别拿算命当未来：被误解的技术预见研究
去年九月底在南京河西的一个产业园开闭门会，饭桌上有人端着酒杯笑问，你们做技术预见研究的，能不能帮我算一下我投的储能项目五年后能不能上市？一桌人哄笑。我那时候没接话，说实话，挺无奈的。绝大多数人对这行的误解，从这句话就能看出来——我们不是算命的，也不帮人算股票算上市。
1950年代美国技术预见研究原始会议记录手稿
很多人不知道，最早的德尔菲法——就是技术预见最常用的那个方法，核心不是投票选对错，是匿名。说白了就是避免大佬一开口，所有人都跟着附和，最后出来的结果全是权威的个人意志。你看，从根上，这个研究就不是为了得出一个「唯一正确的未来」，是为了把不同立场的人的想法摆到台面上，找到大家都能认可的方向。
之前做长三角氢能产业的预见，有人说燃料电池卡车十年就能普及，有人说加氢站根本铺不起，吵来吵去，最后出来的结论不是谁对谁错，是「接下来五年重点商用车场景试点，先不着急铺乘用车加氢网络」，你看，这就是结果，不是预测，是共识。
技术预见研究多源数据筛选流程示意图
说实话，那次跟着跑现场，给我冲击挺大的。之前我也觉得这行就是写报告给政府交差，没想到我们去苏州一个做汽车零配件的工厂，厂长拉着我们说，你们说的那个机器视觉检测，我们买了三台，根本用不好，光源不对，换一批零件就得重新调，工人嫌麻烦都不用。你说这种信息，你爬多少论文都爬不到吧？专家坐在办公室里也想不到吧？
技术预见最核心的信息，从来都不是写在论文里的。是工厂里卡脖子的痛点，是用户不愿意说出来的隐性需求，是资本不敢碰的政策盲区。这些东西拼起来，才是真实的未来方向。
很多人做不好。
就是忘了这一点。
之前我见过不少地方做技术预见，把一群专家关在酒店开两天会，出来一份几十页的报告锁进档案柜，这根本不是做研究，这是完成KPI。太扯了。
技术预见最大的陷阱，是把未来焊死在今天的认知里
说个反常识的，技术预见从来都不准。哦不对，是所有对未来的精准预测，几乎都是错的。
2010年国内做过一次面向2030的技术预见，当时对新能源汽车的判断是，2030年新能源汽车销量占比不到15%。你现在翻出来看，可笑不可笑？去年国内新能源汽车销量占比都超过36%了。
为什么错得这么离谱？当时做预见的专家，都是沿着当时的技术路线算的：电池能量密度每年涨5%，成本每年降3%，算到2030年才能到今天的水平。他们没算到，国内会砸这么多钱补产业链，没算到消费者对新能源的接受度涨得这么快，更没算到宁德时代能把磷酸铁锂电池的成本降成那样。
说白了，大多数错的预见，都踩了同一个坑：只用今天的资源、今天的认知，去推明天的变化。你今天看不到颠覆性技术的苗头，不代表明天不会冒出来，对吧？
那技术预见既然不准，做了有什么用？
我听过最好的解释是，技术预见不是给未来画一张精准的地图，是给你标出来哪些地方有暗礁，哪些地方是可以走的航道，哪些方向是大家都想去的。哪怕最后走的路跟当初标得不一样，你提前看过图，总比闭着眼瞎摸强。
对我们普通人来说也是一样。你学机械的，现在整个行业都在推工业软件、数字孪生，你毕业的时候非要去做已经淘汰的普通机床设计，那不是自己找亏吃吗？提前看看技术预见里梳理的方向，不是让你追风口，是让你避开已经死掉的路，对吧？
不过话说回来，现在很多机构做技术预见，已经变味了。为了拿项目，专门挑那些政策鼓励的方向说，所有人都知道要做AI，我就把所有方向都往AI上靠，出来的报告全是正确的废话，一点用都没有。
我还是喜欢最早做技术预见的那个思路，把不同立场的人拉到一起，说真话，找真问题。未来从来不是算出来的，是一群人一起干出来的。技术预见研究的价值，从来都不是猜对未来，是帮我们一起选一个更好的未来而已。
技术预见不是专家拍脑袋，是找「共同的可能性」
最早的技术预见研究，起源于二战后的美国军方。当时打赢了战争，手里攒了大把从德国带回来的技术资料，不知道该往哪个方向砸钱搞研发，总不能瞎投吧？就催生了最早的方法：找一群各个领域的专家坐在一起，把所有可能的方向列出来，一层层筛。后来这套方法慢慢传到欧洲，日本拿去用在产业政策制定上，才慢慢变成现在我们说的产学研领域的技术预见。1950年代美国技术预见研究原始会议记录手稿
很多人不知道，最早的德尔菲法——就是技术预见最常用的那个方法，核心不是投票选对错，是匿名。说白了就是避免大佬一开口，所有人都跟着附和，最后出来的结果全是权威的个人意志。你看，从根上，这个研究就不是为了得出一个「唯一正确的未来」，是为了把不同立场的人的想法摆到台面上，找到大家都能认可的方向。
之前做长三角氢能产业的预见，有人说燃料电池卡车十年就能普及，有人说加氢站根本铺不起，吵来吵去，最后出来的结论不是谁对谁错，是「接下来五年重点商用车场景试点，先不着急铺乘用车加氢网络」，你看，这就是结果，不是预测，是共识。
现在做技术预见，早不是只靠问卷投票了
放在十年前，做一次大型技术预见，光发德尔菲问卷收回来整理，就要大半年。现在不一样了，大数据和大模型进来，整个流程变了天。 去年我跟着团队做一个智能制造的预见项目，第一步根本不是找专家，是爬了全球十年的专利、SCI论文、一级二级市场投融资数据，还有国内各个制造业集群的招聘需求，把所有年增长率超过20%的技术方向全部筛出来，剔除掉那种只有论文没有落地项目的，也剔除掉已经商用了十年以上的，最后剩下不到三十个方向，再找专家论证。技术预见研究多源数据筛选流程示意图
说实话，那次跟着跑现场，给我冲击挺大的。之前我也觉得这行就是写报告给政府交差，没想到我们去苏州一个做汽车零配件的工厂，厂长拉着我们说，你们说的那个机器视觉检测，我们买了三台，根本用不好，光源不对，换一批零件就得重新调，工人嫌麻烦都不用。你说这种信息，你爬多少论文都爬不到吧？专家坐在办公室里也想不到吧？
技术预见最核心的信息，从来都不是写在论文里的。是工厂里卡脖子的痛点，是用户不愿意说出来的隐性需求，是资本不敢碰的政策盲区。这些东西拼起来，才是真实的未来方向。
很多人做不好。
就是忘了这一点。
之前我见过不少地方做技术预见，把一群专家关在酒店开两天会，出来一份几十页的报告锁进档案柜，这根本不是做研究，这是完成KPI。太扯了。
技术预见最大的陷阱，是把未来焊死在今天的认知里
技术预见最大的陷阱，是把未来焊死在今天的认知里
说个反常识的，技术预见从来都不准。哦不对，是所有对未来的精准预测，几乎都是错的。
2010年国内做过一次面向2030的技术预见，当时对新能源汽车的判断是，2030年新能源汽车销量占比不到15%。你现在翻出来看，可笑不可笑？去年国内新能源汽车销量占比都超过36%了。
为什么错得这么离谱？当时做预见的专家，都是沿着当时的技术路线算的：电池能量密度每年涨5%，成本每年降3%，算到2030年才能到今天的水平。他们没算到，国内会砸这么多钱补产业链，没算到消费者对新能源的接受度涨得这么快，更没算到宁德时代能把磷酸铁锂电池的成本降成那样。
说白了，大多数错的预见，都踩了同一个坑：只用今天的资源、今天的认知，去推明天的变化。你今天看不到颠覆性技术的苗头，不代表明天不会冒出来，对吧？
那技术预见既然不准，做了有什么用？
我听过最好的解释是，技术预见不是给未来画一张精准的地图，是给你标出来哪些地方有暗礁，哪些地方是可以走的航道，哪些方向是大家都想去的。哪怕最后走的路跟当初标得不一样，你提前看过图，总比闭着眼瞎摸强。
对我们普通人来说也是一样。你学机械的，现在整个行业都在推工业软件、数字孪生，你毕业的时候非要去做已经淘汰的普通机床设计，那不是自己找亏吃吗？提前看看技术预见里梳理的方向，不是让你追风口，是让你避开已经死掉的路，对吧？
不过话说回来，现在很多机构做技术预见，已经变味了。为了拿项目，专门挑那些政策鼓励的方向说，所有人都知道要做AI，我就把所有方向都往AI上靠，出来的报告全是正确的废话，一点用都没有。
我还是喜欢最早做技术预见的那个思路，把不同立场的人拉到一起，说真话，找真问题。未来从来不是算出来的，是一群人一起干出来的。技术预见研究的价值，从来都不是猜对未来，是帮我们一起选一个更好的未来而已。