科学、技术和创新政策展望十五

概述

• 未来社会将受人工智能、数据、虚拟现实和数字化转型等核心要素塑造，其中数据收集、基础设施建设和数据网络构建是推广人工智能的关键。
• 随着人机互动增强，虚拟/混合现实技术将进步，脑机接口（BMI/BCI）和脑脑接口技术成为关键技术方向。
• 数字化转型不仅是业务管理数字化，更涵盖工业和社会层面的全面数字化，需关注人工智能、生物工程和量子技术等未来技术。
• 量子技术虽新兴，但被视为中长期关键，需积极展示其创新性，同时分析其社会和工业价值的不确定性。

数字化转型后大变革的未来

• 未来技术方向：高效时间利用、克服人类物理限制（如脑机接口），以及跨人类技术（如脑脑接口）的发展。
• 社会视角：数字化转型将提升沟通效率、工业生产力和社会凝聚力，但数字鸿沟可能加剧工资差距和就业不平等。
• 政策应对：需识别数字化转型中的机遇（如大数据优化、AI便利性）和危机（如高级AI伦理问题），并建立社会安全网以应对不确定性。
• 公众参与：通过工作坊和调查提取机遇/危机事件，如大数据优化、AI便利性（机遇），高级AI伦理问题（危机），以及数字孪生对日常生活的潜在影响。

量子技术作为数字化转型的核心未来技术

• 全球竞争格局：美国领先（NIST、DARPA等），中国居第二（量子通信），欧盟（量子旗舰计划）、日本（光量子计算）跟进，韩国正扩大支持计划以缩小差距。
• 工业影响（2050）：
  • 积极：药物研发加速、医疗诊断精准化、新材料发现、可持续能源生产；量子计算与AI结合推动产业创新。
  • 挑战：高能耗（需超导技术）、加密漏洞（需网络安全应对）。
• 社会影响（2050）：
  • 积极：提升国家竞争力、创造新市场、增加高级技能需求；量子计算可能打破传统加密系统。
  • 潜在风险：伦理缺失（如责任规避）、环境压力（高能耗）、社会冲突（需机构机制防范）。
• 政策建议：提高公众意识，验证机制防误用，建立长期人才发展策略。

STEPI 期货研究的未来

• 研究方向：讨论是否聚焦国家层面或特定领域，需识别关键未来领域（如国家未来预见）。
• 推广策略：加大政策使用推广（如社交媒体、教育课程），提升公众对未来议题的理解。
• 学术能力建设：强化方法论发展、研究网络（合作项目、论坛交流），推动创新合作。
• 人才培养：实施面向未来教育，建立长期人才发展策略以积累知识和专长。