当今世界正处于百年未有之大变局，深刻变化的国内外形势对科技创新提出更加迫切的要求。“科技创新成为国际战略博弈的主要战场，围绕科技制高点的竞争空前激烈。我们必须保持强烈的忧患意识，做好充分的思想准备和工作准备。”健全国家科技预测机制，加强科技前沿突破方向研判，强化国家关键技术选择和重大技术预警，是把握新一轮科技革命和产业变革机遇的客观要求，也是完善创新治理机制、有效应对重大科技风险的重要抓手。自上世纪80年代起，我国开展了6次国家技术预测，作为我国科技决策过程的重要环节，研究成果应用于国家和地方五年科技发展规划的编制过程。回顾国家技术预测演进历程，总结历史经验，对于完善和优化国家技术预测研究工作，具有重要的参考价值与学理意义。

1 实践历程

技术预测于20世纪40年代兴起，第二次世界大战期间在美国海军和空军科技计划制定方面得到广泛应用。1950年代冷战时期，美国政府委托兰德公司（RAND）进行军事预测，发展出一套以德尔菲调查为代表的技术预测方法，能够有效利用专家意见进行预测研判，之后，许多系统性的预测活动纷纷兴起。1980年代，在全球化与自由化的浪潮影响下，对未来的思考逐渐由单纯的科技预测，转向对未来的塑造与选择。进入二十一世纪后，由于国与国之间的竞争日益激烈，各国政府逐步将技术预测整合为决策系统的一部分。同时，预测也与国家创新体系结合，成为提升创新体系效能的重要决策工具。

我国较为系统性的预测研究与实践是从改革开放以后开始兴起的。十一届三中全会之后，随着管理科学的引入和在我国的迅速发展，预测科学也发展起来。在此期间，较为综合性、系统性的预测研究是“2000年的中国”，其中关于“2000年中国科学技术的预测”部分，着重对科学技术实力、2000年科技基本需求，以及科学技术结构与体制进行了预测，并描绘了2000年的科学技术基本图景。冷战结束后，国际新一轮技术争夺战开始，确定国家关键技术成为各国技术政策的一个新特点。我国开始学习国外经验，进行国家关键技术选择和技术预测的实践。这是计划经济体制向市场经济体制转型时期政府宏观科技管理模式的一种改革性探索。1992-1994年，在国家科委领导和有关司局的支持、指导和委托下，中国科学技术促进发展研究中心（现：中国科学技术发展战略研究院）、中国科技信息研究所和航天工业总公司科技信息研究所联合开展了关于我国国家关键技术选择研究。国家科技管理部门在“九五”科技规划制定过程中，选用或参考了国家关键技术选择的结果及相应的关键技术研究报告。

1997年科技部启动“国家重点领域技术预测”课题研究，选择“农业、信息和先进制造”3个重点领域，组织了1200名专家，对技术发展进行咨询调查，通过两轮调查、分析评价以及反复论证，从308项备选技术中选择出128项国家关键技术。这次预测在理论方法上也进行了一些尝试，尤其是在进行大规模德尔菲专家调查之后，组织高层专家对预测结果进行论证，据此选择国家关键技术，这是将日本的技术预测和美国的国家关键技术选择结合在一起的方法，预测结果为“十五”科技规划的制定和行业规划提供支撑。

2003年，在科技部统一部署下，发展计划司资助并委托中国科学技术促进发展研究中心组织相关单位，在“信息通信、生命科学与生物技术、新材料”三个重点高新技术领域实施重点高技术领域的技术预测调查研究。2004年又完成了“能源、资源环境和先进制造”三个领域的研究，成为编制《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》的重要支撑。为落实规划纲要提出的战略任务，中国科学技术促进发展研究中心进一步组织专家，选择与人民生活密切相关的“农业、人口健康和公共安全”领域开展调查研究，为“十一五”科技计划的制定提供参考。在2003-2007年完成“信息、生物、新材料”等9个领域技术预测调查的基础上，对遴选出的90项国家关键技术和286项技术发展重点，建立“国家目标-战略任务-关键技术-发展重点”之间的关系，确定技术发展优先序，实现时间和发展路径等，完成了国家技术路线图研究，逐步探索形成了一套中国特色的组织体系和方法论。

2013年启动的第五次国家技术预测由科技部发展计划司与中国科学技术发展战略研究院共同组织，采取“先摸底、再调查、后选择”三步走的战术，同时，紧密结合与中长期规划中期评估的衔接，做好与“十二五”规划的衔接，适应新一届政府职能改革的需要。第五次国家技术预测覆盖全领域，共有信息、生物、新材料、先进制造等14个领域经过中外技术竞争比较、技术预测调查和领域关键技术选择，最终投票选出100项重点关键技术，包括40项重大突破类技术、60项重大效益类技术，以及10项颠覆性技术、10项非共识技术，成为“十三五”科技创新规划任务部署的重要参考。2019年，第六次国家技术预测在延续第五次技术预测工作组织体系的基础上，进一步强化技术预测工作的组织领导。同时，强调定性与定量方法相结合、主观与客观方法相结合的方法理念，综合运用德尔菲专家调查、文献计量、专家会议、国际比较等研究方法。按照选择国家关键技术的原则和准则，在各领域调查数据综合分析和归纳的基础上，发挥领域专家组成员在各自技术领域的优势，组织各种形式的专家论证会，提出了354项优先发展的技术项目建议，成为新一轮国家中长期规划编制的重要参考。

2 经验总结

回顾历次技术预测实践，我们可以发现，国家关键技术选择和技术预测过去40年是在特定时空条件下不断进行探索和经验累积的40年。历次关键技术选择与技术预测为国家科技规划和科技创新发展方向识别提供了有力支撑。当然，这里6次国家技术预测的划分并没有严格的学理依据，但纵观每次国家技术预测，都呈现鲜明的特点，组织架构和方法体系不断完善，业务流程不断优化，有效支撑了重大科技战略研判和科技规划编制，技术预测作为科技管理的一项重要基础性工作得到强化。

2.1 支撑科技战略研究与规划编制

我国国家关键技术选择与技术预测就性质、内容及其作用而言，是为科技发展规划服务的。在确定规划战略目标、主要任务及发展重点时，无不需要对未来发展方向、需求、能力及手段进行预测和评估。技术预测能够把战略需求分析和关键技术对接起来，通过集成技术和产业等方面专家对影响科技项目决策的一些重要因素的判断，指出未来技术发展路径、可能形成的产品/服务、应用场景及市场潜力，并对它们之间的关系进行分析，勾勒出有优先顺序和相互关联的一系列技术获取和扩散的图谱，为改进科技规划工作进行基础性研究。可以说，我国历次科技规划中都蕴含着技术预测。尤其是上世纪80年代以来，几乎每一个规划的制定出台背后都有技术预测研究的基础支撑，2000年以来，技术预测更是作为科技管理基础性工作予以强化。第五、六次国家技术预测与前几次国家技术预测分批次、分领域、分阶段推进不同，全领域覆盖（分别涉及14和17个领域）直接支撑国家科技规划战略研究和规划编制。

2.2 流程体系逐步完善

经过90年代国家关键技术选择和重点领域技术预测实践，我国国家技术预测工作迈上了新台阶，充分认识到从预测到选择的重要性。预测是选择方向，选择是确定重点。进入新世纪，国家技术预测体系化特征更为明显，在流程设计上，首先对国家未来经济社会发展的技术需求进行分析、凝练，对既有技术水平做“摸底”分析；在此基础上，遴选领域关键技术清单；对遴选的关键技术清单进行技术经济分析，重点阐释能够反映关键技术的核心指标、影响以及预期目标；开展大规模德尔菲调查，充分吸收、收敛不同部门专家的意见，形成供领域组参考的领域关键技术清单；根据调查结果，组织领域关键技术选择会议和国家关键技术选择会议，确定未来影响我国经济社会发展的重点关键技术；设计关键技术发展的路径，构建关键技术路线图，对这些关键技术的发展状况和未来发展趋势进行跟踪和评价，把握技术的发展态势。这种体系化的技术预测研究，综合集成社会各方面专家的创造性智慧，遵循内在的流程逻辑，可以减少失误、降低风险，研判形成的国家关键技术，结果具有较好的科学性与权威性。

2.3 方法组合不断优化

上世纪80年代开展的第一次国家技术预测，在研究方法上，主要采用定量分析法和计算机模拟，进行综合分析评价，这为我国今后在战略研究中使用系统分析方法奠定基础。第二次国家技术预测组织开展的国家关键技术选择实践，关键技术选择方法得到了试验和发展，为此后的国家和区域技术预测实践提供借鉴。第三次国家技术预测的“国家重点领域技术预测”是我国技术预测活动方法系统化、国际化的开端。进入21世纪，技术预测已经形成了一套体系化的工作流程，方法体系趋于成熟。这个时期的技术预测基本上形成了以德尔菲专家调查方法为主，专家研讨、层次分析、客观计量等多方法集成的方法体系，而且对咨询专家人数、权重以及评价意见进行了深入分析，对优化方法体系有了更深层次的理解。第五、第六次国家技术预测，更加强调愿景需求分析的重要性，统筹考虑现实需求和潜在需求、前瞻引领与需求导向相结合，在全面扫描国际前沿发展的基础上，按照我国的战略需求和资源禀赋，确定未来发展重点，既找准引领未来发展的技术，又明确弥补科技短板的方向。

2.4 国家技术预测趋向建制化，规范化

技术预测通过把握未来科技发展趋势，选择重点研发领域，使科技管理和决策更加科学化、民主化，成为转变政府管理职能的一项重要手段。经过多轮次的技术预测实践，我国技术预测逐步趋向建制化、规范化。国家科技部下属中国科学技术发展战略研究院设立了专门的技术预测研究机构，组建了一支技术预测研究队伍。同时，国家技术预测与关键技术选择的工作流程和组织体系逐步完善，从高层次专家委员会、领域专家组的建立、确立备选技术清单、大规模调查的咨询专题讨论会、专家咨询会、研究工作组成员的组成和协调会，以及工作进行过程中与主管部门的沟通联络，对最终结果的专家论证等方面，积累了丰富经验。除了各领域战略专家、技术专家外，还进一步扩大企业专家的比例，吸收部分国际专家参与，动员部门和社会公众参与，形成了整合不同利益相关者意见的预测系统。技术预测文化已经渗透到庞大而多样化的各个部门及我国特有的复杂和多层次的政策体系。

3 思考启示

40年来，我国科技事业经历了历史性、整体性、格局性重大变化，尤其是党的十八大以来，我国把创新作为引领发展的第一动力，全面实施创新驱动发展战略，在多个创新领域实现重大突破，迈入创新型国家行列，标志我国科技创新发展已经进入新的发展阶段，同时也对精准识别科技创新战略重点领域和优先发展技术方向提出了新的更高的要求。我国技术预测研究越来越深入，实践经验越来越丰富，但是问题和挑战依然存在。新形势下，技术预测对创新体系效能提升与国家需求匹配还有较大的优化空间，需进一步加强包含科学、技术以及不同维度创新之间的互动，将当前的问题与未来的机会联系起来，识别不同主体、不同层次间交互作用的协同效应和阻塞机制，形成合力，提升技术预测规范性，促进我国科技管理决策的科学化、民主化和社会化。

3.1 完善常态化技术预测机制，同时发挥好支撑和校准科技决策的功能

在日本、英国、德国等发达经济体，技术预测己成为政府科技管理部门的一项重要职能，通过定期开展技术预测，将研究结果供科技管理部门决策参考，并作为公共产品向全社会发布。当前，我国进入新发展阶段，必将深入贯彻新发展理念和高质量发展要求，加快推进科技创新及治理体系和治理能力现代化，这也意味着，政府职能也将进一步转变，更加注重宏观管理和提供社会公共产品。因此，常态化技术预测工作是我国科技综合管理部门的责任。技术预测除了支撑科技决策，帮助实现国家科技发展愿景和目标的同时，还具有校准政策方向的功能。随着环境与情境改变时需进行动态调整，当新的机会与迫切的需求出现时，需重新检视预测分析，以提高精准度。技术预测成果和部分中间成果将为科技研发计划的调整提供全面、系统、多角度和多层次的信息支撑。

3.2 进一步提升技术预测的社会沟通、交流功能

技术预测与社会的交流、沟通与融合将成为其发展的重要趋势之一。强调技术预测过程中的讨论对话、建立共识、构建网络，至关重要。国家科技发展战略目标的实现需要科技界和企业界乃至整个社会的共同努力，因而科技界、企业界以及社会各界需要了解国家科技发展的宏观战略目标及未来优先发展和支持的重点技术领域。从目前的情况看，科技战略决策缺少相应的基础信息，这两个方面的信息交流和沟通都有待进一步加强，科技界、企业界以及社会各界对未来科技发展方向缺少全面了解的局面亟待改进。通过开展国家技术预测,建立具有广泛代表性的专家网络，让广大科技界专家积极参与，主动听取社会各方面专家的意见，并向党中央国务院及时反馈科技发展信息，使科技管理部门成为向国家提出重大决策建议的主渠道。技术预测在科学研究、技术创新、知识传播和知识应用中发挥着重要作用，可以大大促进社会各方面的合作与交流，强化政府，研究机构，高校和企业之间的沟通能力，从而形成充满活力的技术创新网络，提升国家创新体系效能。

3.3 重视大数据、智能化等新技术、新方法应用

预测的兴起最早是为了解决特定的问题，预测方法学的演进也是随着需求和时空背景而与时俱进，1970年代以后，预测在不同区域、国家、机构的应用愈趋频繁，方法学更趋多元化。日本、俄罗斯、英国等国家开始注重专家调查与大数据预测并行，广泛运用人工智能、自然语言分析等前沿技术，处理并生成动态的数据信息。此外，数据分析和模拟技术的集成允许通过修改未来条件的概率及其因果关系来检查不确定条件下的各种“应用”场景。在国家层面需要进一步做好顶层设计，与地方形成上下联动机制，组建高质量专家人才队伍和专家网络，形成合力，研究优化预测方法工具箱。重视大数据、人工智能及机器学习等新技术、新方法在技术预测领域应用。重视文献计量、专家研讨、德尔菲专家调查等传统方法与愿景需求分析、情景分析、路线图等方法的结合，通过新技术手段为专家研讨和德尔菲专家调查提供基础信息，提高技术预测的准确性和科学性。

3.4 面向社会愿景与挑战，服务社会高质量发展

面向社会愿景和挑战，发掘技术发展需求是科技创新政策转型研究的新发展方向，需要把社会愿景和技术需求与关键技术选择协同考虑，在实现经济目标的同时解决社会挑战。技术预测方法满足了这一发展需求，为面向社会愿景与挑战的优先技术选择提供了有效的实现途径和治理方式，应重视开展技术应用场景分析，致力于分析关键技术对经济社会发展的影响，定期评估重点技术领域发展水平和能力，支撑科技创新资源配置战略调整与动态优化。聚焦国家和地方的重大需求，开展重点行业技术路线图研究。围绕科技经济结合的新规律、区域发展布局、产业转型升级、重点科技项目部署提供专业建议，融入地方重大工程项目、关键核心技术遴选的咨询研究和决策论证。

来源：原文见《中国科技论坛》2022年第12期

责编：小之

初审：彭思凡

终审：亦君

作者：袁立科，技术预测与统计分析研究所，研究员。本文仅代表作者本人观点。

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