人类的哪些科技已经接近瓶颈，很久没有重大突破了？
以下列举几个我认为比较典型的例子，并尽量详细阐述：
1. 材料科学（某些特定领域，如高强度、耐高温材料的极限突破）
材料是支撑所有科技发展的基础，而材料科学本身也在不断进步。然而，在某些极致性能的材料探索上，我们似乎触及到了物理定律的极限，或者说要进一步提升性能的成本和难度呈指数级增长。
原因分析：
原子尺度上的限制： 许多材料的性能最终取决于其原子或分子的排列、键合方式以及晶体结构。我们已经能够精确控制原子排列（如原子层沉积技术），但在宏观尺度上实现完美、无缺陷的结构以获得理论上的极致性能，极其困难。
量子力学与固态物理的规律： 材料的许多特性（如强度、导电性、导热性）都由量子力学和固态物理决定。例如，材料的强度很大程度上取决于原子间的化学键强度和晶格缺陷的多少。要突破这些基本物理限制，就如同挑战自然规律本身。
工程化实现的难度： 即使理论上存在某种“超级材料”，将其大规模、低成本地生产出来，并应用于实际工程也是一个巨大的挑战。这涉及到冶金技术、化学合成、加工工艺等诸多环节的协同突破。
已有材料的成熟度： 我们已经拥有了非常多性能优异的材料，如各种合金、陶瓷、复合材料、纳米材料等。这些成熟材料在很多方面已经达到了令人满意的水平，进一步的提升可能是边际效应递减的。例如，金属的强度再提升10%可能需要付出比过去提升100%更大的代价。
具体表现：
超高强度钢和轻质高强合金的极限： 虽然我们不断研发出更强的钢材和铝合金，但它们的抗拉强度、屈服强度等指标的提升空间已经越来越小。要突破现有材料的强度上限，可能需要引入全新的原子结构或键合方式，这在目前看来非常困难。
耐高温材料的挑战： 能够承受极高温度而不熔化、变形、氧化或降解的材料，在航空航天、能源领域至关重要。虽然有高温合金、陶瓷等，但要达到更高温度下的稳定运行，材料的化学键断裂、扩散等问题会变得更加突出。例如，用于发动机涡轮叶片的高温合金，其工作温度的提升会带来巨大的材料科学和工程挑战。
新型导电材料： 在常温常压下实现超导性的材料，是材料科学的圣杯。虽然已经发现了高温超导体，但其超导机制和材料稳定性仍是研究热点，距离实用化还有很长的路要走。而对于普通导电材料（如铜、银），其电阻率的降低空间也非常有限。
2. 能源效率（热力学第二定律的限制）
能源的产生、转化和利用效率是人类社会可持续发展的关键。然而，在某些能源转化过程中，我们受到了热力学定律的根本性限制。
原因分析：
热力学第二定律： 这是最根本的限制。它表明在任何实际的能量转化过程中，都会有一定量的能量以热能的形式散失，无法完全转化为有用的功。这被称为“熵增”过程。
转化效率的理论上限： 例如，在内燃机和蒸汽机等热力发动机中，其效率受到卡诺循环效率的限制，该效率与工作物质的最高温度和最低温度的温差有关。要大幅提高效率，就需要极高的工作温度和极低的散热温度，这在工程上是极其困难且昂贵的。
摩擦和损耗： 在任何机械或电气系统中，都会存在摩擦、电阻等损耗，这些都会将能量转化为无用的热量散失。即便材料和设计非常精良，这些损耗也无法完全消除。
能量的收集和储存： 即使我们能高效地产生能量，如何高效地将其储存起来以备不时之需，也是一个巨大的挑战。例如，电池的能量密度和充放电效率仍有提升空间，但要实现指数级的飞跃，可能需要颠覆性的化学或物理原理。
具体表现：
内燃机和燃气轮机的效率： 虽然技术不断进步，但传统内燃机的热效率已经非常接近理论极限，进一步提升的空间很小，且常常需要付出巨大的成本和复杂性。
电力传输损耗： 尽管有超导技术的研究，但常规电力传输仍有电阻损耗，尽管可以通过提高电压来减小电流以降低损耗，但这需要更强大的绝缘和变压技术。
太阳能电池的肖特基极限： 单晶硅太阳能电池的理论效率上限约为33%，而实际效率已经接近该水平。虽然有叠层电池等技术可以略微突破，但要实现质的飞跃，需要更先进的光电转换原理。
3. 计算能力（摩尔定律的放缓与物理极限）
半导体芯片的计算能力一直是科技进步的引擎，但近年来，我们正面临着摩尔定律的放缓以及物理极限的挑战。
原因分析：
晶体管尺寸的物理极限： 随着晶体管尺寸不断缩小，已经逼近原子级别。当尺寸进入原子尺度时，量子隧穿效应等量子力学现象会严重影响晶体管的稳定工作，漏电流会急剧增加，功耗也难以控制。
散热问题： 更小的晶体管密度意味着单位面积的功耗更大，产生的热量也更高。散热成为制约芯片性能提升的关键瓶颈。
制造工艺的复杂性和成本： 制造越来越小的晶体管需要极其精密的光刻技术和材料，这导致制造工艺越来越复杂，成本也越来越高昂，投入产出比逐渐下降。
互连瓶颈： 芯片内部的电线（互连线）也变得越来越细，电阻和电容效应显著，限制了信号传输的速度和效率。
具体表现：
摩尔定律的放缓： 过去每1824个月性能翻倍的现象已不再普遍，芯片性能的提升更多地来自于架构优化、并行计算和专用芯片（如GPU、AI芯片）。
功耗墙： 高性能芯片的功耗和发热是其应用的重要限制因素，尤其是在移动设备和数据中心领域。
量子计算的挑战： 虽然量子计算被认为是未来的计算方向，但实现稳定、可扩展的量子计算机仍然面临巨大的技术挑战，例如量子比特的退相干、纠错以及算法的开发。
4. 人工智能（通用人工智能 AGI 与意识的理解）
当前的人工智能（AI）在特定任务上取得了惊人的成就，如图像识别、自然语言处理、围棋等，但距离真正意义上的“通用人工智能”（AGI）或理解意识仍有很长的路要走。
原因分析：
缺乏真正的理解和推理能力： 当前的AI模型（如深度学习模型）更多是基于模式识别和统计关联，它们并不真正“理解”事物的因果关系、抽象概念或人类的情感。它们缺乏人类的常识推理和融会贯通的能力。
“黑箱”问题： 很多复杂的AI模型决策过程难以解释，我们不知道它们为什么会做出某个特定的判断，这限制了其在关键领域（如医疗、法律）的应用。
对大量数据的依赖： 当前的AI模型往往需要海量的标注数据进行训练，而对数据的依赖程度限制了其在数据稀缺领域的应用。
意识、情感和主观体验的奥秘： 意识、情感、创造力、自我认知等是人类智能的独特之处，目前我们对其产生机制以及如何复制这些能力，仍然处于非常初级的探索阶段，甚至可以说完全没有突破性的进展。
泛化能力和鲁棒性： 尽管AI在特定任务上表现出色，但面对未见过或略有不同的情况时，其泛化能力和鲁棒性（抗干扰能力）仍然较弱。
具体表现：
无法完全取代人类的创造性工作： 尽管AI可以生成文本、图片甚至音乐，但其创造性仍然是基于对现有数据的学习和重组，缺乏真正原创性的灵感和意图。
难以处理复杂、模糊或不确定的环境： 例如，在无人驾驶领域，虽然技术在进步，但面对突发的、非标准化的交通状况，AI的反应能力仍然受到限制。
通用人工智能的遥遥无期： 关于AGI何时能够实现，科学界没有统一的答案，很多人认为这是一个极其遥远的目标。
5. 基础物理学（统一场论、暗物质暗能量的本质）
在基础物理学领域，虽然我们对宇宙的认识不断加深，但仍然存在一些重大的未解之谜，而相关的理论突破似乎停滞不前。
原因分析：
理论的复杂性与实验的局限性： 许多基础物理理论，如弦理论、量子引力等，描述的是极高能量或极小尺度的现象，要通过实验来验证这些理论极其困难，需要建造规模巨大、成本高昂的粒子加速器或探测器，而现有的技术水平可能无法触及。
“标准模型”的局限性： 虽然粒子物理的标准模型解释了很多基本粒子及其相互作用，但它无法解释暗物质、暗能量、引力以及中微子质量等现象。
暗物质和暗能量的本质之谜： 我们知道宇宙的大部分是由暗物质和暗能量组成的，但它们的具体构成和性质仍然是未知数。这构成了宇宙学和粒子物理学中的两大挑战。
量子引力理论的缺失： 量子力学和广义相对论是现代物理学的两大支柱，但它们在描述黑洞奇点或宇宙大爆炸的早期阶段时会产生矛盾。一个能够统一这两大理论的量子引力理论是物理学的圣杯，但至今没有成熟的理论框架。
具体表现：
希格斯玻色子之后的大型发现： 自2012年发现希格斯玻色子以来，大型强子对撞机（LHC）并没有带来新的超出标准模型预期的新粒子或现象。
暗物质探测的困境： 虽然有各种实验试图直接探测暗物质粒子，但目前都没有得到明确的、被广泛接受的证据。
弦理论的数学复杂性与实验验证的距离： 弦理论虽然在数学上优雅，但其预测的超对称粒子或额外维度等，都远超现有实验的能力范围。
总结
需要强调的是，说一个科技领域“接近瓶颈”并非意味着该领域停止了发展。而是指在基础理论或核心技术层面，要实现突破性的、颠覆性的创新变得越来越困难，需要的是漫长的积累、跨学科的融合，甚至全新的科学范式的出现。
许多领域的进展是“渐进式”的，即通过精细的工程优化、材料改进、算法迭代等方式缓慢提升性能。但我们讨论的是那些需要“质的飞跃”而进展缓慢的领域。这些瓶颈的出现，也恰恰是人类探索未知边界的动力所在，激励着科学家们不断创新，寻找新的突破口。
网友意见
人类目前最快速最精准的输入方式还是键盘。
几十年来，科技爆发性发展，
主机早已不是那个主机，
而键盘始终是那个键盘…
Mathematica作者Wolfram说，前几年确认的希格斯玻色子是他几十年前还在读物理的时候就知道的东西了，他感觉到了理论物理达到了能标的上限，才转行去做自动机、计算方面的工作。再进一步的物理观测很可能超出了可以实现的范畴，因此理论的进步才如此困难。
很多工程方面的问题也隐隐触及到了物理的上限，比如核聚变的第一壁材料、半导体的更小制程、更大容量的电池等等。我们要追求的一些东西，可能物理学上看实现起来有不可逾越的障碍。
已经有答主提到了人本身。随着科研大厦不断增高，创新之前所需的积累时间越来越长。根据Benjamin Jones的研究：20世纪这100年，做出伟大创新的平均年龄提高了6-8年，从30岁出头增加到了将近40岁。其中，40%是因为人类寿命延长，导致研究者整体的平均年龄变大；剩下的60%，主要是因为积累——常常是拿博士学位——的时间变长了。
图1 伟大创新者年龄分布的变化。蓝线对应1935年以前的创新者，红线对应1935到1965年的创新者，绿线对应1965年以后的创新者。可见，平均年龄确实是越来越大了
怎么衡量伟大创新？作者用了两个指标。一是物理学、化学、生理学和医学、经济学的诺贝尔奖得主，二是从美国国家科学基金会等来源汇集的重大科技发现年表，覆盖电力、食品、农业等多个领域。两类数据统计的结果一致：20世纪末的伟大创新，创新者年纪平均比20世纪初大6岁；控制学科固定效应、地区固定效应以后，这个数字增加到了8。
不过，这一点有两个可能的解释：一是大家的寿命延长，做研究的老人比以前更多，拉高了创新者的年龄；二是积累需要的时间更长。哪个解释是最主要的？作者在原文中直接对年龄和创新建模[1]，分解了两个因素各自占的比重大小：8年当中，第一点占大概3年，大致就是40%；第二点占大概5年，大致就是60%。做研究，前续的积累越发重要了。
另外一个办法是利用自然实验，评估教育对创新年龄的影响。Jones找了一二战的数据，看那些由于征召中断博士学业的创新者，做出成果的时间有没有受影响。结果，征召平均耽误2-3年，创新时间平均也往后延了2-3年。拿到博士的年纪，和后来做出成果的对应关系很强——20世纪，美国博士的毕业年龄平均延长了4年有余，恰好和前面的5年对得上。
考虑到根据原文数据，95%以上的伟大创新者持有博士学位，以上提到的因素，应该也可以解释科技进步整体的变化。此外，博士毕业年龄和做出创新的关系，在物理、化学、医学这些“硬”科学上对应更强，这一点或许也可以解释部分答案中提到的现象。读毕原文，自己不禁想象，每个世纪8年，再过3、4个世纪，怕是学如逆江行舟，不续则退呀。
[1] 模型细节戳原文链接：http://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/jones-ben/htm/AgeAndGreatInvention.pdf。
参考文献：Jones, Benjamin F. "Age and great invention." The Review of Economics and Statistics 92.1 (2010): 1-14.
Jones, Benjamin F., and Bruce A. Weinberg. "Age dynamics in scientific creativity." Proceedings of the National Academy of Sciences 108.47 (2011): 18910-18914.
几乎所有。。。
###评论区有点热闹，在末尾补充了一点材料###
西方有论调认为人类的基础科学本身在上世纪中叶陷入了停滞，最近的五十年都在积累量变，已经很久没有核心技术的突破。
比如这位大黑 Robert Gordon，为此出了书还去了TED （The death of innovation, the end of growth， 6分钟起）
虽然这个论调有激进的地方，但基本观点不无道理。
做一个思维试验，找一个十九世纪末年的人，带他穿越到二十世纪中期的城市，Ta会觉得来到了外星。马车变成了汽车飞机，平房变成了摩天大楼，日常客厅里的电灯电视冰箱自来水一个都不认识。而且你还没法去跟Ta科普原理，因为这些东西在十九世纪末完全没有类比。
再找一个二十世纪中期的人，把他丢到现在，Ta不会怀疑离开了地球。汽车飞机大楼还是原来那些（而且技术参数几乎没有增强）。唯一觉得新奇的是手机电脑，然而在Ta的时代可以找到类比。只是把当年已经存在的电话电视电脑无线电小型化、高速化，核心原理并没有不同。
个人认为这几十年中获得核心突破的可能只有生物与基因工程，CRISPR的发明为生物操作打开了大门。
而接下来近期有望带动生产力突破的应该是人工智能，能够让更多的人从无谓的重复劳动中解放出来带来更多的进步。
补充一下评论区提出的问题，这里说的科技进步是指已实际应用对民生带来了提高的技术，而不是仅仅出现了理论可行。
关于生物工程，评论区哀声一片后悔当年选了生物专业。。。在欧美，生化与医药是大众心中的暴利行业，当然门槛比其他行业要高很多，需要极高的R&D先期投入来提供长线收入。这是国内研发投入不够造成发展不平衡？
关于人工智能造成失业，一定会有，但未必是坏事。
做一个思维试验。假设你现在做的某某项工作一年10万块，这时候有人跟你说“我卖给你一个人工智能机器人，每年分我2万就可以代替你上班，空闲时间你爱做什么做什么”。请问这样的交易你做不做。
我觉得一般人的回答都会是“妥妥的做，有几桩做几桩”。大家担心人工智能造成失业是因为这个交易没有提供给基层的工人，而是提供给了企业的老板，工人被裁员，而这8万块的红利留给了老板。这是一个资源再分配的问题，而不是人工智能的问题。
许多国家在寻找解决之道，其中最被看好的是“保障最低收入”(Guaranteed minimum income)，已经在芬兰加拿大等国家开始小规模试验。原理就是将机械与人工智能的红利分发给公民。（是不是有点像共产主义？）
关于19世纪城市发展，其实已经有了城市的雏形，也可以盖一些木结构的砖瓦楼（现在欧美新建小楼还是木结构外面砌砖）。有图有真相，这是1900年前后的纽约。
也不是说完全无法据此想象摩天大楼，但是与20世纪中期的帝国大厦相比，科技树上还少了大型机械，电动工具，电梯水电这些关键点（钢筋混凝土1884年投入商用算是已发明）。
1950，纽约
曾经思考很久的一个问题，人类科技进步的天花板到底在哪里？人类的寿命。
随着科技进步，人类从孩童到科研工作者，需要学习的东西越来越多，曾经的科学家们在20多岁已经抵达已知知识的边界，开始开疆扩土。而现在博士读完，30多岁你都不敢说已经把本领域存量的知识都掌握了。随着科技的继续进步，终将有一天人类个体生命周期中，都无法学习完存量的知识，这一天，人类科技终将碰上天花板。
为了缩短个人抵达知识边界的时间，人类采用了分工合作细分知识领域的方法，这个方法目前很有效，但是随着领域的不断细分，科研团队的人数滚雪球式的增长，沟通效率迟早会让整个团队效率降低到一个不可忍受的地步。
除了延长人类寿命，记忆移植也是破解魔咒的一个方法，无论是大脑外挂一个芯片存储，还是将知识注入到DNA中遗传，从一睁眼开始，人类已经拥有了全人类的知识积累，多省事贴心的设计。如果到那一天，也许新的人类真的要问：“我是谁？我从哪里来？这是一个真实的世界吗？”
大家都忘记了可控核聚变的50年不变定律？
1950s，教授们给学生说：再有40、50年，可控核聚变就可以实现，我们就可以有永久清洁能源了。
1980s，上述的学生成为教授，对自己的学生说：再有40、50年，可控核聚变就可以实现，我们就可以有永久清洁能源了。
2010s，上述学生的学生成为教授，对自己的学生说：再有40、50年，可控核聚变就可以实现，我们就可以有永久清洁能源了。
另外，这几十年不是没有突破，比如EAST、ITER，还有下马的NIF和国内的神光；但是50年定律预计还是会延续很长一段时间。
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