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北约对未来 20 年世界颠覆性技术的识别和预测

时间:2021-08-29 13:14 作者:飞扬 来源:媒体 人气:

徐诺,上海市科学学研究所科技发展研究中心助理研究员;

王迎春,上海市科学学所科技与社会研究室主任,副研究员


  北约科学技术组织2020年3月发布了《科学和技术趋势:2020-2040》1,对未来20年世界新兴和颠覆性技术(Emerging and Disruptive Technologies)作出了识别与预测,旨在加深军事和文职决策者对新兴颠覆性技术的理解并助其做出判断形成决策。报告主要着眼并服务于军事,但其分析预测的未来颠覆性技术具有十分重要的普遍意义与借鉴价值。


  报告认为,数据(Data)、人工智能(AI)、自主技术(Autonomy)、太空(Space)、高超声速(Hypersonic)、量子(Quantum)、生物技术(Biotechnology)以及材料(Materials)这八大技术领域对世界的影响将会是颠覆性的。报告在常规的线性评估单个技术领域的基础上,创新性地研究分析了颠覆性技术间的协同作用和影响,并总结阐明了未来颠覆性技术发展总体趋势的"四化"(智能化、互通化、去中心化和数字化)特点及交互作用。


  一、高度集成地提出了一套颠覆性技术的研究方法并相应作出预测评估


  1.颠覆性技术预测评估的集成创新方法


  该报告提出的对颠覆性技术的预测评估方法,创新集成地运用了当下知名国际机构组织如NASA、Gartner、谷歌和布鲁金斯学会等关于颠覆性技术的测量工具和指标,具有极高的权威性。该方法具体指出新兴颠覆性技术发展情况和进度需要从技术对未来的影响、外界关注度、发展水平、成熟周期、与北约行动能力和军事发展相关性等方面进行综合性立体式的考虑。


  在对未来产生的影响评估方法上,报告聚焦技术对当下和未来环境的威胁、法律和政策对技术的约束、政治因素、市场投资决策,以及企业对吸收技术的驱动力这五个因素展开评估。在研究外界对技术的关注度方法上,报告采用了Gartner的技术评估、北约科技组织的技术观察活动、对于"谷歌趋势(Google Trends)"的网络搜索活动的分析等技术预见方法。在对研究技术领域的发展水平、成熟周期、与北约行动能力和军事发展相关性等方面分析时,报告则更多地采取了北约科技组织内部技术观察活动的评价方式、作战能力分类以及其他现成的计算设备,如NASA的"技术成熟度水平(Technology Readiness Levels)"。


  2.未来20年具有颠覆性影响的八大类技术及其领域


  报告将一系列能在未来带来颠覆性影响的技术分成八大类:数据、人工智能、自主技术、太空、高超声速、量子、生物技术以及材料。这些科技要么处于发展的初期阶段,要么正在经历着快速的革命性发展。2019年10月,前七个领域得到了北约国防部长们的认可,第八个领域(材料)被作为未来考虑和发展的领域纳入。该报告认为,数据、人工智能、自主技术、空间和高超声速领域已经有非常悠久的发展历史,对军事能力的颠覆性影响要么已经形成,要么将在未来5-10年内产生,因此具有压倒性的颠覆性。量子、生物技术和材料作为新兴领域,它们的发展需要更多的时间,也许10-20年,才能完全感受到他们的颠覆性。


  鉴于每个新兴的颠覆性技术包含不同的子领域,且每个领域都可能处于不同的发展阶段,报告对前七个颠覆性技术领域的关键技术领域进行进一步的划分,并采用统一的测量方式,评估了未来颠覆性技术各个子领域的军事影响程度,并预测了技术未来成熟的时间点(详见下表)。


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  二、报告开创独到地强调必须高度关注颠覆性技术之间的协同作用


  报告认为,现代技术很少以简单的线性方向发展,传统的线性式研究分析颠覆性技术的做法已经难以适应复杂多变的现代社会及其发展需求。因而,报告强调指出重视新兴颠覆性技术间的协同作用与重视颠覆性技术本身一样重要。报告判断,下列技术的协同作用和相互依存关系将对未来技术发展产生重大影响。


  1."数据-人工智能-自主技术"协同作用


  报告预计,大数据和高级分析、人工智能和自主技术协同结合,将在未来十年对北约的军事能力产生最大的颠覆性影响。智能的、广泛分散的、无处不在的、低成本的、互联互通的传感器与自主实体2的扩大使用,将带来海量数据,这些数据几乎不可能用现存的方法和工具来分析的。相关的技术和方法将成为解决这些问题的基础。这些技术包括5G以及类似的通信技术、认知电磁管理(Cognitive EM management)、物联网、物联人工智能(AI of things)3、更好的电池技术,甚至3D打印。数据、人工智能和自主技术的变化,加上太空、生物和量子技术的发展,有可能为北约的战略部署和作战决策创造优势,这将助长对新的网络概念和模因战(mimetic warfare)能力产生新的研究需求。


  2."数据-人工智能-生物技术"协同作用


(责任编辑:晨鸿)