国外颠覆性技术评估与预测方法浅析

颠覆性技术是一种另辟蹊径，对已有传统或主流技术途径产生颠覆性效果的技术。从技术属性来讲，颠覆性技术可以是基于新原理的原始创新，或基于现有技术的集成创新，或是成熟技术的转移与创新应用。颠覆性技术对原有技术具有很强的替代性，具备极大应用前景，各国均积极对颠覆性技术进行识别与早期培育。课题组成员梳理了国外政府机构、智库、情报机构、咨询公司、高校、专利分析机构等发布的典型技术评估与预测研究报告，对其中的颠覆性技术评估与预测方法进行了归纳、分析与评价，以期为我们开展相应的颠覆性技术预测与评估方法提供借鉴。

课题组选取了7个国外典型机构开展的技术评估与预测研究成果，并划分为5类（如表1所示），分别是技术成熟度曲线法、情景分析法、技术成熟度评价法、质量功能展开法、社会趋势聚焦法等。

1 技术成熟度曲线法

1.1 原理

技术成熟度曲线(Technology Hype Cycle)由著名的技术研发与咨

表1 国内外相关机构开展颠覆性技术评估与预测的主要方法

咨询企业高德纳公司(Gartner)提出，是一个呈钟形的曲线，横轴表示时间，纵轴代表技术价值的显示度(Visibility)或技术期望 (Expectations)。技术显示度曲线由两条不同的曲线合成，如图1所示。

图1中一条呈钟形的曲线反映了技术显示度水平的变化过程，人们在开始阶段往往会对一项新兴技术的发展过于推崇和乐观，使得该技术的显示度水平(Hype Level)达到顶峰，但由于新技术的应用通常难以达到人们的预期，又会使得技术的显示度大幅下降到一个较低的水平；另一条呈S形的曲线则反映了技术的成熟过程，在开始阶段技术的成熟速度较慢，随着知识的积累和投资的增加，在达到一定的拐点后技术会加快成熟，最终随着技术性能达到极限，该技术将实现完全成熟。

图1 技术成熟度曲线的合成过程

技术显示度曲线可以分为5个阶段:（1）创新触发期(InnovationTrigger)，新的技术概念开始传播并吸引媒体的关注，风险资本开始介入以期获取先发优势；（2）期望膨胀高潮期(Peakof Inflated Expectations)，人们对新技术的期望达到顶峰，并广泛见诸媒体，企业资本蜂拥进入;（3）幻灭消退期(Trough of Disillusionment)，过高的热情导致新技术的应用难以达到预期，公众的失望开始扩散，媒体呈现负面报道;（4）反思重整期(Slope of Enlightenment)，早期的进入者继续开展技术研发并获益，技术性能逐步提升;（5）生产高台期(Plateau of Productivity)，市场化应用获得成功，技术价值得以实现。高德纳公司从1995年起应用技术显示度曲线对新兴技术的发展进行预见，既有针对单项技术的，也有针对某一年度特定领域新兴技术的。

1.2 具体应用

2017年高德纳发布了“2017版3D打印技术成熟度曲线”，如图2所示，重点关注3D打印行业的主要发展趋势，该曲线研究展示了“技术的成熟度、采用度和应用，以及它们与解决实际业务问题、开发新机遇的可能相关性”。

图2 2017年3D打印技术成熟度曲线

2017年高德纳公司发布了“2017年度新兴技术成熟度曲线”。如图3所示。

图3 2017年度新兴技术成熟度曲线

高德纳认为，2017年技术成熟度曲线揭示了未来5～10年的三方面技术趋势。未来10年，人工智能将成为最具颠覆性的技术。通用人工智能/神经形态硬件/深度强化学习/量子计算/脑机接口等技术仍处在上升阶段。情感计算/自然语言问答/智能数字挖掘/虚拟个人助理等已经脱离曲线，走向成熟。

2 情景分析法

2.1 原理

情景分析法的基本思想是认为影响某一事物发展的因素是众多的，这些因素都有自身发生或不发生的可能性，因此对某一事物得到一个预测结果是武断的和无效的。只有为事物发展描绘多种可能情景，才可以最大限度地贴近未来，并根据分析结果，采取措施调动积极因素、消除消极因素，以实现未来某一情景。

情景分析法的操作步骤有不同的版本，较为通用的一种操作程序为：确认需要研究的关键决策；决策需考察的时间框架；列出涉及的关键影响因素；研究决定关键影响因素的驱动力量；对驱动力量的重要性和它们的不确定性打分；构想驱动力量未来可能的情景；详细阐述情景；选择相应技术路径。

传统的技术预测方法由于只考虑到技术的历史数据，它不能对影响技术发展的关键因素的各种可能变化进行处理，因而无法较为有效地预测技术发展。而情景分析法对于事物预测的最大特点就是不把事物发展限制在一条道路上，而是找到几条最可能发生的道路。在预测技术发展时，情景分析法可以对影响技术发展的关键因素的未来变化进行预测，然后根据这些预测设计出若干未来技术发展情景，并对每一种技术发展情境中存在的机会和威胁进行分析和说明。

2.2 具体应用

由于具体需求的不同，不同机构在运用情景分析法开展技术预测时会各有差异和侧重，往往会进行适应性改造。

日本在开展第十次技术预见时，将情景分析法与其他多种方法结合，面向未来的目标社会，对科学技术发展方向进行研究。具体流程如下：首先开展未来社会愿景调查，根据愿景提出未来可能实现的科学技术并进行评估，基于提出的相关科学技术群开展多选项研究，进而创建未来情景，通过技术情景与社会情景的组合分析，提出技术发展选项，实现科技政策与创新政策的一体化。

韩国在2016年运用情景分析法，筛选出能解决本国社会问题的十项新兴技术。具体流程是：明确需要解决的本国社会问题，即提升社会信任、平衡工作与休闲、健康安全的生活；进而根据这三项需解决的重要社会问题，评价与筛选出相应的10项新兴技术；并给出这些新兴技术的应用前景等。

3 技术成熟度评价法

3.1 原理

技术成熟度，是指技术相对于某个具体系统或项目而言所处的发展状态，它反映了技术对于预期目标的满足程度。技术成熟度等级(Technology Readiness Level，TRL)，是指对技术成熟程度进行度量和评测的一种标准。可用于评价特定技术的成熟程度，也可判断不同技术对目标的满足程度。技术成熟度等级最早由美国航空航天局 (NASA)于1989年提出，当时只有7个等级，后经修改，在1995年的 NASA白皮书中增加至9级。此后，美国国防部、欧空局也给出了自己的定义。目前，主流的技术成熟度评价准则如表2所示。

表2 技术成熟度评价准则

3.2 具体应用

美国国防部先后制定并发布了2003、2005、2009和2011版的国防部技术成熟度评价指南，并且多次通过《国防部采办指南》和采办条例进一步规范TRL评价要求。美国国防部将TRL作为武器装备采办过程的重要评价工具和控制手段。在装备采办过程的里程碑A之前达到TRL4级(建议性要求)；里程碑B之前达到TRL6级(强制性要求)；里程碑C之前达到 TRL7级(建议性要求)。

美国审计署也将TRL作为评价国防项目的三个准则之一，定期对重大国防采办项目进行评价，每年向美国国会报告重大国防采办项目的进展情况。自2003年开始，美国审计署将TRL评价作为重要的审计工具。2003年评价了26个国防项目，此后实施TRL评价的采办项目逐年增长，2008年已增至72个。其中，2007年评价的 62个武器系统项目涉及投资额超过9500亿美元，占国防部武器采办计划15000亿美元的三分之二。

4 质量功能展开法

4.1 原理

质量功能展开(Quality Function Deployment，QFD)是以质量屋(QualityHouse)的形式量化分析客户需求与技术特性之间对应关系，找出对满足客户需求贡献最大的技术特性，开发满足客户需求的产品的方法。在航天技术识别与预见过程中，质量功能展开方法主要用于建立和评估技术与需求之间的映射关系，并对满足重要需求的技术赋予较高的权重。

4.2 具体应用

NASA在2011年委托美国国家研究委员会(NRC)开展路线图的优先级评价。NRC使用基于质量功能展开的加权决策矩阵，将每个技术领域中的具体技术分为高优先级、中优先级和低优先级3组，然后再识别跨技术领域的高优先级技术。NRC建立了用以判断技术优先级的3个主要标准:收益、与NASA目标的一致性、技术风险与挑战，其中后两项又分别包含了3个细分的子标准，根据满足NASA技术开发目标的重要性对每个标准赋予一个权重。每项具体技术在每个标准的得分可以分为4档或5档(如 0/1/3/9，0分表示没有，1分表示低，3分表示一般，9分表示最高)，每个标准得分乘上该标准的权重，所有乘积之和即为某一具体技术的总得分，总得分越高，则该技术的优先级越高。一旦得到了所有的具体技术的总得分(QFD)，就可以据此将该领域的所有具体技术划分为高、中、低3类不同的优先等级。例如，技术领域01“发射推进系统”中的三项技术的优先级评估如表3所示。通过应用该方法，NRC将NASA的技术路线图修订为295个具体技术，其中83项具有最高的优先级，并据此提出了未来5年应重点关注的16项技术。

表3 NRC 基于质量功能展开的技术识别方法

5 社会趋势聚焦法

5.1 原理

社会趋势聚焦法通过对显性、隐性及常规性等各类社会趋势进行整合，聚焦社会发展趋势；进而推测出每个趋势领域的演变路径、可能给社会带来的机遇与挑战；最后归纳出为应对这些机遇和挑战，可行的技术领域与技术方向。

社会趋势聚焦法本质是一种由“社会趋势-机遇挑战-技术领域”的定性倒推分析法，适用于对中远期技术进行评估与预测。因为对中远期技术的预测会面临许多不确定与隐性因素，从技术的定量分析入手，缺乏有效建模手段；而对社会趋势的定性判断，则准确性相对较高，在此基础上倒推相应技术领域与技术方向，具备一定可操作性。

5.2 具体应用

这一方法的典型应用机构是德国联邦教育研究部（BMBF）。该机构于2012～2014年进行了第二次技术预见，重点是研究社会发展及挑战，主要聚焦2030年社会和科学技术的新发展，特别是健康、科技创新、教育、经济、政治等领域，着眼于找出2030年之前德国将要面对的全球性社会挑战。这项工作主要分为3步进行，第一步是整理2030年社会上出现的趋势，第二步是筛选出7大重要趋势领域以及相应挑战，第三步找出可应对7大重要趋势领域及相应挑战的技术，并对发展前景和使用潜力进行分析。

作者简介：

王崑声（1960-），男，研究员，博士生导师，主要研究方向为系统工程、信息技术与工程等。

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