技术预见历史回顾与展望一：概述
技术预见
人类对于未来社会的推测和预言活动早已有之。科技政策与管理研究领域在探索和完善各种技术预测方法的同时，逐步形成了以德尔菲调查、情景分析和技术路线图等为核心的技术预见方法，同时在技术预见实践过程中不断探索出与文献计量、专利分析、环境扫描、头脑风暴等方法相结合的技术预见综合方法。技术预见研究已把未来学、战略规划和政策分析有机结合起来，为把握技术发展趋势和选择科学技术优先发展领域或方向提供了重要支撑。随着科技政策和管理环境的不断复杂，面向未来的技术分析从最初简单、确定性环境下的技术预测，逐渐转向复杂、不确定性环境下的技术预见。近几年，技术预见的方法和应用趋于系统性的综合集成，其网络化、智能化和可视化的特征逐渐显现。
技术预见历史回顾与展望概述
穆荣平 杨捷 陈凯华
一、技术预见历史回顾
技术预见是由德尔菲调查为核心的技术预测活动演变而来。20世纪40年代技术预测兴起，第二次世界大战期间，技术预测在美国海军和空军科技计划制定方面得到了广泛的应用，促进了技术预测方法的发展。尽管如此，技术预测仍然多表现为已有技术发展轨迹的外推，影响科学技术发展的外界因素较少得到关注。20世纪70～80年代，技术预测在美国商业领域备受争议，主要是因为20世纪60年代末以后，科技、经济、社会发展越来越复杂多变，传统的技术预测已不能适应瞬息万变的发展节奏，基于定量方法的技术预测的整体关注度呈下滑趋势。80年代，基于德尔菲法的技术预见逐渐受到政府和学术界的关注。
1983年，Irvine和Martin研究了英国政府部门、研究资助机构、科技公司和技术咨询机构展望科学未来、识别长期研究优先领域的方法。在1984年出版的《科学中的预见：挑选赢家》（Foresight in Science：Picking the Winners）提出了“预见（foresight）”概念。目前比较主流的观点认为，“技术预见是对科学、技术、经济和社会的远期未来进行有步骤的探索过程，其目的是选定可能产生最大经济效益和社会效益的战略研究领域与通用新技术。”按照牛津词典的解释，“foresight”是发现未来需求并为这些需求做准备的能力。本文认为技术预见是指发现未来技术需求并识别可能产生最大经济效益和社会效益的战略技术领域与通用新技术的能力。技术预见成功与否在很大程度上取决于预见能力。在具体实践中，许多研究没有对技术预见和技术预测进行严格的区分，很多文献中提及的关键技术选择、技术预测和技术路线图等都可以视为广义的技术预见活动。
在20世纪80年代中期之后的十年里，“technology foresight”迅速成为研究热点，尤其是在20世纪90年代后五年里，这一词在文献中使用的频率远超“technology forecasting”和“technological forecasting”。这一时期不仅德国、英国、法国、荷兰、意大利、加拿大、奥地利、西班牙等发达国家广泛开展技术预见活动，新兴工业化国家和发展中国家,如韩国、以色列、印度、泰国、匈牙利等也陆续开展技术预见，技术预见迅速成为世界潮流。
技术预见成为世界潮流有着深刻的国际背景。首先，经济全球化加剧了国际竞争，技术能力和创新能力已成为一个企业乃至一个国家竞争力的决定性因素，从而奠定了战略高技术研究与开发的基础性和战略性地位。技术预见恰好提供了一个系统的技术选择工具，可用于确定优先支持项目，将有限的公共科研资金投入关键技术领域中。其次，技术预见提供了一个强化国家和地区创新体系的手段。国家和地区创新体系的效率不仅取决于某个创新单元的绩效，更取决于各创新单元之间的耦合水平。基于德尔菲调查的技术预见过程本身既是加强各单元之间联系与沟通的过程，也是共同探讨长远发展战略问题的过程。它可以使人们对技术的未来发展趋势达成共识，并据此调整各自的战略乃至达成合作意向。再次，技术预见活动是一项复杂的系统工程，不是一般中小企业所能承担的，政府组织的国家技术预见活动有利于中小企业把握未来技术的发展机会，制定正确的投资战略。最后，现代科学技术是一把双刃剑，在给人类创造财富的同时也带来了一系列问题，政府组织的国家技术预见活动有利于引导社会各界认识技术发展可能带来的社会、环境问题，从而起到一定的预警作用。
技术预见在一定程度上可以认为是在技术预测基础上发展起来的。狭义的技术预测主要指探索性预测，广义的技术预测包括探索性预测和规范性预测两类。探索性预测主要解决的问题包括:①未来可能出现什么样的新机器、新技术、新工艺;②怎样对它们进行度量,或者说它们可能达到什么样的性能水平;③什么时候可能达到这样的性能水平;④它们出现的可能性如何、可靠性怎样。我们可以据此概括出探索性预测所包含的四个因素:定性因素、定量因素、定时因素、概率因素。规范性预测方法主要建立在系统分析的基础上,将预测系统分解为各个单元,并且对各个单元的相互联系进行研究。规范性预测常用的方法有:矩阵分析法、目标树法、统筹法、系统分析法、技术关联分析预测法、产业关联分析预测法等,规范性预测方法在系统工程、运筹学等学科中均有所涉及。
值得指出的是，技术预测往往是考虑相对短期的未来，力图准确地预言、推测未来的技术发展方向。技术预见则旨在通过识别未来可能的发展趋势及带来这些发展变化的因素，为政府和企业决策提供支撑。穆荣平认为，技术预见有两个基本假定：一是未来存在多种可能性，二是未来是可以选择的。就对未来的态度而言，预见比预测更积极。它所涉及的不仅仅是“推测”，更多的则是对我们（从无限多的可能之中）所选择的未来进行“塑造”乃至“创造”。需要进一步指出的是，技术预见的兴起并不意味着技术预测会退出历史舞台，技术预测的方法（如趋势预测）仍然可以作为技术预见的辅助手段。
技术预见是一个知识收集、整理和加工的过程，是一种不断修正对未来发展趋势认识的动态调整机制。定期开展基于大型德尔菲调查的技术预见活动，有利于把握未来中长期技术发展趋势和识别重要技术发展方向，不断修正对远期技术发展趋势的判断。因此，技术预见活动的影响不仅体现在预见结果对现实的指导意义，还体现在预见活动过程本身所产生的溢出效应。通常认为技术预见收益主要体现在五个方面：一是沟通（communication），技术预见活动促进了企业之间、产业部门之间及企业、政府和学术界之间的沟通和交流；二是集中于长期目标（concentration on the longer term），技术预见活动有助于促使官产学研各方共同将注意力集中在长期性、战略性问题上，着眼于国家和企业的可持续发展；三是协商一致（consensus），技术预见活动有助于预见参与各方就未来社会发展图景达成一致认识；四是协作（co-ordination），技术预见活动有助于各参与者相互了解，协调企业与企业、企业与科研部门为共同发展图景而努力；五是承诺（commitment），技术预见活动有助于大家在协商一致的基础上，不断调整各自的发展战略，将创意转化为行动。
技术预见已经成为科技政策研究与制定的重要支撑。技术预见通过系统地研究科学、技术、经济和社会的未来发展趋势及其主要驱动力，识别和选择有可能带来最大经济效益和社会效益的战略研究领域或通用新技术，为国家宏观科技管理、科技战略规划提供决策依据。Da Costa 等认为,技术预见在政策制定过程中有6项功能：一是为政策设计提供信息（informing policy）；二是促进政策实施（facilitating policy implementation）；三是参与政策过程（embedding participation in policy-making）；四是支持政策定义（supporting policy definition）；五是重构政策体系（reconfiguring the policy system）；六是传递政策信号（symbolic function）。日本、韩国等国家的技术预见实践证明，技术预见已经融入公共政策过程并发挥着重要作用。
二、未来技术预见展望
从1970年日本开展基于德尔菲调查方法的技术预测，到20世纪90年代初美国发布《国家关键技术报告》，越来越多的国家和企业关注技术发展趋势及其带来的战略机遇，使得技术预见取代技术预测最终成为世界潮流。进入21世纪以来，创新发展逐步成为世界潮流，世界主要国家和地区纷纷提出建设创新型国家，2006年中国政府提出2020年进入创新型国家行列目标，美国通过《美国创新与竞争力法案》、英国发布《创新型国家白皮书》、欧盟发布《创造一个创新型欧洲》、日本发布《面向创新的日本》等，技术预见活动逐步融入科技创新政策形成过程，并且在科学决策与政策制定过程中发挥越来越重要的作用，例如日本、韩国将技术预见纳入国家科学技术基本计划制定过程。
50年来技术预见持续不断的大规模实践，在塑造未来科技、经济、社会和环境发展新格局方面成效显著，成就了一批战略家和预言家。50年来技术预见理论方法持续不断的探索与创新，丰富完善了系统化技术预见思想体系和工作体系，实现了从技术预见向科学技术预见的转变，催生了一批预见理论和方法集成创新。在新技术革命和产业变革关键历史时期，在创新全球化与区域一体化双向作用引发的全球竞争格局动态演化的关键历史时期，迫切需要强化“愿景驱动与需求拉动”共同塑造未来、创造未来的功能。科学技术预见作为构建社会发展愿景、识别科学技术需求、凝聚社会各界共识、协调创新主体行为的综合集成平台作用将会进一步加强，并将向着专业化、模块化、网络化、智能化、数字化方向发展，成为决策科学化的重要支撑力量。
创新发展政策的复杂性导致科学技术预见平台化发展趋势加速。科学技术预见平台化是指科学技术预见从服务国家科学技术发展规划和政策制定的支撑工作向服务国家创新发展规划和政策制定的综合集成平台转变的过程。创新发展规划和政策制定涉及科技、经济、社会和环境发展等方面，受到政治、法律、伦理、人口以及国际发展环境等众多因素影响，具有影响因素多、不确定性高等特点，对未来科学技术预见工作提出了更新更高的要求。未来的科学技术预见平台化发展需要将技术预见活动嵌入政策过程，重点加强五个方面的工作。一是加强国家经济、社会、环境发展与数字转型趋势分析，构建社会发展愿景，识别发展主要驱动力；二是加强全球科学技术发展趋势分析和科研数字转型趋势分析，识别国际合作伙伴，把握科学技术发展和数字转型机遇；三是加强未来科学技术课题德尔菲调查方法创新与网络建设，识别重要科学技术课题，分析相关伦理、法规和政策制约因素；四是加强技术选择方法创新与能力建设，确定优先发展科学技术课题和优先发展科学技术子领域，支撑科技发展规划和政策制定；五是加强科学技术发展动态监测能力建设，识别优先发展科学技术课题和子领域发展存在的重大问题，支撑科技创新资源配置与学科布局动态调整。
科学技术预见平台化发展导致科学技术预见活动目标多元化、问题复杂化、知识专业化、主体多样化，加速了科学技术预见活动模块化发展趋势。未来的科学技术预见平台主要包括四个模块。一是世界科技趋势模块，致力于综合集成全球科学家专业知识，分析世界科学技术发展趋势，识别科学技术发展机遇，选择国际科技合作伙伴；二是社会发展愿景模块，致力于综合集成已有情报资源和理论方法，研究全球政治经济竞争格局演进及其主要驱动力，分析国家经济、社会、环境发展趋势，整合利益相关者的创造力、专业能力和沟通能力，有效参与构建社会发展愿景，识别社会发展愿景驱动力；三是科学技术选择模块，致力于动员创新主体参与未来科学技术课题大规模德尔菲调查，分析相关伦理、法规和政策制约因素，确定优先发展科学技术课题和优先发展科学技术子领域；四是创新发展政策模块，致力于分析优先发展科学技术课题和子领域对经济、社会、环境发展影响，动员创新主体进行科学技术和创新发展政策实验，定期评估国家（区域）创新发展水平和能力，支撑科技创新资源配置战略调整与动态优化。
科学技术预见平台化发展导致科学技术预见系统利益相关者数量和相关数据量呈几何级数增长，科学技术预见数字化转型趋势明显并呈加速演化态势。未来的科学技术预见数字化转型趋势主要体现在五个方面。一是科学技术预见工作平台数字化，统领科学技术预见各个模块的数字化。建立数字化、网络化、智能化平台工作机制和大数据中心，扩大政产学研等创新主体有效参与技术预见活动范围，提升数据获取和处理以及分析结果可视化的智能化水平。二是全球发展趋势分析评价系统的数字化。建立全球政治、经济、社会、环境发展大趋势信息获取与处理数字化模拟系统，提高大趋势及其驱动力数字化分析能力。三是国家社会发展愿景分析系统的数字化。建立国家经济、社会、环境发展趋势信息获取与处理数字化模拟系统，有效整合不同创新主体和利益相关者的创造力、专业能力和沟通能力，推动创新主体就社会发展愿景进行多视角沟通并达成共识。四是科学技术选择的数字化。建立优先发展科学技术课题和优先发展科学技术子领域选择辅助系统，支持利益相关者在线研讨，精准识别创新主体的创造力、专业能力和沟通能力，动态遴选优先发展科学技术课题并提供合法合规判断。五是创新发展政策模拟系统的数字化。建立创新发展数字化政策模拟系统和政策实验室，迭代支撑科技创新资源配置战略调整与动态优化。
注：本文经作者同意略作修改。
系列丛书介绍
新时代“中国未来20年技术预见研究”是2015年中国科学院科技战略咨询研究院启动的重大咨询项目“支撑创新驱动转型关键领域技术预见与发展战略研究”的重要内容，延续了2003年“中国未来20年技术预见研究”的工作思路和主要方法论，聚焦先进能源、空间、海洋、生态环境、生命健康、信息等重点领域，在分析世界创新发展格局演进趋势的基础上，从创新全球化、制造智能化、服务数字化、城乡一体化、消费健康化和环境绿色化六个方面勾勒了2035年中国创新发展愿景，引导技术选择。为保障技术选择过程的专业化，技术预见研究组专门邀请了国内著名专家担任领域专家组组长，动员了4200多位专家学者参与德尔菲调查，最终形成《中国先进能源2035技术预见》、《中国空间领域2035技术预见》、《中国海洋领域2035技术预见》、《中国生态环境2035技术预见》、《中国生命健康2035技术预见》、《中国信息领域2030技术预见》等“技术预见2035：中国科技创新的未来”系列丛书。