三思派在现场丨记浦江创新论坛——2016技术预见国际研讨会（5月13日）
Yoslan NUR
联合国教科文组织科学政策和能力建设部
项目专员
使用大数据分析进行技术预见是现有政策制定和国家发展规划过程中必不可少的一部分。
技术预见是实现循证式政策制定的重要工具，决策者可以不依靠直觉，而是依靠证据来进行决策。技术预见包括面向未来的预测、关注长期发展、关注未来5-30年的发展、将科学技术发展与市场力量结合到一起、关注新兴通用技术和关注社会影响五大关键要素。技术预见的目标包括寻求未来发展机会、调整科技创新方向、展现创新系统活力、将新的参与方带入战略讨论、建立新的网络及纽带等，通过市场的方式来解决更多的问题。技术预见方法分为定性、定量和半定量三类，最常见的方法包括德尔菲法和时间序列分析等。
大数据分析有许多特点和优势，如能够节约成本、进行更快和更好的决策、带来新的产品和服务。其关键技术包括使用数据分析、数据挖掘、存储内分析、预测性分析及文字挖掘等。大数据可应用于技术预见的多个领域，以及可持续发展中所涉及的方方面面。在城市交通领域，辅助设计城市出行方案、改善公交服务、更好匹配出租车与乘客信息、通过电子道路定价方式以管理道路拥堵问题等。在医疗保健领域，分析大量信息，快速诊断，提出治疗和保健方案。在农业领域，预测农作物年产量，改良作物品种并提高产量，加快农作物配送，针对农田和设备采集问题及时提出预警。在政务工作领域，实现循证式政务决策，缩短决策时间，改善决策成效，提高政务效率，减少作假和滥用的行为。在气候领域，保险公司使用大数据分析气候信息，预测未来气候灾难及财产损失，做理赔管理工作。
使用大数据分析进行技术预见是现有政策制定和国家发展规划过程中必不可少的一部分。但是同时也有很多随之而来的挑战，包括范围设定、时间选择、经费输入和技能培养。
王宏广
科技部中国科学技术发展战略研究院研究员
中国第五次国家技术预测的方法与特点
中国第五次国家技术预测，注重用数据说话，用模型表达，用语言补充。为了提高调查研究的信度和效度，发放了大样本的调查表格，并请国内外数以万计的来自官、产、学、研多个领域的专家和学者进行交流和评定，更加注重研究方法的规范性，是当前国际技术预测领域调查范围最为广泛的研究之一。
调查主要使用德尔菲法，将2000多项关键技术制成问卷表格，填制问卷表格的科学家累计有3万多人次，共回收11.6万份表格。以科学性和先进性为主要观测指标，最终从14个领域中选择280项技术，以此为基础，再选出对国家发展有重大价值的关键技术。调查发现，当前我国科学技术研究中的16%处于领先研究阶段，30%处于并跑阶段，54%属于跟跑阶段。另外，许多研究成果还处于论文的阶段，处于应用阶段的成果数量较少，这与发达国家有很大不同。处于跟跑阶段的研究成果发展速度比较快。
在技术预见的展望方面，希望加强多部门合作，从为政府和企业服务层面强化预测的应用性。另外，提升技术预见的方法论水平，形成方法论体系，提出相关理论，形成公式，编成软件，做成软件包。拓宽技术预见的领域，形成技术预见的专业化研究队伍，使用大数据进行未来人才预测。希望加强国际合作，以国际会议为载体，筹建一个国际技术预见研究的协作网。
赵光
Gartner 高管合伙人
未来5-20年时间，可编程经济模式、商务模式会对传统的商务模式、经济模式发生彻底的冲击，将削弱和威胁传统企业，并支撑新市场、新价值和新经济。
Gartner认为可编程经济是嵌入智能基金的新经济系统，能自主支持跟自主管理商品服务和生成、生产和消费，并支撑多种价值货币和非货币在不同场景下匿名价值交换。因此，可编程经济就是基于数字化、物联网、比特币提升的区块链，区块链再提升的元特币技术服务平台所支撑的数字化商务，数字化商务之间通过价值交换，形成一个崭新的世界经济体系。
Gartner预测在未来5-20年时间，可编程经济模式、商务模式会对传统的商务模式、经济模式发生彻底的冲击，将削弱和威胁传统企业，并支撑新市场、新价值和新经济。由技术驱动、具有深远影响的可编程经济，将颠覆全球经济的每一个层面。
掌控新兴与战略趋势对商务与经济的颠覆，需要把握业务与技术的协同效应对企业的冲击，研究与理解新兴技术带来的广泛的、全球性的、协同的冲击，理解与搭建使用与协同冲击带来变革的顶层架构，理解技术的力量与演化以及如何与业务对接，模拟业务生态系统、识别业务机遇、向数字经济转型。
Sylvain LEFEBVRE
巴黎高等电子研究所（法国）副教授
对海量数据进行实质性分析以搜集其中有意义的信息，需要对数据进行实时分布式处理。
毫无疑问，大数据对我们来说有着巨大的价值，基于大数据产生的服务正在改变着我们的生活。比如过去我们去一家实体书店，如果想了解我们要买什么书就必须咨询店员，而现在可以通过网站，基于消费记录，分析并向你推荐你可能感兴趣的书籍。为了提供这样的服务，需要对数据进行处理，处理数据的工作流程主要分为四个阶段：第一，捕捉和使用数据；第二，以一种高效、安全的方法储存数据；第三，分析数据；第四，视觉化处理数据。
MapReduce框架是数据分析和处理的一个主要框架。该框架由谷歌在2004年推出，其目的是在多个机器间进行流程并行化，将处理任务进行分离，提供简单的并行化流程和分布式处理，实现容错和平衡，为程序师提供方案。MapReduce取决于两大前提，分别是Map和Reduce，这两大前提，它们取决于现代的编程分析，这个模型将任何一种计算分成两个部分，即映射传播数据以及数据简化。
我们将数据流与数据库结合在一起，对其进行自动化和丰富化。数据流的语义总和，需要将分布式、实时的数据分析技术运用到高等级程序编程界面上，同时也需要实现数据的私密性，因为大数据让我们更加了解人们的行为，因此有一些应用可能会干扰人们的生活。
Pyoung Yol JANG
韩国科学技术政策研究所研究员
大数据的应用可以创造价值，政府可以基于大数据来提供个性化服务，制定个性化福利政策。
大数据的融合应用在政府服务领域具有非常大的价值创造空间。在美国公共卫生领域，大数据的应用每年能创造3000亿美元的价值，而在欧洲公共管理领域，大数据的应用每年能够创造2500亿欧元的价值。在德国，政府应用大数据来更加有效地进行就业部署，减少失业。韩国政府也致力于通过对大数据的应用来更好地制定政策，在包括安全、教育、土地、医疗、就业等各个领域提供个性化的服务，如区域犯罪预测、地方政府与中央政府冲突预防、劳动力监控、区域观光、交通道路事件预测、食品中毒预测、森林火灾预测、智能灾害监控、CCTV盲点分析等。
大数据非常重要，但其本身并不能创造价值，不能带来服务。因此大数据必须要和研发相结合，实现大数据的融合应用，才能创造服务和价值。大数据的意义在于能够将庞杂的信息可视化，将问题更好地显示出来，通过数据，我们就可以进行测量，用科学的方法进行分析，进而可以创造新的服务和新的商业模型。
我认为大数据将是未来的一个主导方向。当一个高科技产品刚出现的时候，往往具有很高的价格，但随着时间推移，当它变成商品，就像牙膏和牙刷一样普遍，它就不再是高科技产品。虽然现在大数据依旧需要高科技的支持，但是在未来，也许不到5-10年时间，大数据就可能变成一个大社区，每个人都使用大数据，并且都可以非常低的成本来使用大数据。因此，真正重要的是我们该如何使用大数据，如何让大数据发挥其价值，创造新的商业模式，而不是仅仅拥有大数据本身。
蒋正伟
阿里研究院数据专家
没必要非要弄清楚什么是大数据，我们可以把它想象成是一种生产要素，是我们在学习、工作、企业经营、甚至国家治理中能够使用的一种资源，从这个层面上理解，大数据就已经存在，并且已经产生各种各样的作用。
我们正迈入DT(Data technology）时代，这个时代具有两个本质特征：一是IT成为基础设施，人们离不开互联网；二是数据成为生产要素，人们的生活被数字化，被大量数据嵌入和包围。不同于农耕时代和工业时代，DT时代的社会形态是信息社会，信息资源上升到和物质与能量同等重要的战略资源高度，经济形态是以网络经济为主的数据经济，生产力具有分布式多元协同的特质。当千差万别的数据碰在一起，能够产生经济价值，产生人类能够理解的、具有经济意义甚至是社会治理意义的信息，即是实现分布式多元数据的协同。
在DT时代，商业逻辑正在发生演变。在传统社会里，商业运作的逻辑是线性控制逻辑，以企业为中心，企业内部以科层制协调各个分裂的环节，企业之间则是链主主导的供应链。而在数据时代中，商业运作逻辑已演进为网状协同逻辑，以消费者为中心，企业内部社区化，企业之间价值网协同。我们认为，在数据时代，我们需要更多关注于消费者。现在工业的发展，已经能够为人们提供绝大部分、基本的、标准化的物质需求，但在满足消费者个性化需求方面还很欠缺，因此应该分析消费者需要什么，进而满足其个性化需求，这也将是中国将来弯道超车的好思路。
现在的时代，是非国家性平台起到越来越重要作用的时代，个体和企业通过平台产生更加复杂的连接，而在这种较为宽松的连接关系中，可能存在一定的风险，政府对于风险应进行强有力的介入，从让平台变得更好的角度出发进行治理。
周岱
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院教授
120项优秀科技预见，与科研态势分析报告一起汇聚成《一个甲子的畅想--面向未来120项科技预见》，60年后希望在座各位一同开启“饮水思源时间魔舱”。
上海交通大学积极面向世界科学前沿和经济社会发展的重大问题和迫切需要，主动开展“以问题为中心”的科技预见，探索未来科技趋向、发现重大问题。基于定性、定量和一定方法论的未来科技发展趋势研究，开张包括渐进式预见、颠覆性预见、学科性预见、跨学科预见等四个方面研究，从1500项左右科技预见方案里，经过各种方式评选，选出120项优秀科技预见，同时提交八份非常系统的、典型领域科技发展趋势研究报告。
优秀科技预见方案其中有一项叫“神秘的暗物质”，交大在暗物质的研究上走在世界前列，找到暗物质有可能改变人类对物理世界的认识，理解暗物质粒子本质，有可能对整个科学界产生革命性的影响，它的方法既有直接探测法，也有间接探测法。还有一项“合成生物学”值得一提，这将是由理解生命到创造生命的革命，即生物学的工程化。它将是一次重大推进，对生物经济，可以用在生物农业、生物医药、生物化工、环境生物技术、生物安全，会引发新一轮的产业革命。
Edmund GERSTNER（印格致）
自然集团大中华区执行主编
李克强总理非常关注开放性气氛打造，科学技术的开放获取，契合现实需求，符合未来方向。
数据开放共享，它已经现在已经成为种潮流，它的理念就是把我们研究论文观点进行分享，从论文分享开始，公开科研数据已经成为新兴态势，很多出版商都创建了自己的商业模式，包括我们自然出版集团。短短20年，中国在包括自然杂志在内的知名期刊中排名前千分之一的高引用论文的贡献率从0.5%迅速增加到20%，这也就是我们看中中国科技发展的原因之一。更广范围进行分享和公开，将对中国科研有很好的促进作用，这里不单纯说研究论文，我们开放价值在提升影响力。
分享数据可以提升投资回报和智力回报，对于研究者和研究机构。开放的数据共享还能帮助我们调整刊物发表的偏见，帮助我们降低错误和欺诈，它也能够让我们更好得分析和集成数据，然后还可以对已经发布的研究结果进行再论证。加拿大的研究理事会，还有国家公共卫生研究局，他们都会要求研究者来进行数据分享。
中国政府自2006年起就共享各种环境下的油管腐蚀数据，没有把这些宝贵数据作为一种赚钱工具，而是分享数据加深人们对腐蚀的了解，从而实现更大的社会效益，为中国和全世界谋福利。
Sun-Hwa HAHN
韩国科学技术情报研究所主任
我们认为技术预见是一种定性和定量工具方法的结合，但是它也会有一定的问题和限制，人类和机器智慧科学协作将强化技术预见合理性。
我们有很多技术预见方法，大多数是专家执行。好的技术预见，它必须尽量地准确，必须可靠、及时、全面、客观，基于专家的知识，就有自己本身的不足，不够可靠，因为人类想法总是会变的，而且他也要花很长时间，这样的话我们的专家还要进行专家问询，最后获得他们回答，这要花很长时间，同时还不太容易找到合适的专家，能够跨越数个相关的领域，信息具有不完整性，人类都带有的偏见也就产生了偏离客观的可能。即便是定量方法，也可能有一些差错，因为数据可能会有模糊、差错，要准备数据库是费时费力的事情，同时这些数据库即便质量非常好，往往也不够及时和完整。
我们所做的技术预见，是由韩国政府出资建立，主要关注科学技术信息和超级计算。我们不仅帮助国家科学技术和工业发展，同时也做学术研究向社会提供更好的服务。我们有四个研究领域，包括超级计算、信息融合、融合技术、中小企业创新，这里有国家超级运算中心和新性能研究网络提供支持。我们开发了人类专家和机器共同合作的德尔菲法，逐渐变成我们预测中最常使用的方法，经过进一步处理就可以获得完美的答案。
本文由上海市科学学研究所张新培、吴伊人、官国振根据与会专家演讲实录整理。文章为演讲者独立观点，不代表主办机构立场。
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