文献：Nature Research Custom Media. Where will technology take us in the next 25 years?（Tengchong Scientists Forum 栏目，2026 年 9 月，单页特稿）。所报道报告：Tech Predictions and Future Visions 2049，腾冲科学家论坛（Tengchong Scientists Forum）。

原文：Nature · Where will technology take us in the next 25 years?｜报告页：腾冲科学家论坛 · Tech Predictions and Future Visions 2049

一、先说清楚这份材料是什么

这篇特稿讲的是一份前瞻报告：腾冲科学家论坛 2025 年（在中国腾冲举行的年度科学会议）发布的 Tech Predictions and Future Visions 2049。报告提出 10 个「技术愿景」（technology visions）——即被认为将在未来 25 年塑造科学与社会的创新领域，从可编程健康、聚变能源到太空探索，并预测它们可能的演进路径。

一个必须点明的性质：该文所在的栏目是 Nature Research Custom（定制内容），不是 Nature 独立采编的新闻调查——它由主办方主导、以特稿形式发布，叙述框架与议题设置都来自报告方。这不是说内容不可用，而是说引用时必须同时说明这一点（见第五节）。

报道的核心判断可以概括为一句：技术会走向「增强（augments）」而非「取代（replaces）」人的潜能——帮助释放创造力、改善福祉、推动更包容的进步。同时，报告呼吁更多国际合作，并要求重新思考新技术以及研究与创新体系该如何被治理。

二、十个方向，与两个明确的时间点

报道中点名的方向（原文表述）：

• 人工超级智能（artificial superintelligence）：一种超过人类智能的未来 AI 系统，可能帮助攻克复杂的研究挑战；
• 通用机器人（general-purpose robots）：承担重复性劳动，把人解放出来专注于创造性工作与战略决策；
• 可编程健康（programmable health）：生命科学领域可能超越「反应式医疗」，转向早期、精准的预防性干预，由 AI 驱动的分子检测（AI-enabled molecular testing）与数据驱动的医疗支撑——报道特别提到可用于个性化医疗，更好地选择治疗与健康干预以预防遗传性疾病；
• 核聚变：预计到 2049 年前后可能实现试点并网（pilot grid integration），为 2060 年前后的规模化部署铺路；
• 其他可能进展：飞行汽车（flying cars）、镜像世界（mirror worlds）——真实场所的数字副本（如学校），可用于监测并改进其效率与表现；
• 深空探索（deep-space exploration）：与气候变化、聚变能源并列，报告在此呼吁更强的跨境合作。

关于中国的两处判断（原文）：中国可能通过重大基础设施项目（如聚变能源研究设施）推动全球科学发展；其完整的工业体系将推进「从发现到工业生产」的路径，从而加快 AI、机器人及其他面向消费者的先进技术部署。

三、报告的方法与治理主张

方法（原文）：报告是整合多来源洞见形成的，包括与中国 100 余位顶尖科学家、产业专家和政策制定者的多轮工作坊（multiple workshops），以及腾冲科学家论坛本身、国际组织（如世界经济论坛）发布的报告和联合国可持续发展目标。

治理主张（原文）值得单独抄下来：

「报告警告，某一领域的失效——例如 AI 算法——可能引发广泛的、级联的效应（widespread, cascading effects）。为增强韧性，它主张采用一种系统式（systems-based）的治理方法，跨越学科、组织和国界。」

此外，报告呼吁加强跨境合作（针对气候变化、聚变能源与深空探索），并认为迫切需要制定国际公认的准则，以防止新兴技术被误用。

报告的两位关键人物与引文：

「技术将超越提供效率与生产力增益的阶段，转而提供直接改善人类福祉的商品与服务。」（Yuliang Yang，中国科学院高分子科学家，主持该报告的编写）

“Technology will evolve beyond providing efficiency and productivity gains to providing goods and services that directly improve human well-being.”

「归根结底，这些愿景不只是关于机器，而是关于人类。」（Yuliang Yang）

“Ultimately, the visions are not just about machines, but about humanity.”

（另一位被引者是 Jiaofeng Pan，中国科学院科技战略咨询研究院院长，也参与了报告。）

四、这份材料能给什么，不能给什么

• 可以当作依据的：议程与方向信号（哪些领域被认为值得长期投入）；共识形成过程（100 余位专家的多轮工作坊 + 国际组织报告 + SDGs）；治理议题的表述（把「某一环节失效引发级联效应」写进风险清单，并主张系统式治理）。
• 不能当作证据的：时间表——「2049 试点并网」「2060 规模化部署」是情景预测，不是工程承诺或统计推断；独立新闻判断——栏目是 Research Custom（定制内容），叙述框架由主办方主导；方法细节——我方本期只读到这篇报道，报告全文未获取，专家筛选标准、共识规则与不确定性区间均未披露。

⚠️ 因此在研究与管理写作里的正确用法是：把它当作议程与资源配置信号引用，并同时标明来源性质；若要把它当作技术时间表，就需要另找工程与产业侧的一手证据。

写在后面

三点可以马上用起来的判断

1. 这类前瞻报告的价值在「协调」，而不在「预测准确」。长周期技术预测的细节命中率历来很差（飞行汽车就是一个被反复预测、反复延后的例子），但报告把「10 个方向」写出来，会实际影响资源、人才与机构的注意力分配——它因此是研究科研议程如何被设置的一手材料，而不是技术时间表的依据。
2. 把「10 个愿景」用作选题与课程的方向盘，但每个方向都配一个证伪条件。例如聚变方向可以写成：到 2035 年前后，若仍看不到净能量增益与工程化路径的实质性进展，就应下调该方向的资源预期；镜像世界方向则可以写：若在真实学校场景中，监测带来的改进无法与监测本身的成本和行为扭曲分开，它的教育价值就尚未成立。给方向配证伪条件，是把「愿景」变成「研究议程」的关键一步。
3. 治理部分最值得引用的是那句「级联效应」。与常见的、笼统的「AI 风险」表述相比，报告把风险定位到具体环节——某个领域（如 AI 算法）失效会跨系统传导，因此治理必须跨学科、跨组织、跨国界。这对 AI 治理与科研管理课程都是一个结构清晰的案例；而我们此前整理的 OpenAI 失准披露、GreyNoise 智能体攻击等材料，恰好可以为「级联」提供具体机制层面的注脚。

引用提示

这篇报道所依据的报告原文（tsfcentre.com）本期未逐段核对；引用报告中的具体年份与数字前，建议先取回报告全文，确认其情景设定与不确定性表述。另：文中「十个技术愿景」的完整清单，报道只点名了其中一部分，其余方向需回到报告原文补全。

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来源：Nature Research Custom Media · Where will technology take us in the next 25 years?（2026 年 9 月）｜报告：Tech Predictions and Future Visions 2049（腾冲科学家论坛）