顛覆性技術，指對傳統(tǒng)領域或當下主流方案具有整體性能優(yōu)化或功能性替代作用的技術。這可能是一項完全創(chuàng)新的技術，也可能是現有技術的現代化升級或新增的應用。顛覆性技術的常見表現為發(fā)明、應用新技術，甚至超越和取代現有的主流技術。顛覆性技術通常會對現有的市場結構、經濟體系甚至社會分配等產生變革性影響。社會形態(tài)隨著技術的不斷革新有著重大變化，工業(yè)革命通過科學技術對人類勞力進行拓展和解放，促進了傳統(tǒng)行業(yè)的機械化、自動化改造。而到數字時代、信息時代、智能時代，大數據、云計算、人工智能、智能硬件等顛覆性技術對人類腦力進行延伸，為更多領域帶來數字化、智能化突破。如今，世界科技發(fā)展到了最為繁盛且精密的階段，顛覆性技術每年給世界經濟甚至世界格局帶來巨大影響。世界主要國家對技術預見能力高度重視，顛覆性技術發(fā)展核心技術能力成為各國戰(zhàn)略布局的重點：自 2012年由美國國家科學技術委員會發(fā)布《先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃》開始，世界各國核心技術能力頂層設計全面加速，德國在 2013 年推出《德國工業(yè) 4.0 戰(zhàn)略》，日本在 2015 年制定《機器人新戰(zhàn)略》，中國在黨的十九大報告中指出要“突出關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術創(chuàng)新，為建設科技強國、質量強國、航天強國、網絡強國、交通強國、數字中國、智慧社會提供有力支撐”。習近平總書記多次強調，核心科技是國之重器。在這樣的時代背景下，探討如何發(fā)掘和培育顛覆性技術，并將核心技術快速、精準地投入中國的數字化經濟建設，是科研機構和技術創(chuàng)新企業(yè)的使命和重任。以下闡述顛覆性技術的 8個趨勢、2種環(huán)境和 7層技術模型，并介紹云計算、人工智能對數字化經濟的重要變革作用。
文獻探討與趨勢分析
得益于過去 10年時間互聯(lián)網技術的快速發(fā)展，計算能力、存儲資源、網絡帶寬的迅速增長，算法的演進和大數據的積累等條件，科技的創(chuàng)新已經進入質變期，大量創(chuàng)新型、融合性技術和應用不斷出現并繁榮。隨著機器學習與人工智能、物聯(lián)網、VR&AR、云計算等技術愈發(fā)成熟，業(yè)務邏輯愈發(fā)清晰，眾多專家學者針對未來 10年的科技引領趨勢做出了分析和預測。1988年，物聯(lián)網（internet of things，IoT）概念被首次提出，之后受益于芯片技術的發(fā)展和網絡基礎設施優(yōu)化，物聯(lián)網系統(tǒng)被認為將為人類創(chuàng)造巨大價值。物聯(lián)網系統(tǒng)意指將龐大數量的設備和感應器通過網絡通信和信息基礎設施進行互聯(lián)從而提供超過單獨設備的附加價值。IoT領域被廣大專家學者寄以厚望，被認為會為人類創(chuàng)造一個更美好的世界，使所有物體可以理解人類的真實訴求，并能在沒有明確指示的情況下以人為中心采取響應行動。
物聯(lián)網與傳統(tǒng)互聯(lián)網這兩大基礎網絡環(huán)境重要的不同之處是：如果說互聯(lián)網是人授權驅動的信息交換，物聯(lián)網環(huán)境下則是物授權驅動的信息交換。
在這兩種網絡環(huán)境中，國際數據公司（IDC）的經濟數字化轉型模型將從2010年至今的四大技術支柱趨勢歸納為社交平臺、移動體驗、大數據與分析及云計算（social、mobile、analytics、cloud，合稱SMAC）?！禩he Economist》做出解讀，認為傳統(tǒng)的服務器&客戶端的時代會被以云計算為支撐的SMAC模型所取代。
1）社交平臺。指以社交工具、社交技術為基礎，在其上不斷演進的包含客戶接入、信息交換、社交新媒體等元素在內的平臺。
2）移動體驗。移動體驗不僅局限于諸如手機、手提電腦等移動設備，它指的是數字信息功能在時間、地域、場景各方面的延伸，人們通過移動終端可以隨時隨地接入互聯(lián)網，同時也可以通過互聯(lián)網完成各個領域的工作。
3）大數據與分析。國際數據公司的數字世界項目（IDC Digital Universe）最新研究結果表明，全世界的數據量每 2年就會翻 1倍，而機器學習領域的快速發(fā)展與大數據的積累密不可分，人工智能的一個重要應用場景是對結構化的大數據進行分析形成洞察（insight）。
4）云計算。在過去的 1 個世紀，云計算經歷了從初生到快速繁榮的飛躍，在新時代，云的概念除數據中心集約化管理、虛擬化售賣外，被賦予了更豐富的內涵。從云計算、霧計算、水滴計算的結合，乃至從傳統(tǒng)的云計算 3 層結構——基礎設施即服務（infrastructure as a service，IaaS）、平臺即服務（platform as a service，PaaS）、軟件即服務（software as a service，SaaS）到大數據即服務（data as a service，DaaS）、容器即服務（container as a service，CaaS）、函數即服務（function as a service，FaaS）等新模式不斷豐富，云資源如水如電，是數字信息領域的基礎資源。
除目前已經日趨成熟的四大支柱技術趨勢外，由于機器學習和人工智能領域的發(fā)展和普及，尚在成長中的四大趨勢——安全、授權、文本和有機逐步開始嶄露頭角，未來的物理設備和軟件系統(tǒng)都將具備自我決策、自我修復、自我調優(yōu)的功能。通過會話式平臺和沉浸式交互，人類對智能系統(tǒng)進行授權；智能系統(tǒng)在權限范圍內為人類提供功能安全、數據安全、業(yè)務透明的服務和代理。
顛覆性科技的7層技術模型
專注于信息科技領域技術架構的模型，可分 7個層次闡述，分別是芯片、操作系統(tǒng)、通信協(xié)定、人工智能平臺、人工智能能力、智能設備和云。
芯片是計算領域的底層核心，包括內存、中央處理器（CPU）、數字信號處理（DSP、GPU）、可編程處理器（FPGA）以及隨著人工智能領域發(fā)展應運而生的高性能處理器（TPU）、嵌入式神經網絡處理器（NPU）。Moore指出，每2年時間，基礎運算單元上的晶體管數量增加1倍，也就意味著同樣的運算單元芯片的運算能力基本增加 1倍，或同等運算能力設備的成本造價降低為原來的 1/2。摩爾定律從 1960 年被提出到現在一直與事實相符。但是，由于硅芯片自身特性限制，要保持原有速度繼續(xù)增大晶體管密度，散熱、量子不確定性等正成為重要制約因素。當下針對散熱問題，主要通過限制時鐘頻率、增加單一芯片處理器數量實現，量子計算技術作為能夠指數級增強特定領域（如神經形態(tài)計算）運算能力的全新計算模型可能為芯片的突破提供助力，而另一個突破口——尋找硅片替代材料的領域也同樣受到廣泛關注。操作系統(tǒng)作為聯(lián)通用戶和物理元器件的中間媒介，是任何計算機系統(tǒng)的核心組件。其含義非常廣泛，除耳熟能詳的 Windows、Linux、Mac OS X 等計算機操作系統(tǒng)外，也包含移動系統(tǒng)、片上系統(tǒng)乃至云端的操作系統(tǒng)等。Mac OS主要從處理能力、內存管理、存儲管理、安全防護 4個角度對物理設備實現保護與資源調控，操作系統(tǒng)加上基礎核心元器件就構成了基礎的獨立運算單元供用戶使用。不同的計算機系統(tǒng)通過統(tǒng)一通信協(xié)議，構成網絡互聯(lián)環(huán)境。而通信協(xié)定的含義則更為廣泛，包含 TCP/IP等基礎網絡協(xié)議、http/https的應用層協(xié)議，也涵蓋區(qū)塊鏈共識機制等新型協(xié)定，甚至涉及到物理世界聲音頻段的通信協(xié)定等。
隨著算力、數據和算法的不斷積累，機器學習和人工智能技術的迅速發(fā)展，人們通常認為人工智能技術會帶來新一輪的科技革命和產業(yè)變革。AI平臺是人工智能實現多學科綜合、多領域應用的基礎，是以 AI技術作為新一代操作系統(tǒng)將用戶與計算機系統(tǒng)進行連接的窗口。不同于專注解決某個特定問題而單獨設計的算法，人工智能已經開始在幾乎所有的新平臺、應用程序或設備上出現。在不同領域內，人工智能技術更多以智能應用的形式在人與數字系統(tǒng)之間搭起一個全新中間層，實現智能化、自然化、場景化的數字領域接入，并利用其在數據分析、規(guī)律洞察等方面的優(yōu)勢提供增強分析能力。在 AI平臺之上，人工智能在特定領域的獨立算法功能應用被習慣性稱為“AI Skills”，是人工智能技術和各領域學科融合，帶動創(chuàng)新能力快速躍升的顛覆性技術。人工智能對經濟社會的全面滲透催生了智能農業(yè)、智能醫(yī)療、智能教育、智能城市等新模式、新業(yè)態(tài)。同時，人工智能應用的快速發(fā)展和豐富將使一系列工作可以被機器人和算法實現，未來具備 4D特征的工作——業(yè)務枯燥（dull）、環(huán)境惡劣（dirty）、工作危險（dangerous）和代價昂貴（dear）將率先被人工智能所取代。而對于計算量大、存儲密集且缺少主觀創(chuàng)作的工作，例如法律、會計等專業(yè)領域的工作，機器能夠做的更快、更安全、成本更低且更準確，這些工作將可能被機器所取代。統(tǒng)計表明，在美國有 47%的工作崗位預計將會受到信息化、智能化技術普及的影響。智能硬件是放棄嚴格的編程模型，轉而使用人工智能技術實現高級行為的設備，能夠更自然地作為數字世界與物理世界之間聯(lián)通的橋梁，與周圍環(huán)境和人類進行沉浸式交互。
自 2006 年亞馬遜云服務（AWS）發(fā)布 EC2（elastic compute cloud）彈性計算云開始，云計算行業(yè)至今已經過 12 年的時間打磨，顛覆性技術第 7 層的云這一概念定位精確且內容豐富。有些理論將云與數據中心劃上等號，認為云是對計算、存儲等基礎功能的統(tǒng)一化、集約化管理；有些理論認為，云是將數據和 AI功能分散到不同場景進行分布式計算的平臺；有些理論則將云與傳統(tǒng)行業(yè)的數字化、信息化轉型聯(lián)系在一起。Skala等將云分為 3種主要形態(tài)：云（cloud）、霧（fog）和水滴（dew）計算。云計算是對基礎設施即服務、平臺即服務、軟件即服務乃至其他不同場景的大數據即服務、零售即服務等科技服務的按需交付使用模式。云計算模式根據不同服務類型幫助用戶免除對硬件、操作系統(tǒng)、軟件系統(tǒng)等的管理和維護，并將原本不靈活的數據中心和物理設備虛擬化為可方便購置、伸縮、刪除的虛擬設備，為業(yè)務增長或科技研究提供便利。芯片的不斷發(fā)展，特別是智能硬件的快速躍升為分布式計算提供了可能，霧計算（fog computing）是思科系統(tǒng)公司（Cisco Systems，Inc.）首先引入的分布式計算概念，利用諸如網絡路由器等近客戶的邊緣設備提供數據、計算、存儲和應用服務。霧計算是基于網絡傳輸層面對數據處理計算進行優(yōu)化，通過尋找物理距離較近的邊緣計算節(jié)點縮減數據傳輸的資源消耗和時延。水滴計算（dew computing）的概念不是基于網絡層或簡單數據存儲分發(fā)的模型，而是以微服務的概念將垂直分布式計算層次的簡單計算應用、前端數據處理分析從虛擬化計算節(jié)點移交給用戶終端。霧計算與同為分布式計算的水滴計算相比，最明顯的區(qū)別在于它是專注通過網絡資源動態(tài)再分配實現數據傳輸的可控延時及數據的實時處理，而水滴計算的優(yōu)勢在于將低層計算服務放在前端從而將源數據和數據源打通，實現數據分析與背景分析的結合。如果說霧計算是面對數據層的分布式計算模型，水滴計算則是面向信息（數據+元數據）層面的彈性分布式計算。
顛覆性技術對數字經濟的推動作用
顛覆性技術除了引領科學技術的發(fā)展外，對新一輪產業(yè)革命和經濟社會改革也會帶來巨大影響。人工智能（AI）和云計算是兩個對新經濟、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)的革新產生重要推動作用的顛覆性技術領域。
人工智能與云計算
人工智能就其重點突破場景可以被歸結為三大方面：第一，AI本身基礎技術的不斷演進、完善，使得系統(tǒng)能夠有效率的自我學習、自我調優(yōu)、自我修復乃至有望自主決策驅動行動；第二，AI技術在應用程序（apps）和分析領域中將得到廣泛應用，AI以智能應用的形式將人類行為與信息系統(tǒng)以自然語言甚至模糊表達的方法聯(lián)通，并利用其在數據分析、洞察發(fā)現等方面優(yōu)勢為人類提供增強分析能力；第三，與物聯(lián)網技術和云計算技術普及密不可分的智能設備領域。AI得以發(fā)展的三大原動力為：數據、芯片和算法模型。足夠海量的數據，加上足夠快的芯片以及不斷強化的算法構成的強大算力，這是 AI技術得以實現的必要條件。而云計算是目前唯一能滿足以上 3方面的基礎技術服務。云計算從IaaS、PaaS、SaaS這 3個層面全方位為 AI發(fā)展提供保障，為 AI迅速生長提供豐厚土壤。另一方面，云計算作為顛覆性技術之一，云計算自身為現實一切彈性需求提供足夠擴展計算的能力，使云計算能夠為 AI迅速發(fā)展提供持續(xù)動力引擎。得益于云計算技術的采用，單位面積水滴計算可承載更多數據存儲和計算能力；另一方面 AI對云提出了更高的要求，未來需要更多模擬真實世界商業(yè)場景的結構化數據，來幫助實現 AI 的價值。云計算擁有更小的芯片、更快的網絡、更大的算力及帶寬，能夠滿足AI的急速擴展中引發(fā)的強勁需求。
數字經濟：產業(yè)數字化、數字產業(yè)化
數字經濟可以被劃分為兩項不同的轉型模型：傳統(tǒng)產業(yè)諸如農業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)等的信息化、數字化、智能化轉型以及數字能力產業(yè)化的商業(yè)應用。AI在數據計算分析領域的優(yōu)勢決定了其有 4項核心應用價值能夠實現傳統(tǒng)產業(yè)的數字化增值。
1）認知能力：能夠助力企業(yè)更準確地判斷需求、優(yōu)化研究和改進方向。如某大型企業(yè)通過 AI技術在傳統(tǒng)醫(yī)療的基礎上發(fā)展出了可辨識醫(yī)學圖像，在病情分析和診斷準確性上，即使有豐富臨床經驗的放射科醫(yī)師也難以達到同樣水平。
2）預測能力：能夠幫助企業(yè)以恰當的價格將恰當的信息推送給正確的目標客戶群，促進產品銷售。目前一些咨詢公司利用 AI技術發(fā)展出了預測顧客購物偏好的創(chuàng)新產品。
3）決策能力：能夠幫助公司以更低的成本和更高的質量生產產品，并提升其服務能力。例如，投資咨詢公司利用AI技術為顧客提供財富管理建議。
4）集成解決方案能力：能夠為企業(yè)提供豐富、個性化和方便的用戶體驗。如某企業(yè)研發(fā)的自動駕駛汽車可利用AI技術在有限的已知環(huán)境中行駛。
隨 AI核心技術的日益完善，其應用場景愈發(fā)清晰，除實現產業(yè)數字化外，如何縮短AI技術本身的產業(yè)化周期，利用AI為人類生產方式、生活方式乃至思維方式提供科學幫助和引導已成為全球主要發(fā)達國家的重要布局。而云作為數字領域的基礎設施，應發(fā)揮出應有的支撐、聯(lián)通作用，為經濟社會的數字化、網絡化和智能化轉型提供助力，并充當至關重要的基石作用。
結 論
信息革命是三大社會浪潮（農業(yè)革命、工業(yè)革命和信息革命）中變革速度最快、影響最為深廣的技術革命。而本文所闡述的顛覆性技術的 8個趨勢、2種環(huán)境和 7 層技術模型，以及云計算與 AI 對數字化經濟的重大影響作用，只是這個顛覆性技術在此次浪潮中迅速迭代的一個縮影。
如今顛覆性技術的戰(zhàn)略意義已經被全世界有遠見和有實力的國家高度重視，如何在顛覆性技術迅速發(fā)展的過程中，更清晰地了解技術本身、更高效地利用顛覆性技術，讓顛覆性技術切實引領數字化經濟轉型是科研機構和創(chuàng)新技術企業(yè)一直都在思考和需要解決的問題。作為擁有創(chuàng)新性技術的企業(yè)，我們也將在實踐中持續(xù)關注顛覆性技術帶來的切實創(chuàng)新價值，并不斷思考和探討以創(chuàng)新技術帶動數字經濟的發(fā)展，助力國家數字經濟的新增長點。
