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技术竞争是国家和企业竞争的重要内容，世界主要国家高度重视技术预见研究，将预见前沿技术作为各国战略布局的重点。20世纪70年代以来，很多发达国家和亚太经合组织、联合国工业发展组织等国际组织都先后开展了各类技术预见活动，旨在确定优先发展的技术领域。除了上述美国、日本、英国、德国等国开展技术预见，俄罗斯于2007年开始组织“2025年科技发展预先项目”，预测宏观经济发展、科技发展和工业发展，为最不发达的经济领域技术寻找可行的发展方向，并于2009年和2011年发布后续研究报告，不断完善其技术预见方法和体系（Sokolov，A.，et.al，2013）。美国兰德公司（Silberglitt，R.，et.al，2006）、汤森路透（Reuters，T.，2014）和美国战略与国际研究中心（Miller，D.T.，2015）分别对全球2020年、2025年和2045年可能产生重大突破的创新点进行了预见。除此之外，技术预见也受到国际组织的重视和运用。例如，1990年国际未来研究项目（IFP）由OECD启动，1998年APEC成立了技术预见中心（CIF），1999年年底“面向拉丁美洲与加勒比海地区的技术预见项目（TF for LAC）”展开，2014年欧洲议会科学技术选择和评估委员会（STOA）开展了对未来20—50年的科学和技术预见工作。截至2019年年底，已开展多项具有多学科特性的预见研究（曹学伟，2020），这些研究项目为制定政策提供科学依据，同时也为技术预见活动在全球的扩展做出了重要贡献。
国内学术界对技术预见的概念、实质、意义、方法等进行了探讨。樊春良（2003）认为技术预见是制定长远战略规划的新机制，能够通过对预期的理解、政策制定过程中的协商、创造实现未来的机制等方面，有效建立科学与社会的新契约关系。李万（2007、2019）指出技术预见本质上具有整体化前瞻、系统化选择、最优化配置的特征，中国应积极实施引领性预见和愿景型规划，促进科技创新发展。汪雪锋等（2019）通过对技术预测与技术预见进行区分，指出技术预见的作用对象不只是技术本身，还要对技术未来发展的背景及其可能产生的效应进行分析。
通过文献梳理发现，当前技术预见领域最常用的方法主要包括德尔菲法、问卷调查法、趋势外推法、技术路线图、神经网络、专利分析文献计量、情景分析、需求分析、SWOT分析等13种（李国秋和龙怡，2014）。其中，德尔菲法最为常用，即通过匿名的方式获得各位专家反馈，反馈意见会在多轮调查中趋于收敛，具有较强的统计意义和可操作性（穆荣平等，2006）。该方法于20世纪70年代末引进中国，经历了引进介绍、创新发展阶段，在中国技术预见与科技规划制定中发挥了重要作用。许立达（1981）在评述国外文献基础上，重点讨论了德尔菲法的稳定性与一致性等问题，是中国最早关于德尔菲法的研究文献。之后，陈玉祥（1982）、董德基（1982）、李仲篪（1985）等分别就德尔菲法的特点、设计流程、选择专家等应用中需要注意的问题进行了研究，推动了该方法的引进与应用。进入20世纪90年代，相关研究开始增多，进入创新发展阶段。陈玉祥和朱东华（1990）积极推动领域创新，提出应加强德尔菲法原理、调查表设计、调查组织以及与其他技术预测模型关系等的研究。之后学者围绕改进德尔菲法、专家选择、改进数据处理方法等问题展开了广泛研究，在各个维度拓展了该研究方法。蔡辉等（1995）提出了专家评价可靠性问题，认为要以专家群体意见作为标准，分类分析评价专家，调整选择评价专家，提高专家意见协调程度。管春和胡军（2006）基于BP神经网络法对德尔菲法进行改进，减少了权值分配的人为不正确影响，将预测结果与权值分配相关联。张冬梅与曾忠禄（2009）针对技术发展不确定性，引入技术环境监测法，根据假设和预见结果的早期迹象是否出现，及时确认或修正专家前期的预见结果，提高技术预见的可靠性。
在应用方面，技术预见、科技发展长期趋势预测是德尔菲法最重要的应用领域。1989年日本针对247个研究机构所用的预见方法进行了一次调查，发现德尔菲法非常适合长期技术预见。穆荣平等（2006）以日本和英国为例说明了不同国家采用德尔菲调查问卷问题设计存在的差异，反映了两国经济制度和文化的差异。在判断技术课题的重要性方面，日本侧重技术课题的综合重要程度，英国从“财富创造”和“生活质量”两个方面进行判断。日本希望了解技术课题的领先国家，英国则希望了解英国在技术课题全球研究开发中的水平。20世纪80年代，中国刚引入德尔菲法时，最主要应用领域就是科技发展的长期趋势预测。中国学者结合实际发展需求，在能源技术、环境技术、电子信息技术等领域广泛应用了德尔菲法，并对其具体过程进行了改进。袁志彬等（2008）对资源与环境技术领域未来20年发展进行技术预见，分析了该技术子领域技术课题的重要性、预计实现时间、中国研究开发水平与国际领先国家和发展制约因素。胡冬雪与胡志根（2009）采用市场德尔菲法分析了新能源汽车领域关键技术课题清单，并分析了关键技术、预期实现时间、研发水平、能否形成自主知识产权、能否形成产业化的发展路径。但智钢等（2017）根据德尔菲法的调查结果，筛选出2035年中国环境工程科技发展的关键技术、共性技术以及颠覆性技术，分析了技术实现时间、发展水平与制约因素。巫英（2017）基于技术预见方法，运用德尔菲法，在分析南方×省能源产业和能源技术发展情况的基础上，预测和评估能源领域的未来技术发展趋势。陈进东等（2019）将德尔菲法与文献计量、情景分析等方法综合，开展备选技术清单选择、调查问卷设计、专家调查和集成分析论证等研究，开展了面向未来20年工程科技关键技术选择与评估研究。
问卷调查法作为直接的信息搜集方法，是技术预见核心方法德尔菲法的基础。问卷调查法是以实证主义为方法论的量化研究方法，在调查研究中的使用越来越普遍。学者就问卷调查法的优缺点、类型及研究程序等进行了探讨，旨在寻找设计最优调研方法，更高效地收集信息并完成研究目标。井润田等（2008）对国内问卷调查应用现状进行了回顾，并结合自身所做的问卷调查结果说明了进行企业调查的困难性，并提出重视调查渠道、慎重保密承诺、重视文化背景、尊重调查对象等建议。郑晶晶（2014）认为问卷调查法是通过把标准化的问卷分发或邮寄给有关的人员，然后对问卷回收整理并进行统计分析，从而得出研究结果的研究方法，并从问卷调查法研究的概念、类型特征等出发，对有关问卷调查法研究的文献进行了系统的梳理。随着网络技术的不断发展，网络问卷调查应用也越来越多。万聪（2014）认为网络问卷调查和传统问卷调查相比有独特的优势，例如成本较低、数据回收方便、可重复使用、方便修改等，但存在回复质量较低、回复率不高等问题，进一步地通过实证研究和文献分析相结合的方法，探讨了网络问卷调查设计的原则。崔壮和胡良平（2017）分析了问卷调查研究的主要内容和调查设计的关键技术，并对调查对象、调查方法、抽样方法、调查前准备工作、调查的实施及调查过程中的注意事项进行了宏观概述，还对问卷调查设计方案、实施调查过程中的关键技术做了简要介绍，以期提高调查研究工作的速度、质量和效益。
在应用方面，问卷调查法在教育调查、技术趋势分析、旅游研究等众多领域具有广泛的应用前景。学者结合各个领域的实际问题，对问卷调查的具体流程、设计重点等进行了研究。李效顺等（2014）通过问卷调查法对土地资源领域的关键技术进行梳理，通过把握专家关注点、科技水平和土地领域技术前沿与社会需求，进而重点分析判断当前土地技术竞争力和发展态势，为土地资源领域科技管理和技术创新提供参考。张志华等（2016）研究了问卷调查法在旅游研究中的应用，以国内四大核心期刊的468篇涉及问卷调查法的旅游研究论文为研究样本，发现存在如下问题和不足：问卷设计规范意识不强，缺乏对问卷设计的理论基础和问卷的试测与修正的必要描述；样本的代表性不明，缺乏对抽样方法、问卷回收率、样本规模确定的必要说明；问卷数据统计分析方法的选择与调查目的不匹配，缺乏对数据信度与效度的检验，并在此基础上，明确问卷调查的应用规范。
此外，学者就多种技术预见方法的组合进行了广泛探索。任海英（2016）认为采用组合和集成的方法进行技术预见是国内外研究的热点和趋势，而定性和定量方法相结合是较为常见的技术预见组合方法（沙振江等，2015）。高卉杰等（2018）总结出技术预见组合方法主要有三类：2种方法组合，如德尔菲法—技术路线图法；3种方法组合，如德尔菲法—文献计量法—情景分析法；多种方法组合，如德尔菲法—技术路线图—K均值聚类分析法—层次分析法。徐磊（2011）对德尔菲法和技术路线图的对接进行了探索。王纬（2011）对太原市“十二五”技术发展进行了德尔菲法与技术路线图结合的技术预测研究。韩品尚（2014）综合德尔菲法和专利分析法对山东省新能源产业发展进行了技术预见。张乔木（2017）采用德尔菲法和聚类分析法的关键共性技术预见研究，对山西省新材料行业进行了分析。此外，技术预见综合研究方法还包括文献计量法与知识图谱分析（李牧南，2018），科学计量法（专利计量）和社会网络分析法（梁帅等，2015），德尔菲法、数据挖掘和聚类分析法（佟煊，2012），等等。李万（2009）将专家组法、情景分析法、德尔菲调查法、技术路线图和专利地图等方法进行融合，形成一种综合技术预见模式。葛慧丽等（2014）构建了融合科学计量和知识可视化方法的技术预见模型研究，将德尔菲法、科学计量法以及SWOT分析进行了组合，呈现新型研究方法与传统通用方法的多种技术预见组合。周源等（2017）提出基于数据挖掘的组合型技术预见方法，可以更好地识别针对未来不确定性的颠覆性技术及其路径跃迁，成为技术预见的未来发展方向。曹学伟等（2020）构建了基于“德尔菲法+科学计量+情景分析”三种方法组合的技术预见活动模型，旨在服务于中国中长期科技发展规划。