在线学习的发展速度有多快？风力涡轮机是否是一项前景良好的投资？廉价悬浮滑板还要多久才能上市？
要回答这类问题，就需要了解某项技术的进步速度。如今，麻省理工学院的工程师设计出一个公式，可根据相关专利中获得的信息估算技术进步的速度。
研究人员测定了28种不同技术的进步速度，包括太阳能光伏、3D打印、燃料电池技术和基因组测序。他们检索了美国专利商标局数据库中与各个领域相关的专利，总计超过50万件，并开发了一种新方法，能够快速、准确地筛选出最能代表各项技术的专利。
确定这些专利后，研究人员分析了各领域专利中的若干指标，发现其中一些指标比其他指标更能预测技术的进步速度。具体而言，前向引用——即一项专利被后续专利引用的次数——是很好的预测指标，专利的发布日期也是如此：专利较新的技术，其创新速度可能快于专利较旧的技术。
研究团队设计了一个方程，将一组专利的平均前向引用次数和平均发布日期纳入其中，并据此计算各技术领域的进步速度。所得结果与通过劳动强度更大的方法——为每项技术寻找大量历史性能数据点——测得的速度高度吻合。
在分析的28个领域中，研究人员发现，发展最快的技术包括光通信和无线通信、3D打印以及MRI技术；而电池、风力涡轮机和内燃机等领域的进步速度似乎较慢。
克里斯·本森曾是麻省理工学院机械工程系的研究生。他表示，这种新的预测工具可能会引起风险投资家、初创企业以及政府和行业实验室的兴趣，这些机构都在寻求探索新技术。
“我们的方法有很多细节和微妙之处，我不认为它适合直接交给大众随意使用，”曾帮助开发这一预测工具的本森说。“我认为，更适合由我们与相关人士合作，帮助他们了解自己感兴趣的未来技术能力。我们更像房地产经纪人，而不像Zillow。”
本森和麻省理工学院工程系统实践教授克里斯·马吉本周在期刊 《PLoS ONE》 上发表了研究结果。论文介绍了基本发现和方程，说明技术进步与多种专利特征之间的关系。
技术活力
2003年，马吉开始测定各种技术的进步速度。当时，他想知道技术的发展情况与摩尔定律相比如何。摩尔定律最初是针对计算机的一项观察：计算机芯片上的晶体管数量每两年翻一番。
“有很多事物的发展速度赶不上摩尔定律，于是我开始尝试对它们进行测量，”马吉回忆说。
起初，马吉逐个领域研究这个问题，确定哪些指标最能代表特定领域的生产力。随后，他为每项指标汇编数据，例如产品的价格和制造速度，并利用这些数据计算总体进步速度。2010年，他意识到，美国专利记录是有关技术最全面的资源之一。
“我们想：‘也许那里有足够的信息，可以让我们把它与技术变革的活力联系起来，’”马吉说。
几年来，他和团队通过逐字阅读数千项专利，找出技术领域中最相关的专利——这是一个极其耗时的过程。这种方法的可靠性不高，因为两个人可能会选出完全不同的一组专利来代表同一项技术。
技术领域的“标准普尔”
2012年，马吉和本森提出了一种更高效、可重复的方法，通过考察美国和国际专利分类体系之间的重叠部分来确定相关专利组。
对于美国专利商标局受理的每项专利，专利审查员都会在两套分类体系中分别将其归入若干类别。例如，一项太阳能光伏专利可能被归入美国的“电池”和“有源固态器件”类别，并在国际体系中归入“半导体器件”类别。
团队发现，通过查找两套分类体系之间的专利重叠，他们能够在数小时而非数月内，反复确定最能代表某项技术的同一组专利。
确定相关专利组后，研究人员在专利中寻找可用于计算技术进步速度的指标。他们发现，专利组在发表后的前三年内的平均前向引用次数，以及平均发布日期，是预测技术进步的最佳指标。本森说，他们还能够剔除帮助不大的专利信息。
“如果某项技术的专利总数更多，它理应发展得更快，但事实并非如此，”本森说。“3D打印只有300到500项专利，但其进步速度与半导体相同，而半导体有大约15万项专利。所以二者几乎毫无相关性。”
团队设计了一个纳入前向引用和发布日期的简单方程，并用这种方法预测了28种技术的进步速度。随后，研究人员将这些速度与此前使用耗时更长的历史数据方法得出的结果进行比较，发现两种方法的结果高度吻合。
随后，他们使用这种更高效的方法，预测了11种新兴技术在未来10年的进步速度。其中，在线学习和数字表征领域似乎增长最快，而食品工程和核聚变等技术的发展速度则较慢。
牛津大学数学教授多因·法默表示，技术进步可以预测这一观点“在学理上既引人入胜，在实际应用上也颇具影响力”。
“任何正在考虑技术投资的组织都应该能从[该团队的]方法中受益，尤其是资助工程应用的政府资助机构，例如[美国能源部]、风险投资公司，或实际从事技术业务的企业，”未参与这项研究的法默说。“对技术进步作出正确押注，对于解决气候变化等问题至关重要。因此，我们都应能从这项工作中受益。”
马吉希望，这种方法能够像标准普尔及其他股市指数一样，用作一种评级体系。这类评级可能对寻找下一个重大突破的投资者，以及正在考虑新研究方向的科研实验室有所帮助。马吉说，了解各种技术在未来十年可能取得的进步，可以让创新者判断“先导技术”何时可能成熟，并推动量产悬浮滑板、飞行汽车等更大胆的设想成为可能。
“我们可以帮助降低对未来技术能力的不确定性——不是降到零，而是降到更易于处理的程度，”本森说。“我相信，这在许多方面都很有价值。”
本文由 麻省理工学院新闻办公室合作发布。本文的发布并不意味着世界经济论坛认同其中的观点。
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作者：阿比·阿巴佐里乌斯在麻省理工学院新闻办公室工作。
图片：一尊小雕像正在3D打印机上打印。路透社/Pichi Chuang。
