不断融合的技术

如果你想理解技术的融合，从头开始分析会对你有很大帮助。在《富足》和《创业无畏》两本书中，我们介绍了指数型技术加速的概念。任何一种技术，只要它的“功率”翻倍，而价格却在不断下降，就可以称为指数型技术。摩尔定律就是一个经典的例子。1965年，英特尔创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）注意到，集成电路中的晶体管数量每18个月就会增加一倍。这意味着，在一年半的时间里，计算机的性能就可以提高一倍，同时成本却保持不变。

摩尔认为这是相当惊人的，他预测这种趋势可能还会持续几年，也许5年，也许10年。但是到现在，早就已经过了20年、40年了，甚至都快60年了。摩尔定律就是使你口袋中的智能手机比20世纪70年代的超级计算机小1 000倍、便宜1 000倍，同时却强大100万倍的原因。

而且，摩尔定律没有减速。

尽管有报道称，我们正在接近摩尔定律的“热寂期”（heat death）。但是到2023年，平均价格仅为1 000美元的笔记本电脑，就将拥有与人脑相同的计算能力（大约每秒10 ¹⁶ 个周期）。再过25年，同样的笔记本电脑将拥有与目前地球上所有人类大脑相同的计算能力。

更加重要的是，不仅仅是集成电路在以这种速度发展。20世纪90年代，发明家、未来学家雷·库兹韦尔 发现了这样一个规律：一旦技术变得数字化，或者一旦它可以被编辑为以0和1表示的计算机代码，它就能够脱离摩尔定律的束缚，开始呈指数级加速发展。

简单来说，我们会用新电脑来设计更快的新电脑，这就创造了一个正反馈循环，进一步提高了加速度，也就是库兹韦尔所称的“加速回报定律”（Law of Accelerating Returns）。现在，正在这样加速发展的技术包括一些迄今为止最强有力的创新：量子计算机、人工智能技术、机器人技术、纳米技术、生物技术、材料科学、网络技术、传感器、3D打印、增强现实、虚拟现实、区块链等。

但是，所有这些技术进步，无论看起来多么强大，实际上都是旧闻。而新闻是，以前独立的指数型加速技术浪潮，已经开始与其他独立的指数型加速技术浪潮融合起来了。例如，药物开发的速度之所以正在不断加快，不仅是因为生物技术正在以指数级的速度发展，还因为人工智能、量子计算和其他几个指数级加速发展的技术也在向这个领域靠拢。换句话说，这些浪潮开始汇聚、叠加到一起，产生了拥有海啸般力量的滔天巨浪，将会冲走前进道路上的几乎所有东西。

当一项创新创造了一个新的市场、冲击了一个现有的市场时，我们就会用“颠覆性创新”这个术语来描述它。在数字时代初期，硅芯片取代了真空管，这是一项颠覆性的创新。然而，随着各种指数型技术的融合，它们的颠覆潜力也在扩大。一项单独的指数型技术可能会扰乱产品、服务和市场，就像奈飞（Netflix）轻松吃掉了百视达（Blockbuster）那样，而融合为一体的多种指数型技术则会将产品、服务和市场冲刷得一干二净，甚至包括支撑它们的结构。

不过，现在就说这些似乎有点超前。在这本书的其余部分中，我们将致力于分析这些力量及其迅速和革命性的影响。在我们深入探讨这个故事之前，让我们先从一个更易于思考的角度来审视这种融合现象，也就是先回到我们最初提出的关于飞行汽车的问题：为什么是现在？

为了回答这个问题，让我们先来看看优步的电动垂直起降汽车必须满足的三个基本要求：安全、低噪声和价格便宜。直升机是我们现在能够拥有的最接近飞行汽车的原型，它已经存在了将近80年：1939年，著名飞机设计师伊戈尔·西科尔斯基（Igor Sikorsky）制造出了全世界第一架直升机。然而直升机还不能完全满足优步的三个要求。除了噪声大和价格昂贵之外，直升机也易出事故，并不那么安全。那么，为什么在今天，贝尔、优步、空中客车、波音和巴西航空工业公司等企业要将空中拼车推向市场呢？

原因仍然是：融合。

直升机之所以噪声大且不安全，是因为它们需要使用一个巨大的旋翼来产生升力。不幸的是，这种单旋翼高速转动时产生的噪声，恰恰正处在那种足以惹恼每个人的频率上。而且，如果单旋翼失灵，直升机就会在重力的作用下直接坠地。

现在想象一下，如果直升机不是只有顶上那个主旋翼，而是装了一组更小的旋翼，就像在机翼下装一排小风扇那样，那么它们组合起来产生的升力也足以让飞机飞起来，但产生的噪声则要小得多。再往更好的方面想象一下，这样一个多旋翼系统如果不能很好地完成任务，即便有一对旋翼停止工作，也是能安全地着陆的。在这个设计的基础上再加入一个单旋翼，就可以达到240千米的时速甚至更高。所有这些，当然都是很伟大的想法，但除了关键的一点之外：由于可怕的功率重量比，汽油发动机会使这一切都不可能成为现实。

那么，装上分布式电推进系统（distributed electric propulsion，简称DEP）又会怎么样呢？

在过去的10年里，商用和军用无人机的需求激增，这种情况促使机器人专家构想了一种新型电磁马达：它本身的重量非常轻，工作时悄无声息，而且能够承载重物。要设计出这样的马达，工程师必须依靠技术融合的“三部曲”：第一步，机器学习的进步，让工程师能够运行非常复杂的飞行模拟；第二步，材料科学的突破，让工程师可以制造出各种各样的既足够轻（可以飞）、又足够牢固（保证安全）的部件；第三步，新生产工艺的出现，例如，运用3D打印技术，打印任意大小的马达和旋翼。在功能性上，这些电动发动机的效率达到了95%，而汽油引擎则只有28%。

但是，让一个拥有分布式电推进系统的装置飞起来又是另一回事了。每隔一微秒就要调整十几个发动机，对人类飞行员来说是不可能完成的任务。分布式电推进系统采用的是“线传飞控技术”（fly-by-wire），也就是说，它是由计算机控制的。那么，到底是什么产生了这种程度的控制？答案是另一组融合起来的技术。

首先，人工智能革命给我们带来了强大的计算处理能力，让我们能够接收大量的数据，在微秒之内就可以“理解”这些数据，以便同时实时操控许多个发动机和飞行操纵面板。

其次，要想获取所有这些数据，需要把飞行员的眼睛和耳朵换成在瞬息之间就能够处理千兆比特信息的传感器。而这又意味着全球定位系统、激光定位、雷达、先进的视觉成像套件和大量的微型加速度计，这其中许多都是10年来智能手机“战争”带来的红利。

最后，你还需要电池。它们必须能够连续工作足够长的时间才能克服“里程焦虑”（担心在行至中途时没电）。同时，电池还要能产生足够强劲的动力，或者用工程师的术语来说，要有足够高的“功率密度”。将汽车、1名飞行员和4名乘客抬离地面，需要非常大的升力，而要达到这个升力，功率密度的最低要求为每千克350千瓦时。目前，这还是遥不可及的。由于太阳能和电动汽车的爆炸式增长，现在对更好的能量存储系统的需求更大了，从而导致了新一代锂离子电池的出现，它们有更长的续航里程，而且，它们有足够的动力抬起飞行汽车。

在解决了安全和噪声问题后，为了让价格降得足够低，还需要更多的创新。此外，为优步这个项目生产足够多的电动垂直起降汽车也是一个不小的挑战。为了以可以承受的价格满足优步的巨大需求，供应商需要比在第二次世界大战期间还要快地生产出这种飞行汽车。第二次世界大战期间创造的纪录至今仍然没有被打破：在两年多的时间里，美国共生产出了1.8万架B24战斗机，也就是说，在最高峰的时候，每63分钟就能生产出一架飞机。

要想实现这个目标，同时也让飞行汽车成为主流交通工具，而非精英阶层独享的奢侈品，我们还需要另外三种技术的融合。首先，计算机辅助设计和仿真需要变得足够灵活，不然无法设计出商业飞行所需的翼型、机翼和机身。其次，材料科学必须足够发达，以生产出碳纤维复合材料和复杂的金属合金，这些材料要轻到飞得起来，同时又要坚固耐用，保证安全。最后，3D打印机的速度必须足够快，才能将这些新材料转换成可用的部件，进而打破以往所有的飞机制造纪录。而这正是我们今天所处的位置。

当然，你也可以用任何新技术来玩这个游戏。在材料革命把植物纤维变成柔软的织物、工具制造革命把动物骨头变成缝纫针之后，袜子才被发明出来。当然，这是一种进步，但本质上仍然是线性的。从最早的植物纤维袜子到下一个重大创新——动物的驯化（从而为我们提供了羊毛），花了数千年的时间。然后又过了几千年，电力的大规模使用才使制袜业实现了规模化。

但是，我们今天所目睹的急剧加速正是“为什么是现在”这个问题的答案所在，也就是十多种不同技术相互融合的结果。这是一种我们从未见过的发展速度，而且这会给我们带来一个问题。

人类的大脑是在本地化和线性化的环境中进化的。本地化意味着我们所接触的几乎所有东西都位于步行不到一天的距离之内，线性化意味着变化的速度特别慢。你的曾曾曾祖父的生活和他曾曾孙的生活大致相同。但是现在，我们生活在一个全球化和指数级发展的世界中。全球化的含义是，如果某个事件在地球的另一边发生了，我们在几秒钟之后就会听说，而我们的计算计几毫秒后就会“听到”。与此同时，指数级指的是今天闪电般的发展速度。忘掉所谓的代际差异吧，现在仅仅几个月就会发生一场革命。然而，我们的大脑在过去的20万年以来一直没有进行过真正意义上的“硬件”更新，因为它并不是为这种变化规模或速度而设计的。

既然我们的大脑在追踪单一的创新发展时都会觉得困难，那么面对不断融合的多个创新，大脑可能就完全无能为力了。对此，我们可以用库兹韦尔的“加速回报定律”来说明。他的计算结果表明，在未来的100年里，我们要经历的技术变革将会相当于以往的两万年，这意味着我们将在下一个世纪里两度重新见证农业的诞生和互联网的诞生。这当然意味着范式的转变、游戏规则的更替和前所未有的突破，比如廉价的空中拼车。这都将不再是偶然的事件，它们将会持续发生。

当然，飞行汽车只是一个开始。 Ps39icPW2+Lhh6Qr2U64ABX3UX/w4ssKxuapbmF3rG5O2frbwedp+lLtzX296eJz