2015年十大新興技術出爐
2015-9-15 來源： 作者：
1.燃料電池汽車
燃料電池與蓄電池不同，不需要外接充電，只需使用氫氣和天然氣等燃料，便能直接產生電力。在使用中，燃料電池和蓄電池相互配合開展工作，燃料電池負責產生電力，蓄電池則負責存儲電力。因此，燃料電池汽車屬于混合動力汽車，且很有可能配備回饋制動系統。
燃料電池汽車的性能可媲美任何傳統燃料汽車。燃料電池汽車巡航里程長，一箱燃料最高可供行駛650公里(燃料通常為壓縮氫氣)，而加滿一箱氫燃料僅需3分鐘。氫氣是清潔燃料，水蒸氣是其燃燒產生的唯一排放物，因此，以氫氣為燃料的燃料電池汽車將可做到零排放。
大規模生產低價氫氣并非易事，而氫氣輸送基礎設施匱乏也是一個重大挑戰。我們須像汽柴油加油站一樣大力建設相關基礎設施，并最終取代汽柴油加油站。目前，氫氣的遠距離運輸，哪怕是在壓縮的狀態下，在經濟上并不可行。好在新型氫氣存儲技術，比如不需要高壓存儲的有機液體運輸裝置等，會很快降低遠距離運輸成本，并減少氣體存儲以及泄漏存在的風險。
2.下一代機器人
機器人技術的進步，逐漸使人機協作成為一種日常可見的現實。性能更強、造價更低的傳感器使得機器人能更好地洞察周邊環境并做出反應。設計師從人手等復雜生物結構出色的靈活性中汲取了靈感，制造出應變能力越來越好、越來越靈活的機器人。此外，受益于云計算革命的發展，機器人互聯程度日益提高，可以遠程獲得指令和信息，不再需要編程為全自動型機器。
隨著機器人新時代的到來，這些機器人逐步走下大型制造業的流水線，走向更為多樣的工作崗位。通過使用衛星定位技術，機器人能像智能手機一樣，用來協助除草和收割，推動農業作業精密化。
日本已經開始了機器人護士的試點，這種機器人能幫助病人下床，撐扶中風患者，幫助患者恢復對四肢的控制。
體積更小、更為靈活的機器人也相繼問世，這些機器人可以便捷地進行編程，處理一些人工干起來費力或感覺不適的制造類工作。
3.可循環利用的熱固性塑料
塑料分為熱塑性塑料和熱固性塑料。熱固性塑料只能一次性加熱、一次性成型。加熱后，熱固性塑料分子發生改變，經過了“硬化”，哪怕經受高溫、高壓，其形狀和強度也會保持不變。
熱固性塑料自身的特性使其在現代制造業中不可或缺，但同時也使得它們無法循環利用。最終，大部分熱固性聚合物只能變為垃圾進行填埋。
2014年，這一領域迎來了重大進展，《科學》雜志刊發了一篇具有里程碑意義的文章，宣布發現了一種可循環利用的新型熱固性聚合物。這種名為“聚六氫三嗪”(簡稱PHT)的聚合物可放入強酸中溶解，從而打破聚合物關聯，分離出單體部分，然后重新組合為新產品。
我們希望可循環利用的熱固性聚合物能在5年內取代不可循環利用的熱固性塑料，到2025年時在新生產的產品中實現全面覆蓋。
4.精密基因工程技術
傳統基因工程一直飽受爭議。然而，新技術正在興起，使我們可以直接“編輯”植物的遺傳密碼，以提高植物營養成分、更好地適應氣候變化等。
這些技術包括鋅指核酸酶(ZFNs)、轉錄激活因子樣效應物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在細菌中演化為病毒防御機理的CRISPR-Cas9系統。這種系統使用核糖核酸分子來鎖定目標DNA，并在目標基因組中按照一組已知的、用戶選定的序列進行剪切。這樣，便能抑制不需要的基因，或者將該基因進行改良，使其發揮出與自然變異別無二致的功用。通過采用“同源重組”的辦法，CRISPR也可用于精確地向基因組中植入新的DNA序列乃至完整的基因。
基因工程另一個有望取得重要進展的領域是將核糖核酸干擾技術(RNAi)用到農作物身上。核糖核酸干擾可有效預防病毒和真菌病原體，保護植物免受病蟲害，減少對化學殺蟲劑的需求。病毒基因已廣泛用于保護木瓜樹免遭環斑病毒侵害。以夏威夷為例，采用此法十多年來，并沒有出現病毒抗藥性增強的跡象。此外，核糖核酸干擾也能惠及主要糧食作物，預防小麥稈銹病、稻瘟病、馬鈴薯晚疫病、香蕉枯萎病等。
5.增材制造技術
增材制造技術是與減材制造完全相反的工藝。增材制造技術先從液體或粉末等碎料著手，然后再利用數字模板，將碎料打造成三維形狀。
與批量生產不同，3D產品可以根據終端用戶需求，實現高度的個性化。例如，美國隱適美公司(Invisalign)就利用顧客牙齒的電腦造影，制作出最貼合顧客嘴部結構的牙齒矯形儀。還有一些醫學應用正引領3D打印朝生物科學的方向邁進：如今，通過直接打印人體細胞，已有望制作出活體細胞，在藥物安全篩查和最終的細胞修復與再生等方面開發出有潛力的應用。在生物打印領域，打印肝細胞層的美國生物技術公司Organovo是一個先行者，其打印的細胞層主要用于進行藥物測試，且最終可能會用于制作移植用人體器官。生物打印已經被用于制作皮膚、骨骼、心臟和血管組織。
增材制造技術的下一個重要階段將會是以3D技術打印線路板等集成電子元件。然而這種辦法很難打印處理器等納米級電腦配件，因為要將用各種不同材質制作而成的不同電子元件組合為一體并不容易。現在，4D打印有望帶來新一代的產品，這些產品可根據溫度和濕度等環境變化自行調整。這可用于服裝、鞋類以及一些醫療產品，如旨在改變人體機能的植入物等。
6.自然發生的人工智能
簡單而言，人工智能(AI)就是一門讓電腦來代替人類干活的科學。近年來，人工智能取得了重大進展：我們大多數人手中的智能手機都能識別人類的語言，很多人都在機場邊檢排隊時體驗過人臉識別技術。無人駕駛汽車和無人機正處于測試階段，尚未如外界所期待的一樣投入廣泛使用，但對于一些學習和記憶任務而言，機器肯定要強于人類。
與普通軟硬件相比，人工智能可幫助機器感知環境變化并做出應對。自然發生的人工智能則在此基礎上更進了一步，機器可通過消化海量信息進行自動學習。卡內基梅隆大學的“永不停止的語言學習”項目(NELL)便是一例。這套計算機系統不僅能查閱數以億計的網頁來讀取現成的材料，還能在此過程中主動提高自身閱讀和理解能力，以求在未來進一步提升表現。
與下一代機器人一樣，機器在某些任務的執行上顯然要優于人類。有鑒于此，完善后的人工智能將會帶來生產力的顯著提高。大量證據表明，無人駕駛汽車有助于減少道路交通中發生的碰撞和由此引發的人員死傷等問題，因為機器可避開人類容易犯的錯誤，如注意力不集中、視覺誤差等問題。智能機器能在更短的時間內獲得更多信息，并能不帶任何人類式的偏見去做出應對，因而在疾病診療上或能完成得比醫學專家更為出色。當前，腫瘤學上正在部署“華生”系統，來協助開展診療工作。
7.分布式制造技術
分布式制造技術將顛覆我們的產品生產方式和銷售方式。傳統制造業是把原材料收集起來，加以組裝，并在大型集中式的工廠中把產品制作成形，之后再原樣分銷至顧客手中。分布式制造技術則把原材料和生產方式分散化，而產品的最終生產將在終端顧客的身邊完成。
從本質上說，分布式制造技術的概念是盡可能多地用數字信息取代實體供應鏈。以椅子制作為例，其流程是將有關椅子部件切割的數字方案發送到當地的生產中心，再用CNC刳刨機等由計算機控制的切割工具進行切割，然后由顧客或當地的制作車間進行組裝，變為成品。美國家具企業AtFAB公司目前已經采用了這一模式。
當前，分布式制造技術在使用上高度依賴自助式的“創客運動”，即愛好者們利用本地的3D打印機、用本地的材料來生產產品。這當中有開源思維的元素，即消費者可以根據自身需求和喜好來制作個性化的產品。
分布式制造技術能使當前一些模式化的物品變得更為多樣化，比如智能手機和汽車等等。產品的體積大小不成問題。英國FacitHomes公司已經在用個性化的設計和3D打印來為客戶量身定制房屋。
8.能夠“感知和躲避”的無人機
近年來，無人駕駛飛行器，即無人機，已成為一國軍事實力的重要組成部分，但也引發了不少爭議。此外，無人機在農業、航拍和其他許多頻繁需要低成本空中巡查工作的任務中也有廣泛應用。但截至目前，這些無人機仍都有人類飛行員，只不過這些飛行員是在地面遠程操控飛行器的飛行。
下一步，無人機技術將要開發可以自主飛行的機器，應用領域將進一步拓寬。要做到這一點，無人機必須能感知周圍環境并做出應對，調整飛行高度和飛行線路，避免與途中其他物品發生碰撞。在自然界中，鳥類、魚類和昆蟲均能成群結隊地集合在一起，每一只動物幾乎都能與身邊的伙伴同步瞬時移動，并以團隊為單位飛行或游動。無人機不妨對此加以模仿。
9.神經形態技術
目前，哪怕最先進的超級計算機，其復雜程度也無法與人腦相媲美。計算機是線性的，主要依靠高速中樞，在中央處理器和存儲芯片之間實現數據的來回移動。相比之下，人腦則處于全方位的互聯狀態，人腦中的邏輯和記憶緊密關聯，其密度和多樣性均是現代計算機的數十億倍。神經形態芯片旨在用與傳統硬件完全不同的方式處理信息，通過模仿人腦構造來大幅提高計算機的思維能力與反應能力。
近年來，計算機微型化使得傳統計算性能得到大幅提升，但存儲器與中央處理器之間數據的不斷移動會消耗大量能源，產生多余熱量，這一瓶頸限制了計算機的進一步改進。相比之下，神經形態芯片能效更高、性能更強，可將負責數據存儲和數據處理的元件整合到同一個互聯模塊當中。從這一意義上說，這一系統與組成人腦的數十億計的、相互連接的神經元頗為相仿。
神經形態技術將是高性能計算的下一個發展階段，它能夠大幅提升數據處理能力和機器學習能力。IBM公司2014年8月所公布的百萬神經元級別的TrueNorth芯片，在執行某些任務時，其能效可達傳統中央處理器的數百倍，首次與人腦的大腦皮層有了可比之處。神經形態芯片計算能力顯著提高，能耗和體積卻要小得多，更為智能的小型機器或將引領計算機微型化和人工智能的下一階段。
其潛在用途包括：可更好地處理和應對圖像信號的無人機、更為強大、更為智能的相機和智能手機、有助于解讀金融市場奧妙或進行天氣預報的大規模數據透視。未來，計算機可以自主地進行預測和學習，而不是僅僅按照預先編寫好的程序行事。
10.數字化基因組
人體基因組由32億個DNA堿基對組成，歷史上第一次對其排序時，花了數年時間，耗資高達數千萬美元。但今天，僅需幾分鐘，便可完成個人基因組的排序和數字化，花費也僅需數百美元。所得數據可通過U盤傳輸到筆記本電腦上，隨后十分便捷地通過互聯網進行共享。這種技術僅需很低的成本，便能瞬時探明我們每個人所獨有的遺傳結構，將為進一步推動醫療個性化、改善醫療效果帶來一場革命。
人類健康所面臨的許多最難對付的挑戰，不管是心臟疾病還是癌癥，都有著與之對應的遺傳因素。有了數字化技術之后，醫生能通過觀察腫瘤的基因結構來決定如何治療癌癥患者。同時，這一新知識也有助于制定具有高度針對性的療法，使精確用藥成為可能，從而改進患者特別是癌癥患者的治療效果。
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