3 月 30-31 日，全球青年科技领袖峰会在北京海淀成功举办，本次大会以「人类，为了什么需要创新？」为主题。
30 日上午，DeepTech 联合创始人兼 COO 张岚出席活动并带来“《麻省理工科技评论》全球 220 项十大突破性技术解读”分享：
“源头创新力量不仅需要从科研端寻找，也需要从产业中进行需求的挖掘，技术解题人和命题人，互不可缺。”
以下为张岚完整版演讲内容，经不改变原意的修改后发出。
各位来宾上午好！
感谢大家莅临全球青年科技领袖峰会，我也代表主办方感谢大家的关注和支持。再一次恭喜新一届 TR35 China 的入选者们！
“35 岁以下科技创新 35 人”落地中国以来赢得了广泛的关注，非常荣幸今天能够邀请到各位嘉宾来一起讨论科技创新，希望可以通过大家的交流与分享，一起促进科学、技术、工程、产业、资本等多维度视角的碰撞，激发出更多的创新灵感。
接下来的分享，将以《麻省理工科技评论》每年发布的十大突破性技术作为切入点，开启今明两天关于科技创新的话题。
《麻省理工科技评论》从 2001 年起，每年都会评选 10 项即将迎来商业爆发的突破性技术，并预测其大规模商业化的潜力，以及对人类生活和社会的重大影响。可以看到的是，有的技术确实迎来了大规模的商业化应用，当然也有许许多多的技术被颠覆和超越，并没有像当时预测的那样真正走进我们的生活。
该用怎样的视角去看待技术演进的逻辑和脉络，以此来观察人、社会、产业的关系变化？带着这个问题，DeepTech 研究团队将 220 项技术进行了统计和梳理，希望可以洞察不同领域的技术发展特点，给大家带来一些启发。
来源：DeepTech
我们将这些技术进行聚类统计，可以看到主要集中在 5 大领域：分别是，生命科学、数字化与计算、环境/能源和资源、材料与先进制造、交互与网络技术。这也反映了近 20 年来，众多科学家、工程师、科技从业者们推动技术走向产业与商业的努力方向。
值得关注的是，商业逻辑、技术复杂度、可替代技术的发展速度以及政策伦理监管，成为影响一项技术是否能最终实现商业应用的 4 个主要原因。
来源：DeepTech
接下来我们将按照各领域的占比顺序，同时结合 TR35 China 入选者们的研究成果，梳理不同领域的技术演进脉络，也以此一窥技术与产业、人才与创新、技术与商业的共生关系。
生命科学
生命科学领域相关技术位居第一，占比 31%，总共 67 项。每年都有技术入选，时间分布均匀。可以说，近 20 年来，生命科学领域一直处于快速发展状态。相较于其他领域，该领域的技术创新往往由科学研究和科学发现推动，技术突破涵盖“基础研究、工具及观测方法、机制机理研究、以及临床应用与疗法”。
梳理生命科学领域相关技术，我们发现到 6 个主要的发展脉络将 67 项技术贯穿起来。
在 21 世纪的前 10 年，生命科学技术多为底层观测方法与工具类的技术。组学相关技术、测序技术、合成改造相关技术三大脉络的技术陆续涌现，并且呈现叠加态的发展方向，共同促进和加速了后面 10 年里许多预防与治疗等应用技术的出现和发展。
入选 TR35 China 的青年科学家在生命科学领域的占比一直比较高，就有不少入选者正在从事上述相关技术的研究。比如，2018 年入选的付巧妹老师，她就是因为对人类古基因组学研究的突破获得入选；2021 年入选的曹云龙老师在单细胞基因组和表观组测序分析方面的研究获得突破从而入选。
出于对生命体机制的研究和探索生命奥秘的渴望，人类从未停止对生命科学技术发展的努力。也可以看到，生命科学领域技术的发展还包含如下 3 个脉络，从认知、分析、改造到治疗，最终的目标都是为了提高生命的质和量以及对生命潜力的探索。
入选 TR35 China 的青年科学家中，2017 年入选的丛乐老师是基于对基因编辑技术的突破性进展，2020 年入选的何霆老师是从事创新疗法方面的研究与商业化应用落地；在传染病防治方面，2021 年上入选的施一老师的主要研究成果是揭示了埃博拉病毒入侵细胞的分子机制；在脑科学相关的 TR35 China 入选者非常多，像 2017 年的韩璧丞、2019 年的吴丹、2021 年的程寰宇和令狐昌洋等老师。
我们将 220 项技术投喂到 ChatGPT 里，让它帮助我们对不同领域的技术进行分析，我们的视角选取了让它回答我们“这些技术是否实现了规模化的应用？”，并让它对原因进行分析。
相较于已经实现了规模化应用的技术，ChatGPT 作为当下数据量最大的分析模型，它对于未大规模应用技术的分析可能更值得我们去规避一些技术的选择。有一些结论可能与我们的认知并不完全一致，但是从中还是可以总结一些规律作为启发。
可以看到的是，在生命科学领域未大规模应用的技术中，“伦理道德、法规政策以及系统复杂性”往往成为这一领域技术应用受限的主要原因。
来源：DeepTech
数字化与计算
位居技术占比第二位的是数字化与计算相关技术，总共 53 项，占比 24%。
21 世纪前 10 年，第一波数字技术的浪潮主要伴随互联网与移动互联网的发展过程，我们见证了一大批互联网公司的崛起与成长。从 2013 年的深度学习开始，数字化与计算相关技术进入第二个 10 年，我们也见证了人工智能的应用和起伏，比如 2021 年上榜的 GPT-3，到了今天我们能够与之对话的的 GPT-4。
2001 年《麻省理工科技评论》第一次发布 TR10（“全球十大突破性技术”）时，自然语言处理就榜上有名。近年来的技术突破不断让机器智能向“人的智能”靠近。可以说，我们现在正身处人工智能发展第三个 10 年的开端。模型技术的发展也带来了对算力的更高要求，激发了新的计算范式的出现。
入选 TR35 China 的青年科学家们就有不少从事该领域的研究与应用突破。比如实现了第一个适用于量子计算机的高速两比特门的，2020 年入选的贺煜老师。当然，安全与可信是数字化技术发展的持久命题，比如 2020 年入选的沈超老师就在致力于研究多源人机行为协同建模的身份识别技术和方法。
在 ChatGPT 的回复里，用计算技术评价计算技术，有 9 项数字与计算技术被列到“未大规模普及的技术”当中。作为主要由需求来驱动的技术领域，评价数字化技术潜力及应用能力的标准主要在于辐射范围和渗透率。从 ChatGPT 回复的分析和结论中可以看到，这些没有被大规模应用的技术，比如“车对车通信”、“数字版权管理”、“泛在无线技术”等，行业标准与商业化潜力是制约这个领域的技术是否能大规模商业化应用的主要原因。
来源：DeepTech
环境、能源和资源
环境、能源和资源相关技术，共计 38 项，占比 17%，位居第三。
这几个领域的相关技术大多以政策驱动为导向，并且受到产业需求和承接能力的影响。人们对于能源结构的重构与新资源的开发，与资源禀赋、监管与产业链条匹配之间的矛盾是刺激该领域技术进步的主要原因。
为了改善和解决人类生存的问题，入选 TR35 China 的青年科学家中也有许多人就在从事相关领域的技术研究。比 如 2019 年入选的刘竹老师在进 行全球碳排放实时监测的研究，2021 年入选的冯旭宁老师发明了储能电池系统热时失效安全防护技术。
2003 年 TR10 首次关注能源领域，2003 年到 2005 年每年仅 1 项。但是有一条贯穿始终的产业路线，即太阳能的充分开发非常显著，其中关注太阳能利用的技术总共有 9 项，在本领域占比 24%。从 2008 年开始该领域的新技术加速涌现，展现了全球对环境和资源的重视，也时刻关注着以减碳为核心的长期可持续发展。
关于能源探索的永恒话题，终将围绕下一代清洁能源展开。2021 年上榜的绿色氢能，预计成熟时间为 2030 年。2022 年上榜的实用型聚变反应堆，预测实现周期是 10 年。这些都代表了人类对能源终极决战的思考方向。
作为受到政策监管与资源禀赋强约束的领域，ChatGPT 在能源、环境、资源相关技术中选出了 9 项未能大规模应用的技术。可以看到，成本、技术成熟度以及推广难度，成为影响这一领域技术应用规模与空间的主要因素。
来源：DeepTech
材料与先进制造
2001-2023 年材料与先进制造相关的技术分布总共有 33 项，占比 15%，位居第四。
从时间上看，该领域的技术基本均匀分布在 2022 年的 TR10 中。
材料与先进制造领域的技术驱动力主要来自于人类对于先进生产力的诉求与落后的制造能力和陈旧制造设备之间的矛盾，反映了人们对先进工艺、先进架构、先进生产工具的追求。
该领域的技术虽然门类庞杂，但也能梳理出四个主要的演进脉络。值得一提的是，纳米相关技术共出现过 11 次。
TR35 China 的入选人中，致力于在材料领域开展创新努力的入选人占比一直比较高。像 2022 年 TR35 的入选者，从他们的入选理由中我们也能感知到材料与先进制造领域相关的青年科学家历年来的突破性技术越来越多。
比如在石墨烯相关领域有 2017 年入选的陈成猛老师、2020 年入选的巨龙老师等。比如近期非常热门的“天梯”话题相关的技术，2018 年入选的张如范老师就在从事碳纳米管制备与性质研究。
在材料与先进制造领域，ChatGPT 认为“未被大规模应用的技术”对比其他领域数量上是相对最少的。也能看出，该领域未被大规模应用的制约因素主要在于技术成熟度与商业化能力两个方面。
来源：DeepTech
交互与网络技术
最后是交互与网络技术，共计 29 项，占比 13%，位居最末。
交互与网络技术的持续发展是基于人们对于计算和网络更好、更快的发展的需求。这个领域最大的特点是，受到商业发展的驱动非常显著，甚至绝大多数技术都来自于科技公司技术或其代表性产品。
梳理这个领域的技术，有两个值得关注的特点：一 方面是“连续性与承接性”，尤其是与数字和计算技术的关联协同发展。另一方面是“继承性与工程化”，一揽子技术的成熟往往能引爆一些应用和产品的转折点。
我们可以从三个层面来梳理这一领域的技术发展脉络，首先是基础设施相关技术，其次就是与“社交媒体、移动软件、物联网、虚拟现实”四大应用领域相关的技术，还有就是伴随数据与交互发展的“隐私与安全”类技术。
正如我们前面所说，交互与网络技术大多由商业公司驱动，一些技术的发展也引发了新的商业形态的产生。
这一领域的技术落地与我们日常生活的体验相关度非常高，规模化程度与商业化空间息息相关，甚至可以说商业潜力几乎决定了这一领域技术应用的规模。
在 ChatGPT 评定已完成“大规模应用”的技术里，有一些可能与我们的实际感受还有一定的差距。比如“移动 3D”和“增强现实”，虽然技术出现时间已经过去了 10 余年，但确实还没有达到像智能手表和智能软件助理这样的普及程度。
来源：DeepTech
以上就是我们对于 5 大领域的技术脉络的梳理。
所有的技术都是人类发现和改造世界的“工具”，除了甄别与利用好这些技术工具，或许可以从以下几个角度来思考：
（1）单一领域或交叉领域的一揽子技术的“叠加态”效应，将会迎来更大的爆发可能性；
（2）时至今日，技术发展已经进入了非匀速创新与超级加速度阶段，当前，科学-技术-工程-产业-商业的流转进程提速；
（3）源头创新力量不仅需要从科研端寻找，也需要从产业端进行需求的挖掘，技术解题人和命题人互不可缺。
对话 ChatGPT，我们也询问了它，哪些十大突破性技术未来在中国有爆发性的商业化机遇，它也给出了答案。
来源：DeepTech
《麻省理工科技评论》由 DeepTech 团队落地中国以来，致力于发现和推动在新兴科技在中国市场的产业化与商业化。
甄别这些技术是否有在中国市场实现撬动产业场景的机会，我们认为以中国市场的特点出发，可以从三个角度来考虑技术与产业的适配：首先是一些全球站在同一起跑线的全新技术与全新场景；其次是在双循环背景具有区域市场特色需求所拉动的技术应用；第三是一些可发挥体制、政策、资源优势驱动的技术与场景匹配。
仅供大家参考。
本次峰会，我们向所有来宾提出了这样的命题：人类，为了什么需要创新？让我们再来看看 ChatGPT 的回答。
来源：DeepTech
ChatGPT 创始人、OpenAl 的 CE O 山姆·奥特曼说“除了人工智 能，我未来只对两个事情感兴趣，无限的能源和无限的寿命。”
如今，“跟随式创新”的时代正在或已经成为过去，从产业发展和人民生活福祉角度出发，我们想问问各位来宾对于您的创新工作有什么样的终极想象？以始为终，您的创新出发点是什么？无论技术如何发展，人类命运依然需要人类自己的回答。
接下来的板块就是新晋 TR35 入选者的 3 分钟演讲，期待接下来的板块里青年科学家带给我们的有温度的答案。或许，下一个 20 年，改变我们人类未来的就是他们正在进行的创新探索。
再次感谢大家的到来，谢谢！
了解关于 TR10 更多详情，欢迎点击购买由 DeepTech 携手《麻省理工科技评论》重磅推出的《科技之巅：全球突破性技术创新与未来趋势（20 周年珍藏版）》
2023 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国报名现已开启，欢迎扫描下方海报二维码参与报名！
