其一，创新的主引擎正从实验室加速转向产业界。公开数据显示，全球工业界在人工智能上的研发投入已超越学术界，主导了绝大多数的前沿机器学习模型迭代。
其二，产业竞争正驱动顶尖技术人才流动，全球性的人才再配置正在发生。
其三，全球主要经济体相继出台国家级战略，在创新政策方面展开博弈，新一轮以科技创新为核心的战略周期正式启动。
这些变化共同催化了一个前所未有的复杂系统的快速迭代。竞争将围绕 " 定义未来 " 展开。
为了穿透短期的热点迷雾，上海国投公司旗下上海未来产业基金携手未来启点社区，策划并发起了一项研究，通过深度访谈与调查问卷，汇聚 150 多位资深科学家、战略型投资人及前沿创业者的洞见，最终形成了一份预测报告，在 "What ’ s Next 2026 年度大会 " 上发布。
这份报告既凝聚共识，也尊重 " 不一样的声音 "。所有专家的回答共同绘就了一幅 " 未来认知地图 "，帮助我们在面对高度不确定的未来时，及时识别并回答几个关键问题：下一个革新爆点是什么（未来技术）？谁将定义未来（未来人才）？哪些旧机制将被颠覆（创新范式）？
未来技术
下个爆点藏在交叉地带
通过对受访专家提及的技术领域和关键词展开词频分析，我们看到了一幅清晰的未来技术图景。
在关于未来技术的所有洞见中，人工智能被视为最重要的基础设施，构成压倒性共识。约 90% 的专家在预测中提及 " 人工智能 "，凸显出 AI 已不再仅仅是一条赛道，而是像电力、互联网一样，成为可以赋能各个领域的基础性力量。
同时，超过四分之三的受访专家强调，下一个 " 革新爆点 " 不会来自单一的技术突破，其本质将是 " 多技术融合 "，真正的突破将发生在生物、能源、材料、信息等技术的交叉地带，而非单一技术的线性演进。AI 与各学科的碰撞融合，将是未来技术发展的主要趋势。
总体上，基于专家提及的关键词频率，结合对关键词进行领域分类，我们梳理出未来最受关注的十大技术领域。
第二梯队包括量子科技、交叉与融合领域、信息与通信技术、新材料与先进制造。这四大领域相关关键词被提及的概率介于 25% 到 50% 之间。我们将这些领域的发展，理解为关键技术正逐渐成熟，应用场景越来越清晰，投资窗口已经打开，可以说正快速迈向破局时刻。
第三梯队则由航空航天与太空探索、区块链与分布式技术构成。它们是未来前沿探索与技术储备的代表。
更进一步，我们还提炼出被高频讨论的十大未来技术关键词，依次是：人工智能、可控核聚变、AI for Science、通用人工智能（AGI）、人形机器人、量子计算、AI 制药、脑机接口、具身智能、AI 智能体（Agent）。
值得一提的是，这些高频热词所指向的方向，比如人工智能、可控核聚变、空间算力、小型模块化反应堆等，上海国投公司及旗下未来产业基金均已有所布局。同时，我们还携手上海未来启点社区，加快相关领域生态构建和人才培育。
未来人才
复合型创新者将成主角
当技术底座发生变化，谁将成为未来的定义者？我们的结论是：单纯的技术专家或商业管理者可能都难以继续引领复杂创新，未来人才要具备跨学科的知识框架、系统性的思维模式，以及将复杂技术转化为产业解决方案的架构能力。这样的人才，呈现出一种复合型画像，即融 " 跨界架构师 "" 实干型梦想家 ""AI 原生青年 " 三种身份于一体。
根据专家们对于未来人才的洞见，我们看到，未来五年，人才的培养和评价机制将会加速演进。
首先，未来人才的来源将更多元化，科学家型创业者、年轻技术偏才、跨界整合者将成为核心群体。
其次，人才培养机制将被重构。很多专家、包括未来启点社区都提出，要加强早期孵化与 " 社区化培养 "，以真实问题为导向，开展跨学科的项目制学习，并让人才进入国际顶尖实验室与企业，从而在全球化创新生态中深度浸润。
基于众多专家的洞见，我们最终将未来人才的核心能力，解构为三个层面、八大维度：
在核心硬实力层面，他们需要具备跨学科知识、技术洞察力和产品化能力；
在商业化潜质层面，他们需要拥有商业化思维、领导力、全球视野；
在基座心智层面，他们要具备学习与适应力、使命感以及韧性。
谈到使命感，我们认为，这对创业者至关重要。使命感意味着其不以短期利益为目标，最大的原生驱动力是通过自己的努力去解决重大问题、推动社会进步。
除了共识，我们也梳理了一些具有启发性的非共识意见。比如，有投资人认为，在技术变革的早期，他们更青睐偏科型人才，包括技术偏才、被低估的硬件创业者，以及失意高管。此外还有专家提出，引领新范式的人才应该是 " π 形 " 甚至网状创新者，具备基于第一性原理的洞察力、跨学科的翻译与整合能力。
未来范式
AI 重塑组织架构与协作
当前正处于旧机制开始失灵、新范式已然萌芽的阶段。" 垂直共创 "" 新型研发机构 "" 平台化赋能 "" 多边形联合体 " 等关键词，被专家高频提及。通过凝练专家们为未来范式描绘的共性，我们提炼出未来组织（包括企业和研究机构）的大致特征：它们大概率是一个由 AI 驱动的、产学研深度融合的敏捷创新生态系统。
未来范式首先体现为基础设施的重构。AI 不仅是工具，更会重构组织模式与决策流程。数据共享与开源将成为创新的基石，知识的快速流动和开源协作将极大缩短从发现到转化的周期。特别是对中国而言，开源是实现技术跨越的重要机会，也是未来产业基金坚定认同的方法论。
其次是 " 多边形联合体 " 的出现。一方面，产学研深度融合，将打破传统 " 实验室 - 产业 " 的线性链条。高校、企业、研究机构、资本将以真实需求为起点，共同定义问题、共享资源、共担风险。这个体系中，政府可以提供耐心资本与顶层设计，资本可以扮演连接各方的枢纽和生态架构师的角色。
最后是组织的敏捷化与扁平化。未来会出现越来越多的小团队，甚至 " 一人公司 "，它们可以借助 AI 工具实现高效协作，" 超级个体 " 的价值将被空前放大。不同组织之间的边界将日渐模糊，任务可被动态拆解和分配，并据此匹配相应的资源与人才。
其中，组织形态的 " 硅基跃迁 " 就是一个亮点议题，相关观点纷呈。例如，有专家认为 " 在硅基组织中，人类可能成为 AI 背后的编排者 ""AI 将成为组织的大脑，人类角色将向董事会演变 "。组织结构方面，有专家表示，智能型组织中，层级结构将崩塌，决策机制将是人机双轮驱动，而中层管理者则会从 " 信息传递者 " 转型为 " 智能体训练师 " 和 " 边界设定者 "。还有人认为，未来，传统的雇佣制将被 " 共创合伙 " 这一新型关系结构所重塑。
未来连接
激发颠覆性机遇涌现
预测并非终点，而是行动的起点。当前，我们正致力于构建一个由母基金、社区与科学公益基金会驱动的 " 创新飞轮 "，以持续挖掘与链接 " 未来人才 × 未来认知 × 未来范式 " 的创新模型。
作为创新链条的重要环节，风险投资行业本身也正经历着从 " 人脉本位 " 向 "AI 驱动的数据本位、Agent 本位 " 的范式迁移。在大模型时代，风险投资机构将演变为 AI 原生、扁平化的新一代投资机构。它们不仅关注财务回报，更要支持实验室公司（由研究员创始人领导的高密度研究型公司）和 FRO（聚焦型研究组织）这样的 " 非共识创新实体 "，并积极为整个生态创造开源工具、公共数据集等基础设施。
在这个注意力即资产的时代，我们希望借助未来启点社区的平台，通过持续的深度访谈和跨学科研讨，构建高质量的人才网络，帮助科学家与创业者塑造影响力，将他们的里程碑式突破转化为强大的话语权。
我们正在探索建立 "AI for Talent" 中台系统，以适应人才定义的新变化。我们将基于 AI，利用高质量数据挖掘和处理能力，精准识别那些高信号人才和具备颠覆潜力的非共识观点，从而找到真正源于中国的颠覆式创新项目，并基于深度的生态认知，实现资源的精准匹配。
我们还将探索以公益基金会的模式，支持那些商业回报周期长、但社会价值与科学价值极高的基础研究与前沿探索，为整个创新生态提供长期主义的 " 耐心燃料 "。
未来不是预测出来的，而是创造出来的。我们希望将这些深度认知，以开源的方式向社会共享。我们的终极目标是汇聚 " 未来连接 "，驱动 " 创新飞轮 "，激发颠覆性机遇不断涌现，共同探索与构建引领世界的投资和产业创新新范式。
（作者为上海未来产业基金总经理，未来启点社区理事长）
