科技是不是大停滞了？？？

真要說這個，得講一些比較偏向非常識類的知識。
科技奇異點。

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總體來說，人類的科學發展速度是隨時間而上升的。
從最初知曉用火開始到中世紀，花費了上千年；從文藝復興開始到工業革命時，花費了數百年；從最初還需要依靠大量頂尖數學家輔助計算的巨人電腦，到如今只需要一個普通人用手指輕輕一按就能得出答案的智慧手機，只花費數十年。
這些是逐漸積累的過程。

但也有另一種觀點，認為這是某種「奇點」，一種因為偶然間的突破而帶動科學和技術突飛猛進的發現。
比如說火，人類從發現火以前經過的時間，比知曉用火後的時間還長；
比如說工業革命，若非蒸汽機的出現，也沒有瓦特改良的餘地，而經他之手改良的蒸汽機，又反過來加快科學的進步；
比如說現代電子工業的誕生，要是沒有美國從無到有發明出積體電路，現在還用真空管的話，那別說智慧手機，就算是家用電腦都不會誕生。

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所以如果你相信科技奇異點，那你只要等待就好。
下一個奇點什麼時候到來，誰也不知道，但在奇點到來之前，科技不會有什麼實質上的突破。

非专业人士，部分观点可能存在问题，欢迎指正。
感觉到停滞的原因有两个。

第一个是因为，当前主流科学技术，也就是硅基半导体的工艺制程技术已经发展到一个平台期，也就是在饱和曲线的后半部分，在这个部分当中，新工艺制程与旧工艺制程的性能提升差（Δ）越来越小，例如：14nm的芯片之于32nm的芯片性能提升差（Δ）比7nm的芯片之余14nm的芯片性能提升差（Δ'）更大（Δ>=Δ'）,这种提升差的变小会让人有一种科技“停滞”感，这种感觉一般会以如下形式出现：
“十几年前的电脑需要十几个小时干的工作，几年前的电脑一台只需要几个小时就能干完。但是现在买新的电脑好像跟我旧的电脑比性能提升不是很大啊”
这是一种生活上的感受，但实际上硅基科技技术，也就是硅基半导体工艺制程技术还是在成长的，只不过成长水平跟原来那种变化不会那么大了。而且其他科技也在成长当中，但主流技术是硅基的科技，感受就没有硅基强。（硅基作为主要技术带领其他技术成长）

第二个是因为，基于第一点的原因，即当前的硅基半导体技术研发进入平台期后，制程提升需要更多的人力资源进行，然而所获得的成果（也就是性能的提升）不足以覆盖商业运作，即该科技所能带来的利润率降低，这将导致商业上的技术投入研发门槛提升（成本提升），在这个情况下，商业运作则会逐渐阻碍硅基技术发展。当然，目前各大公司也在想其他的方法提升单位硅基产品的效率（注意这里说的是单位硅基产品，而不是单片硅基，本质上单片硅基的效率最大决定因素还是工艺制程），比如在存储芯片上面使用的3D NAND技术，以及CPU上使用的3D Foveros技术，他们就是利用技术手段，将原本只能叠放一层的半导体，做到多层立体式叠放，以堆量的方式来提升单位硅基产品的性能，从而延缓上述第一点原因所说的性能提升差的下降。但这种方式长期还是无法阻止物理规律，当到达大量人力资源投入研发但制程提升后的效率产出不足以覆盖研发投入的情况，这时的利润率开始为负。从这点开始之前，商业运作就会逐渐抛弃硅基半导体技术转而去寻求新兴研发技术来继续进行生产提升，并且在量产技术突破后覆盖市场，成为新的主流科学技术。而当前的硅基半导体技术研发将从“联合研发”开始、商业会逐步暂停或封锁研发，最终转变为学院派研发，直至硅基技术出现下一个爆发点。这时，作为原主流研发技术的硅基半导体科技才会进入真正的“停滞”阶段。这一点可以简单理解为“内卷”。
但无论如何，科技的发展不会停滞，人类对于认知上面的物理探索还远未达到覆盖大部分实际物理的程度，至少我目前认为是这样的。

总结一下就是，目前的科技“停滞”的感受主要来源于当前主流技术已经进入平台期，而新兴技术暂未实现大规模应用可能性时出现的一段时间，至于时间长短，目前真的不可知。而一个技术想让人类社会带来翻天覆地的变化，相对就需要对应时间的技术积累，就如同谚语所说的那样，”一口吃不成个胖子“，而能够让人类社会带来翻天覆地变化的技术，所需要的积累和多方面科技的要求与给各方面带来的变革程度也是成正比的。

_ _ 只是如帖主般的一部分人, 適應了科技增長曲綫而已. 僅說一個便携充電器能 150W 功率做成產品了簡直嚇人. 在我年輕時 5W 或以下功率的芯片才能依靠被動散熱工作, 少數也要上主動散熱例如一個小風扇. 現在非功率型芯片 100--200 溫度下工作就看燒結挺的住否著實嚇人, 沿著插脚傳遞的高溫還不把電路板搞胡了? "沒事, 電路板能抗450度" 一綫研發小夥對我真誠的說. 二十到三十年前不敢想的科技飛躍.

_ _ 但是人們的科技發展是不平衡的, 帖主也點到其中一個死穴: 電池. 好電池有還是太貴, 而且化工產品總有性能指標漂變或不穩的問題, 精細化工也無法避免這一點. 本身鋰材料儲能特性體積大, 能量密度與常用燃料相比偏低. 十年前每次自行車充電老婆都要喊我搬電池, 如今她自己搬電池. 也算進步了吧.

嗯, 也要過濾掉商人炒作胡吹的情況.

2014y 11m 12d 追加:
[转]顛覆細胞運作機制！不起眼的 miRNA 竟然是癌症治療的突破關鍵！？2024諾貝爾生醫獎！ - 新·品葱
https://pincong.rocks/video/9682

大停滞? 没发现的还好多呢, 阿姊老兄~

AI 是大数据分析？真敢说啊。在alphaGO 战胜李世石之前，也许深度学习也就是搞个图像识别什么的。然而，李世石失败后，再战胜柯杰就是顺理成章的事情。当时国内那些傻逼不懂，还觉得出奇招、傻招会然让alphaG O傻掉。其实，alphaGO 的学习机理是动态规划。从名局中学习只是其中的一小部分，那东西可以自己和自己下棋。
      从目前来看，可以明确表达目标函数的问题已经不是问题了。对智能的探索也进了一大步。深度学习能攻克围棋问题是因为围棋的目标函数表达简单，尽管求解困难。对深度学习而言，模仿人类利用直觉和推导求解已经没有问题。
        然而，智能问题远远不是直觉和推导。有一大类问题是无法描述的，比方说，你为什么觉得美女好看，丑女难看。一个美女，大家都觉得美。这些问题其实非常重要，这是决策偏好的问题。运筹学知道偏好对决策的重要性。重要到是社会主义消灭资本主义；还是资本主义消灭社会主义的地步。可是偏好从哪里来，偏好怎么计算却没人知道。
      在AI 界有句名言，有一个问题在没解决之前是AI 问题，不过解决了之后就不是了。围棋已经不是AI问题了，尽管围棋真曾经是AI问题。
       事实上，深度学习alphaFold几乎把颜宁那样的科学家弄到失业。让那伙结构生物学的专家变成农民工一样的存在，您还敢轻视AI 吗？
      当然，AI 的运用还是比较难，最大的难题是技术门槛太高（成功了你也不知道为什么，失败了你要也不知道为何，如何改进）。AI 项目成功的比例很低，而且和你做过多少成功的AI项目没什么关系。也就是说AI 技术还是一种艺术的存在。无他，数据是一个问题，没有数据什么都不用说了。更难的是做出一个最省力又有用的应用？太简单的不值得做，不赚钱；太复杂的，数据量要求太大，做下来也不赚钱。更糟糕的是，你不知道为啥有的问题能做，有的问题做不成。到目前为止，有很多为什么深度学习成功的理论。可是给定一个问题，问你能不能用深度学习解决，你不知道。为什么？没有理论，也没有测度问题的方法。
        坦率地说，目前最重要的三大领域就是核聚变、量子计算、深度学习。深度学习作为其中之一，其重要程度不言而喻。

造福人类的科技停滞了，控制奴役人类的科技得到长足发展。比如人脸识别技术、微型摄像头。

你这种可能是“爱恩斯坦综合征”，现在的科技的确很难出现颠覆性的突破，所以跟工业革命比完全没意义，科学刚刚萌芽的时候当然有那种大爆发，但发展到一定程度的时候，都是在小步慢走，偶尔可能会出现一两个颠覆性的发现，但绝大时候都是在打补丁，修修补补加以完善，这才是正常的。还想出现工业革命那种跳跃式翻天覆地的改变，根本就不可能。

人文跟不上，科技最好停滞，免得自我毁灭了。想想为啥没有外星生命来找我们，是不是巴别塔盖完了就完了。

主要是能源没有革命

即便你要发展vr好了

过两年后  可能Nvidia的消费级显卡
能耗和一个空调一样  
你要怎么发展?

要機器人服務人類  除了驅動機器人的電 要大量的算力
又要電

等下一阶段
人類發明跨世紀的儲能或新的乾淨能源
大概才有下一次的工業革命

AI都被你和大數據畫等號了，那我看你別聊科技了
所謂大數據，就是不同數據庫連在一起。理論上你讓小學生站在老大哥視角瞪著那些數據都可以算大數據
所謂AI，是一種類別。有的AI需要盡可能多的數據，但其實你手寫一些什麼喂進去他也是個AI。有的AI只需要規則和時間，不需要數據

这话看怎么说了。无人机你可能觉得是玩具。但是现在已经改变现代战争的形态了。

steam deck把游戏本做到掌机大小。加上399的价格我觉得已经很了不起了。

别国不知道，中国共产党精神上的祖国的科技发展水平早在苏联解体的前夕，在切尔诺贝利的列宁核电厂因官僚僵化指令爆发核灾难就已经发展到顶了。高端人口都润到别国了，就只能搞搞小聪明去哄骗迷失的邪教徒。

為什麼說電動車1910年就有了，今天的電動車和1910的電動車是一種東西嗎？
1910年的電動車可以零百3秒內嗎，當年的充電速度是多快，今天是多快？
當年的電動車有動力回收嗎，當年的電動車的續航是多少，電池的壽命是多久？

如果要說名字都叫電動車，就認為他們是相同的東西，那麼1970年代的電腦(今天我們還是叫電腦)，基本架構和今天其實沒有什麼不同，也能說半個世紀沒有進步咯？

現在的AI和10年前的比已經厲害了很多了，10年前只有從業者才會知道AI，AI甚至不會進入公共議題，普通人只有看科幻片的時候會了解到這方面的概念。

AI和大數據有關，但大數據不是AI的全部而只是AI發展的工具。

整个战后好像都是在整合19世纪～20世纪的发明。围绕着电脑这个东西如何做小→冷战后花了30年进化成了今天人手一部的智能手机。从只有少数人用得起的电脑到大众的普及和应用的确是需要一些时间来沉淀的。

是的，这也是习总闭关锁国的底气所在，锁上100念，新的世界在迎接我们

正相反，智人文明已經逼近巨大變革的前夕
AI+生物科技會完全改變智人文明的型態
或者說也許不能再稱為「智人」文明了

奇點到來之後究竟會發生什麼事有太多變因了
2050回來驗證看看

芯片毫无疑问一年比一年强。进步还是明显的。只不过进步不如以前了。
如果闭关锁国的话，芯片拉开差距，会体现在方方面面上，以为现在电子产品都要芯片

有下一次科技革命的话应该就是赛博飞升，元宇宙实体化，就像科幻小说《盲视》里描述的一样，因为目前基于旧有科学范式的技术进步事实上都陷入瓶颈，民用可控核聚变完全死翘、摩尔定律走向终点、太阳系的大门无法跨出、各种能源和资源的危机、地球生态不堪重负。
至于下一次飞跃是什么时候，悲观一点可能要上千年，人类文明的余火在现阶段反正是要熄灭了的

人类的基础理论自从广义相对论和狭义相对论之后，就停滞不前了。所以现在就是修修补补，在现有的基础上做一些应用上的提高。

算力的發展是明顯的，反映出來就是AI技術的進步，建議樓主注冊個GPT account玩玩。
至於其他能源和基礎材料，確實沒大發展。核聚變和常溫超導體還有慢慢長路，只有電池變好了一點點。
生物科技受益於人工智能，相信在短期內可以突飛猛進。

LZ关心PC的话就知道今年无论是CPU还是内存还是显卡都是史诗级大提升，摩尔定律并没有失效。

还记得费米的外星人悖论吗：外星人有没有，外星人在哪里？
很多人对此有很多fancy的解答，但真实的答案恐怕很简单，也很令人沮丧：智慧生物的科技发展终究有限，他们征服自然，改造自然的能力也终究有限，有些事，不能突破就是不能突破。比如星际空间，就是智慧生物的科技永远无法克服的，因此我们永远无法见到外星人。
人在大自然面前要谦卑。

和你想的相反，现在是巨大临界点时代，主要是人类人文没有跟上。

進步是有，但幅度較小，要幾十年才能看出一點進步，成熟的新技術所需要投入的跨部門資源要求越來越多，不可能在由一兩個數學家，物理學家，化學家閉門研究就能發明出新的科技，現在則是很看重國家的工業體系水平和企業發展環境，缺少某個領域技術環節就不得不要和外國合作了，有時很多有錢國家就算是聲音叫得震天響，投入再多也未必在十幾年內取得一丁點進步。就像奧巴馬的治愈癌症的登月計劃，現在看來錢倒是投了不少，效果不明顯，也不見有任何迴響。

只能说现在工程与技术理论进入了一个缓慢增长的阶段，技术原理上的问题没有大规模改变，科学范式不在存在所谓低垂果实，而进入到类似19世纪中叶蒸汽机的缓慢优化状态。
实际上如果论科学，我个人认为把理论和技术分开讲比较好，因为单讲理论自互联网时代以及大学扩招以后，论文是井喷式发展的，只不过大部分论文要么没有显著使用价值，要么就是理论和弦理论一样基本无法证伪。如果单从纯数学和逻辑角度上讲，关于弦理论的模型都是很复杂而且迭代很快的，至于这算不算科技进步就不好说了，如果从实用主义来说，这些很复杂无法证伪的各种模型确实在近期没有什么实用价值。

最近ai的势头有点猛 ai绘图，ai做题，ai写小说等方面都出现了让人眼前一亮的成果

科技进步其实很快，而且是触及人类本质的进步。世界到底是精神的还是物质的，很快科技就可以给人类这个选择。
认为世界是物质的人可以通过基因工程和生物医学工程设计改造自己的身体，认为世界是精神的人可以抛弃肉体活在虚拟世界。达到这些目标的底层技术理论实际上已经完成了，只是需要时间完善罢了。

元宇宙啊，可以参与一下

为什么凑二十字凑二十字凑二十字凑二十字

https://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%9F%B9%E6%A4%8D%E8%82%89
培植肉
https://en.wikipedia.org/wiki/Cultured_meat

维基百科，自由的百科全书
Disambig gray.svg  此条目介绍的是通过生物工程培养动物肌肉细胞而成的人工培植肉。关于植物原料制作的口感似肉的食物，请见“素肉”。

2013年生产的第一块人造汉堡肉
培植肉，亦作人造肉、工程肉、人工肉[1]、试管肉、清洁肉[2]或合成肉，指任何并非从动物身上取得的肉类，而是透过生物工程培养动物的肌肉细胞而成。原理是先从动物体内抽取干细胞，再放进试管或培养皿上让其分裂生长，最后产生肌肉组织。培植肉所培植的不一定只是牛肉[3]，但由于牛肉在各种肉类的生产成本中最高，所以有关培植肉的研究基本上都以牛肉为主。

目前这项技术虽然已有多个研究计划在测试，初期生产成本极高，未能提供与公众享用，但随着生产技术日渐成熟，生产成本也不断降低。举例说：在2012年时用试管肉来弄一个汉堡包的成本要25万欧元[1]，但据俄罗斯以安格斯牛的组织制成的试管肉在2023年投产时可降至每公斤100美元[4]。当低成本的大量生产方法研究成功，将有可能解决全球粮食危机问题[5]。


目录
1 制作方法
1.1 组织工程学应用在培植肉
1.2 培植肉所需东西
1.3 技术问题
2 优缺点
2.1 优点
2.2 缺点
3 与素肉的分别
4 参考文献
5 参见
6 外部链接
制作方法
组织工程学应用在培植肉
组织工程学最主要是解决移植器官后的细胞，是否能在新宿主有好的反应，解决新宿者的免疫系统对新细胞的攻击，组织工程学有一系列研究，在于解决成长因子，或是改变成长过程对新细胞有什么影响。

组织细胞应用在培植肉，最主要是在解决味道，组织结构，成本，健康价值还有食品安全。 味道分子包含上千种，包括氨基酸、血红素蛋白、硫化物与羰基化物、脂类、肽、其他味道挥发剂。

光衍射技术可以观察培植肉的主要成分，色层分析与质谱定位可以分析味道分子结构。

影响培植肉的因子有细胞外阵列(ECM)( extracellular matrix)，肌肉细胞成长方式，肌内脂肪成分(IMF)，架构(scaffold)成分与结构。静力拉扯可以增加肌肉细胞与细胞外阵列的排列，就是可以增加肌肉的纤维化程度。架构(scaffolding)的规模化是困难的。

培植肉所需东西
成长因子(growth factor)让细胞喂食营养并且成长。2.3D的架构(scaffolds)使细胞可以像体内血管持续供应养分。
细胞外基质使细胞之间可以有黏性，支持细胞外阵列的细胞来用于让组织纤维化
内皮细胞的养成，模仿血管的流通
脂肪母细胞，持续分裂成脂肪子细胞，肌肉母细胞，分裂成肌肉细胞，间充质干细胞和诱导性多能干细胞(ipsc)也是干细胞候选人，间充质干细胞是指肌肉细胞以外的物质，通常对再生修复有很大的作用，ipsc诱导性多能干细胞，是将原本已经从干细胞分化之后的细胞，重新诱导成干细胞，使之重新分裂生长。
技术问题

有个希望是，最近科技富豪越来越多了  有远见，聪明，有能力   愿意推动人类进步    典型的像马斯克（生命科技，火箭，脑机接口，电动车） 贝佐斯 （太空技术） 美国那批科技富豪里这种人挺多的

机器学习和大数据分析不一样，两码事。

电动车确实挺无语的。

去中心化货币比较有革命性。

先看看chatGPT能做什么吧，哈哈哈

AI確實需要投餵大量數據讓它變得越來越“聰明”，可也不是說成大數據分析那麼簡單吧

瀏覽器和購物網站可以通過大數據分析用戶喜好，從而對用戶推廣他們可能感興趣的廣告，可這背後的演算法也是人想出來的，都不需要用到AI

AI的神經網絡可比這個要複雜得多，連工程師自己都很難搞懂數據經過裡面的時候到底發生了什麼。只能像做實驗一樣，丟一堆數據進去訓練，但可能訓練了幾千幾萬次都沒能得出預期的效果

神經網絡也算是在模擬人腦。如果AI是大數據分析，那人類從出生到學會母語的過程是不是也算一種大數據分析？

怎么会停止，生物医学不是在爆发前夜吗。欧美科技大佬都在谈论永生了。

https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html

推荐这篇文章。AI会改变人类社会。

看了MidJourney 和 ChatGPT了嗎？
AI可以拿走一半人類的工作，真的超級雞肋的......
電動車AI也已經發展到了可以完全代替人類開車的邊緣了
(今天的新消息，美國核聚變技術有突破了)

从计算机到PC，从大哥大到智能手机，科技在飞速进步。从现在往后展望，我们是看不到未来的场景，每次的产品发布都跟自己看到科幻片差距太大，所以才无法感知科技的进步

我觉得算是了，近期没有什么可以能改变生活的科技发明

科技再发展，人类也不可能永生。
人类那碳水化合物的躯体，经不住几十年的风化。
现在的人，跟2000年前的人，活着并没有本质上的不同。

过度理性会对自由反噬！
科技可能成为极权的利器，精算自己的行为可能会陷入宿命论，唯利是图可能会中了独裁者威逼利诱的圈套，迷信达尔文、遗传学、基因论、大数据可能掉入不平等的深渊。

你对ai有很大的误会是不是，之前谷歌有个员工因为说谷歌的ai已经有人类意识了结果被下放了，这还比不过第一二次工业革命？

我留意到中国宣传科技停滞(比如芯片)来塑造东升西降

科技进步和民主化浪潮一样,一波一波, 在平缓的时候虽然没那么多耀眼的成绩但是在积累下一波爆发的基础。

中国内循环已经失去了许多你看不见而已

ps: 如果AI只是统计,林志玲也只是哺乳动物 (丧失了定义的精确性)