1965年4月19日，仙童半导体公司一位叫戈登·摩尔的工程师，撰写了一页纸的短文《让集成电路填满更多的元件》。那是集成电路的黄金时代，很多今天的伟大思想都可以在那时找到源头，但即便如此，也很少有什么成果可以和这纸短文相提并论。甚至摩尔本人也不想到，这个被称作摩尔定律的想法在67年间始终指导着产业的变革，以至于今天的很多思考依然都围绕着这个定律展开。

很多人同样没注意到的是，摩尔定律实际上是很多因素共同作用的结果。一方面，作为前沿技术，制程技术进步的背后当然有科学技术的贡献;但另一方面，作为一个必须在现实世界发挥作用的产品，摩尔定律还反映了财务因素的影响。正是为了让社会以合适的成本使用最新的半导体技术，摩尔定律最终才在18个月的周期上实现了平衡，并逐步演进至今。

这反映了趋势预测的某些共同特征。它需要关注到一个广阔领域中的最核心问题，需要顾及多方利益的最深入思考，需要使用直达思想的最简洁概括，最好还能有对未来实践的最有力指导。

即便如此，预测还是更像一颗种子，它可能永远无法破土而出，可能刚刚崭露头角时就已被风暴摧毁，当然也可能长成参天大树，但那时的人们至多不过感叹生命的神奇，而很少去探寻这颗种子的奥秘，这颗种子最多变成了用来增加故事传奇性的奇闻轶事。

即便如此，对趋势的判断依然令人着迷，因为对未来的展望需要穿过重重迷雾，它需要研究者跳出技术思考技术，需要研究者站在原地俯瞰未来，有时甚至需要研究者坚定站在人生经验与成熟思想的对立面。

也是因为这个原因，对未来的思考并不容易实现。在为今年的十大科技趋势写序言时，曾经创立电脑报和《科学美国人》中文版《环球科学》杂志的陈宗周先生就在提到摩尔定律时又提到另外两个反例，“拥有贝尔实验室的at&t滑向颓势、举国之力的日本五代机项目遭遇惨败，尽管因素复杂，但误判趋势是其中重要原因”。

预测因此在某种程度上代表着可以量化的客观知识和难以量化的主观思考在某个时点恰到好处的结合。很多先行者都尝试了很多办法促成这种结合，兰德公司青睐科学的方法体系——因此经常用情境分析帮助人们看到未来的可能空间，布鲁金斯学会则相信人的经验与智慧——因此倾向采用业内领导型人才来表达见解。

达摩院十大科技趋势预测更像两者的平衡。因此，这份报告的意义不只在于结果正确与否，而在于它努力提供的一个独特视角和努力完善的科学方法。在今年的报告中，作者将用极大的篇幅介绍这套方法，也希望能对更多人思考未来有所裨益。这套方法的背后，是产业界从现实经历中抽象出的科技挑战，这些挑战的提出意味着报告的撰写人和被咨询人希望能有越来越多的人关心这些问题。

过去几年，在成功预测ai专用芯片崛起、超大规模图神经网络系统赋予机器常识、区块链回归理性、ai for science、天基计算等技术趋势的同时，整套研究方法也在不断进化，从而在客观的事实和主观的判断之间找到了更好的平衡。

在这套方法论的帮助下，达摩院今年推出的十大科技趋势涵盖范式充值、产业革新和场景变化三大领域，其中有些趋势——例如多模态与训练大模型和生成式ai的价值已经开始在现实社会有所显现，有些趋势——例如chiplet和存算一体等技术正在引起全社会的深入思考，有些趋势——例如云原生安全则提出了非常广阔的命题并需要越来越多的人投入其中才能予以兑现。

今天，达摩院再次种下这颗种子，而我们也将共同期待这颗种子的未来。

（达摩院）

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