比利時小長假，宅在家裏。已是深秋，窗外的黃葉紛紛飄落，金色的陽光灑在書桌上。開啟音樂，泡杯茶，來繼續寫大趨勢下篇，科技篇。
發展尖端科技，已經成為國家頭等大事，尤其是中美科技戰後，對先進技術的渴望成了國民共同心聲。
幾年前，有次跟一個院士吃飯，院士說：「你們有什麽好的創新想法都可以來找我。國家高層對於新科技的渴望是超出你們的想象的，而且沒有太多經費方面的約束。」
最近新聞界又開始炒作6G話題了，5G才被套用，6G又開始熱鬧了。最近還出了一個科技新名詞，元宇宙，小紮鐵了心要投入進去，親自做了一個視訊，成了熱搜，而且還把公司名稱改成了Meta。
這個世界每年都會出現幾個科技新名詞，總是要熱鬧一陣的。比如物聯網，AR/VR，機器人, 區塊鏈，雲端運算，量子計算，車聯網，人工智慧，自動駕駛，現在的元宇宙。大量的風險投資奮不顧身的沖進去，然後成批的死掉。我們對未來總是充滿期望，富有理想，但現實卻又是那麽骨感。
未來的科技會如何發展？什麽是決定科技發展成敗的關鍵？中國在未來的科技戰中能不能贏？
這幾年我一直在思考這些問題，也經常找周邊的領導、同事討論，得到很多啟發，今天我把自己觀點整理出來，供大家拍磚。
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對於科技的未來，這些年我看過不少書籍，其中印象最深刻的主要是以下幾本。
首先是K.K. 的科技三部曲，【必然】、【科技想要什麽】、【失控】。尤其2010年首次出版的【科技想要什麽】是個神作，他丟擲了一個很重要的觀點，科技可能是跟人類一樣的一種生命體，也就是第七種生命形態，而且科技正在跟人類融合，促進人類的前進演化。這本書對科技的分析已經上升到哲學角度了，開啟了另外一種視野，非常值得讀讀。
另外一本就是日本人加來道雄在2012年出版的【物理學的未來】，他預測了物理學未來一百年可能的變化，非常開腦洞。從超級電腦、人工智慧、未來醫學、奈米機器人、未來能源、太空旅行、職位財富、行星文明、未來生活等九個方面描述未來。看完後， 我第一個反應就是人類最終會創造出人類 ，那麽從這個邏輯上來講，人類真的是可能是被創造出來的，而不是前進演化來的。
再就是Ray Kurzweil 2005年出版的【奇異點臨近】。庫茲維爾認為，科技大霹靂，科技正在以指數速度發展，人機融合的時代將很快來臨。他將這一時期稱為奇異點，屆時技術變革的速度之快、影響之深，將使人類的生活發生不可思議的轉變。並且，人類社會已經處於這種轉變的早期階段，幾十年內，人們的生活將完全不同。但他的兩個預判，現在看來很難實作，一是，他認為人工智慧將在2029年透過圖靈測試，也就是趕上人類的智慧；二是，他將2045年定為最終實作奇異點的日子，那時，技術的飛速增長將導致人類文明發生前所未有的巨大變化，那時候人類可能出現某種意義上的永生。
還有一本書，就是前幾年資水東流（原名方承誌，南京大學通訊博士、南郵副教授）在網上連載的【技術大停滯】，他認為人類技術的突破已經停滯了30 年，科技大霹靂並不存在 ，科技近年的快速發展只發生在ICT領域，並不是人類文明的主幹道。他抨擊了過去幾十年忽悠了大量投資的技術，比如奈米材料，量子計算，石墨烯，光伏，可控核融合等。而期待已久的生物革命並沒有發生，科技發展已經面臨範式停滯，將進入黑暗期。這個觀點非常新穎，估且不論觀點對錯，作者並沒有人雲亦雲，根據當今科技發展的現狀給出了自己觀點，值得敬佩。
上面這些書我都仔細讀過，我標上出版日期主要方便大家了解出書的時間背景，給出判斷。比如庫茲維爾發表【奇異點臨近】10年後，世界出現了AlphaGo，下圍棋戰敗了人類，印證了書中的一些想法。坦率的說，我剛讀到【奇異點臨近】的時候很興奮，因為這本書給我描繪了一個非常美好的未來。而且是可觸摸到的未來，2029年和2045年，不像【物理學的未來】那本書跨度那麽長。書上描述的某種程度上的永生，對我有魔幻般的吸重力。當這兩年我8歲的孩子開始表現出對家人死亡的恐懼的時候，我就告訴他，2045年人就可以永生了，我跟你媽媽能夠堅持到那一天。現在他是堅信2045年人類可以永生的。
而且「奇異點」這個詞我很喜歡，被我反復套用在其他領域。
但這些年我參與了很多人工智慧的研究，也了解到腦科學方面的實際進展，比如歐洲的人腦計劃（HBP），他們都遇到了瓶頸，理論突破比想象的更難。腦神經工作的機理不清晰，神經網路的不可解釋性困擾著科研工作者。【奇異點臨近】裏面的一些科技預測並沒有如期出現。
資水東流給出了一個截然相反的觀點，他給出了大量的科技停滯的證明，這些觀點深深打動了我，或者讓我產生了某種程度的共鳴。我是今年才看到他的文章的，我認同他70%的觀點，因為之前我也寫過幾篇類似的博文。但我認為他還是有一些局限性，只是看到了現象，沒有看到現象後面的本質。他的觀點如果跟KK的觀點結合在一起，可能會迸發出別樣的火花。這兩年科技的進展也給他過於悲觀的預測打了臉，比如新能源的發展比他想象的樂觀。
K.K.關於科技生命體的觀點讓我們去思考科技到底是什麽，是不是真的有其自身規律在裏面，我花了一些時間去審視自然科學的發展歷史，我確實發現其中有一些不可名狀的規律，尤其自然科學的發展並沒有因為進入資訊時代而發生指數變化，進一步佐證了KK的部份觀點。
這些觀點交織在一起，讓我有種頓悟的感覺。 就是科技從來不是單線條發展的。科技有快速的爬坡過程，然後進入平台期，等待下一次快速發展的契機到來。而影響科技發展是多個因素共同作用的。 在後面的篇幅裏面會做詳細介紹。
在這裏，說明一下，如果你有好的書推薦，也請在留言區推薦給我，感謝。
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技術創新在很多領域裏面確實在放緩。
前兩天跟一個搞航天的朋友感嘆那個神奇的12年。人類的第一顆人造衛星是1957年10月由蘇聯送上天的，史普尼克1號。美國人在1967年制造出了人類歷史上最大推動力的火箭，土星五號。並在1969年7月透過阿波羅11號將人類送上了月球。從首顆衛星上天到人類登月總共花了12年。
這個記錄到今天來看也是不可思議的，我一度懷疑他的真實性。中國的東方紅一號衛星是1970年上天的，現在計劃2030年將人類送上月球，前後60年。即便按當今的科技水平，美國原計劃的2024年重返月球，現在來看已經不太現實了。
航天技術雖然說不上退步，但在過去的50年裏確實沒有發生範式變化，還停留在原有的範式裏面修修補補。iPhone 的計算能力是阿波羅11號登月導航電腦計算能力的1.2億倍，所以互聯網和大型電腦對於登月這個事情幫助不太大。
汽車發動機最後一次大的變革發生在1967年，博世推出由電子電腦控制的汽油噴射系統（Electronic Fuel Injection，EFI），成為內燃機發展史上第四次重大突破。也是最後一次重大突破，停滯了將近50年，直到這兩年的新能源車出來，徹底摒棄了發動機。而汽車的形態自從福特的T型車1908年誕生後，就一直沒有發生過大的改變，只是把殼子換來換去，飛行汽車一直停留在模型機裏面。
飛機工業也差不多，大型客機的高點是1969年首飛的超音速客機協和號，50年來一直沒有再被超越。航空發動機方面自從英國勞斯萊斯公司在1959年推出渦輪扇發動機「康維」後一直沒有發生過大的範式變化。
上面這些現象實際在造船業、能源、紡織、造紙等很多傳統產業上都能體現出來。
科學理論上的突破也有明顯的放緩現象。
很多理論提出都超過70年了，比如通訊領域的幾個關鍵定理，奈奎斯特取樣定理是1927年提出的，夏農定理是1948年提出的，馮諾依曼計算架構是1946年提出的。
自1948年以後，在通訊領域缺乏具有裏程碑意義的論文作為指導，業界感到有些失落。在2011年的IEEE Wireless Communication Magazine上面有篇著名的文章【Is the PHY Layer Dead? 】，描述了通訊實體層技術陷入停滯期，在過去的10年，有不少非常優秀的消息理論大教授離開了通訊領域，投身大數據和AI，比較痛心，這也從某種意義上代表了在消息理論的突破上面臨非常大的困難，他們失去了信心。
從歷史的角度來看，1948年是ICT領域的關鍵一年，因為出現了許多基礎貢獻。比如Wiener的工作「控制論，動物和機器中的控制和通訊」開創了訊號處理領域的許多套用，涉及通訊系統的檢測，估算和控制。J. Von Neumann和O. Morgenstern的「遊戲與經濟行為理論」一書開啟了賽局論領域，更廣泛地開啟了SON（自組織網路）系統的學習代理。這些只是第二次世界大戰後釋出的重要裏程碑論文的一個子集，並開創了許多理論。所有這些貢獻為多年的演算法研究提供了關鍵輸入。
我跟法國著名教授Mérouane Debbah（華為數學家）交流時，他說：「人們認為消息理論已經死亡的事實並不新鮮，正如1998年獲得著名的IEEE控制系統獎的Jan Willem教授提出的那樣：「我一直聽說這個、那個領域已經死了。「電路理論已死」，「消息理論已死」，「編碼理論已死」，「控制理論已死」，「系統論已死」。然而，良好的科學永遠活著「。
因為有如許多的技術理論、以及技術創新是在二戰後集中出現的，以至於我們兩個開玩笑，說戰爭驅動了科技的發展。教授還給了一些其他一些戰爭產生科技突破的案例，比如美國伊拉克戰爭中誕生的一些生物醫藥技術。
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這就引起了一個新的思考，為何在二戰和冷戰期間，科技能夠快速發展呢？
一方面極端的環境產生了很多新的需求，另外一方面戰爭和冷戰期間，國家能以舉國之力投入到武器相關的研發中去，使得大規模的協作成為可能，很多技術因此而誕生。
技術復雜度提升，對大規模協作依賴提升是制約科技發展的一個關鍵因素。這也是為什麽，大型的客機、新型的戰鬥機、航母、光刻機等創新越來越難，能夠參與的國家和企業越來越少的原因。
「復雜度發展到現今這個階段後，技術進步所涉及的理論太復雜，技術實施復雜度或者超出了人類能力範圍，或者所要耗費的成本太高，預期報酬時間太長，人類暫時已經無力再前進。」實際上5G技術也體現在這個復雜度上。有很多朋友跟我討論5G的時候都是基於消息理論的突破受阻，認為華為的5G技術不會有大的突破。其實5G哪裏只是消息理論的進步啊。5G的突破也體現在莫耳定理上，因為更先進的芯片工藝使用，使得復雜演算法成為可能，這也是為什麽大規模天線技術能夠在5G時代得到商用。這是一個非常復雜的系統突破，需要在系統、演算法、材料、器件上形成集體突破。因為5G過於復雜，有大量的黑科技套用在通道控制、散熱、天線等技術上。使得華為一再受美國制裁下，依然能夠保持領先。在這個領域，小公司就基本沒有參與遊戲的資格了。
技術對於產業生態的依賴提升也 是 制約科技發展的一個關鍵因素，技術的成功不再只是技術的突破了，是整個生態的突破。很多技術，你原本想象的產品路徑很簡單，技術本身可能也沒有那麽復雜，但最終商業落地卻很難。
最簡單的例子就是可見光無線通訊Li-Fi，是一種利用可見光波譜(如燈泡發出的光)進行數據傳輸的無線傳輸技術，由英國愛丁堡大學Harald Hass教授在2011年發明。
其實哈斯教授只是創造了Li-Fi這個詞匯，真正可見光通訊最早是2000年日本學者論證了家裏照明用LED做可見光通訊的可行性。
我是2012年見到哈斯教授的，我在德國杜塞道夫組織了一次通訊類的workshop，請哈斯教授過來做了一次演講。從那以後，我基本上每年年末都能夠看到他出現在一些新聞的頭條裏面，給大家描繪Li-Fi的美好願景。10年過去了，Li-Fi還是停留在願景裏面，何時能夠真正規模商用還完全看不到時間表。華為在2013年左右也做過這個技術的原型機。但這個技術之所以遲遲得不到商用，固然有一些技術的挑戰，比如上行問題不好解決。關鍵還是產業鏈成熟度問題，產品商業價值問題，以及跟同類技術競爭是否有優勢的問題。已經不再是教授所能夠左右的了。
車聯網技術也是一樣，創新熱潮出現過三波，我都參與過。第一波出現在2006年左右，第二波的高潮發生在2010年左右是由802.11p，也就是DSRC技術，以及美國政府主導的相關技術測試帶來的。而第三波從2017年左右開始，是由5G、自動駕駛技術帶來的，政府是主要推手。
對於車聯網技術，前幾年我遇到Orange的CTO，聊起到車聯網，他提到的幾個問題比較有代表性：
1、哪個營運商來建這個網路，用什麽頻譜，頻譜如何分配，如何協作？
2、5G網路覆蓋不好的區域，車禍責任如何界定。
3、車子10年的更換周期，聯網的車跟不聯網的車如何協作？
4、建這麽復雜的網路，營運商怎麽掙錢？跟誰收？
他的這幾個問題都不是技術問題，我跟他討論後，得出一個結論，車聯網這種「大事」，未來只有可能在中國成功，其他區域都很難。
這些不是孤立的案例。這幾年，新技術產業化的風險越來越大，很多技術熱鬧一陣後就沈寂了。一些技術雖然最終商用了，也經歷過漫長的磨難。比如多年前的認知無線電技術，以及相關的白頻譜技術。整個行業，包括華為都投入了大量的資金進行研究，卻一直沒有被商用化。還有很多技術，這個列表很長，就不一一舉例了。早早投入到這些新技術方向上的創新公司都紛紛陣亡了，領先三步最終都成了先烈。
關於技術創新， Gartner每年都會定期釋出新技術的炒作曲線，它將技術的生命周期分成5個階段，認為大部份技術都是遵循這個階段發展的，研究的資金投入圍繞著這5個階段進行取舍。
很多商業公司實際上都是采用淺灘撿魚的策略，就是不做先烈，等技術幻滅後來收拾殘局。
技術投資真的只是遵循這麽一個簡單的理論圖形發展嗎？我在以前的文章裏面放過一些有趣的圖，大家可以看看，感受一下。
很多新技術從概念到產業化並不是一個簡單的過程，可能是一個長期的、波浪式的發展過程，我稱其為一波三折。如果沒能看清楚這一點，很多的投資都將會失敗。最近有朋友問我，從Gartner曲線來看，XX已經度過幻滅期，進入復蘇期了，是不是意味著大的商業機會馬上就要來了？我拍拍他的肩膀開玩笑說：「You are too young too naive」，很多技術都是經歷過幾次幻滅才可能真正走向規模商用的。Gartner的炒作曲線只告訴了你故事的前半部份，沒有告訴你後半部份。
所以，因為技術的鏈條太長，技術成功的難度越來越大。Google的未來實驗室在過去的十幾年做了很多嘗試，最終基本都是以失敗為結局。
最近Facebook據說要改名Meta了，小紮要大搞元宇宙了，我聽到這個新聞，就笑了。我不清楚Facebook在過去幾年做過哪些成功的創新，但我不得不佩服小紮的勇氣，他掙了這麽多錢，也應該為人類的科技創新做一些貢獻了。據說Meta在希伯來語中的意思是死亡，讓我們祝福小紮吧。我真的期待他能夠成功，希望他能夠改變這個世界，這樣就又出了一個馬斯克了。
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上面寫了這麽多現象，是哪些要素決定科技發展呢？
在人類歷史上影響技術發展的因素很多，我個人認為主要包括以下幾個，
首先是資訊的互動，人類出現語言後，加快了前進演化，以及技術發展的速度。後面出現了文字，出現了舟船，以及信件等通訊手段，使得資訊互動的手段進一步提升。直到互聯網的出現，抹平了資訊互動的距離概念，使得資訊互動到達峰值。促進了科技的進展。
交通的發展讓大規模協作的能力提升，使得復雜的科技創造成為可能，誕生出曼哈頓計劃，阿波羅計劃，也使得大型飛機、航母等創造成為可能。
電腦的出現，對科技的創新帶來很大的助力，他延續了了人腦的能力，使得一些復雜的工作成為可能。
資訊互動、交通發展、電腦的普及，推動了科技的快速發展。
但你會發現，一個領域的技術快速發展30-50年後，就會放緩速度，進入平台期。即便進入資訊化時代，有了非常先進的計算能力，也無法帶來一些領域技術的快速突破，就如前文所描述的，1970年後，很多領域的技術都進入範式停滯，陷入發展平台。那是什麽制約了技術的快速發展呢?
除了前文所提及的技術復雜度，以及對產業生態的要求外。我在梳理基礎理論突破歷史的時候，發現一個有趣的現象，就是理論突破的發展，好像有一定的偶然性和自有規律，它受通訊和大規模協作的影響較小，並沒有出現類似指數的爆發性發展。理論突破是脈沖式的，一波接著一波，中間也會有一些平台期，但過去幾百年一直穩步發展。這可能跟 KK 說的一樣，技術仿佛是一種生命，他們有自己的前進演化節奏。
這就產生了一個速度差，理論突破的速度，跟不上技術發明的速度，會逐漸拉大差距，最終影響了技術發明的速度。這有點象投資圈裏面說的背離指數，指數太大，就需要等待修正。
這個因素跟技術復雜度，產業生態復雜度提升共同作用下技術發展會出現一個拐點，過了拐點，技術創造速度會明顯放緩，進入平台期，等待另外一次刺激的到來。這就是以前常說的，技術一進入4代、5代就會放緩。電腦、發動機、通訊都一樣。
如果是語言、文字、交通、通訊、電腦等促進了科技快速發展，那麽下一個關鍵的促進因素，也就是新動力是什麽呢？
都說21世紀是生物科技的時代，但是人類在生物科技突破上遇到了瓶頸，目前還看不到突破的跡象。所以生物科技還不能成為發動機。
我自己有一個感覺，在當前的創新活動中，人腦自身已經成為創新的短木板，在過去幾十年裏面，人腦透過電腦的輔助，使得創造效率達到一個高點，但是人腦自身的緩慢前進演化特點決定了人腦不可能出現大振幅的飛躍，而人工智慧很有可能加強人腦的不足。但AI是否能夠刺激下一輪創新，目前還有待觀察，不能輕易下結論。因為AI技術本身已經遇到瓶頸，很可能在未來的幾年裏進入平台期。
過去的三十年，只有ICT技術獲得快速增長。ICT技術發展目前有一些放緩的跡象，但還沒有明顯的證據進入轉折點。而且ICT技術正驅動各個傳統行業發生深度轉變，比如上面提及的汽車工業，最近因為新能源車和自動駕駛的出現，即將發生翻天覆地的變化。從這個角度來看，跟 ICT技術的深度融合很可能是驅動科技創新的一個關鍵。也就是ICT技術自身可能臨近平台期，但溢位到各行各業可能遠沒有到平台期。
新物種（革命） = 老物種 + ICT
這個現象已經在很多領域出現了，比如智慧型手機、電動車、新家電等。
以上的討論還給我們帶來一些啟示:
- 技術的復雜度和難度加大，技術投資風險加大，有些技術可能永遠不會被商用，所以更需要關註創新的商業價值。
- 理論突破的滯後，跨學科的系統創新能力，大規模協作的能力成為決定成敗的關鍵。
- 國家要積極支持學術界搞理論突破，幫助開啟上限。並組織科研力量，加強材料、器件、工藝等研究，深挖科技潛力。
- 企業在理論創新的投資要謹慎，尤其不能搞大躍進。很多領域的理論創新停滯多年，並不是一個企業簡單的投入人力、物力就可以改變的。
- 企業考慮加強系統創新，加強垂直整合的能力，透過ICT融合去革傳統技術的命。
對技術生態的控制力越強，技術的成功可能性越大。當年易利信5G芯片依賴Intel 10nm工藝的設計，硬生生的把自己的競爭力滯後了兩年。隨後的易利信收購德國凱仕林（Kathrein）天線和濾波器業務就是典型的加強垂直整合能力。大的科技公司都在做垂直整合，蘋果、三星、華為在搞。阿裏、騰訊等互聯網公司也想構建自己的垂直能力。
未來的科技創新是有利於大型科技公司的，大公司要有勇氣透過跨學科的系統突破，構建復雜的技術壁壘，拉開跟其他公司的差距，進入無人區。
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2021年的諾貝爾獎剛頒發過，在自然科學獎項裏面，4個美國人，2個德國人，1個義大利人，1個日本人（美國籍）獲獎，這個結果基本符合現狀，在基礎研究這塊，美歐分庭抗禮，美國領先，亞洲尤其日本快速跟進。
中國再次缺席諾貝爾獎，網上有很多抨擊中國科研能力的文章，其實也沒有必要。
看看這次獲獎的日本人真鍋淑郎已經90歲了，諾貝爾獎表彰的是1960年代的工作「為當前氣候模型的發展奠定了基礎」，都是50多年前的事了。再看看2015年獲得諾貝爾醫學獎的中國的屠呦呦，表彰的是她在1972發現的青蒿素，時間跨度43年。
那個時候我們在幹啥? 在文化大革命。將中國非常薄弱的科研和教育體系破壞殆盡，一片廢墟。直到八十年代逐漸重新構建教育和科研體系，九十年代才真正有資金開展科研活動。很多國家科學實驗室的歷史非常短，起點非常低，機制也落後。跟西方已開發國家的一些著名實驗室，動輒百年連續發展歷史來看，差距非常大。如果中國現在能夠有很多諾貝爾獎的誕生，那反而是不可思議的事情了。中國近十年的科技蓬勃發展暫時還不可能體現在諾貝爾獎裏面，還要最少等20年。
我提諾貝爾獎，是因為一個非常有趣的現象。西方的學術領先，如果計算諾貝爾獎數目，中國連一些北歐小國都比不上。但這些年這些國家並沒有產生非常強的科技競爭力，也沒有產生大的商業價值。他們眼瞅著沒有多少諾貝爾獎的中國一步步的趕上來。
有個朋友開玩笑說，「你看這些年的物理學創新都是在分子、光子這些微觀世界裏的了，這些技術何時產生商業價值，沒有人知道。」這些年大量的科技公司將資金投入到量子計算裏面去，何時能夠產生商業價值還是一個未知數。還有量子通訊，如果只能解決一個保密資訊傳輸問題，那麽代價也就太高了。我真的不知道這些領域的創新公司如何熬過寒冬。
所以對於中國和西方的科技差距和關系，資水東流有一個描述，我感覺挺直觀的：
對於中國人來說，過去30年是消化吸收了西方300年的科技成果。30多年前的中國，大部份地區依舊是延續了幾千年的農耕社會，當中國融入世界，對世界技術成果的吸收是采用鯨吞方式。對於西方國家來說，阿波羅登月後半個世紀，除了IT技術外，其它技術領域都沒有革命性改變。技術大停滯可解釋為什麽中國可能是已開發國家粉碎機。一塊水泥平地，中央放一個圓形漏鬥，漏鬥中灌了一些水，很顯然，漏鬥中的水會從下面流出來，向四周擴散，漏鬥中的水越多，擴散得越快。要想保持漏鬥中的水位不變，上頭必須不停的有足夠流量的活水註入，否則，漏鬥中的水最終都會擴散出去，導致水泥地上各點的水位相同。西方要想保持技術優勢，就必須不停的能夠實作技術創新，保證「漏鬥中有活水註入」。如果技術創新的腳步停下來，漏鬥中的水位就會下降。而新世紀以來，美日歐撞上了技術台階，面對中國的緊逼，日趨趨於窘迫。當然，就中長期來看，中國也會面臨這個台階。
我挺欣賞這段的描述的，所以直接參照過來。這個也是為何西方國家一再考慮聯手遏制中國的科技發展，想搞小院高墻的原因。技術跟進速度和理論突破的速度差會很快抹平技術差距。中國用了30年就趕上並超過了很多國家。
對於未來的科技競爭，跨學科的系統創新，大規模協作的能力成為決定成敗的關鍵。資本是推動因素，也是制約因素。
從這個角度來看，中國的國家資本主義有一定的優勢，能夠整合整個國家的力量，弱化一些短期功利心理，開展高復雜度的創造。比如現在的新航母、航天計劃、第五代戰機等，包括未來的光刻機、6G、大型醫療裝置等。中國這些優勢將會在未來逐漸體現出來。
中國可以透過推動傳統行業跟ICT技術深度融合，實作對西方國家的彎道超車，將電動車的故事在各個行業裏面復制。
總體來看，科技發展的當前局勢，是有利於中國。
比爾蓋茲有一句名言：
「 Most people overestimate what they can achieve in a year and underestimate what they can achieve in ten years .」。我們對於未來的判斷都是偏悲觀的，所以也不用太擔心科技會停滯，創新原本就需要有一些非理性和瘋狂的思想。人類會有大量類似馬斯克的瘋子站出來進行範式創新，改變這個世界。期待中國能夠接過西方的棒子，幫助人類再向前邁一大步。
2021.10.31 於比利時魯汶
