技术预测 技术预测与技术预见：内涵、方法及实践

来源:中国科协创新战略研究所创新研究报告

第37号(总第163号)2017年6月30日

编者按:随着技术在经济和社会发展中发挥越来越重要的作用，技术预测和预见活动逐渐兴起。本文旨在从理论和实践上阐述技术预测与预见的相关内容。首先，从内涵、特征和要素三个维度分析了两个概念的区别。其次，阐述了技术预测和技术预见的方法和分类。然后，以美国、英国、日本和俄罗斯为例，分析了它们的技术预测和预见活动以及采用的方法；最后，基于以上理论、方法和实践的分析，本文提出了对我国技术预测和预见活动的借鉴和启示。

20世纪40年代，为了适应军事和经济竞争的需要，技术预测开始兴起，定量技术预测方法在20世纪70年代成熟；20世纪80年代，随着技术、商业和社会的不确定性日益增加，以定性方法为主的技术预见逐渐受到重视，并发展成为一种国际趋势。[1]随着科技创新日益成为当今世界经济和社会发展的决定性力量，世界主要国家纷纷开展了广泛的技术预测和前瞻活动。近年来，我国开始在国家和地方两级开展技术预测和前瞻活动。但是，在某种程度上，对两个概念(技术预测和技术预见)的理解仍然存在混乱，导致操作路径和工作流程模糊，甚至影响研究成果的获取和应用。[2]基于此，本文试图分析技术预测和预见的内涵和方法的差异，梳理世界主要国家和机构技术预测和预见活动的方法和流程，旨在为我国技术预测和预见活动提供理论和方法上的借鉴。

一、技术预测和技术预见的内涵和区别

1962年，技术预测领域的先驱之一R.C.Lenz[3]明确定义了技术预测概念的外延，强调对机器的发明、特性、尺寸或性能的预测。继R.C.Lenz之后，许多学者从技术特征、技术转移、技术应用等不同角度对技术预测的内涵进行了界定。[4，5]基于上述学者的定义，赵永和和图格鲁·达伊姆[6]将技术预测定义为:在分析技术变革过程中所面临的机会和威胁的基础上，在给定的时间框架内，对新技术的性能参数、进步机会、新内涵、产品、工艺、市场份额和销售额进行分析和评价，做出可信度高的概率性陈述， 这为R&D决策水平的提高提供了价值[6]可以看出，技术预测更注重技术的维度，强调对未来一定时期技术发展方向和速度的预测，很少涉及战略和政策的考虑。

技术预见，又称国家或地区预见，与技术预测的内涵和特征不同。J.F.Coates[7]将技术预见定义为通过展望未来来理解和欣赏具有不同可信度、完整性和科学合理性的信息的过程。马丁技术预测和技术预见一度被认为是可以互换的同义词表1技术预测和技术预见的区别，这导致了概念层面上的一些混乱，但它们在本质上存在多维差异[2，9，10]。基于此，表1从内涵、特征和要素三个维度对这两个概念进行了辨析。[6]认为技术预见是对科学、技术和经济的长期未来前景的系统研究。

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一般来说，技术预见强调对科学、技术和经济的长期前景进行系统的调查，旨在确定战略研究的领域和能够产生最大经济和社会效益的新兴共同技术。在关注层面，技术预测的重点在于确定突破性技术，而技术展望则侧重于国家层面，强调政府在确定社会可取技术方面发挥的重要作用[11]；在时间维度上，与技术预测相比，技术预见更关注长期未来，更强调战略决策。

二、技术预测和技术预见的方法和分类

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技术预测方法的分类和演变

早在20世纪50年代，美国国防部和兰德公司的研究人员就开始研究技术预测方法。经过60多年的发展，越来越多的技术预测方法得到了日益发展和完善，逐渐成为一个重要的研究领域。[6]出于研究目的，技术预测方法主要分为三类:探索性技术预测方法(Explorental)、规范性技术预测方法(Normal)以及两种方法的结合(Normal/Explorental)。[12]虽然三种方法都用于技术预测，但每种方法的定义和特点都有所不同。图1按时间顺序列出了三种方法的演变。[6]

图1技术预测方法的分类和演变

探索性技术预测方法致力于预测未来可能出现的先进技术。[13]其主要特点是基于过去和现在的知识和方法的积累来预测未来的事件，更注重基于一条预设的曲线(如S曲线)来预测新技术将如何演进。[6]从某种意义上说，探索性技术预测方法强调对未来必然趋势的客观描述，因此几乎不可能通过规划来影响或改变未来趋势。[14]

规范的技术预测方法首先评估未来的目标、需求和任务，然后分析当前的相关事件，找出必要的步骤和实现未来目标的概率。[13]规范的技术预测方法旨在为实现组织目标所涉及的技术投资和人力资源投资提供相应的指导。[6]

除了探索性和规范性的技术预测方法之外，还有将两种方法结合起来，充分发挥各自优势进行技术预测的方法。

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技术预见方法的分类

技术预见方法主要包括以下三类:定性方法、定量方法和半定量方法[15]。技术预见中使用的定性方法侧重于对事件的主观解释，通过深入讨论和多个观点的分享，加强对不同视角和观点的理解。[15]其中，回溯、头脑风暴、公民小组、会议/研讨会、论文/情景写作、专家小组、天才预测、采访、文献综述、形态分析和关联树/逻辑图。逻辑图)、角色扮演/表演、扫描、场景分析/场景研讨会、科幻、模拟游戏、调查、SWOT分析、弱信号/百搭牌等。

技术预见的量化方法是指对可靠有效的数据进行变量测量和统计分析所涉及的方法，如标杆管理、文献计量学、建模、趋势外推/影响分析等。

技术预见的半定量方法是指运用数学原理，对专家和评论者的主观内容、理性判断和意见进行定量分析的方法。如交叉影响/结构分析、德尔菲法、关键/关键技术、多标准分析、投票/投票)、定量情景/SMIC、路线图、利益相关者分析等。[15]

三、国外技术预测/预见的做法和方法

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单位美国

(1)兰德公司

自1996年以来，美国国家情报委员会(NIC)赞助兰德公司预测和预见世界科学技术领域的主要发展方向。在1996年、2001年和2006年，发表了三份全球技术革命报告:“展望2010年全球发展趋势”(1996年)、“生物、纳米材料和信息技术的全球发展趋势”

2006年出版的《全球技术革命深度分析2020》是一份典型的技术预见报告，它不仅跟踪以往趋势预测的进展，还在此基础上寻求新的技术趋势，并通过描述潜在的技术应用向公众传达主要技术前沿的潜在影响，以帮助决策者制定更好的战略规划。本期报告中技术预见的方法主要如下[16]:

首先，并行分析用于分析全球重要技术趋势的当前水平以及它们如何应用于特定领域。在分析过程中，可以通过梳理主要科学期刊和杂志，了解R&D实验室的实际研究进展、他们对这些趋势的兴趣和投资，以及通过专家判断这些待评估的技术趋势是否能够在全球范围内产生重大影响，来评估技术趋势的可行性。其中兰德公司的几位技术专家撰写了技术背景，分析了2020年各自专业领域可能出现的技术趋势，这也是报告中描述的技术应用和实施分析的基础。

其次，将技术趋势与领域专家发现的问题联系起来。这一分析评估了哪些技术应用在世界的哪些区域将是重要的(基于区域需求、投资、政治和文化驱动因素、资源和其他因素)。几位领域专家根据自己的专业知识和丰富的经验对技术的应用进行了考察和确定，与这些领域专家的互动形成了讨论的基础。

最后，还考虑了在技术发展的应用和实施中起决定性作用的全球科技能力变化和环境因素的影响。根据到2020年可以产生广泛社会影响的代表性技术应用(TA)，进一步评估其实施的相对潜力及其在重要政策领域(如经济发展、公共和个人健康、资源利用和环境、国防、公共和国土安全、治理和社会结构)可能产生的影响。根据现有的资源和能力，报告分析了29个具有典型国际科技能力差异的国家，并分析了这些技术实施的驱动力和障碍。

(2)汤森路透

汤森路透(Townsend Reuters)专注于依靠引文分析和专利数据检索，在科技领域做出技术预测。2014年6月，汤森路透-知识产权和科学业务发布报告，汤森路透预测2025年十大创新[17]。该报告主要利用现有的科学文献和发表的专利分析来判断研究进展，并利用他们的旗舰解决方案来预测2025年全球十大创新。

首先从两个汤姆森路透数据库(科学网和InCites TM)近两年的数据中识别出广泛的领域进行科学和学术文献的定量分析，从德温特世界专利索引和汤姆森创新数据库中挖掘专利相关信息。分析师从InCites数据库入手，利用引文排名、被引用最多的论文、热点话题和研究前沿，收集了2012年和2013年的大量信息，最终确定太阳能、量子传输、数字化、生物纳米技术材料等10个新的重点课题为未来有重大突破的创新热点。

(3)美国战略与国际研究中心

2015年11月，美国著名的跨党派外交政策智库战略与国际研究中心(CSIS)发布了题为“国防2045:评估未来安全环境和对国防政策制定者的影响”的评估报告[18]，为美国国家安全部门提供参考。

该报告主要利用美国国家安全和外交政策相关文献、战略和国防部商业文件等定性数据，通过对各领域领先学者和从业人员的访谈，识别和探讨未来安全环境(FSE)的驱动因素，以指导未来决策。最终报告从六个方面评估了未来的安全环境:人口、经济和国力、权力扩散、新兴和破坏性技术、连通性和地缘政治。

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英国

英国的技术与创新期货(TIF)始于2010年，旨在确定能够促进英国未来20年可持续发展的技术和领域。TIF分别于2010年、2012年和2017年发表了研究报告。

2010年报告中使用的研究方法主要包括访谈和研讨会。例如，采访了25名科研和商业领域的领军人物，召集了来自学术界、工业界、政府机构和私营机构的150多名专家和学者举行了五次学术研讨会，并确定了53项促进英国经济未来可持续发展的技术。[19]

在2012年的报告中，除了访谈，还增加了问卷。[20]首先，基于2010年报告中确定的53个技术领域，选择了15名学者和26名行业专家进行结构化访谈，重点是最近的技术或其他相关进展，或未来10年可能出现并创造增长机会的相关技术。然后，基于上述内容，设计了一份调查问卷，并分发给2010年报告中的180多名参与者，请他们标记他们认为需要关注的技术进步。

在2017年的报告中，不仅介绍了公共和私营部门专家对新兴技术的观点和意见，而且与以前的预测相比，信息来源也有所拓宽[21]。具体数据收集如下:①来自学术界和工业界技术专家的1000多条反馈；②分析了来自知识产权局的2万多项专利和来自创新英国和研究委员会的研究资助。③2012年后发表的100篇左右的文献综述；④召集业界、学术界和投资界60多名专家，举行7轮圆桌会议；⑤分析了50多项技术的市场前景。

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日本

日本的“技术预见调查”始于1971年。本项目对未来30年各领域科技发展方向进行技术预见调查，每5年发表一次，至今已发表10次。这个项目已经形成了一整套严格的调查体系。科技预见的成果将为日本科技政策的制定和基础科技计划的实施提供支持。

在2005年完成的第八次技术预见调查报告中，预见方法主要包括德尔菲法、社会经济需求调查法、文献计量法和情景分析法。在以往前瞻调查报告的基础上，该前瞻调查委员会包括13个科技领域的分会，以及需求分析委员会和情景分析委员会。调查了13个技术领域的858个科技课题，结合4219位专家的意见，确定了日本未来科技的发展方向。[22]主要从2020年开始，形成未来30年要考虑的科技预见项目。

2010年，第九次技术预见调查报告继续使用传统的德尔菲法和情景分析法，并增加了区域研讨会的方法。[23]首先采用德尔菲法进行两轮调查，预计调查分为12个领域，94个课题，832项技术。专家中约50%是大学教师，其余主要是企业和研究机构的研究人员。各个领域的专家评价技术的重要性，实现的路径，实现的时间。根据调查结果，技术展望的重点是2025年社会发展的需要。最后，对预测的技术领域进行了讨论，并在八个地区举行了研讨会，关注未来社会发展形势的分析以及科学技术对未来社会发展能做出什么贡献，并讨论了科学技术专家的意见。

与以往的技术预见调查相比，2015年第十次技术预见调查报告在目标和预见方法创新方面存在显著差异。[24]本次调查在传统德尔菲法的基础上，依托大数据和数据科学的发展，开发了在线德尔菲调查系统，向专家发放在线问卷，可以在短时间内收集大量数据，然后借助在线统计和可视化技术对问卷调查结果进行分析。此外，还专门成立了情景分析委员会和未来社会愿景评估研讨会，使用的情景分析方法和未来愿景分析都是解决问题的调查方法。可以看出，从第8次到第10次日本技术预见调查，使用的方法都倾向于以问题为导向。

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俄罗斯

俄罗斯在技术预见方面的尝试可以追溯到1990年。2007年，俄罗斯教育和科学部启动了“2025年科技发展前瞻项目”，主要包括宏观经济前瞻、科技前瞻(七大优先领域)和俄罗斯经济产业前瞻三个部分。其目的是在最不发达的经济领域找到可行的技术发展方法。调查覆盖了俄罗斯各地区40多个领先科研机构、学术机构和研究机构的2000多名专家，涉及10个领域的800多个科技课题，调查了100多家大型企业，分析了这些技术的当前和未来需求。2008-2009年发布的第二份报告主要分析了经济和科技的发展，然后评估了全球经济的未来市场。[25]2011年，俄罗斯发布了第三次报告，其科技预见的主要方法更加系统和完善(见表2)。

表2俄罗斯第三种科技预测方法的研究框架

四、对中国技术预测和技术预见的启示

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选择合适的方法是保证预测质量和预见性的前提

在技术预测和预见活动中，方法的选择与预测或预见的质量密切相关。因此，根据需求选择具体时间、空和技术对应的方法尤为重要。不同的行业或机构需要根据不同的目标选择不同的方法；在预测和预见的不同阶段，还需要根据这一阶段的目标选择合适的方法来完成具体的任务；根据信息的可用性和有效性以及预测技术与现有技术的相似性，也应选择不同的方法。

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不同方法的交叉融合是提高预测精度和预见性的基础

随着各国技术预测和预见活动的发展以及相关方法的日益成熟，各种方法的交叉融合趋势逐渐显现。比如在英国，采用专家访谈、研讨会等定性方法，也采用问卷调查、专利计量等定量研究方法，充分发挥不同方法的优势，获取不同的信息。

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强化参与机制是预测和预见职业素养的保证

从技术预测到技术预见的演变日益凸显参与机制的重要性。传统的技术预测主要基于定量方法，缺乏参与机制；随后的预见活动主要是定性的方法，涉及不同行业、不同领域的专家参与，专家之间的沟通，社交网络的建立。比如2010年英国“技术与创新未来项目”中，包括皇家学会、皇家工程学院、皇家艺术学会在内的众多专家参与了该项目，体现了学术界的广泛参与。随着各国对技术预见的重视和相关预见活动的开展，参与机制将发挥越来越重要的作用。

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注意一个新方法:创新预测

在建设创新型国家的背景下，随着大数据时代的到来，“创新预测”越来越受到关注。在概念层面，“创新预测”强调“数据驱动”，而不是传统的“目标驱动”；在方法层面上，“创新预测”以大数据研究方法为重点，结合传统的定量和定性研究方法，围绕大数据环境下复杂的数据特征和环境，形成具有新思想和新方法的预测体系，从而提高预测的准确性。

谢谢:中国科协创新战略研究所研究员王达为本文的写作提供了重要帮助。由于期刊作者数量的限制，很遗憾不能列为作者。在此表示衷心的感谢。