最近看了陆奇最新在奇迹创谈的分享，感觉很不错，就对其中有启发的点做下总结记录。
技术的本质是用信息去转化能源，改变自然现象，满足人的需求。技术的结构有两个组成部分：可编程，任何技术都有信息部分；可执行，有能源转化部分。技术驱动社会经济发展，它的结构是能源和信息的组合，它是核心生产力。
人类发展经济大概有三个大的体系：农业体系、工业体系和数字化体系。在农业体系，能源主要来自太阳能，生产主要依赖光合作用（对应图中橙色曲线，这条曲线比较简单，它一直在往前延伸）。工业时代的能源是化石能源，人类使用机械设备、电气设备、电子设备来转化能源（对应图中绿色曲线）。数字化时代，把技术变成越来越直接的核心产能，技术驱动了创新，驱动了经济加速发展，数字化推动了新一代能源的应用发展，尤其是可持续的能源。
数字化的平台包括移动互联网/云、人工智能等，它们帮助人类更好地获取信息（知识）。这些平台不断地用信息和能源转化去改变物理世界。在物理世界里转换这些能源只有两种方法：一种是用生命的过程（biological pathway）来转化能源，对应是新生命科学；另一种是用物理的方法来转换能源，对应图中的新材料科技。转化能源必须要有物理空间，所以有新的空间技术。
技术的发展本身和达尔文进化很类似，它选择的永远是人类需求更多的方向。
技术的发展基于科学之上，科学是一个知识探索体系。由于技术和数字化的进展，科学发展的范式也在不断地演进。第一范式，是指以实验为基础的科学研究模式：简单说来，就是以伽利略为代表的文艺复兴时期的科学发展初级阶段。第二范式，即理论研究为基础的科学研究模式：科学家们会将无法用实验模拟的科学原理用模型简化，去掉一些复杂的因素，只留下关键因素，然后通过演算得到结论。比如我们熟知的牛顿第一定律：任何物体都要保持匀速直线运动或静止状态，直到外力迫使它改变运动状态为止。这个结论就是在假设没有摩擦力的情况下得出的。第三范式，即利用电子计算机对科学实验进行模拟仿真的模式：不论在基础科学研究还是工程实验中，计算机仿真越来越多地取代实验。第四范式，即互联网时代，吉姆·格雷认为，鉴于数据的爆炸性增长，数据密集范式理应并且已经从第三范式即计算范式中分离出来，成为一个独特的科学研究范式，即“第四范式”。第五范式，即代表了机器学习和自然科学领域最激动人心的前沿方向，AI4Science 是一次深植于微软使命的尝试，这将充分利用我们的人工智能能力来开发新的科学发现工具，从而让我们和科学界的其他同仁能够应对人类面临的最重要的一些挑战。
陆奇博士演讲《2022前沿科技创新创业趋势分析》 (tmtpost.com)