我有一个关于我们这个时代的坏消息。2020 年以来你已经听到太多坏消息了，我这个没有那么紧急但可能是更坏的消息。

过去这两年来，关于中国要不要花钱建设一个新一代基本粒子实验装置 叫环形正负电子对撞机（CEPC），引发了很多争议。特别是杨振宁先生提出了反对，他的理由是盛宴已过，花这个钱不值得。而很多现役的物理学家和科学爱好者则认为物理研究代表大国实力，这个钱应该花。我们专栏很多读者问我怎么想。

我支持杨振宁的意见，但是这个不重要。重要的是，用对撞机和加速器这些实验装置研究基本粒子物理学，本质上是一个比特币挖矿游戏 你的投入会越来越多，你的产出会越来越少。而这个规律也适用于其他创新领域。

我们将来会遇到一系列类似这样的选择，你自己在生活中也会面临同样的选择，你也可能会像杨振宁一样，不得不做出自己不喜欢的决定。

咱们中国人对未来最乐观。我们习惯了经济不断增长，我们习惯了每一代人的生活都比上一代人好，我们习惯了为未来投资都是值得的，我们习惯了科技改变生活，我们习惯了只要付出努力就能有相应的回报。

但是你想过没有，世界没有义务是这样的。

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人类因为技术进步而获得经济高速增长也就是最近这两百年的事情，历史上的常态是所有人辛辛苦苦地劳动也只能换来非常有限的财富。中国经济高速增长也就是最近这四十年的事情，而中国是个发展中国家 发达国家的常态是每年能涨个 2% 就已经谢天谢地了。

我们没有任何理由相信有什么东西应该一直都增长。特别是高速增长，那就更像是不可持续的。

经济学家早就知道，如果你不是一穷二白的发展中国家，那么靠增加投资和增加劳动力拉动的经济增长就是有限的。长期看来，经济增长的真正驱动力，只有技术进步 [1]。

那也就是说，技术如果停止进步，世界经济就会迅速到达一个平台而不再增长。有很多人担心技术停止进步，比如泰勒·科文写过《自满阶级》和《低垂的果实》这两本书 [2]，认为美国的技术进步正在陷入停滞。我们对此感受不深，因为现在技术进步的速度似乎仍然是挺快的。

但是这里面有个重大隐忧。斯坦福大学和麻省理工学院的四个经济学家，通过一系列的数据分析，告诉我们一个坏消息 [3]：

技术进步的总体速度似乎没变，但是技术进步的*成本*，却是越来越高了。

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这项研究的关键思想可以用一个公式来概括

经济增长率 = 研究生产率 × 研究者人数

而现在的局面是，研究的人数越来越多，但是研究的生产率却是越来越低了。你仍然能维持一个看起来不错的经济增长率，但是你付出的代价 也就是技术研发的成本 却是越来越高。这样的研发是不可持续的。

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比如说摩尔定律。这是一个非常著名的规律，说一块芯片里晶体管的个数，每十八个月增加一倍。这么多年以来一直都有人怀疑摩尔定律是不是要到头了，但是半导体工业一直发挥稳定，芯片仍然在持续进步。咱们看看下面这张图，从 1971 年到 2011 年，一块芯片所包含的晶体管个数一直在稳定地指数增长，大约每年增长 35%  

这真是令人赞叹。你要是单看这张图，确实看不出来芯片研发面临什么困难，摩尔定律并没有要失效的迹象！但是这个增长图掩盖了一个问题。

那就是研发的成本。新技术不是从天上掉下来的，芯片工艺从几十个纳米到 10 纳米，到 7 纳米，到 5 纳米，每一步都可能面临很不一样的物理学和制造技术，你需要投入大量的资金和研究人员。咱们单说研究人员的人力。

下面这张图表现了从 1971 年到 2014 年，为了保证晶体管密度按照摩尔定律稳定增长，半导体工业投入的有效研究人员人数的变化  

40 多年间，研究者人数扩大了 18 倍。

请注意，这些人是研究者不是生产者，他们的任务就是让晶体管密度增长。如果四十年前把晶体管数目提高一倍需要一千个人研究，而做研究的难度不变，那么今天再把晶体管数目提高一倍，应该也只需要一千个人，研究者人数应该不变才对。

可是完成同样的技术进步，今天需要的人数是过去的 18 倍 这说明每个研究者的生产率降低了 18 倍。如果不是这些研究者跟以前的人相比变笨了，那我们只能说现在做研究的难度增加了 18 倍。

考虑到研究人数的变化，过去这几十年来，各个主要领域的研究生产率都在降低。比如说农业，现在有科学育种、有更好的化肥、有转基因技术等等，农业产量确实在进步 可是你投入的研发人数也增加了。这四位经济学家估计，育种方面的研究生产率大约每年下降 5%，而农业整体的研究生产率每年下降 3.7%。

医疗业也是这样。是，随着医学研究的进步，现在的医生面对癌症和心脏病有了更多的办法，病人更有希望了，病人的死亡率有所下降。但是这个进步是多大的代价换来的呢？美国每年往医学研究上投入天价的科研经费和海量的研究人员。现实情况是病人死亡率下降很少，而研究人数增加很多 综合而论，医学研究的生产率，平均每年下降高达 8%到 10%。

咱们再看制药业。美国制药业有个著名的Eroom 定律 这个词是把摩尔定律的 Moore 反过来写，所以叫反向摩尔定律：从 1950 年以来，研发一种新药的成本，每九年翻一倍 [4]  

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过去一百年间，美国的 GDP 增长率，每年都差不了多少，这主要是科技创新的贡献。另一方面，美国参与创新的研究人员一直都在增加，创新已经从少数人的贡献变成了很多人的职业，美国是个创新国家。但是你把这两件事儿放在一起考虑，问题就出来了

创新水平没有增加，创新人数大大增加，这岂不就是说创新越来越难，创新者的生产率越来越低吗？

四个经济学家估计，美国的研究生产率，平均每年下降 5.3%。这就意味着，要想保持同样的GDP增长率，美国必须每 13 年就把研究人员的总人数增加一倍。

不可能有一天让所有美国人都去搞科研吧？这样的研发显然是不可持续的。

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你看这个局面像不像挖比特币。比特币是人们用算法挖掘区块挖出来的。这种东西刚出来的时候，你拿个最土的个人电脑自己挖，也能随便就挖到好多个比特币。后来慢慢地人们就开始用挖矿专用计算机 矿机 去挖，现在用矿机也越来越贵，光是消耗的电费都已经跟得到的比特币的价值相当了。

这是因为中本聪故意把比特币设定成越来越难挖 每挖出 21 万个区块，比特币的发行速度就会降低一半。你挖掘比特币的投入产出比会越来越低。这个设定是人为的，目的是为了让比特币保值。

而现在我们看到，如果你把创新看做是对想法的挖掘，那么这就正好跟挖比特币一样。

没有人故意设定成这样，但是挖想法，现在越来越贵了。

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咱们再看物理学。我们讲量子力学的时候说了，从卢瑟福那个时候开始，物理学家为了研究粒子的内部结构，就必须使用加速器或者对撞机把粒子加到高速，去撞击。而这个游戏越来越贵。卢瑟福发现原子核，对人类知识是多大的贡献？研究经费才 70 英镑 是 70，不是 70 亿英镑。

等到上世纪六十年代末，美国准备建设费米实验室，要花费几亿美元建造一个加速器，这就已经到了需要动用国家力量的程度。为了说服政府花钱，有些人把费米实验室和国防联系起来，国会要求物理学家罗伯特·威尔逊（Robert R. Wilson）谈谈搞这个研究跟国防有什么关系，威尔逊说：它跟保卫我们国家没有直接的关系，只不过它能让我们国家更值得被保卫。

这真是物理学家探索未知世界的伟大情怀！结果费米实验室不负众望，果然做出了发现底夸克和顶夸克、发现 τ中微子等等一系列成果 这些成就虽然没有什么经济价值，但是都是可以进教科书的重大突破，只不过跟卢瑟福发现原子核恐怕还是不能比的。

那好，等到进入 21 世纪，大型强子对撞机（LHC）的花费高达上百亿美元，它得到了什么呢？它*验证*了几十年前物理学家对希格斯玻色子的猜测。这甚至都不是一个知识上的进步，它只不过再次告诉我们，现有的物理理论 标准模型 是对的。

基本粒子物理学的投入以数量级的方式增加，可是产出却是以数量级的方式减少。

这不只是盛宴已过的问题。这是以后每一餐都会变得越来越少，越来越贵的问题。

费米实验室那是真情怀，是真正的国力象征。我们中国都这时候了再弄一个对撞机，那算什么呢？

情怀不是无价的。知识不是无价的。就算我讲情怀，我要积极探索未知世界，那我是不是也应该好好算一算，把有限的资金投入到更有可能出成果的方向上去呢？我搞太空望远镜行不行？我发射探测器研究暗物质和暗能量行不行？我研究人工智能、攻克阿兹海默症行不行？我为什么非得盯住这一个明显已经是边际效应递减的方向呢？

而现在最可怕的故事是，也许所有方向都陷入了同样的困局。

参考文献

[1] 精英日课第三季，大国崛起靠什么

[2] 精英日课第一季，美国失去创造力了吗？

[3] Bloom, Nicholas, Charles I. Jones, John Van Reenen and Michael Webb (2017) Are Ideas Getting Harder to Find? NBER Working Paper No. 23782. 全文在 https://web.stanford.edu/~chadj/IdeaPF.pdf

[4] Scannell, J., Blanckley, A., Boldon, H. et al. Diagnosing the decline in pharmaceutical R&D efficiency. Nat Rev Drug Discov 11, 191–200 (2012). https://doi.org/10.1038/nrd3681  

网友互动

我从事的垃圾分类工作也陷入了这个困境。我们街道从2011年开始垃圾分类工作，那时候大家都不重视，我们随便做都是开创性的。多年来，我们低成本地创造了多个广州市的第一，第一个建设垃圾分类宣教馆，第一个建立废旧沙发床垫等大件物品拆解中心。这些都是成本很低的。后来到了2017年，成本一步步加大了，我们第一个引入智能分类投放设备，年服务费都是十万元级别的投入了。

现在，我们准备迎接全国第二届垃圾分类现场会，将旧的宣教馆进行升级改造，那个投入，就是以百万计算的了。自从去年上海如火如荼地开展垃圾分类后，全国各地都跟进，有点军备竞赛的意思，分类设备公司、宣传广告公司更是遍地开花。大家一起挖矿，投入产出比在下降不说，物业小区、园区、居民等方面更是各方推诿，建立垃圾分类系统推进缓慢。垃圾分类工作，甚至是垃圾处理工作，真的是任重道远啊。

作者

回复

谢谢分享！

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万老师，两点疑惑：

第一、针对一个项目存在很多团队同时开展研究的问题，这个趋势是不是也是增长的呢？如果是那么针对这个结果优化科研的研究团队的构成是不是一个解决方向呢？

第二、科技改变了农业、工业生产。还有家务劳动，现在的人工智能甚至消灭了很多工作岗位。

那么这些被替代出来的人力以及个人更多的经历是不是确实应该有更多的人在研究的领域发挥作用呢？

作者

回复

第二点，没问题，是的，理应让更多的人从事创造性研发工作。第一点，恐怕优化是不可能的：多个团队冲击同一个问题，是自古以来创新的常态，这其实不能算浪费

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正好我现在和朋友经营了两个比特币矿场，正好又刚刚学完量子力学的系列课，正好万老师又提到了挖想法求创新就好似比特币挖矿，在这样机缘巧合下，想请教万老师：

比特币也是遵循摩尔定律设计的，比特币的运行效率就是由矿工的硬件水平决定的，这从比特币的算力增长上也可以看出来。

在量子计算机没有出现之前，比特币采用的椭圆曲线加密算法已经是足够安全了。

毕竟，在尝试破解一个较短的 109 位密钥时，有研究团队用了一万台PC，花了一年半的时间才能破解出来。而破译的时间是随密钥长度呈指数增长的，破解 160 位的密钥需要大约1亿倍的计算量，想要破译比特币 256 位的密钥，就更难了。

因此，除非计算机的速度有千万倍的提升，否则很难破译椭圆曲线加密的信息。

但是，2019年 Google 在量子计算上取得了突破性进展，研究表明，在特定计算中，量子计算机可以将原来PC服务器需要上万年才能完成的计算在瞬间完成。

这对于以比特币为首的加密货币来说，虽然在短期还不能构成实在的威胁，但是谁也不知道，在未来的哪一个时间里，真有可能会把预想的灾难变成现实。

谁让这次遇到的是量子力学呢。

我想请问万老师，以您对量子力学和前沿物理的了解，Google 发明的这种量子计算机，有没有可能真的会破译比特币的 SHA256 算法？您预计会在多长时间内实现？

利益攸关，还请我佛万老师解惑????

作者

回复

比特币的情况我不知道。但是据我所知，数字加密算法不是那么容易被量子计算机破解的。首先量子计算还处在非常初级的阶段，远远不到实际应用。更重要的是，现有的加密算法之所以设定在目前的等级，并不是因为更高等级不好设定，也不是因为成本，而是因为足够了 -- 等到量子计算机道高一尺，数字加密可以随时魔高一丈。

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可是，就算一個方向越來越貴，沒準之後我們又發現新的方向，然後又能少成本多產出。

未來會持續生產率下降，這應該是簡單外推謬誤吧。</dd><dd class="comments-time">

            昨天

作者

回复

是的，但是，认为每一次都能发现新的方向，同样是外推谬误。

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那么万老师在这个增长困境的情况下，是不是如何分配已有资源就会变成一个更加棘手的问题呢？</dd><dd 

作者

回复

是的，而且局面会很不好看。。。

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我对万老师说的不能更同意了，科研成本越来越高进步越来越困难。比如都说大数据的力量，但我日常研究使用的一个数据库是一个具有大约两亿人的医疗保险数据库。储存这些数据，保障它们的安全，和维持云端运算耗费极大的金钱和人力。不是你有了数据，你就能make sense of it。

&nbsp; &nbsp; &nbsp;我们试图用机器学习的方法来进行预测，但有的模型结果并没有比传统的回归方法好。我们试了各种各样的机器学习的方法，但很有可能原因是数据库人虽然多，但变量的种类不够多，需要连接其他的临床数据（比如影像和血液检查），调研数据（比如美国老年人有个协会经常调研大家的生活方式，养不养狗，旅不旅行之类的），以及个人设备上收集的数据。但如何连接多种数据的同时保障个人隐私和数据安全又是一个问题。

&nbsp; &nbsp; &nbsp;而且知识爆炸的结果就是必须分工，因为知识在那，不代表人脑能够充分理解。每个人只有专注自己的小领域才能充分理解知识。但一个项目又需要多个小领域进行协作。我日常工作很大一部分就是协调各个团队。这个合作成本也不低。

&nbsp; &nbsp; &nbsp;但是，我还是对我们的前景表示乐观。人类制造生活必备品的成本越来越低，很多工作（餐馆服务员、司机）等等会被机器取代。大量人力可以投入到研究中。他们不必成为科学家，但可以成为辅助人员。比如我们研究中心，教授顶多20个，辅助人员得有200以上个。比如说有10个左右是秘书，还有10个左右做项目管理的（都是协调合作的），有专门调研的，有专门整理数据的，有专门分析不同种数据的。每个人只负责一小块（只看一种模型，只写一种代码）是可以做到的。

&nbsp; &nbsp; &nbsp;尤瓦尔·赫拉利在一本书中提过未来很多人会没工作，不被需要。但是他们完全可以从事科研的辅助性工作。科研可以某种程度上成为新的流水线生产。

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想法越来越难挖掘，投入增多、产效却降低。

由此联想的另一个坏消息是：

喜爱越来越难维持。

心理学定义的增减效应：我们喜欢那些越来越喜欢我们的人，不喜欢那些越来越不喜欢我们的人

对越熟悉、越吸引的人，越难进一步喜爱；

而越不熟悉、越陌生时，喜爱反而越快速上扬

经济增长也好，人际交往也罢，说到底都是一条边际效应递减的铁律。

看到个趋势就线性外推，受到个宠爱就有恃无恐，只能说都既危险又不清醒

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关于「想法挖掘」和「技术进步」成本的提升，至少有两种观点可以有效解释：

1.知识积累带来的重压。

由于人类总体知识的积累在增加，今天每一位科学家所拥有的知识总量比古希腊时代和牛顿的启蒙时代要多得多。

但这显然不是没有成本的这意味着每一位科研工作者积累到可以做出领域内新突破所需要的时间会越来越多，导致在脑力黄金期、以及整个研究生涯中可以做出的贡献越来越少。

2.低垂果实减少的现状。

在工业革命以来的历史中，人类文明在所有领域不断做出对生产有助力的发明和创造，是因为那些相对简单的发现不需要耗费太多的思考和尝试。

但在这些低垂的果实被采摘完后，剩下的就是难以产生突破的高处了。

但除此之外，之前还接触到一种主流观点，认为目前人类科技的进展缓慢，是因为我们在基础物理层面已经很久没有出现重大突破这一点在《三体》中也有讨论

如果我们的文明中出现了水滴这样的科技，意味着我们对于强相互作用力和量子力学的理论产生了真正的突破，我们能够真正运用微观世界的物理定律去改变宏观的物理现象。

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在经历了几十年的繁荣之后，边际效益递减的规律，已经普遍发生在各个行业。我们付出了很多，收获却非常有限，经济增长的放缓，并不是大家的努力程度降低了，而是低垂的果实被摘的差不多了。

此时，我想起了王煜全老师曾经说过的一句话：在未来，知道做什么，比知道怎么做更重要。我国也在努力探索未来的方向，大力发展人工智能、5G、物联网、区块链等技术，但是目前，我们只能谨慎乐观。

我不知道咱们的电信运营商，是否已经收回了4G建设的成本，但是现在，5G的投资更是个天文数字。预计总体投资将达到1.2兆人民币，投资周期长达八年，这一次的巨大投入能收回成本吗？

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万sir，我认为这种越来越难，但又不得不继续拼命投入的现状，还有一个令人担忧的事实，就是各方博弈：科学家之间的较劲、学派之间的较劲、国家之间的较劲似乎谁都不能松劲，谁都不敢松劲，谁都不愿松劲。虽然协作不少，但较劲却始终存在。荣誉的渴望、利益的诱惑、相互的防范等可能都使这场困境还将持续下去。

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????给新兴的公司提供了与老牌公司竞争的可能。 

????这也是各个国家大力鼓励万众创新的根本原因所在吧。对于个人启发就是 与其更好不如不同

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无论是人为设计的挖比特币越来越贵，还是现实的搞研究成本越来越高，都有那么一点像是熵增的过程：

1. 熵反映的是体系内部微观状态的丰富程度。

2. 熵越大，我们为了改变温度所付出的代价（输入的能量）也就越大，有效地传递热量就越来越困难。

3. 麻烦的地方在于，在一个封闭系统中，当我们试图传递热量、改变温度的时候，熵会一直增加。

4. 结果就是，我们越是想在封闭系统中改变温度，我们要支付的代价就越高；而且我们支付代价来支撑的这个过程本身，也在逐渐降低我们的效率。

如果做一个类比的话虽然这个类比肯定是非常牵强，而且显然并不严谨的我们现有的体系内部掌握的知识越多，想掌握新知识就要付出更多的代价；而也许唯一能够降低这个代价的方法，就是让这个系统变得开放。

人类的信息技术始终在进步，我们对自己所处的世界认识越来越深，但在利用能量的技术发展上，我们已经停滞很久了。我们如今连充分利用星球能量的第一类文明都还算不上。也许让挖掘想法重新变得便宜的希望，就蕴藏在对星球能源的利用，与可控核聚变技术的发展之中。

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本课得到:

世界上有很多看起来一点儿都不像坑的大坑，比如房地产，股票，高科技。也有很多看起来特别像坑的"非坑"，如疫情，人陷入疫情时固然难熬，却能倒逼人迅速搞出疫苗，或者倒逼人的免疫力与病毒和睦共处。疫情更大的好处是考察出国与国之间不同的实力，不费一枪一弹而筛选出优胜者。

做任何事情任何判断之前，多参考些统计数字与前人的经验，也许能否极泰来。

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万大，你有没有考虑过，我们非要加入这个游戏，是因为我们的国际环境并不友好，而且也不能指望友好，人家不带我们玩，我们就只能看着。

更关键的是未来可能别人家的实验室大概率开不下去，若我们没有，岂不是连残羹剩饭都吃不到？到时候给别人钱让别人花我们的钱搞自己的研究吗？我觉得我无法这么大度。

还有一个问题，你知道理论，看过别人怎么实验，怎么成功，跟你随时都能做实验还是两回事，做实验的经验也是需要累积的吧。

而且，建造这样一整套的设备配套系统，对于研究者之外的建设者也是一种锻炼和验证，或许别的东西也用得上呢？

最后总结一下我的观点：如果我们有对撞机，那就不要建新的了，但是我们没有，那么财政充裕的情况下建一个，未尝不可，并不是只在物理学上有收获。

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这种现象我们并不陌生。我国改革开放后相当长的一段时间里，经济依赖的是大量的投资，企业热衷于抄作业别人现成的成功模式，看的是眼前、赚的是快钱。但如今，如果哪家企业依然盯着低垂的果实，不愿向价值链的高端转移，不重视创新和品牌建设，面临的将是微薄的利润空间，甚至陷入破产的绝境。攀上树梢去摘高处的果实，不是那么容易的。选择哪个枝节往上爬，能不能够得着果实，有没有掉下树的风险，需要科学判断、准确评估。若是没有强大的、源于内心的驱动力，是很难做到的；如果水平不够、功夫不深，不仅可能劳而无功，甚至会得不偿失。所以，应当把更多精神和力气都放在尚未摘得的果实上，而不是已经摘得的果实上。期待基础科学的大规模创新，希望我们走在正确的道路上。

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作为90后，出生生长于中国经济高速发展的轨道中，从小个人的认知就觉得这样的生活是正常的，没有经历过从前的艰难时刻，就不会觉得这是超常发挥。我们习惯了一切都是快速的，看电视剧情太慢要快进，写作业想不出问题就要立刻看答案，谈恋爱遇到困难不顺心意就要分手。

这一切的背后是科技在不断进步，不用十几年，几年，甚至一年都会有科技的革新，比如手机的快速发展。小学的摩托罗拉折叠，西门子，诺基亚，再到苹果触屏，现在似乎已经到达瓶颈，在苹果多次自我优化后，手机似乎没有太多的改变，只是功能速度的提升。就算有了折叠手机，似乎也不是特别大的革新。远远没有触屏手机刚出来时候的震撼。这似乎就是创新的瓶颈。越来越多的人加入了科技创新公司，越来越多的人在创新上努力，可是变化的速度却是比起小时候慢了许多。而这是我们不太适应的。

这又好比不爱学习的孩子，幡然醒悟，每天废寝忘食，从0分到60分快速增长，60分到90分需要持续投入更多精力，而90分以上的每一分似乎都很困难，不仅仅是努力就可以了，还点来点运气，正好碰上了这个复习过的题！

从无到有的跃进式增长是后面每一次的系统迭代优化所不能比拟的。就好比攒了许多钱终于买上了房的快乐与后面不断增加的壁画，家具，装饰的感觉是不在同一个数量级的。

那么问题来了，如何在这样的情况当前，找到最值得的自我投资，那应该就是让自己成为超人，如果我一个人的产出能够抵得上10个人的产出，那我就拥有了核心竞争力。

另外，感谢万老师，☺️????????‍♀️，我已经买好了upstream的电子书，争取在您开始讲之间读完它。（希望不要打脸）????????‍♀️

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美国缺钱是真的，靠着精英创新不断在各个方面发展，最后带来的结果是经济增长、技术进步，但也会通过像海外驻军甚至战争更多地索取利益，难以长久持续。中国也一样，增长是非常态。地球上的资源禁不起人们不断博弈相互消耗，多合作才是王道。比如王煜全老师讲的中国精密制造和高效生产及供应链能力，同美国高新科技结合才是我们能看到的更好未来。

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和平和发展是两大主题，但不是两大原则。就像战争从未远离过我们一样，发展也未必能一直伴随我们。

科技带来发展边际效用越来越低，人类本身面临这样那样的问题，当我们一直自认高歌前进的时候，焉知不是在跑步后退。

你有你的计划，世界另有计划！

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我记得在看《最强大脑》电视节目时，以前总是1VS1的对抗比赛，后来又增加了2VS2的对抗比赛，为此主持人解释说，未来已经不能够由单个人来解决问题，而是需要团队合作模式进行解决。

其实我们现有的情况就是如此，未来则是需要更多的人相互合作，才会做出成绩。

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人类要探索未知的世界，不得不把创新看做是对想法的挖掘，进入21世纪，现有的物理理论基本粒子物理学的投入不断增加，可是产出却是不尽人意。拿太阳能发电来说，太阳能电池的光电转换效率低，是制约太阳能光伏发电产业发展的重点和难点。自太阳能电池问世以来，各国相继投入大量资金和人力，改进现有的制造工艺、设计新的电池结构、开发新颖电池材料等方式，开展太阳能电池转换效率的研究，可是直到今天太阳能发电，因转换效率低，依然难以形成高功率发电系统。

请问老师:创新挖想法，是不是现在越来越贵越来越难了？