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“中美十大命脉如此悬殊我们怎能不慌?”
发布日期:2025-07-20 18:16:34 浏览次数:

  

“中美十大命脉如此悬殊我们怎能不慌?”(图1)

  美国近30年的科技发展模式存在深刻矛盾,继续“以企业为主导”或葬送美国科技优势。报告聚焦人工智能、生物技术与合成生物学、密码学、激光、材料九游娱乐官方平台科学、神经科学、机器人技术、半导体、太空、可持续能源技术这十大关键新兴技术领域,分析了各领域的概述、关键进展、未来展望及政策考量,探讨了跨领域主题与共性,包括技术随时间演变的关键观察和常见的创新促进与阻碍因素,以及按经济增长、国家安全等政策领域划分的技术应用,强调未来多种技术美国科技政策需突出政府主导地位,大学和私人企业在创新生态系统中作用关键,美国需吸引全球人才、持续支持基础研究以在全球竞争中保持领先。报告反映了近年来美国科技和产业政策的一大趋势:破除“市场神话”,重视国家主导作用。虽然知识精英都认识到“转向”的需求,但涉及重大利益调整(如联邦支出),决策和执行困难重重,该报告也为理解特朗普政府的新兴技术产业投资计划提供了新的视角。为便于国内各界知己知彼、把握形势之变,欧亚系统科学研究会特编译该报告,供读者批判性阅读。文章仅代表作者本人观点。

  ▲ 报告发布会上,牵头人美国前国务卿赖斯与前商务部长雷蒙多对话。图源:Stanford University

  当代技术突破正以空前速度重塑世界格局。从原子级纳米材料到近地轨道卫星网络,科技创新不仅改变商业形态,更深刻影响着地缘政治格局。值得关注的是,技术决策权已从政府实验室扩展到私营企业——投资者与发明者的选择常产生深远政策效应,即便他们未必充分意识到这一点。

  面对指数级发展的技术浪潮,斯坦福大学推出新兴技术评论(SETR)项目,汇集全校40个院系的近百名学者,整合工程、经济、国际关系等多学科智慧。2023年启动的SETR致力于重构技术教育范式,帮助决策者在机遇与风险间把握平衡,维护美国创新领导地位。

  该平台已形成多层次影响力网络:为国会、白宫等部门提供战略简报;举办人工智能与生物技术专题培训;搭建跨国产业对话平台;组织半导体、航天等领域的闭门研讨。这些实践仅是开端,未来将持续探索技术治理新模式,通过跨代际、跨领域协作,在不确定时代寻找确定性发展路径。

  美国的全球创新领导力维系着国际科技合作生态系统的存续。从冷战时期的美苏核科学家合作到当下中美科技博弈,科学自由的开放性始终是创新土壤的核心要素。这种自由包含多重维度:允许质疑政府决策的学术空间、接纳研究失败的容错机制、促进跨国协作的知识共享、以及不受地域限制的人才流动。

  作为基础研究的核心阵地,美国研究型大学正面临严峻挑战。基础研究需要长期投入且难以直接产生经济效益,但正是这种无用之用孕育了雷达、GPS、mRNA疫苗等划时代突破。然而数据显示:联邦研发投入占GDP比例已从1964年的1.86%降至2016年的0.66%,中国基础研究资金增速达美国六倍。更令人忧虑的是人才流动趋势——2022年美国AI博士毕业生中70%进入工业界,顶尖高校的算力储备与科技巨头差距悬殊(如普林斯顿大学斥资900万美元购置300块NVIDIA芯片,而Meta同期采购计划达100亿美元)。

  这种失衡导致两大风险:其一,商业导向的研发挤压公共利益研究空间;其二,行业巨头形成技术垄断壁垒。当Meta、Google等企业掌握全球顶尖AI算力时,学术界对技术脆弱性的独立分析能力正被系统性削弱。

  斯坦福大学将自身定位为兼具技术创新策源地与政策智库的双重使命。从二战时期的速调管技术到现代光遗传学突破,斯坦福始终站在科技革命前沿。其独特优势在于:连接学术研究与产业应用的生态系统,培养出 Alphabet(谷歌)、思科、Instagram、领英、英伟达、Sun Microsystems、雅虎等万亿级企业的校友网络,并且有着悠久的从科学到政策的转化传统。

  人工智能正从单一领域向多模态融合演进,核心方向包括基础模型(如大语言模型LLM、图像生成模型DALL-E 3)、多模态系统和具身智能。领先企业包括OpenAI、Google、Meta等,应用覆盖医疗、农业、物流/自动驾驶等领域。例如,斯坦福团队开发的蛋白质结构预测模型助力药物研发,美国Kodiak公司实现5万英里自动驾驶卡车运输。基础模型训练依赖海量数据与算力,如GPT-4需10万亿词库和2.5万块GPU芯片,能耗相当于4500户家庭年用电量。

  美国在AI领域保持技术领先,私营企业主导创新,2023年全球AI投资中美国占比30.9%。基础模型研发能力突出,GPT-4等系统推动医疗、法律等行业效率提升。政策方面,白宫发布AI安全行政令,要求企业共享安全测试数据,并成立国家AI研究资源(NAIRR)试点,试图打破企业算力垄断。

  但美国也面临诸多问题,公共投入不足,联邦政府对AI基础研究投入远低于企业,学术机构因算力受限难以开展前沿研究。同时,高薪吸引顶尖学者转向企业,美籍华裔科研人员也在考虑归国,加剧“人才逆差”。

  AI预计未来十年拉动全球GDP增长7万亿美元,但美国过度依赖企业创新可能导致技术扩散风险。军事领域,国防部虽提出AI伦理原则,但因采购体系保守,AI武器化进程落后于中俄,且面临AI在核指挥控制中的伦理争议。

  中国通过政策驱动和科研投入(2023年AI论文高被引数量全球第一)快速追赶。华为、百度等企业在芯片(昇腾系列)、自动驾驶(百度Apollo)领域突破,中科院研发的AI蛋白质预测模型性能超越AlphaFold。同时,中国建立国家级算力网络,计划2025年算力规模全球第一,为AI训练提供基础设施保障。

  生物技术正从传统农业、医药领域向分布式制造、合成生物学等方向扩展。分布式生物制造通过发酵技术实现药品(如纳洛酮原料蒂巴因)的本地化生产,美国Antheia公司与意大利Olon合作完成吨级生产验证。合成生物学结合工程与AI,设计新型生物系统,如发光植物(美国Light Bio)、高抗氧化番茄(英国Norfolk)及皮肤微生物抗癌疗法(斯坦福团队)。DNA读写技术是核心基础,美国Oxford Nanopore推出便携式测序仪,中国在基因合成领域论文数量领先,2023年高被引论文量达美国8倍。此外,生物大语言模型(如斯坦福Evo)加速蛋白质设计,助力抗体开发和基因编辑。

  美国在生物科技领域仍保持创新活力,私营企业主导研发(如Antheia、Twist Bioscience),学术机构与产业紧密合作。其生物经济规模占GDP的5%(约9500亿美元),麦肯锡预测未来20年全球生物制造将贡献2-4万亿美元年经济增量。分布式制造技术提升供应链韧性,例如海军探索生物合成燃料和炸药,支持军事需求。但美国过度依赖私营资本,基础技术研发(如DNA合成)缺乏类似人类基因组计划的长期资助,导致工具开发滞后,合成生物学初创公司融资困难。同时,政府未形成系统性规划,技术追赶压力大。中国在合成生物学论文发表、专利申请和合成细胞构建上快速超越,美国高被引论文数量仅为中国的1/8,可能面临类似“斯普特尼克时刻”的战略被动。生物技术被视为未来支柱产业,其分布式特性可能重塑制造业格局,降低对传统供应链的依赖。但若美国不能加强公共投入和战略协调,可能丧失技术领导地位,影响其在医药、能源、材料等领域的全球竞争力。

  中国通过政府主导的科研计划(如“合成生物学”重点专项)和企业投资,在合成生物学领域迅速崛起。2023年中国高被引论文量达350篇,远超美国的41篇,并在基因合成技术上取得突破,如2024年成功合成植物染色体。在政策支持方面,中国建立深圳合成生物学研究所,目标在5-10年内构建人工合成细胞,计划投资1亿美元,而美国缺乏对等机构。在应用领域,中国在生物制造(如生物基材料)、农业育种(抗虫作物)和医疗(CAR-T细胞疗法)领域加速布局。例如,中科院天津工业生物技术研究所开发的人工合成淀粉技术,实现二氧化碳到淀粉的高效转化,潜在颠覆传统农业。中国在技术研发和产业化速度上的优势,可能削弱美国在生物科技领域的长期主导地位。

  密码学从传统加密技术演进为支撑数字安全的核心,涵盖对称/非对称加密、哈希函数、区块链及安全计算等方向。领先企业包括比特币(区块链技术)、Zcash(零知识证明)、SpruceID(区块链身份管理)。典型应用如:美国Prio系统在疫情期间保护用户隐私的接触追踪,欧盟基于区块链的奢侈品防伪溯源,以及中国数字人民币的跨境支付试点。密码学与量子计算的结合正推动后量子加密算法研发,美国NIST已启动相关标准制定。

  美国在密码学领域保持全球领先,依托硅谷企业和学术机构的技术创新,主导区块链底层协议(如Ethereum)和加密货币生态。政策层面,美国通过《量子计算国家安全备忘录》加速后量子加密转型。军事领域,密码学被用于核武器验证的零知识证明技术,增强战略透明度。不过,美国也面临诸多问题。加密货币监管滞后,FTX暴雷暴露美国对数字货币的监管真空,SEC与CFTC管辖权争议阻碍创新。同时,能源消耗矛盾突出,比特币挖矿年耗电量超荷兰,环保压力倒逼行业转向低能耗算法(如Ethereum 2.0)。此外,还存在技术扩散风险,开源区块链技术难以控制,敌对国家可能利用其绕过SWIFT制裁体系。密码学支撑的数字货币可能重塑全球支付体系,削弱美元主导地位。报告认为,美国需平衡创新激励与金融稳定,例如通过CBDC试点提升金融包容性,同时应对中国数字人民币在跨境贸易中的潜在替代效应。

  中国通过政策驱动和科研投入(2023年密码学论文高被引数量全球第二)快速追赶。华为、蚂蚁集团在量子通信领域突破,中国科学技术大学实现千公里级量子密钥分发。数字人民币已覆盖26个试点城市,跨境支付测试涉及香港、新加坡等地区,直接挑战美元结算体系。在技术突破方面,雄安新区使用区块链管理土地交易,降低行政成本30%;中国科学院研发的格基加密算法入选NIST第二轮候选名单。在战略博弈上,中国推动数字货币跨境合作,与金砖国家探索本币结算区块链平台,削弱美国金融制裁效力。同时,通过《数据安全法》强化加密技术国产化,要求关键信息基础设施使用境内密码产品,形成与美国技术标准的竞争。

  激光技术已渗透医疗、军事、通信、制造等领域。在医学九游娱乐官方平台应用方面,有精准眼科手术,比如LASIK,还有肿瘤消融,美国公司开发的机器人激光系统实现了骨科手术微创化。军事领域中,美国雷神公司研发的高能激光武器成功拦截无人机,中国也在激光反导领域加速追赶。通信方面,SpaceX星链通过激光链路实现卫星间高速数据传输,速率比传统无线倍。制造业里,德国通快公司利用超短脉冲激光实现精密切割,中国大族激光占据全球激光设备市场15%份额。此外,美国国家点火装置通过激光压缩燃料实现可控核聚变,能量增益突破1,为未来清洁能源奠定基础。

  美国在激光技术上保持领先,依托国家实验室(像LLNL、SLAC)和企业(如诺斯罗普·格鲁曼)的研发能力,在高功率激光武器(例如“机动近程防空”系统)、核融合(NIF)和芯片制造(EUV光刻机)方面占据主导。政策上,美国通过《国家量子倡议法案》推动量子通信与激光技术融合,并建立“战略与新兴技术办公室”协调军民两用研发。

  军事上,激光反导系统已部署到中东,单次拦截成本降至数千美元。不过,美国也存在一些问题。供应链方面,高端激光器核心部件(如光学晶体)依赖日本、欧洲供应,本土制造能力不足。同时还面临技术扩散问题,中国通过逆向工程获取激光武器技术,舰载激光系统已在南海部署。另外,美国激光研发资金分散于多个部门,缺乏类似中国“国家实验室体系”的集中攻关机制。激光技术支撑美国半导体产业(占全球产值47%)和国防优势,但过度依赖海外制造削弱了供应链韧性。中国在光纤通信(华为主导5G光模块标准)和量子密钥分发(实现千公里级通信)的突破,可能打破美国在信息安全领域的垄断地位。

  中国通过政策驱动和科研投入(2023年激光领域论文量全球第一)快速追赶。在技术突破上,激光武器方面,舰载“沉默猎手”系统已实战部署,功率达300千瓦,射程4公里;量子通信方面,中国科学技术大学实现合肥 - 上海量子密钥分发,构建全球首条城际量子通信网;核融合方面,“神光 - III”装置能量达1.8兆焦,仅次于美国NIF。在产业布局上,光纤通信领域,长飞光纤占据全球市场20%份额,华为开发的5G前传光模块支持100Gbps速率;激光显示领域,海信推出全球首台100英寸激光电视,色域覆盖90%以上BT.2020标准。在战略博弈上,中国通过“数字丝绸之路”推广激光通信技术,与东南亚国家共建跨境光通信网络,削弱美国海底光缆主导地位。同时,中国主导制定国际激光安全标准(如IEC 60825 - 11),争夺技术规则话语权。美国智库警告,中国在激光领域的追赶可能导致其在6G、太空防御等领域形成不对称优势。

  材料科学正推动柔性电子、纳米技术、增材制造等领域革新。在柔性电子方面,美国斯坦福团队开发的碳纳米管电子皮肤可监测伤口愈合,能让恢复速度加快25%,中国华为推出的可折叠屏手机采用了柔性显示材料。增材制造领域,美国Carbon公司的CLIP技术实现微型3D打印,德国通快利用激光3D打印金属部件。纳米技术领域,量子点技术获得2023年诺贝尔化学奖,美国量子点公司将其用于电视显示,中国科大研发的量子点荧光探针则用于癌症诊断。在AI驱动材料发现方面,谷歌DeepMind通过神经网络预测新材料,中国科学院开发的“材料基因组计划”构建数据库来加速研发。

  美国在材料科学领域保持领先,依托国家实验室(像伯克利国家实验室)和企业的研发能力,主导AI材料设计、纳米医疗等方向。政策上,美国通过《国家纳米技术计划》投资150亿美元,支持量子点、纳米传感器等技术开发。在军事领域,纳米涂层提升了隐身战机性能,半导体材料支撑着芯片产业,美国芯片产业占全球47%的份额。

  不过,美国也存在一些问题。在供应链方面,高端纳米材料(如光刻胶)依赖日本、韩国进口,本土制造能力不足。此外,美国材料研发资金分散于多个部门,缺乏类似中国“大科学装置”的集中攻关机制。材料科学支撑美国清洁能源(如纳米电池)和半导体产业,但过度依赖海外供应链削弱了技术自主性。中国在稀土永磁材料和石墨烯研发上的突破,可能重塑全球材料格局,影响美国在新能源、高端制造领域的主导地位。

  中国通过政策驱动和科研投入快速追赶。在技术突破上,中科院开发的纳米催化剂能将CO₂转化为燃料,效率提升30%;华为、京东方主导全球柔性屏市场,占比超50%;清华大学研发的机器学习模型预测新型超导材料,速度提升10倍。在产业布局上,宁德时代开发的钠离子电池实现量产,成本较锂电池低30%;中微半导体突破5nm刻蚀技术,国产光刻胶进入28nm工艺。在战略博弈上,中国通过“一带一路”推广纳米净水技术,与非洲共建材料实验室。同时,主导制定国际纳米安全标准(如ISO/TC 229),争夺规则话语权。中国在材料领域的追赶可能导致其在6G通信、量子计算等领域形成技术代差。

  神经科学是聚焦于大脑和神经系统的结构、功能及失调的多学科领域,其研究从分子层面延伸至复杂系统层面,意义重大。在治疗成瘾、神经退行性疾病以及设计脑机接口(例如人工视网膜)等方面,神经科学已取得一定进展,展现出巨大的医疗应用潜力。然而,公众对神经科学的兴趣远超过当前科学对大脑的实际认知,这使得公众领域出现了诸多夸大其词的说法,仿佛革命性的进步近在咫尺。

  美国在神经科学领域曾占据领导地位,拥有顶尖的大学、国家实验室和企业研发支持,在脑机接口、神经退行性疾病研究等方面处于领先位置。但近年来,美国在该领域面临一些挑战。联邦对神经科学研究的资金投入减少,如BRAIN计划预算被削减40%,这对长期研究产生了不利影响。同时,国际合作受限,对与中国有联系的科学家的审查可能导致人才流失,进而削弱美国在神经科学领域的竞争力。相比之下,中国在神经科学领域的投入增长迅速,有可能在十年内超过美国。

  机器人技术是融合感知、行动与智能的跨学科领域,其发展对制造业、医疗、农业等多个领域具有深远意义。未来,随着AI技术的突破,机器人有望在更多复杂场景中实现自主决策,但其广泛应用仍需解决数据隐私、算法偏见和安全标准等伦理与技术挑战。

  美国在机器人领域具有技术创新优势,拥有顶尖高校和企业研发支持,尤其在医疗机器人和工业自动化方面处于领先地位。然而,美国制造业机器人密度(285台/万人)仅排名全球第十,落后于新加坡、中国等国家,中小企业应用率较低。同时,劳动力短缺、供应链脆弱性以及政策法规滞后(如数据隐私保护和安全标准缺失)制约了机器人技术的推广。

  中国在机器人领域发展迅速,制造业机器人密度已达392台/万人,排名全球第五。中国在工业机器人、无人机等领域快速发展,可能重塑全球制造业格局。

  半导体技术是现代信息技术的核心,其发展直接影响人工智能、量子计算、能源效率等领域的进步。随着人工智能和机器学习的快速发展,芯片制造技术的创新成为提升计算能力和能源效率的关键,而内存技术、高带宽互连(如光子链路)的突破则能有效应对数据传输需求。未来,三维异构集成、量子计算等技术将推动半导体行业向更高性能、更低能耗方向发展,但其成本与复杂性也对研发和制造提出了更高要求。

  美国在半导体领域具有显著优势,其芯片设计能力全球领先,拥有英特尔、英伟达等龙头企业,并在量子计算等前沿领域保持技术领先。然而,美国在制造环节存在明显劣势,本土半导体生产份额从1990年的37%降至2021年的12%,高度依赖台积电等海外厂商,供应链脆弱性凸显。此外,人才短缺问题严重,预计到2030年将有58%的新增岗位无法填补,且硬件领域吸引力下降,导致创新动力不足。

  太空科技是推动人类社会发展的重要领域,其意义与发展前景主要体现在以下方面:以私营企业主导的新太空经济正在重塑航天产业格局,通过可回收火箭技术将发射成本降低一个数量级,催生了卫星互联网(如Starlink)、空间遥感(如Planet Labs)等创新应用。月球基地建设和小行星采矿等资源开发计划,将推动人类向深空拓展,而太空太阳能发电、在轨制造等技术则可能彻底改变能源与工业模式。然而,太空垃圾激增(现有近3万颗10厘米以上碎片)、轨道资源争夺加剧等可持续性问题,正成为制约行业发展的关键挑战。

  美国在太空科技领域具备显著优势:拥有SpaceX、Blue Origin等创新型企业,掌握全球70%以上商业发射市场;NASA主导的Artemis计划推进月球基地建设,其商业伙伴Axiom Space正在开发下一代空间站。但美国也面临多重挑战:太空碎片监测能力不足,现有跟踪系统难以应对数万颗小型卫星;政策法规滞后于技术发展,联邦机构对商业航天的监管效率低下;过度依赖少数私营企业可能导致国家战略受企业决策影响。此外,美国在空间态势感知技术(如光学导航系统)和深空探测能力(如核动力推进技术)方面仍需突破。

  中国在太空领域的崛起已成为全球格局的重要变量:2024年成功实现月球南极软着陆,成为首个探索该区域的国家;天宫空间站常态化运行,计划2030年前建成月球科研站。

  新能源技术是应对全球气候变化、实现碳中和目标的核心驱动力,其意义与发展前景主要体现在以下方面:可再生能源(太阳能、风能)成本已降至与化石燃料竞争水平,2023年全球清洁能源贡献了10%的GDP增长。未来重点在于构建零碳电力系统(2035年美国目标100%清洁电力)、交通领域全面电动化(2022年全球电动车占比1/7)、工业脱碳(钢铁、水泥等行业占全球碳排放40%)以及碳捕获与封存技术突破。

  长期来看,氢能、长时储能(如盐穴储氢、重力储能)、智能电网(动态需求管理、V2G技术)和第四代核能将成为关键支撑。但大规模部署面临储能技术瓶颈(需240TWh容量满足3天电力需求)、材料供应链依赖(锂资源需求2030年或增5倍)、基础设施升级(电网规模需翻倍)等挑战。

  美国在新能源领域具有显著优势:研发投入全球领先(能源部年预算超百亿),掌握核心技术(如固态电池、碳捕获),私营部门创新活跃(2023年清洁能源投资达2710亿美元)。但同时存在明显短板:制造业空心化导致关键材料90%依赖进口(锂、钴等),政策波动性大(小型核反应堆项目因成本超支搁浅),电网老化制约可再生能源消纳(现有输电容量不足)。此外,公众对核能的安全担忧(如福岛事故影响)和储能技术商业化滞后(锂资源短缺推高电池成本)进一步限制其发展。

  中国在新能源领域的崛起重塑全球格局:掌控全球70%锂电池产能、80%光伏组件生产,拥有完整供应链。中美双方在绿色氢能、智能电网等领域存在潜在合作空间,但在关键矿产控制权、技术标准制定上竞争加剧。

  过快创新可能打破多方利益平衡。急于推广新技术时,容易忽视安全、就业、伦理、社会影响等地缘政治问题。典型案例包括:欧洲因安全担忧限制转基因生物,协和飞机因噪音和成本停飞,AI技术引发的社会争议推动监管需求,合成生物学潜在的武器化风险影响公众支持。

  速度过慢同样危险。落后者可能丧失技术、经济和国家安全优势。报告显示,美国在AI等关键领域的研发进度已落后于中国,类似担忧也存在于两国在经济安全技术领域的竞争中。

  以合成生物学、机器人技术、太空探索和区块链为例,这些技术的传播路径通常是从发达国家的大型企业,逐渐渗透到发展中国家的中小企业甚至个人开发者手中。技术成本的持续下降是扩散的核心动力,尽管出口管制等措施可能延缓这一进程,但无法阻止技术最终流向更广泛的群体。

  政策复杂度提升:越来越多的非国家行为体掌握了挑战传统大国利益的技术工具。

  技术优势缩小:即使在前沿领域,美国的领先地位也面临稀释。其他国家可以通过技术追赶抵消美国的相对优势。

  创新伦理差异:监管宽松的参与者往往能更快地应用和改造技术,而严格监管体系下的企业可能在竞争中处于劣势。

  以人工智能为例,它在多个领域展现出显著的带动作用:通过预测蛋白质、核酸等生物分子的结构,AI正在推动合成生物学的进步;在材料科学领域,AI能快速筛选候选化合物,预测其性能表现;半导体技术的进步则为AI发展提供了重要支撑,更低成本的芯片显著降低了AI模型的训练成本。

  其他技术之间的协同同样值得关注:材料科学为半导体研发提供新型材料,也在太空探索中创造航天器新材料;能源技术的提升直接改善了机器人和航天器的性能表现;合成生物学能够构建特殊材料的生产体系;半导体成本下降推动DNA测序技术普及,而测序技术正是合成生物学的基础工具。

  这种技术间的协同创新形成了良性循环:材料科学发展推动半导体进步,半导体成本降低又加速AI发展,AI突破反过来促进生物科技和材料科学的创新。这种交叉赋能正在深刻改变各个领域的发展轨迹。

  现实中更多存在的是非线性创新模式,强调不同研究阶段的互动反馈。例如,当实际应用遇到瓶颈时,往往需要回溯到基础研究寻找突破,这种应用驱动的基础研究在人工智能领域尤为典型。

  技术融合也是创新的重要路径。当多个关键领域的技术发展到临界点,就可能催生出跨领域的创新应用。比如癌症药物研发需要突破药物载体技术,电动汽车依赖电池、轻量化材料和智能传感技术的协同进步。神经科学领域的突破,既需要脑科学理论支撑,也离不开对脑组织无损伤的植入式探针技术。

  科学突破常被报道,但真正转化为产品需要跨越多个障碍。以单级入轨航天器为例,虽然理论上可行,但目前尚未找到可靠的工程方案。即使技术可行,经济账也未必划算。早期超导计算机因依赖液氦冷却,成本过高而被淘汰,就是典型案例。

  材料成本与供应链同样关键。钠离子电池因钠资源丰富,理论上比锂电池更便宜,但锂电池经过几十年发展,成本已大幅下降,目前仍占据市场主流。不过锂资源若出现短缺,钠电池可能逆袭。

  社会接受度也会左右技术命运。欧洲对转基因食品的抵制,源于消费者对安全性的担忧,尽管美国已广泛接受这类产品。

  技术落地之路充满意外:成本超支、周期延长、功能缩水是常事。资金不足、环保限制、伦理争议等问题,可能在产品上市后才暴露。例如隐私泄露、健康风险等,都可能动摇公众信任。这些非技术因素,往往比技术本身更能决定创新的成败。

  过去,美国政府出钱又出力,推动了卫星、喷气发动机和半导体等技术突破。但现在很多领域里,私企接过了创新主力的担子。这些公司可能受其他国家管控或高管操控,他们的利益和用户需求并不总是一致。

  上世纪90年代,美国劳伦斯利弗莫尔等国家实验室的研究人员取得技术突破,知识产权归政府所有,但使用需经国会和能源部批准。荷兰ASML公司当时顺利获得许可,其如今是全球唯一能生产和维修极紫外EUV光刻机的公司。

  比如“星链”卫星网络在乌克兰战场提供通信支持,但马斯克多次限制乌克兰使用。人工智能领域的研发资金分配最能体现私企的影响力。美国联邦政府计划投入数十亿美元,而私企的资金规模是其10到100倍。

  国家战略重点会随地缘政治变化而调整。制造业转移加上中国的崛起,引发西方国家对技术依赖的担忧。30年前的政策在今天已经被重新评估。

  随着私企在核心技术领域话语权增大,美国官员开始呼吁加强政府监管,同时推动更紧密的公私合作。虽然政府不再主导创新,但仍在研发投入、关键技术攻关、行业标准制定和国际联盟组建等方面发挥重要作用。

  科技创新在不同政体下各有特点。欧美科学家似乎更敢于尝试高风险项目,但其他体制则能持续投入资源,长期聚焦国家战略目标,不受短期政治周期干扰。

  美国近年尝试借鉴中国模式的政策手段,如通过“芯片法案”扶持半导体产业,试图在保持现有制度的同时获得集中决策的优势。但批评者认为这种挑选赢家的做法扭曲市场机制,支持者则强调这是应对大国竞争的必要策略。

  科技创新的源头是新思想,而这些思想每天都由全球最具创造力的人才产生。但尖端科技的人才具有稀缺性,只能通过外部引进或定向培养获得。

  外国人才对美国科技、工程和数学(STEM)领域贡献巨大。吸引并留住国际人才对美国创新至关重要。技术移民的专利产出是本土人才的两倍,广泛的人才库比单纯挖掘现有资源更可能产生顶尖人才。

  当前移民政策可能导致技术人才流失,既可能流向中国等“竞争对手”,也可能流向加拿大等盟友,甚至迫使美国企业因用工短缺迁往海外。此外,大量学术研究者持学生签证,缺乏明确的留美路径可能导致STEM领域师资和科研力量流失。

  对“前沿科技”的偏好可能导致对“旧技术”创新应用的忽视。利用现有技术进行创造性改造,同样能有效推动国家和社会发展,且无需依赖科学突破。

  俄乌战争中的技术应用是典型例子:对战场影响最大的无人机并非最先进型号,而是中等复杂度无人机与商用无人机的组合。俄罗斯受限于美国半导体制裁,转而使用民用芯片控制武器系统。另一个案例是AK-47步枪——刻意设计为低技术产品,凭借廉价耐用的特性被全球7500万支使用,深刻影响了武装冲突形态。

  前沿偏好的第二个误区是混淆技术突破与社会普及。例如1956年商用核电诞生后,曾被乐观预测将实现免费电力,但因技术、经济和政治因素,核能至今未能广泛普及。

  真正产生社会影响的创新需要大规模应用。个人电脑和屋顶太阳能在80年代迅速普及,因其能直接满足用户需求。而依赖集中规划的前沿技术普及周期更长:核电站需数十亿美元投资,先进芯片厂造价百亿,神经退行性药物需昂贵审批流程,碳捕获成本过高且个人收益有限。对这类技术期待快速社会应用并不现实。

  本报告聚焦的十大新兴技术领域中,所有受访专家都对各自研究的社会价值和科学意义持乐观态度。这并不奇怪——若对领域前景缺乏信心,没人会长期投身其中。但政策制定不能仅听乐观声音。当决策层观点趋同时,容易陷入集体盲目性,低估创新风险。

  技术拥护者常认为早期讨论风险会阻碍创新,但历史证明,技术普及后负面影响往往显现。有时,“新技术”对企业而言是抢占市场的机遇,但对国家而言,若技术普及速度超过战略准备,可能引发安全、经济或社会层面的意外冲击。

  美国研发体系庞大,私营企业和联邦政府都投入巨大。历史上,贝尔实验室、IBM研究中心等企业曾主导基础科研,但如今它们转向与商业利益挂钩的应用研究,成果多保密且缺乏长期影响力。联邦政府运营的实验室(如能源部、国防部所属机构)专注于企业和高校无力解决的高难度任务。

  角色一:开展高风险基础研究。大学承担着可能数十年无法转化的前沿探索,其研究范围远超联邦实验室的任务导向,且保持开放透明的学术传统。这种开放性加速了知识传播——当前80%以上的算法均源于高校而非企业。

  角色二:培养下一代STEM人才。政府资助的大学研究历史上多次推动技术革命,从二战雷达、近炸引信到今日的AI和mRNA疫苗,既创造产业经济价值,又实现国防、医疗等国家目标。

  目前,政府研发资助体系在长期研究方面均存在缺口,联邦研发投入占GDP比例从1964年1.86%降至2016年0.66%,而中国研发投入增速是美国3倍,可能十年内超越。此外,量产扩大和过渡资金等转化过程也需要大量资金,企业一旦成功跨越“死亡之谷”(规模产业化),其量产成本平均下降85%。

  新型融资模式“重点研究组织”(Focused research organization,FRO)正在尝试解决这一问题。通过为科研团队提供快速原型开发和测试资金,帮助其跨越技术转化瓶颈。例如2021年成立的非营利组织Convergent Research,2023年获5000万美元慈善捐款启动两个FRO项目。

  通过与全美顶尖学者的深入探讨,我们发现:人工智能在算力提升与海量数据推动下,正加速渗透药物研发、材料科学等领域;合成生物学将重塑农业、医疗和制造业;从太空开发到纳米技术,技术边界持续扩展。

  传统“资助-期待”型科技政策已难以应对当前竞争格局,未来需要构建政府、学术界、产业界协同的创新生态,强化对高风险基础科学的长期投资,同时适应私营企业在AI、太空等领域日益凸显的主导地位。

  因为我们的高端人才都被美用顶尖大学的科研优势和头部企业的资金挖完了,我们应该反省自身的人才培养体系和科研环境以及对人才的吸引力,这个改革刻不容缓

  统计一下,改革开放以来,从清华,北大毕业的学生,有多少在国内,多少在国外。就知道美国吸收高抖技人才有多强。