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漫谈错误的技术预测: 热度 9 iKnow 2015-4-3 09:32; 【注：本文已发表在 2015年第3期《中国计算机学会通讯》】最近《 IEEE The Institute 》杂志列出了历史上五个著名的错误技术预测，很多读者们看过之后觉得不过瘾。在此笔者又追加了若干有名的错误预测以飨读者（如表 1 ）：表 1. 著名的错误技术预测这些预测者都是各自领域的精英，为何他们会做出这些看起来有些荒唐的预测？先抛开这个问题，让我们把视线从技术转向股市，来看一下马化腾对腾讯股票的预测。 2010 年 6 月至 2011 年 10 月的一年多时间里，马化腾先后 7 次减持腾讯股票，损失 17.5 亿港元（见表 2 ）。分析人士称，这是马化腾与一些投资机构对赌的结果。稍加推敲，我们可以猜测马化腾在与投资机构达成对赌协议时，他肯定没有预测到腾讯股票能达到 200 元，他心里的估价应该是低于 67.806 元。表 2. 2010 年 6 月 -2011 年 10 月期间马化腾减持腾讯股票情况一个有趣的现象是，即使是比任何人都了解腾讯的马化腾，也依然无法预测自己公司的股价。然而今天，我们很多人却在热衷于预测，比如机器人的智慧将很快超越人类、人的知识可以通过互联网下载获得等等。在笔者一开始接触到这些预测时，感到非常惊叹。后来笔者慢慢地开始觉察和体会到预测也存在“测不准原理”：未来越遥远越容易预测，目标越宏观越容易预测；当决定朝着目标前进时，就会发现相比于预测中美好的未来，现实其实很残酷——哪怕是未来几个月甚至几个星期都充满了不确定性，几乎一切都不可预测。这一点，也正是管理大师柯林斯在其《选择卓越》一书中的核心理念。不可预测，或者说不确定性，普遍存在于我们的工作生活中，尤其是对于科研活动——我们可以设定一个研究预期目标，但却无法准确地预测几年后的研究成果，也很难预测未来成果的影响力。而好的研究其实就是一个选择的过程，研究中会不断出现没有预料到的情况，因此我们必须不断地分析、判断与选择，从而探索出一条可行的道路。图 1. 两种不同的研究模式：目标驱动式（ Objective Scheme ）与培育式（ Nurturing Scheme ）。面对研究过程的不可预测性与不确定性，不同的对待和处理方式会产生不同的心态和结果。图 1 是著名生物学家 Uri Alon 总结的两种不同类型研究模式：一种是目标驱动式（ Objective Scheme ）研究。这种研究设定的目标非常明确，更像是一个技术路线既定的工程项目，研究过程被严格控制与管理。但是这种研究模式下出现预料之外的结果时，研究人员很容易气馁，于是会开始质疑既定目标，进而质疑制定目标的导师或者负责人的能力。另一种是培育式（ Nurturing Scheme ）研究。这种模式虽然也设定研究目标，但预先考虑到研究过程中的不确定性。因此，当出现一些预料之外的情况，研究人员会以一种沉着冷静的心态去应对，及时分析调整研究方向，即使与既定目标出现偏差也坦然接受，这样反而更有可能开辟出新的研究方向。笔者越来越体会到好心态对于研究的重要性。只有坦然面对研究的不可预测性与不确定性，才能在研究的低谷、在最艰难的时候，依然保持斗志，坚持不放弃。笔者曾经与 Berkeley AMPLab 的成员交流过他们的研究模式，发现事实上他们很多研究工作在发表前都被拒过很多次。比如现在由创业公司 Mesosphere 进行产业化的 Mesos 曾经被拒了 2 年，最终发表在 NSDI 2011 ；在国际上引领大数据分析的 Spark 则在被拒了 1 年半后才最终发表在 NSDI 2012 ；而发表在 SOSP 2013 的 Sparraw 工作更是在致谢中感谢了 HotCloud 2012 、 OSDI 2012 、 NSDI 2013 和 SOSP 2013 的评审人。但是 AMPLab 实验室的成员有着非常好的心态，他们都有一种信念，相信自己的工作最终肯定能在顶级会议上发表。而这种信念，一方面来自导师的指导和灌输，另一方面也是得益于师兄师姐们“悲惨”经历所提供的参考。在这样的实验室氛围中，他们已经在潜意识中认识到了做一流研究过程中的不确定性——哪怕是在世界顶尖实验室，也无法保证研究工作一次投稿即被接收。事实上，正如柯林斯的《选择卓越》书中分析，那些卓越的企业也都有好心态。他们接受未来不可预测的残酷现实，并在此基础上制定了一系列计划和行动，“先子弹，后炮弹”。更直白的表达其实就是“走一步，看一步，时刻做好调整的准备”！本文开篇的那些错误的技术预测，因为做出预测人的身份与地位而被人为地放大了。事实上，我们必须看到，这些“错误的预言家”其实在绝大多数时候作出了比绝大多数人更正确的预测，才达到了被别人用放大镜观察的地位。从这个意义上来看，他们的总体预测准确度是令人敬畏的。 Five Famously WrongPredictions About Technology, IEEE The Institue, 2014. Uri Alon, How To Choose aGood Scientific Problem, Molecular Cell 35, September 25, 2009.; 35049 次阅读|10 个评论

瞻前顾后看技术预测（150126）: 热度 15 ymin 2015-1-26 08:51; 瞻前顾后看技术预测（ 150126 ）闵应骅技术预测很重要。国家要订五年计划、十年规划，要投资重大科研专项引导技术发展；一个企业的发展要看准方向做对路的产品才能赚钱；风险投资公司做好了技术预测才能投得准。我国一些不负责任的技术预测白花了钱，什么也没赚到，事后也不总结经验教训。国人喜欢抽象搞理论，求助未来学，发表一大堆文章，抽象地谈未来、谈预测，没有用。本月 IEEE Spectrum 发表一篇文章，从 2000 年总结出的重大工程技术成果反过来看 1915 年时是什么情况，以提示拿 2015 年的现状看 2100 年可能获得的重大工程技术进展，很有启发。看过去，想未来。在 20 世纪初，没有电、没有汽车、没有飞机、没有无线电、没有电视，人们过得很艰难。 20 世纪过去以后的 2000 年，美国工程院列出 20 世纪最伟大的工程成就列表（很遗憾，我在网上没有找到这个表）。看什么改变了我们的生活，对我们影响最大？也许是互联网。到 21 世纪，人们的生活还会有这么大的改变吗？这里说的是对人类改善生活最伟大的成就，所以没有包括原子弹、各种杀人武器。想想在 1915 时候我们所知道的和 2000 年总结出的成就表做一个比较，也许会很有启发。成就表里的项目可以分为三类：第 1 类是 1915 年时已经出现或者正在研制；属于第 1 类的不少。譬如， No.1 ，电气化 1915 已经开始，交流电成为输电的主要模式。 No.2 ，汽车， T 型发动机福特汽车已与 1908 年生产出来。 No.3 ，飞机，在欧洲，军事上急于需要飞机。无线电和电视列在 No.6 ，发明于二十世纪初， 1912 年泰坦尼克号的沉没突出了它的重要性。 No.9 电话网络的发展是整个世纪的成就，但 1915 年时已有进展。第 2 类是 1915 年时可以预料的，至少是不觉吃惊的；对于第 2 类，包括高速公路（ NO.11 ），农业机械（ NO.7 ），家用电器（ NO.15 ），空调和冰箱（ NO.10 ），供水系统（ No.4 ）。第 3 类 1915 年时无法预料到的。属于第 3 类的，譬如集成电路、激光、登月，这些都是没有预料到的惊喜。以此推测，对于 2100 年的表，无线技术现在已经开始，而且将在整个 21 世纪得到发展。对于预期的项目，可能是机器智能和 3D 打印。将要出现的惊喜的技术就谁也不知道了。特别对于今年， IEEE Spectrum1 月号提醒人们关注以下顶尖技术，而且每一项都有一篇文章做介绍。机器人空间技术医药能源远程通信无人机运输系统 IEEE Spectrum 要罗列 2015 年可能的技术发展多得很，但是要挑出前几名就不容易。他们挑选的原则不是上新闻头条的那种轰动效应，也不是为了个人或者小团体的利益，而是能利到老百姓的手上的技术。我们的指导思想缺乏这个，老是想如何才能世界第一、如何才能消灭敌人、如何才能得自然科学一等奖，而较少考虑让老百姓得实惠。譬如机器人，我们想的是工业机器人、军事机器人，而人家着重考虑家用机器人。因为家用机器人能够方便老百姓，而且，实际上只有家用才能有大市场。凡是能给每个人或者每个家庭带来好处的东西，市场就非常大。譬如房子、汽车、手机、家用电器等等。卫星你能卖出去几个？报上说，有些地方政府给机器人开发和购买以补贴，这有利于少数人，可伤害了大多数人。市场经济最怕不平等竞争。这种现象其实在科技界也有。其他热门技术还包括模块化的智能手机、私人视频无人机等。当然也有大型项目，像太阳能、月球探索等，这些对普通老百姓的生活目前不会有大的影响，但在今年会有重要突破。技术预测是对客观事物发展的一种推测，不是想人为地去管制它的发展。尊重客观事物的发展是唯物论，而人为去操纵是唯心论。但是，人们要顺应客观事物的发展才能事半功倍，人为的大跃进必吃苦头。对于今年的预测，没有互联网，这让我有点疑问。是不是互联网近期不会有大的改变？也没有计算机、普适计算、大数据、生物技术等等，你说为什么？也许各人有各人的解答吧！; 个人分类: 学术导航|7442 次阅读|44 个评论

技术预测方法介绍: 热度 3 yngcan 2011-1-14 11:03; 本文采用的（Ayse Kaya Firat，Wei Lee Woon，Stuart Madnick，2008)的一篇文章Technological Forecasting A Review，经过翻译整理，并配图片。 Technological Forecasting A Review一文可以在GOOGLE上搜索并下载。有近百种的技术预测方法，大致可以分为9个类别：一、以专家意见为主的技术预测方法（1）Delphi (iterative survey)德尔菲（多轮调查法）（2）Focus Groups 专题小组研讨（3）Interviews访谈法（4）Participatory Techniques参与式方法二、趋势分析法（1）Trend Extrapolation 趋势外推法（增长曲线拟合）（2）Trend Impact Analysis 趋势影响分析（3） Precursor Analysis 前兆分析（4） Long Wave Analysis 长波分析三、监控与情报方法（1） Monitoring 监控（环境扫描与技术观察）（2） Bibliometrics 文献计量（研究进展、专利分析、文本挖掘）个人考虑：如果对于专利分析仅能选一张图来代表，我仍然会选AUREKA，因为它所建立的这个隐喻系统真的不错，利用山峰山谷来代表技术趋势。虽然这种方法目前看要实现技术预测还只是梦想。四、统计方法（1）Correlation Analysis相关分析法（2）Demographics人口统计（3）Cross Impact Analysis 交叉影响分析（4）Risk Analysis 风险分析（5）Bibliometrics 文献计量（研究进展、专利分析、文本挖掘）五、模拟与仿真（1）Agent Modeling 代理模型（2）Cross Impact Analysis 交叉影响分析（3）Sustainability Analysis 可持续性分析（生命周期分析）（4）Causal Models因果关系模型（5）Diffusion Modeling 扩散模型（6）Complex Adaptive System Modeling (CAS) 复杂适应系统模型（7）Systems Simulation 系统仿真（系统动力学，）（8）Technological Substitution 技术替代（9）Scenario-simulation 情景仿真（博弈；迭代情景）（10）Economic base modeling 经济基础模型（投入产出分析）（11）Technology Assessment 技术评价六、情景分析法（1）Scenarios 情景分析（情景的一致性检验、情景管理）（2）Scenario-simulation 情景仿真（博弈；迭代情景）（3）Field Anomaly Relaxation Method 场域异常协调法七、评价、决策、经济学方法（1）Relevance Trees 关联树法（2）Action Analysis 行为（选择）分析法（3）Cost-benefit analysis成本收益分析（4）Decision anaysis 决策分析（效用分析）（5）Economic base modeling 经济基础模型（投入产出分析）八、描述性与计量方法（1）Analogies 类推法（2）Backcasting 回溯预测法（3）Checklist for Impact Identification 影响识别检查表方法（4）Innovation System Modeling 创新系统模拟（5）Institutional Analysis 制度分析（6）Mitigation Analysis 抑制分析（7）Morphological Analysis 形态分析法（8）Roadmapping 路线图（产品-技术路线图） NASA提供航天运送技术路线图（9）Social Impact Assessment 社会影响评价（10）Multiple perspectives assessment 多元视角评价法（11）Organizational analysis 组织分析法（12）Requirements Analysis 需求分析法九、创新方法（1）Brainstorming 头脑风暴法（脑迹法、选题小组法）（2）Creativity Workshops 创意工作组（未来研讨会）（3）TRIZ TRIZ理论（4）Vision Generation 视觉生产法（5）Science Fiction Analysis科技幻想分析写在后面：文章最后还探讨了一个关于不同行业技术预测方法选择不同的问题，引起了我极大的关注，贴图与大家共享：; 个人分类: 专利|13095 次阅读|8 个评论

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