2020年是新冠阴霾笼罩的一年。但疫情也意外地让我们看到了科技加速的迹象，被讨论很多年的“科技大停滞”出现破冰迹象。

十年前出版《大停滞》一书的乔治梅森大学经济学教授泰勒科文（Tyler Cowen）日前更新了他的观点：他在博客上转发了生物医药科技公司 Palantir 软件负责人Nabeel Qureshi的推文，依据如下图所示的疫苗、AI以及新能源等领域的显著变化，做出了“科技大停滞可能要结束了”的判断。

因循这些融合式创新的蛛丝马迹，我们可以洞见，信息时代正渐行渐远，而接过接力棒的最大可能将是混合智能时代：任何物件、信息、场景，如果能被“AI+”，则可以用电脑来计算和存储，然后用算力加速，最终实现万物的智能互联与深度融合创新。

在数字经济时代，AI扮演的角色显然是算力加速的基础设施，这个已经被探讨的很多了。但更为值得引起重视的是，AI不仅仅是单点技术的突破，由于其开源的广连接属性，可通过赋能和正反馈，最终完成数字时代最后的升级，并因此赋予深度学习能力全面开启智能经济时代。

从科技大势上看，我们的确正在踏入一个混合智能时代。对此，观察家们可以轻易列出两条明晰的技术融合路线：

算力的提升推动了AI深度学习的高速发展深度学习的发展又被融合到了生物科技、自动驾驶还有协作机器人技术；

电池蓄能的提升和成本降低推动了电动车的发展电动车的发展又推动了自动驾驶的需求，从而进一步促进了对算力和 AI 深度学习的需求。

当然不仅如此，作为先驱路径集群，更多混合智能技术有望在未来5-10年集中爆发：

过去十年，AI开启了神经网络和深度学习时代，超级计算机的浮点计算速度在此过程里提升了160倍。在混合智能时代，AI将作为基础设施引领企业的指数增长。Garnter的2020新兴技术成熟度曲线可以看出，绝大多数 AI 相关的技术都将在未来的2 -3年进入爬升的光明期。

在未来的十年中，有八项关键技术，会出现从量变到质变的转化。一旦发生质变，这些技术对数字经济，甚至更广泛的社会、文化领域将产生深远的影响。李彦宏便曾公开表示，这八项关键技术分别是自动驾驶、机器翻译、生物计算、深度学习框架、数字城市运营、知识管理、AI芯片和个人智能助手。

可见，以AI等指数型技术为核心的能力层技术，是把握数字经济时代的重要抓手。而已经走在前列的能力层技术创新者——以百度、英伟达为代表的AI公司、以药明康德、Moderna为代表的生物医药公司、以大疆、SpaceX为代表的航天航空公司，我们将逐渐看到它们的混合智能商业化落地产品，也将成为新时代核心科技股投资标的。

驶向智能化社会星辰大海的远征路上，人类需要一个无比强大的引擎，这些公司正是引擎规划师中的典型代表。