特高压输电技术。我国成为世界唯一成功掌握并实际应用特高压这项尖端技术的国家，全面突破了特高压技术，率先建立了完整的技术标准体系，自主研制成功了全套特高压设备，并且成功实现了出口。
微粒光刻机技术，芯片是晶体管构成，需要很多的晶体管在一微小的芯片上需要光刻机，这种光刻机的技术我国还未达到要求。
现在的她非常的成功，是新时代的女性。她是一个非常优秀的女性。
中国的高铁技术绝对是在世界领先的，许多国家，都没有这样的技术。中国不仅拥有先进的技术，还乐于去援助其他国家，在非洲许多国家，建设了很多的高铁。增强了与亚非拉各国人民的友谊。
科技企业垄断的话，可能就会导致科技停滞不前，因为大家也都知道垄断，就意味着这个市场上就只有你们一家，或者是只有你们几家，所以很多公司他让他在垄断了之后，可能就不会想要去再进步了，在他们看来我们已经垄断了我们进步是这样子不进步还是这样子，那我们干脆就不动了，反正还有钱拿。
微粒光刻机技术，芯片是晶体管构成，需要很多的晶体管在一微小的芯片上需要光刻机，这种光刻机的技术我国还未达到要求。
中国垄断了制造业技术，这项技术是中国最先开始研发的，中国在这一方面占有很大的优势。
近年来，中国在科研领域的发展很快，但仍然存在“卡脖子”的领域，公认的有以下30项技术产品，中国一直被国外封锁，那么今天就来细数一下这些技术都被哪些国家占据并处于垄断地位。公认的30项“卡脖子”技术产品和目前领先甚至垄断的国家名单：1、高端显示屏OLED生产设备真空蒸镀机（日本）——中国平板显示已经做到了全球第一，差距在上游核心生产设备2、“液晶屏骨头”微球（日本）——中国制造技术先进，但国产原材料不纯影响微球性能3、制造液晶显示器用到的ITO靶材（日本、韩国）——质量不稳定、材料不过关，从实验室到量产才能突破大尺寸领域4、国产大飞机用的航空钢材（美国）——还是材料问题，超强度钢纯净度不够5、燃料电池膜电极组件关键材料（日本）——中国实验室成果达到国际水平，但量产有一致性和成本控制困难6、新能源车的“心脏”锂离子电池（美国、日本、韩国）——美国强于研发设计，日本强于材料生产，中韩是第二梯队7、水下机器人深海油管焊接用的高端焊接电源（北欧）——中国是全球最大焊接电源制造基地，差距在深海水下焊接设备和全数字化控制技术8、海底观测网系统水下连接器（美国、德国）——事关国家安全，中国在实验样机阶段，技术研究起步9、全断面隧道掘进机主轴承（德国、瑞典）——中国已掌握直径3米的主轴承核心技术，走出实验室仍然是材料、工艺因素制约10、机械设备高端轴承钢（美国、瑞典）——中国制轴工艺已经达到先进水平，还是材料差距11、航空设计软件（法国、美国）——中国与国外同时起步，国家需要出台政策鼓励国产软件的开发和使用12、高质量消费级电容和电阻（日本）——短板还是材料，日本的MLCC产品可以做到1000层，中国产品在300层左右13、光刻机（荷兰、日本）光刻机镜头（德国）——ASML的镜片是蔡司技术，德国祖传的磨镜手艺，抛光镜片上百年技术积淀；除了镜头，光刻机还要顶级光源和极致的机械精度（3万个机械件，200多个传感器）14、上游高端电子化学品例如LCD用光刻胶（日本）——中国能生产，关键指标不够先进拿不到订单15、冷冻电镜用的透射式电镜（美国、日本）——用于基础科研领域的实验技术，中国起步很早，因市场太小连德国蔡司都放弃了16、发现创新药的潜在靶点的利器iCLIP（美国）——同样是科研实验技术，2010年诞生的新技术17、自研操作系统（美国）——PC、智能手机的操作系统没有国家能成功挑战美国18、工业机器人算法、软件（日本、德国、瑞士）——差距在底层核心算法19、自动驾驶汽车必备的激光雷达（美国）激光雷达芯片例如发射器（德国）——国产激光雷达最高40线，国外可做到64甚至128线，高分辨率芯片生产工艺不成熟20、航空发动机适航标准（美欧）民用大涵道比发动机（美国、英国）——要长期的工业实践和验证技术来支持21、航空发动机的短舱（美国、法国）——安放发动机的舱室、复杂的集成系统，中国处于空白阶段22、为高铁钢轨养护整形的仿形铣刀刀盘和刀片（德国、奥地利）——需要一种超硬合金材料，中国尚在学徒阶段23、高端机床制造核心技术例如数控系统（德国、日本）——基础材料科学、工艺、设计上的差距；除了控制器，国产机床的丝杠、导轨、伺服电机、力矩电机、电主轴、编码器等主要功能部件主要依赖于国外产品24、柴油发动机“心脏”电控柴油高压共轨系统（德国、美国和日本）——中国可以做，就是差些25、高端液压装备的核心元件高压柱塞泵（美国、德国、日本）——性能指标上的差距在于材料制造26、重型燃气轮机的核心技术（美国、日本、德国、意大利）——材料差距例如叶片材料，原因是设备、工匠、工艺的差距；基础研究的积累差距：设计技术、核心的热端部件制造技术27、高端的手机射频器件，高端滤波器、振荡器等射频元件（美国）——半导体材料差距大，中国研究做得早，量产化还是问题多：材料的一致性、电性能均匀性28、工业仿生机器人触觉传感器（日本）——生产工艺，材料纯度不过关，产品的一致性比较差；国内企业大多做气体、温度等类型传感器29、高速的（≥25Gbps）光芯片和电芯片（美国）——中兴通讯被制裁的用于光通讯领域的光模块，低速的（≤10Gbps）光芯片和电芯片实现了国产30、高端CT机探测器（美国、荷兰、德国）——探测器制造工艺、材质都是机密，医学成像产业已经被美国专利壁垒限制
中国共产党第十九届中央委员会第五次全体会议，于2020年10月26日至29日在北京举行。全会提出了到二〇三五年基本实现社会主义现代化远景目标：我国经济实力、科技实力、综合国力将大幅跃升，经济总量和城乡居民人均收入将再迈上新的大台阶，关键核心技术实现重大突破，进入创新型国家前列。基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化，建成现代化经济体系。基本实现国家治理体系和治理能力现代化，人民平等参与、平等发展权利得到充分保障，基本建成法治国家、法治政府、法治社会。建成文化强国、教育强国、人才强国、体育强国、健康中国，国民素质和社会文明程度达到新高度，国家文化软实力显著增强。广泛形成绿色生产生活方式，碳排放达峰后稳中有降，生态环境根本好转，美丽中国建设目标基本实现。形成对外开放新格局，参与国际经济合作和竞争新优势明显增强。人均国内生产总值达到中等发达国家水平，中等收入群体显著扩大，基本公共服务实现均等化，城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小。平安中国建设达到更高水平，基本实现国防和军队现代化。人民生活更加美好，人的全面发展、全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展。
（一）去IOE问题IOE是指IBM、Oracle、EMC三家公司。IBM主要提供服务器，小型机；Oracle是数据库，数据管理；EMC主要是做存储方面的解决方案。这三家公司在银行、金融机构里都有非常大的市场份额。银行过去主要用这三家公司的产品和服务，因为它的可靠性非常好，在市场上占有率非常高。中国的银行业、金融业，这三家公司的相关收费是非常高的。当然这不仅仅是钱的问题，更涉及到国家核心信息的安全问题。因此，我国去IOE化是国家信息化发展中无法回避的问题，我们需要研发自主可控的替代品。但是，国产化过程是很艰辛的。比如我从事的数据库行业，人大在国内数据库行业算最早几家做国产化的。例如人大金仓数据库公司，目前在国产数据库方面是排在前面的公司之一。但国产替代是一个漫长的过程，因为产品质量、稳定性等还需要长期打磨，与国际代表性产品Oracle还有较大的差距。最近几年一些有互联网背景的国产数据库发展迅速，值得我们去关注。（二）芯片问题另外一个领域是芯片制造。从中兴事件可以看出，中国芯片制造领域对国外依赖非常大，尤其是重要的CPU、GPU核心硬件。以光刻机为例，制造芯片要依赖光刻机。光刻机是制作芯片的专门精密设备，需要在相对封闭环境下做高精密的芯片生产制造。这方面我们国家依赖进口，自己很难制造高精度设备，或者制造出来质量也很难达到要求。这是现在非常严峻的“卡脖子”的事儿。为什么我们芯片的档次上不去？其中很重要的一个原因就是在制造的仪器设备上。另外，从行业背景看，互联网、软件行业更好找工作，更吸引人一些，所以对传统的仪器设备的研发投入各方面都没引起重视，人才的流失也就非常严重，导致我们积累很难突破核心关键技术，缺乏制造工艺方面的底蕴，这也成为“卡脖子”的事儿。这是硬件层面上。（三）系统软件差距在软件层面上，除芯片外，差距更大的是在系统软件问题。例如国产操作系统、数据库、大数据软件、工业软件等。在工业软件领域，面临人才短缺，缺乏积累等。在大数据时代，开源软件越来越多，对我们来说有好处，可以更多地参考。但大数据系统软件研发，比如Hadoop、Spark这样比较流行的软件也都是美国主导（研发）起来的，我们自主研发这些非常少。我们国家很多企业也意识到了这个问题，最近看到阿里、华为等公司投入很大精力做开源软件、自主软件的开发，有了一定的进步，但人才培养和科研实力差距还是非常大。（四）人工智能快速发展背后的隐忧人工智能这些年进步非常快。最近三五年大家也能够看到，国内的人工智能非常火，无人车、语音识别、图像识别技术进步非常快。这里有个例子，也是前几天，我刚看到的例子，在国际上人脸识别领域里，全球有个国际人脸识别比赛。前5名都被我国公司包揽。当前一些人工智能算法方面中国确实领先，相比精度比其他国家要高。目前，国内最火的是算法工程师，人工智能应该在软件领域的关键就是算法。例如，现在机器学习非常火，导致大批学生往这方面扎堆，忽略了基础软件研发问题。他们认为算法找工作最好找。据了解我校今年毕业人工智能和算法相关的硕士好多能拿到40万左右，好的博士生能达到80万，他们认为做AI、做算法适合市场的需求，于是一窝蜂跑去做算法。相对而言，算法比较容易入手，老师不讲，自己花几万元出去培训机构那里学学，再练练编程，开放的课程都有很多，学生也有渠道去学。但系统软件做得很少，搞深度学习的都知道，TensorFlow这样软件强大在是一个系统化的深度学习软件，这也不是我们自己研发的，是Google这样的国外大公司和核心科研团队研发出来的。Google开源出来，它的技术落后已经三五年甚至更长时间。Google不可能把最新最强的技术开放出来。这就是我国人工智能研发背后的隐忧，基础性独立研发不足。（五）大数据战略资源争夺难以避免为什么中国大数据、人工智能发展这么快？其中背后的关键原因之一是数据资源问题。大的互联网公司，大数据、人工智能对他们肯定很重要。但对高校而言自然而然缺乏数据的资源，没有大数据，人工智能也很难去谈。美国的环境有其掣肘，美国大学的老师跟我们讲，他们不是很容易有途径弄到大数据，它的隐私保护、政策、法规的约束，导致他们在做技术突破创新的时候都相对保守很多。这背后是大数据战略资源的较量。有些媒体把大数据比喻为新石油，说明它的重要性。而全球未来围绕数据资源的争夺也难以避免。（六）清醒认识我国在大数据人工智能方面的优势和劣势我们国家在大数据、人工智能产品研发上发展迅速，应用领域推进得很快，西方国家必然会感觉到很大的威胁性，尤其我们经济规模这么大，美国肯定是要想办法遏制我们，遏制我们通过什么途径？就是“卡脖子”，我们的弱项，最典型的是工业领域就最核心的东西，如飞机的发动机，我刚才提到的光刻机、系统软件都是我们薄弱的环节，就容易被他们抓住这个脖子。我们是理工科，做这些项目，智能制造、大数据都是做“卡脖子”工程，从0到1，不是已经有了把它做得更好，而是你没有这个东西怎么把它建起来。美国对我们的制裁，假如Oracle对我们制裁，不给我们提供的话，国内数据库厂商机会就来了。西方的技术扼制，短时间是坏事。但从长远看的话，我国的独立自主技术发展，如果进一步完善国内竞争机制，把握好自主研发的保护、竞争和淘汰机制，迈向国际一流只是时间问题。我结合自己做的事情的理解，我们国家最近五六年，大数据、人工智能发展非常快，有可能超过美国。当前我们国家对全球各国人才也很有吸引力，高端人才也回来了。为什么在中国做大数据、人工智能有优势呢？因为我们数据资源丰富，用户多，场景极为丰富。这是我国面向未来大数据与人工智能发展的核心竞争力。劣势的地方主要体现在一些系统基础性的地方。如基础系统软件等。“卡脖子”的地方，不仅仅需要应用产品，还需要基础性的东西，需要体制，需要底蕴，方方面面提高上去才能做出来。还有个问题，现在互联网发展太快了，人工智能把很多优秀的人才挖走了，学校的学生就面临这个问题。基础性研发市场竞争力相对较弱，学生们不愿意做系统，不愿意做底层代码开发和基础系统建设。总是希望做算法、期望更高薪水，需要时间，需要市场来回调。因此，基础系统软件这些方面的人才流失问题也要引起重视。另外，知识产权的保护的问题也要进一步加强，只有产权保护越好，创新的回报才能得到更多保护。总的而言，只有脚踏实地，夯实基础，才是我国应对西方技术扼制的可靠方法。
中国必须要拥有自己的技术，这样在世界上才有话语权，就是他字面的意思。
中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。
要改变核心技术受制于人，国家应该大力发展制造业和科技，奖励人才
核心技术又可分为技术核心和设计核心。技术核心是在基础理论基础上在确定技术路线情况下支撑产品实现的技术选择中的关键部分，如东方电机为解决水轮机转子叶片在高水头条件下振动问题，由国外对转子外条件的改善技术上转移到对转子本身的重设计采取燃气轮机涡轮叶片设计思路进行。完成这条思路的技术和工艺就是核心技术。 核心技术的特点:首先，核心技术优势具有不可复制性，是企业基于对产业、市场和用户的深刻洞察，以及环境长期孕育形成的，有独特的市场价值，能够解决重大的市场问题。 其二，核心技术开发投入大、周期长、代价高。 其三，核心技术开发和形成需要一个稳定的队伍、一种激励机制、一种超前的理念和一个科学的流程。它是一个科研体系一个技术体系，包括工艺、设备、配件、原材料、实验室技术、基础理论、中试、工艺样机生产等一系列评审、市场调研等等的整个一个体系。 核心技术的涵义:核心技术是企业较长时期积累的一组先进复杂的、具有较大用户价值的技术和能力的集合体，而不是单个分散的技术或服务。可以从三个方面来界定： 一、延展性。核心技术是那些可以打开多种不同类型产品潜在市场大门的技术，毕竟企业最终交付给客户的是具体产品，而非单纯的技术模块，所以核心技术支撑的产品领域也直接决定了核心技术的最终价值，发展“未来的核心技术”，也是硅谷许多创业公司的成功之道；中星微电子通过在数字多媒体芯片技术方面的突破获得巨大的成功，数字多媒体芯片技术具体在众多“眼球行业”有广泛的应用，具体从移动数字影像产业到数码相机、宽带数字多媒体通信、数字高清晰电视，这是一个产值达数十亿美元的巨大的产业，而目前群雄纷争，尚无霸主。 二、核心价值性。核心专长必须是使公司为用户提供根本性好处的技能。否则为一般应用技术，核心技术往往对产品的核心部件有直接的帮助，主要体现在全新产品的出现、性能的提升、成本的下降等方面，例如Google的搜索算法核心技术，使Google的检索速度大幅提升，适应当今互联网的现实需要。 三、先进、复杂及难以模仿性。 核心技术是企业的其它具体产品的技术平台，是公司产品平台的基础，产品平台往往是众多核心技术的集合体，通过产品平台实现了核心技术的最终价值，有效实现产品间的共享，同时还有效实现了技术的保密，产品平台是终端产品快速、低成本、低风险地推向市场的基础，通过产品平台可以有效降低产品开发成本、缩短产品开发周期、提升产品质量。