国防重大前沿技术遴选预测方法构建与验证

高玉峰 孙棕檀

1 引 言

当今世界以智能技术、生物交叉技术为代表的新一轮科技革命正在加速推进，全球科技创新空前活跃，重大颠覆性技术不断涌现。特别是物联网技术引发的“感知革命”、云计算技术引发的“计算革命”、量子技术引发的“通信革命”、纳米技术引发的“材料革命”，展现出良好的军事应用前景。加强科技创新，要主动顺应世界科技革命发展趋势，积极关注世界技术创新走势，增强科技洞察力、认知力、创新力，前瞻设计，超前布局，赢得新优势，积极抢占未来世界科技创新发展的制高点。

技术预测主要用于识别与发现重大技术，预测技术参数、状态、特点以及变化趋势，可为准确、及时地发现前沿技术及其发展趋势，并预先进行前沿技术战略布局提供决策支持（Zhao等2018［1］）。国防重大前沿技术是国防领域的重点前沿技术，是武器装备与军事技术领域相关、具有重要军事应用潜力、尚处于基础研究或技术攻关阶段的技术，有望引领和推动国防科技创新发展，促进武器装备性能大幅提高及武器装备更新换代。自上世纪50年代起，主要国家开始重视国防前沿技术预测应用及其方法研究。近年来，随着军事斗争和经济竞争形式加剧的需要，军事强国越来越重视技术预测应用，不少机构积极开展国防重大前沿技术预测研究与实践。

本文基于开源信息渠道，采用定性定量相结合方法，在系统梳理国外战略文件、智库报告等成果的基础上，构建国外国防重大前沿技术指标评价体系，有效识别遴选出国防重大前沿技术，为政府与军队相关部门宏观把握国防前沿技术发展方向、开展国防科技战略决策、指导装备体系构建等提供参考和借鉴。

2 文献综述

2.1 技术预测方法理论研究

随着技术预测研究的不断深入，相关技术预测方法日趋丰富。技术预测始于20世纪50年代的美国国防部，主要对作战技术进行准确预测。早期技术预测方法以定性方法为主，包括德尔菲法、专家预测法、情景分析法以及技术路线图等。例如，Taeyoung（1998）［2］利用德尔菲法对大约1200个技术主题的实现时间进行预测和重要性评估，并比较了韩国、日本和德国的预测结果，发现在信息、电子和通信技术领域等方面有共同的技术主题；孟晓华和崔志明（2004）［3］结合江苏省高新技术产业相关数据，对技术预测第一轮德尔菲调查情况进行了深入的研究；王知津等（2010）［4］重点利用情景分析法对企业危机发展进行预测，识别危机影响因素，分析危机发展敏感度，并为企业提出化解危机的发展路径。

20 世纪 90 年代，有学者从定量角度出发进行技术预测，有效弥补了定性方法主观性偏差、特定性过强、综合性欠缺等问题，例如，文献计量、专利分析等。Chakravarti A.K等（1998）［5］在德尔菲法中引入了数理统计的相关知识，分别对短、中、长期的技术预测需求进行了方法上的微调。Mohammad等（2019）［6］应用技术生命周期理论对57619项生物燃料技术专利进行了技术预测分析，并总结归纳生物燃料技术未来的发展趋势。Wang 等（2018）［7］采用文献计量学、专利分析和技术路线图相结合的方式，对中国新兴纳米发电机技术进行预测。

进入 21 世纪初期，数据分析和科学地图等新的技术预测方法成为研究者们关注的焦点（陈荣等2020［8］）。Chen 等（2011）［9］将文献计量和专利分析两种方法整合到氢能和燃料电池技术的Logistic增长曲线模型中，并确定了燃料电池行业的最佳专利策略；Sitarz等（2012）［10］利用聚类分析方法探寻高分子材料研究中知识流的发展趋势；Cocci等（2014）［11］通过将专家调查数据和文献专利发表数据相结合，利用文献计量方法分析预测纳米技术发展轨迹。

随着大数据时代的到来，出现了以模型为基础的技术预测组合方法，如Momeni和Rost（2016）［12］利用专利分析识别技术发展路径，结合 K 核分析和主题模型分析技术发展趋势；陈伟等（2018）［13］则将维特比（Viterbi）算法和隐含狄利克雷分布（LDA）算法结合分析技术主题分布和演变，并构建隐马尔可夫模型（HMM）开展定量预测。

2.2 技术预测方法应用研究

近几年来，技术预测方法广泛地应用在项目和活动中。面向未来战争和武器装备发展需求，美国、欧洲、日本等研究制定并发布了大量的战略性规划文件和智库研究报告，以前瞻性视角对国防科技发展进行了超前谋划或决策部署，勾画出新兴与基础技术的未来发展蓝图，为政府与军队相关部门宏观把握未来国防前沿技术发展方向、开展国防科技战略决策、指导装备体系构建等提供了很好的参考依据。

以政府、国防部、军兵种、技术研发机构、防务智库等为主，开展宽泛的前沿技术预测。美国国防部开展技术监测和地平线扫描项目，采用地平线扫描法，通过采集并分析网站、大学、研究期刊、专利申请等，识别10～20年进入开发阶段的技术，并评估未来长期（10年+）研究战略中应包括的技术领域。美国情报高级研究计划局（IARPA）公开发布并资助的基于科技文献的预测理解（FUSE）项目（Dewey，2012［14］），旨在利用大数据分析技术，持续挖掘科技文献和专利信息中的最新研究动态和新兴技术，并定期进行评估。2013年，美国IARPA在FUSE项目成果的基础上，提出科学和技术预测（ForeST）项目，针对专家提出的问题，以科技文献或专利为输入，开展特定的新兴技术定量预测和评估结果，以及技术预测结果的概率性评估。美陆军发布的《2016～2045年新兴科技趋势》（Office of the Deputy Assistant Secretary of the Army，2016［15］），以美国5年内政府、智库机构、科研机构等发表的32份科技趋势调研报告为基础，对690项科技趋势（取自前述32篇报告）进行技术综合对比聚类，最终明确了六大类24组最值得美国陆军关注的趋势。

民间防务智库相关研究成果具有较高的关注度和影响力。美国战略与国际研究中心（CSIS）发布的《国防2045：为国防政策制定者评估未来的安全环境及影响》（CSIS，2015［16］），是由各领域学者和军事专家通过分析国家安全和外交政策文献、国防部战略与行动文件等材料，遴选和识别出可能对未来安全环境和战争性质产生影响的新兴技术与颠覆性技术。美国兰德公司（RAND）发布的《英国未来防御技术前景：未来技术前景、见解、分析和启示》，分析了英国未来国防技术的发展趋势及直到2035年的国防技术领域的使能因素，涵盖16个英国未来关键的国防技术领域。美国智库布鲁金斯学会发布的《预测2020～2040年国防重大前沿技术变化》（Michael，2019［17］）对相关文献进行统计分析，识别了不同类型、相互独立的国防重大前沿技术领域，并通过专家研讨对29个技术领域的关键趋势进行分析，预测评估未来20年的国防重大前沿技术变革趋势。大西洋理事会、企业研究所、传统基金会、战略与预算评估中心、卡托研究所等更侧重与国防证词、国际军贸、项目评估等专业领域，没有开展过技术预测。

2.3 研究评述

单一的定性或定量技术预测方法会过多依赖于某一特征，容易产生偏差，需要将定性与定量方法结合，设置多种量化指标，从而满足全方位多角度的技术预测需求。在国防领域应用技术预测方法，多是在广泛收集技术相关信息的基础上，通过分析技术发展现状、跟踪技术发展动向，监测识别技术方向、研判未来应用前景及影响，为开展科技战略决策提供参考和借鉴。根据对现有技术预测方法及其在国防领域应用现状的归纳和梳理，发现开展国防重大前沿技术预测需解决的主要问题是：一是需求多样，包括前沿技术跟踪监测、技术方向研判、新技术发现、技术趋势预测、技术迷雾识别等，不同的研究目标对预测的要求不同，预测标准和预测重点也各不相同；二是对象复杂，不同用户、不同需求要求关注的技术领域均不相同，前沿技术预测涉及技术领域也比较宽泛；三是因素复杂，前沿技术预测受军事、政治、经济和社会等方面的综合影响，同时受机构、人员、基础能力等要素的影响，还受技术发展的不规律性和突变等因素等作用，提高技术预测准确性和可解释性非常困难；四是过程动态，前沿技术预测属于动态变化过程，预测的技术、目标和内容均是动态变化的，预测的时间轴也是动态调整的，相应得出的预测结果大不相同。

3 方法设计

3.1 国防重大前沿技术的遴选预测方法总体框架

在吸收借鉴国内外技术预测方法经验的基础上，本文采用定性定量相结合方法，从国外战略文件与智库报告入手，开展国防重大前沿技术的遴选预测方法设计，实现重大方向识别与遴选。主要包括三个步骤：

第一步，对国外最新战略规划文件与智库技术报告进行全面、系统的定性分析。充分吸收与借鉴今年来完成的一系列与国防科技、武器装备、军事技术相关的各项报告与成果，对重点新兴与基础技术方向进行抽取和提炼，初步形成国外国防前沿技术清单。

第二步，构建以技术重大性、技术创新性、技术提升性、领域支撑性、技术制约性等五个要素为核心的国外国防重大前沿技术指标评价体系。

第三步，利用国外国防重大前沿技术指标评价体系，对国外国防前沿技术清单进行定量遴选，遴选出的重大技术方向。

3.2 国防重大前沿技术指标评价体系设计

（1）指标评价体系

未来战争要素进一步丰富，战争样式逐渐清晰。战争要素呈现出“火力、机动、信息、共性、生物/脑”等各要素融合发展态势，主要的战争样式为网络信息体系支撑的跨域或全域性的联合作战。基于这些要素，结合技术本身特点，构建以下指标评价体系：

指评体系设置一级和二级指标，如表1所示。一级指标设置5个，分别为：“技术重大性”（B），表征各国对技术的重视与关注程度以及研发力度；“技术创新性”（F），表征技术在原理或性能上的创新程度；“技术提升性”（P），表征技术对装备性能或装备体系效能的提升作用；“领域支撑性”（S），表征相应技术对作战域与非军用领域的支撑效果；“技术制约性”（R），表征技术实现可能性或实现速度。

针对5个一级指标B，F，P，S，R，设立了18个二级指标Bi，Fj，Pk，Sl，Rm，其 中 i=1、2、3、4、5、6，j=1、2、3，k=1、2、3、4、5，l=1、2，m=1、2，如下表所示。二级指标设立相应的量化标准，分数为0至10。

表1 指标评价体系

续表

（2）指标量化标准

①技术重大性指标量化标准

技术重大性下设B1、B2、B3三项二级指标，通过研究该项技术在国家、国防部及军种的科技战略文件中出现频次，以及在权威国防智库的咨询报告出现的频次，在新闻媒体和其他咨询机构的咨询报告出现的频次，反映其受关注程度和研发投入程度，具体指标量化标准如表2所示。

表2 技术重大性二级指标B1、B2、B3量化标准

技术重大性下设B4、B5、B6三项二级指标，旨在探究产学研对该项技术的投入情况。通过从研究该项技术的机构/公司/大学数量入手，并适当考虑国家情况，建立指标量化标准，如表3。

表3 技术重大性二级指标B4、B5、B6量化标准

②技术创新性指标量化标准

在进行技术创新性指标量化时，不区分关键技术产生的三类途径（新科学原理、已有科学原理创新应用、技术集成），二级指标Fj用统一的量化标准，如表4。

表4 技术影响性二级指标量化标准

③技术提升性指标量化标准

火力、机动、信息、生物/脑、共性要素等二级指标Pk的设立，旨在体现技术对战争要素的更迭提升作用。其中，共性要素包括了能源、动力、材料、加工制造等领域，如表5。

表5 装备提升性二级指标量化标准

④领域支撑性指标量化标准

领域支撑性Si指标旨在对技术的作战域（陆海空天电）、潜在民用商用应用领域数量进行量化，两个二级指标量化标准一致，如表6。

表6 领域支撑性二级指标量化标准

⑤技术制约性指标量化标准

技术制约性指标下设的二级指标R1的设立是为了反映关键装备技术的实现可能性、应用潜力以及目前的技术瓶颈，如表7。

表7 技术制约二级指标R1量化标准

技术制约性指标下设的二级指标R2的设立是为了反映关键装备技术的技术提升速率或预期花费年限，如表8。

表8 技术制约二级指标R2量化标准

若该技术并未明确提出技术实现年限，则从该技术当前取得的研究成果和技术研究活跃程度将技术定为三个等级，如表9。

表9 技术实现年限量化标准

（3）指标权重与得分计算

通过采用专家调研法、头脑风暴法和德尔菲法对指评体系进行权重设计，因考虑到“技术影响性”、“技术提升性”、“领域支撑性”等一级指标一定程度上体现了装备技术自身发展、战争要素、战争样式，因此权重较高，分别为0.3、0.2、0.2。最终指标权重W设置见表10。

表10 指标权重设置

若用T作为对某项重大前沿技术的评价，则初步建立T的函数，即。

进行技术遴选时，某项关键装备技术的得分为二级指标逐项加权求和，计算公式如下所示。

最终，应用国防重大前沿技术指标评价体系对国防前沿技术备选清单再进行一次定量遴选，按照得分高低，得出国防重大前沿技术清单，为后续开展重大技术发展前景分析提供支撑。

4 实证分析

本文基于开源信息渠道，系统梳理近10年来主要国家新兴技术发展相关综合性、预测性技术领域报告，形成备选技术清单，通过调查问卷的形式搜集相关数据，对上文提出的国防重大前沿技术遴选预测方法进行实证分析。

4.1 形成备选技术清单

本文选取130份国外发布的与国防前沿技术相关的综合性报告、预测与趋势类报告、专项技术领域报告作为基础信息输入，开展全面、系统的定性分析。其中，国外战略文件与智库报告包括，美国发布《21世纪的科学、技术与创新战略——确保美国国家安全》、《DARPA未来30年技术愿景》、《2016-2045年新兴科技趋势报告》，《俄罗斯联邦至2030年科技发展预测》，英国发布《英国未来防御技术前景》，日本发布《防卫技术愿景》，印度发布《技术展望与能力路线图》等。国防科技、武器装备、军事技术相关的各项报告与成果包括，《国外国防战略前沿技术发展态势与特点》、《前沿技术发展系列研究报告》、《未来武器装备前沿技术发展分析梳理报告》、《发展中的国防科技前沿技术》等。

在归纳的基础上，对重点新兴与基础技术方向进行抽取和提炼，初步形成国外国防前沿技术清单，包含“电子”、“航天”、“航空”、“兵器”、“舰船”、“共性”等6大领域，共392项备选技术。

4.2 问卷设计与得分统计

依照“电子”、“航天”、“航空”、“兵器”、“舰船”、“共性”等6大领域，设计各自领域的调查问卷。问卷中对每一项技术的技术内涵做出简要解释，并设计技术打分表，如表11所示。

在进行问卷得分统计时，将重要程度指标中“低”、“中”、“高”对应的得分分别设置为4分、7分和10分；专家熟悉程度中，“很熟悉”、“一般熟悉”、“不熟悉”对应的系数分别设置为1、0.5和0.2；其余空缺项均按照0分处理。

本次邀请5位技术专家进行技术评价，如表11所示，某专家对“全光数字雷达技术”做出了评价，则按照上述分值设置，利用式（1）计算该项技术的评价得分，即I1=（4×0.05+0×0.04+0×0.02+7×0.03+4×0.03+7×0.03+7×0.3+4×0.03+4×0.04+7×0.05+4×0.05+7×0.03+10×0.15+10×0.05+10×0.05+7×0.05）×0.5。

采用相同的计算方法，计算出另外4位专家对该技术的评价得分，分别为I2、I3、I4、I5；这4位专家对该技术的熟悉程度分别为“熟悉”、“不熟悉”、“一般”、“熟悉”。因此“全光数字雷达技术”的最终得分为“（I1+I2+I3+I4+I5）/（0.5+1+0.2+0.5+1）”。依此，统计出392项技术的最终得分。

4.3 遴选重点新兴技术结果

按照技术得分高低，对392项技术进行排序，并对得分进行归一化（10分制）处理。最终，遴选出了“50项重大前沿技术”，具体见表12。

表12 遴选出的50项重大前沿技术（示例）

通过对50项技术进行分析，可将其纳入“高超声速”、“定向能”、“先进空间”、“无人系统”、“人工智能与大数据”、“量子信息”、“先进计算机与网络”、“先进材料与制造”、“先进能源与动力”、“生物交叉”等10大技术领域，见表13。

表13 遴选出的50项重点技术领域及所属技术领域

续表

通过上述过程初步遴选出了“高超声速”、“定向能”、“先进空间”、“无人系统”、“人工智能与大数据”、“量子信息”、“先进计算机与网络”、“先进材料与制造”、“先进能源与动力”、“生物交叉”等10大必须抢占新机的国防前沿技术领域，以及相关的重点技术方向。上述技术预测方法和结果得到用户的一致认可。

5 结论与不足

通过梳理现有技术预测方法，在研究主要国家新兴技术发展相关综合性、预测性技术领域报告的基础上，针对我国特点，本文提出以“技术重大性、技术创新性、技术提升性、领域支撑性、技术制约性”等五个要素为核心的国外国防重大前沿技术遴选预测方法。整个方法采用定性定量相结合的思路，综合考虑国防技术预测需求多样性、对象复杂性、因素复杂性和过程动态性，开展全方位的国防重大前沿技术遴选预测，为我国国防技术研究领域识别与预测提供了一定的借鉴意义。当然，本研究仍存在一些不足，在后续方法应用过程中，应加强以下方面：

第一，重视备选技术清单的完备性。目前主要是基于已知技术进行的前沿技术遴选与预测，可能会存在未知技术或未发现的技术。因此，在备选清单准备中，应尽量采集国外相关报告；在相关领域专家打分过程中，邀请专家补充未列入的备选技术。

第二，指标体系权重设置要考虑技术特点。不同领域、不同种类的技术进行归一化处理，按照一个标准评价可能会存在较大偏差，可能会出现受关注多的领域入选技术较多或排名靠前，受关注少的领域入选较少或排名靠后。因此，对于不同种类的技术，指标体系权重应做适当调整，如武器类技术更侧重于火力和机动要素，非武器类技术更侧重于信息要素和共性要素。

第三，重大前沿技术排序要综合多种因素。遴选重点新兴技术时，在按照打分进行排名的基础上，应注意三方面问题：一是优先选取颗粒度适中的技术，二是不重复选取技术内涵相似或重叠的技术，三是适度考虑得分不高的前沿技术与热点技术。例如，“多电发动机”、“基于变形/流动/射流的无操纵面高效控制技术”、“机体自修复结构/材料技术”、“开式转子发动机”、“多电飞机”等技术排名5到9位，但局限于航空领域，颗粒度过小，故未做选取；排名19名的“自适应航空推进系统技术”与排名17名的“自适应变循环发动机”技术内涵相似/重叠，也未做选取；而排名153、159和173名的“外骨骼”、“超宽禁带半导体技术”、“全氮材料”虽得分不高，但均是发展热点领域，故入选。