技術，並預測其大規模商業化的潛力，以及對人類生活和社會的重大影響。可以看到的是，有的技術確實迎來了大規模的商業化應用，當然也有許許多多的技術被顛覆和超越，並沒有像當時預測的那樣真正走進我們的生活。
該用怎樣的視角去看待技術演進的邏輯和脈絡，以此來觀察人、社會、產業的關係變化？帶着這個問題，DeepTech 研究團隊將 220 項技術進行了統計和梳理，希望可以洞察不同領域的技術發展特點，給大家帶來一些啟發。
來源：DeepTech
我們將這些技術進行聚類統計，可以看到主要集中在 5 大領域：分別是，生命科學、數字化與計算、環境/能源和資源、材料與先進製造、交互與網絡技術。這也反映了近 20 年來，眾多科學家、工程師、科技從業者們推動技術走向產業與商業的努力方向。
值得關注的是，商業邏輯、技術複雜度、可替代技術的發展速度以及政策倫理監管，成為影響一項技術是否能最終實現商業應用的 4 個主要原因。
來源：DeepTech
接下來我們將按照各領域的占比順序，同時結合 TR35 China 入選者們的研究成果，梳理不同領域的技術演進脈絡，也以此一窺技術與產業、人才與創新、技術與商業的共生關係。
01.生命科學
生命科學領域相關技術位居第一，占比 31%，總共 67 項。每年都有技術入選，時間分布均勻。可以說，近 20 年來，生命科學領域一直處於快速發展狀態。相較於其他領域，該領域的技術創新往往由科學研究和科學發現推動，技術突破涵蓋「基礎研究、工具及觀測方法、機制機理研究、以及臨床應用與療法」。
梳理生命科學領域相關技術，我們發現到 6 個主要的發展脈絡將 67 項技術貫穿起來。
在 21 世紀的前 10 年，生命科學技術多為底層觀測方法與工具類的技術。組學相關技術、測序技術、合成改造相關技術三大脈絡的技術陸續湧現，並且呈現疊加態的發展方向，共同促進和加速了後面 10 年裡許多預防與治療等應用技術的出現和發展。
入選 TR35 China 的青年科學家在生命科學領域的占比一直比較高，就有不少入選者正在從事上述相關技術的研究。比如，2018 年入選的付巧妹老師，她就是因為對人類古基因組學研究的突破獲得入選；2021 年入選的曹雲龍老師在單細胞基因組和表觀組測序分析方面的研究獲得突破從而入選。
出於對生命體機制的研究和探索生命奧秘的渴望，人類從未停止對生命科學技術發展的努力。也可以看到，生命科學領域技術的發展還包含如下 3 個脈絡，從認知、分析、改造到治療，最終的目標都是為了提高生命的質和量以及對生命潛力的探索。
入選 TR35 China 的青年科學家中，2017 年入選的叢樂老師是基於對基因編輯技術的突破性進展，2020 年入選的何霆老師是從事創新療法方面的研究與商業化應用落地；在傳染病防治方面，2021 年上入選的施一老師的主要研究成果是揭示了埃博拉病毒入侵細胞的分子機制；在腦科學相關的 TR35 China 入選者非常多，像 2017 年的韓璧丞、2019 年的吳丹、2021 年的程寰宇和令狐昌洋等老師。
我們將 220 項技術投餵到 ChatGPT 里，讓它幫助我們對不同領域的技術進行分析，我們的視角選取了讓它回答我們「這些技術是否實現了規模化的應用？」，並讓它對原因進行分析。
相較於已經實現了規模化應用的技術，ChatGPT 作為當下數據量最大的分析模型，它對於未大規模應用技術的分析可能更值得我們去規避一些技術的選擇。有一些結論可能與我們的認知並不完全一致，但是從中還是可以總結一些規律作為啟發。
可以看到的是，在生命科學領域未大規模應用的技術中，「倫理道德、法規政策以及系統複雜性」往往成為這一領域技術應用受限的主要原因。
來源：DeepTech
02. 數字化與計算
位居技術占比第二位的是數字化與計算相關技術，總共 53 項，占比 24%。
21 世紀前 10 年，第一波數字技術的浪潮主要伴隨互聯網與移動互聯網的發展過程，我們見證了一大批互聯網公司的崛起與成長。從 2013 年的深度學習開始，數字化與計算相關技術進入第二個 10 年，我們也見證了人工智能的應用和起伏，比如 2021 年上榜的 GPT-3，到了今天我們能夠與之對話的的 GPT-4。
2001 年《麻省理工科技評論》第一次發布 TR10（「全球十大突破性技術」）時，自然語言處理就榜上有名。近年來的技術突破不斷讓機器智能向「人的智能」靠近。可以說，我們現在正身處人工智能發展第三個 10 年的開端。模型技術的發展也帶來了對算力的更高要求，激發了新的計算範式的出現。
入選 TR35 China 的青年科學家們就有不少從事該領域的研究與應用突破。比如實現了第一個適用於量子計算機的高速兩比特門的，2020 年入選的賀煜老師。當然，安全與可信是數字化技術發展的持久命題，比如 2020 年入選的沈超老師就在致力於研究多源人機行為協同建模的身份識別技術和方法。
在 ChatGPT 的回覆里，用計算技術評價計算技術，有 9 項數字與計算技術被列到「未大規模普及的技術」當中。作為主要由需求來驅動的技術領域，評價數字化技術潛力及應用能力的標準主要在於輻射範圍和滲透率。從 ChatGPT 回復的分析和結論中可以看到，這些沒有被大規模應用的技術，比如「車對車通信」、「數字版權管理」、「泛在無線技術」等，行業標準與商業化潛力是制約這個領域的技術是否能大規模商業化應用的主要原因。
來源：DeepTech
03. 環境、能源和資源
環境、能源和資源相關技術，共計 38 項，占比 17%，位居第三。
這幾個領域的相關技術大多以政策驅動為導向，並且受到產業需求和承接能力的影響。人們對於能源結構的重構與新資源的開發，與資源稟賦、監管與產業鏈條匹配之間的矛盾是刺激該領域技術進步的主要原因。
為了改善和解決人類生存的問題，入選 TR35 China 的青年科學家中也有許多人就在從事相關領域的技術研究。比 如 2019 年入選的劉竹老師在進 行全球碳排放實時監測的研究，2021 年入選的馮旭寧老師發明了儲能電池系統熱時失效安全防護技術。
2003 年 TR10 首次關注能源領域，2003 年到 2005 年每年僅 1 項。但是有一條貫穿始終的產業路線，即太陽能的充分開發非常顯著，其中關注太陽能利用的技術總共有 9 項，在本領域占比 24%。從 2008 年開始該領域的新技術加速湧現，展現了全球對環境和資源的重視，也時刻關注着以減碳為核心的長期可持續發展。
關於能源探索的永恆話題，終將圍繞下一代清潔能源展開。2021 年上榜的綠色氫能，預計成熟時間為 2030 年。2022 年上榜的實用型聚變反應堆，預測實現周期是 10 年。這些都代表了人類對能源終極決戰的思考方向。
作為受到政策監管與資源稟賦強約束的領域，ChatGPT 在能源、環境、資源相關技術中選出了 9 項未能大規模應用的技術。可以看到，成本、技術成熟度以及推廣難度，成為影響這一領域技術應用規模與空間的主要因素。
來源：DeepTech
04. 材料與先進製造
2001-2023 年材料與先進製造相關的技術分布總共有 33 項，占比 15%，位居第四。
從時間上看，該領域的技術基本均勻分布在 2022 年的 TR10 中。
材料與先進製造領域的技術驅動力主要來自於人類對於先進生產力的訴求與落後的製造能力和陳舊製造設備之間的矛盾，反映了人們對先進工藝、先進架構、先進生產工具的追求。
該領域的技術雖然門類龐雜，但也能梳理出四個主要的演進脈絡。值得一提的是，納米相關技術共出現過 11 次。
TR35 China 的入選人中，致力於在材料領域開展創新努力的入選人占比一直比較高。像 2022 年 TR35 的入選者，從他們的入選理由中我們也能感知到材料與先進製造領域相關的青年科學家歷年來的突破性技術越來越多。
比如在石墨烯相關領域有 2017 年入選的陳成猛老師、2020 年入選的巨龍老師等。比如近期非常熱門的「天梯」話題相關的技術，2018 年入選的張如范老師就在從事碳納米管制備與性質研究。
在材料與先進製造領域，ChatGPT 認為「未被大規模應用的技術」對比其他領域數量上是相對最少的。也能看出，該領域未被大規模應用的制約因素主要在於技術成熟度與商業化能力兩個方面。
來源：DeepTech
05. 交互與網絡技術
最後是交互與網絡技術，共計 29 項，占比 13%，位居最末。
交互與網絡技術的持續發展是基於人們對於計算和網絡更好、更快的發展的需求。這個領域最大的特點是，受到商業發展的驅動非常顯著，甚至絕大多數技術都來自於科技公司技術或其代表性產品。
梳理這個領域的技術，有兩個值得關注的特點：一 方面是「連續性與承接性」，尤其是與數字和計算技術的關聯協同發展。另一方面是「繼承性與工程化」，一攬子技術的成熟往往能引爆一些應用和產品的轉折點。
我們可以從三個層面來梳理這一領域的技術發展脈絡，首先是基礎設施相關技術，其次就是與「社交媒體、移動軟件、物聯網、虛擬現實」四大應用領域相關的技術，還有就是伴隨數據與交互發展的「隱私與安全」類技術。
正如我們前面所說，交互與網絡技術大多由商業公司驅動，一些技術的發展也引發了新的商業形態的產生。
這一領域的技術落地與我們日常生活的體驗相關度非常高，規模化程度與商業化空間息息相關，甚至可以說商業潛力幾乎決定了這一領域技術應用的規模。
在 ChatGPT 評定已完成「大規模應用」的技術里，有一些可能與我們的實際感受還有一定的差距。比如「移動 3D」和「增強現實」，雖然技術出現時間已經過去了 10 餘年，但確實還沒有達到像智能手錶和智能軟件助理這樣的普及程度。
來源：DeepTech
以上就是我們對於 5 大領域的技術脈絡的梳理。
所有的技術都是人類發現和改造世界的「工具」，除了甄別與利用好這些技術工具，或許可以從以下幾個角度來思考：
（1）單一領域或交叉領域的一攬子技術的「疊加態」效應，將會迎來更大的爆發可能性；
（2）時至今日，技術發展已經進入了非勻速創新與超級加速度階段，當前，科學-技術-工程-產業-商業的流轉進程提速；
（3）源頭創新力量不僅需要從科研端尋找，也需要從產業端進行需求的挖掘，技術解題人和命題人互不可缺。
對話 ChatGPT，我們也詢問了它，哪些十大突破性技術未來在中國有爆發性的商業化機遇，它也給出了答案。
來源：DeepTech
《麻省理工科技評論》由 DeepTech 團隊落地中國以來，致力於發現和推動在新興科技在中國市場的產業化與商業化。
甄別這些技術是否有在中國市場實現撬動產業場景的機會，我們認為以中國市場的特點出發，可以從三個角度來考慮技術與產業的適配：首先是一些全球站在同一起跑線的全新技術與全新場景；其次是在雙循環背景具有區域市場特色需求所拉動的技術應用；第三是一些可發揮體制、政策、資源優勢驅動的技術與場景匹配。
僅供大家參考。
本次峰會，我們向所有來賓提出了這樣的命題：人類，為了什麼需要創新？讓我們再來看看 ChatGPT 的回答。
ChatGPT 創始人、OpenAl 的 CE O 山姆·奧特曼說「除了人工智 能，我未來只對兩個事情感興趣，無限的能源和無限的壽命。」
如今，「跟隨式創新」的時代正在或已經成為過去，從產業發展和人民生活福祉角度出發，我們想問問各位來賓對於您的創新工作有什麼樣的終極想象？以始為終，您的創新出發點是什麼？無論技術如何發展，人類命運依然需要人類自己的回答。
接下來的板塊就是新晉 TR35 入選者的 3 分鐘演講，期待接下來的板塊里青年科學家帶給我們的有溫度的答案。或許，下一個 20 年，改變我們人類未來的就是他們正在進行的創新探索。
再次感謝大家的到來，謝謝！-(來源:DeepTech深科技)
