2018十大突破性技術
???自2001年起，我們每年都會選出我們眼中的「十大突破性技術」。人們通常會問，你們所說的「突破性」指的是什麼？這個問題問得合情合理：我們選出的技術中有些並沒有得到廣泛應用，然而有些則即將實現商業化。實際上，我們尋找的是即將對我們的生活產生深遠影響的單項技術或者一系列技術。今年，人工智慧領域一項被稱作GAN的技術正在賦予機器想像力；人造胚胎，儘管面臨棘手的倫理限制，正在重新定義生命產生的方式，為關於人類生命發展早期階段的研究打開了一扇窗戶；在可預見的未來，天然氣很有可能是我們的主要能源來源之一，而一家位於德克薩斯州化工產業中心的實驗性工廠正在嘗試利用天然氣來創造清潔能源。這些，以及這份榜單上的其他技術，都值得我們密切關注。
?3D金屬列印
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???新型機器使得3D金屬列印首次實現實際應用。
技術突破：3D印表機可以實現低成本快速金屬物體列印。
?重要意義：按需列印大型複雜金屬物體的能力將變革傳統製造業。
?主要研究者：Markforged，Desktop Metal，GE ?
成熟期：現在
?雖然3D列印技術已經存在了幾十年，但它之前仍然局限在業餘愛好者和設計師的狹小領域，用於製作一次性的產品原型。而且之前的3D列印技術使用任何非塑料材料（尤其是金屬）時，成本非常昂貴，速度也極其慢。
?現在，隨著成本越來越低，流程也越來越簡單，這項技術有望成為實際生產中可用的技術。如果它被廣泛應用，將有可能改變我們大規模量產產品的方式。
?短期來看，有了這項技術後，製造商們將不再需要維持大量的庫存，只按需列印單個部件即可。比如說，當顧客需要給舊車替換一個零件時，就可以列印出來提供給他。
?長期來看，那些大規模生產某一特定零部件的大工廠將會被小作坊所取代。這些小作坊將能按照顧客的隨時變化的需求列印出各種各樣的零部件。
?這項技術的優勢在於它可以生產出更輕、更堅固的金屬零部件，以及用傳統金屬加工方法無法製造出來的複雜形狀的零部件。它甚至還可以在生產過程中更精確地調控金屬的微觀結構。
?2017年，勞倫斯利物莫國家實驗室的研究人員宣布他們研發出了一種3D列印不鏽鋼零部件的方法，通過這種方法生產出來的零部件的強度是通過傳統方法生產出來的兩倍。
?同樣在2017年，總部位於波士頓附近的3D列印初創公司Markforged發布了第一台價格在10萬美元以下的3D金屬印表機。
?而另一家位於波士頓地區的初創公司Desktop Metal也於2017年12月開始交付第一批3D金屬印表機。該公司還計劃推出體積更大的、用於工業製造的印表機，它的速度將會比之前的3D金屬印表機快100倍。
?3D金屬列印也變得越來越容易。Desktop Metal公司現在供應一款用於3D金屬列印的軟體。使用者只要告訴軟體他們所要列印的物體的規格，軟體就會生成一個適用於3D列印的計算機模型。
?GE公司長期以來一直將3D列印技術用於航空產品生產中。該公司現在也正在測試一款新型3D金屬印表機，該印表機列印速度很快，可用於大部件的生產。GE計劃在2018年開始銷售該3D金屬印表機。——艾琳·溫尼克
?人造胚胎
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???科學家們開始從幹細胞中培育出胚胎。
?技術突破：在不使用卵細胞或精子細胞的情況下，研究人員僅從幹細胞中就可以培育出類似胚胎的結構，為創造人造生命提供了一條全新的路徑。
?重要意義:人造胚胎將為研究人員研究人類生命神秘起源提供更方便的工具，但該技術正在引發新的生物倫理爭議。
?主要研究者：劍橋大學，密歇根大學，洛克菲勒大學
?成熟期：現在
?英國劍橋大學的胚胎學家們在一項重新定義了如何創造人造生命的突破性研究中，利用幹細胞培育出了一種逼真的小鼠胚胎。該胚胎並不是由卵細胞與精子結合而成的，只使用了從另一個胚胎中得到的細胞。研究人員將這些細胞小心翼翼地放在三維支架上觀察，細胞隨後彼此開始聯結，並且排列成幾天大的老鼠胚胎獨有的子彈形狀，研究人員被這一景象吸引住了。「我們知道幹細胞有著極其強大的潛能，可以展現出近乎魔法般的能力。然而，我們沒有意識到，他們可以如此完美地實現自組織。」團隊負責人瑪格德琳·澤爾尼卡-格茨（Magdelena Zernicka -Goetz）當時對一位採訪者這樣說道。澤爾尼卡-格茨稱，她的「合成」胚胎可能不會發育成老鼠。儘管如此，它們也意味著我們很快就可以實現在沒有卵子的情況下育出哺乳動物。
?但這並不是澤爾尼卡-格茨的目標。她想研究早期胚胎的細胞是如何開始分化出其特殊角色的。她表示，研究的下一步是使用人類胚胎幹細胞生成人造胚胎，這也正是密歇根大學和洛克菲勒大學正在開展的研究。人工合成的人類胚胎將是科學家們的福音，這可以讓他們梳理出胚胎在早期發展中經歷的過程。而且，由於這些胚胎是從易操作的幹細胞發展而來的，實驗室將能夠使用各種工具，例如基因編輯技術，在它們生長的過程中對它們進行研究。然而，人造胚胎將會引發一些倫理問題。如果它們最終與真實的人類胚胎難以區分，我們該怎麼辦?在它們形成痛覺之前，它們能在實驗室里成長多久?生物倫理學家們說，我們需要在科學競賽愈演愈烈之前解決這些問題。 ——安東尼奧·雷加拉多
?感測城市
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???谷歌母公司Alphabet旗下的Sidewalk Labs計劃通過建設一個高科技的街區，讓我們重新思考如何建設管理城市。
?技術突破：多倫多的一個街區有望成為全球首個成功將尖端城市設計與前沿科技融合在一起的地方。
?重要意義：智能城市會讓城市變得更可負擔、更宜居、更環保。
?主要研究者：Sidewalk Lab與Waterfront Toronto
?成熟期：項目2017年10月對外公布，建設預計在2019年開始
?多個智能城市計劃如今都已延期，或下調了曾經雄心勃勃的目標，或因為價格原因逼走了超級富豪之外的所有人。而多倫多的一個叫「碼頭邊」（Quayside）的項目，卻希望從頭重新設計一個街區，用最新的數字技術將其重建，打破現有的失敗模式。
?Alphabet旗下位於紐約市的Sidewalk Labs將和加拿大政府進行合作，讓這一高科技項目落地在多倫多湖岸工業區。
?項目的目標之一就是讓一切關於設計、政策以及信息科技的決策都以一個巨大的感測器網路為基礎。這個網路將收集各種信息：空氣質量、雜訊水平以及人們的行為等數據。
?在該規劃中，一切車輛都是全自動共享車輛，地下也將跑著負責送信這種低級勞動的機器人。Sidewalk Labs表示，他們計劃讓正在設計的軟體與系統開源，可以允許其他公司在其上創建服務，類似為手機開發APP的做法。
?該公司計劃密切監視公共基礎設施，然而這卻引起了對數據管理與隱私的擔憂。但是Sidewalk Labs相信，它可以與社區和當地政府一起合作，緩解部分擔憂。
?「在Quayside項目中，我們所做的最獨特的一點就是，這個項目不僅有我們巨大的野心，也有著一定程度上的謙虛」，負責城市系統規劃的Sidewalk Labs聯合總裁Rit Aggarwala說道。而這種謙虛有望幫助Quayside避開之前那些智能城市計劃時常遭遇的各種坑。
?目前，北美已有多個城市正在爭取成為Sidewalk Labs的下一個項目。據管理Quayside開發的公眾部門Waterfront Toronto的CEO 威爾·弗雷西格（Will Fleissig）表示：「舊金山、丹佛、洛杉磯以及波士頓都來聯繫我們，就是為了獲得引薦。」——伊麗莎白·沃伊克
?給所有人的人工智慧
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???基於雲服務的機器學習工具將把人工智慧擴散到全世界各個角落。
?技術突破：基於雲端的人工智慧正在讓這項技術變得更便宜、更簡單。
?重要意義：目前，人工智慧的應用被少數幾家公司統治著。但是作為雲服務，人工智慧可以讓更多的人受益，從而對經濟實現刺激。
?主要研究者：亞馬遜，谷歌，微軟 ?
成熟期：現在
?人工智慧一直以來都只是亞馬遜、百度、谷歌和微軟等大型科技公司，以及少數初創公司的玩物。對於其他領域的眾多公司來說，人工智慧太貴也太難，無法實現全面應用。
?這個問題該如何解決？基於雲端的機器學習工具正在將人工智慧帶賦予更廣泛的群體。如今，亞馬遜旗下的AWS子公司幾乎統治了雲AI市場。谷歌則試圖通過TensorFlow，一款可以開發機器學習系統的開源人工智慧框架來挑戰它的地位。而谷歌近日剛公開的Cloud AutoML也是一套經過預先訓練，可以讓人工智慧變得更容易使用的系統。
?以Azure平台參入雲服務大戰的微軟則選擇與亞馬遜合作，推出了一款開源深度學習框架Gluon。在理論上，Gluon可以讓創建神經網路 —— 一款試圖複製人腦學習方式的重要人工智慧技術 —— 變得和開發智能手機APP一樣簡單。
?雖然我們不知道究竟哪家公司將會成為人工智慧雲服務市場的領頭羊，但贏家一定會獲得巨大的商業機會。
?如果人工智慧革命會擴散至經濟領域的各個角落，那麼這些產品也將會隨之成為必需品。
?如今的人工智慧技術絕大多數僅用於科技行業，為這個領域帶來了效率的提升以及多種新的產品和服務。但是其他的公司與行業一直難以利用人工智慧技術的發展。如果可以在醫療、製造以及能源等行業里更全面地推行人工智慧技術，將極大提高經濟生產力。
?可惜，絕大多數的公司依然缺乏知道如何使用雲端人工智慧的人才。所以亞馬遜與谷歌也創辦了諮詢服務。當這項技術通過雲端來到每個人的面前的時候，真正的人工智慧革命才會開始。——傑基·斯諾
?對抗性神經網路
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???通過利用數據進行貓和老鼠的遊戲，一對AI系統可以獲得想像的能力。
?技術突破：兩個AI系統可以通過相互對抗來創造超級真實的原創圖像或聲音。在此之前，機器從未能獲得這種能力。
?重要意義：它賦予機器類似想像力的能力，因此可能讓它們變得不再那麼依賴人類，但也把它們變成了一種強大而讓人憂心的數字造假工具。
?主要研究者：Google Brain，DeepMind，英偉達
?成熟期：現在
?人工智慧識別物體的能力已經越來越強了：給它看一百萬張圖片，它就可以用驚人的準確度告知你究竟哪張裡面有行人在過馬路。但是AI幾乎不可能獨立生成行人的圖片。如果它可以實現這一點，它將可以創造大量看似真實的合成圖片，把行人放在各種環境下。這樣，自動駕駛系統或許足不出戶就能使用這些圖片進行訓練。
?問題在於，從無到有的創造一個東西需要想像力，這是一種人工智慧技術一直難以實現的能力。
?直到2014年，當時還是蒙特利爾大學博士生的伊恩·古德費洛（Ian Goodfellow）在酒吧里與友人進行學術辯論時，突然想到了這個問題的答案。這種名為「對抗式生成網路」（GAN）的方法會用到兩個神經網路（一種簡化人腦數學模型，是現代機器學習基石），然後讓兩者在數字版的貓和老鼠遊戲中相互拼殺。
?這兩個網路會使用同一個數據集進行訓練。其中一個神經網路叫生成網路，它的任務就是依照所見過的圖片來生成新的圖片，比如，一個多長一根手臂的行人。而另外那個神經網路叫判別網路，它的任務則是判斷它所見到的圖片是與訓練時的圖片相似，還是由生成網路創造出來的假貨 ，比如，判斷那個長著三個手臂的人有沒有可能是真的。
?隨著時間的推移，生成網路創造圖片的能力會強到無法被判別網路看穿的程度。基本上，經過訓練之後，生成網路學會了識別並創造看起來十分真實的行人圖片。
?這項技術已經成為了在過去十年最具前景的人工智慧突破，幫助機器產生甚至可以欺騙人類的成果。
?目前，GAN已被用於創造聽起來十分真實的語音以及看上去十分逼真的假圖片。就拿一個十分有名的例子來說，來自晶元公司英偉達的研究人員們用明星照片訓練出了一個GAN系統，而這個系統則生成了數百張根本不存在，但看起來十分真實的人臉照片。另外一個研究團隊則生成了看起來十分逼真的梵高油畫。在進一步訓練後，GAN可以對圖片進行各種修改，比如在乾淨的馬路上蓋上一層雪，或者把馬變成斑馬。
?但是GAN的成果並非完美：它們可能生成有兩套把手的自行車，或者眉毛錯位的臉。但由於有些圖片與聲音實在太逼真了，一些專家相信，GAN在某種程度上已經開始理解它們所見到、所聽到的世界的底層結構。而這意味著，隨著人工智慧開始獲得想像力，它也可能開始理解它在這世界上所看到的東西。 ——傑米·康德利夫
?巴別魚耳塞
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???谷歌的Pixel Buds讓世人看到了實時翻譯的潛力，儘管目前的硬體還十分笨重。
?技術突破：可在多種語言間實現近實時翻譯，而且使用起來很簡單。
?重要意義：在這個日益全球化的世界，語言仍是交流的一大障礙。
?主要研究者：谷歌，百度 ?
成熟期：現在
?在風靡一時的科幻經典《銀河系漫遊指南》中，你把一條黃色的巴別魚塞到耳朵里，就可以聽到實時翻譯。在現實世界中，谷歌已經研究出了一個過渡性的解決方案：一副叫做Pixel Buds價值159美元的耳塞。這副耳塞可以在Pixel智能手機上通過谷歌翻譯應用進行實時翻譯。需要一個人佩戴耳塞，另一個人手持手機。
?佩戴耳塞的人用自己的語言講話——默認是英語——然後谷歌翻譯應用就會開始翻譯，並在智能手機上大聲播放。手持手機的人回應後，回答被翻譯，然後在耳塞中播放。谷歌翻譯之前就已經有了對話功能，其iOS和安卓版應用都可以自動識別說話者的語言，然後自動翻譯。但背景噪音會增加應用理解話語的難度，同時也會讓應用很難判斷說話人何時停頓，何時開始翻譯。Pixel Buds有效解決了這些問題，因為佩戴人可以在說話的同時用手指點擊和長按右邊的耳塞。將交互功能分別放在智能手機和耳塞上，可以讓雙方都能控制麥克風，幫助講者保持眼神交流，因為這樣就不用來回傳遞手機了。目前，Pixel Buds因為低於平均水準的設計而備受抨擊。耳塞看起來很不智能，也不是很貼合耳朵。而且很難與手機進行適配。不過硬體笨拙還是有計可施的。Pixel Buds讓大家看到了近實時翻譯，跨語言互相溝通的曙光。而且你還不需要把魚塞到耳朵里。——蕾切爾·梅茨
?零碳排放天然氣發電
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???天然氣發電廠的新工程方法實現了利用二氧化碳發電。
?技術突破：一家發電廠能夠以廉價高效的方式捕捉天然氣燃燒釋放的碳元素，避免了溫室氣體的排放。
?重要意義：天然氣發電為美國提供了近32%的電力，其碳排放量也達到電力部門總碳排放量的30%。
?主要研究者：8 Rivers Capital，Exelon電力公司，CB&I ?
成熟期：3~5年 ?
在可預見的未來，我們可能要一直將天然氣作為主要的發電能源之一。現成又便宜的天然氣發出的電佔美國總發電量的30%, 全世界發電量的22%。天然氣雖然比煤炭清潔得多，仍造成了大量的碳排放。休斯頓，美國煉油工業區的中心，城外出現了一家先鋒發電廠，他們正在測試一項可以實現清潔天然氣能源的技術。這個50兆瓦特項目背後的公司就是Net Power。該公司相信他們幾乎能捕捉天然氣發電過程中釋放的所有二氧化碳，同時又能夠以低廉的成本發電，至少和標準天然氣發電廠的成本相同。
?如果此舉真的可以實現，就意味著從此就能夠以合理的價格從化石燃料中獲得零碳能源。這樣的天然氣發電必會改善能源供給的局面，因為它既不像核能那樣成本高企，也不像可再生能源那樣供給不穩。
?Net Power公司是8 Rivers Capital、Exelon電力公司以及 CB&I能源建設公司協作的產物。這家公司的發電廠已經在試運行且開始了初始測試。他們打算在未來幾個月內就公布初次評估的結果。
?這家發電廠將燃燒天然氣產生的二氧化碳放置到高壓高溫的環境中，並用合成的超臨界二氧化碳作為「工質」，驅動一個特製的渦輪機。其中，大部分的二氧化碳都能被不斷地再利用，剩下不能利用的可以用一種低成本的方式捕獲。
?降低成本的關鍵在於販賣部分二氧化碳。目前二氧化碳主要用於協助開採原油。這個市場容量有限，也並不綠色。然而Net Power希望最終其他行業對二氧化碳的需求能夠漲起來，比如水泥製造業或塑料製造業及其他碳基材料行業。
?Net Power的技術並不能解決天然氣帶來的所有問題，尤其是開採方面的問題，但是只要我們還在使用天然氣，就應該讓天然氣變的更清潔。在正在發展的所有清潔能源技術中Net Power的技術是最有遠見的技術之一，它向我們展示的是一個真真切切的可減少碳排放的突破。——詹姆斯·坦普爾
?完美的網路隱私
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???一個為區塊鏈研發的工具可以在只透露必要信息的前提下完成電子交易。
?技術突破：計算機科學家正在完善一款加密工具，可以在不透露證明背後信息的前提下就完成證明。
?重要意義：如果你在網上做某件事時需要提供個人信息，該技術可以幫你輕鬆實現，同時還不會有隱私泄漏或身份被盜竊風險。
?主要研究者：Zcash，摩根大通，荷蘭國際集團
?成熟期：現在 ?
多虧一款新工具的出現，真正的互聯網隱私終於可以實現了。舉個例子，該工具可以讓你不透露出生日期就能證明自己年滿18歲，或者不透露自己的銀行餘額或其他細節就能證明自己在銀行有足夠的存款可以完成金融交易。這樣就大大降低了隱私泄漏或身份盜用的風險。這款工具是一種叫做零知識證明的新興密碼協議。儘管研究人員已經花了幾十年的時間研究它，但直到去年人們對零知識證明的興趣才開始暴增，某種程度上，這要得益於人們對加密貨幣（大多數都被機構擁有）日益增長的熱情。同時，很大一定程度上也得益於2016年末建立的電子貨幣——Zcash，把零知識證明應用於實際。Zcash的研發人員使用一種叫做zk-SNARK（簡明非交互零知識證明）的方法讓用戶進行匿名交易。通常，這在比特幣以及其他公共區塊鏈系統中是不可能實現的，比特幣以及其他公共區塊鏈系統中的交易對所有人都是公開的。
?儘管理論上來說，這些交易都是匿名的，但通過與其他數據進行結合，還是可以追蹤到甚至識別出交易人。世界第二大區塊鏈網路以太坊創始人維塔利克?布特林（Vitalik Buterin）將zk-SNARK稱為一項「徹底改變遊戲規則的技術」。對銀行來說，這樣就可以在支付系統中使用區塊鏈了，同時還能保護客戶隱私。去年，摩根大通將zk-SNARK添加到自己基於區塊鏈的支付系統中。儘管zk-SNARK承諾會有種種好處，但該方法計算量大，運行緩慢。同時，zk-SNARK需要「信任安裝」，所生成的密鑰如果落入壞人之手就可以破壞整個系統。不過研究人員正在努力研究替代方案，希望可以更加高效地部署零知識證明，同時不需要上述密鑰。 ——麥克·奧克特
?基因占卜
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???大型基因研究讓科學家們能夠預測人類常見的疾病和個體特徵。
?技術突破：科學家們現在可以利用你的基因組數據預測你患心臟病或乳腺癌的幾率，甚至還有你的智商。
?重要意義：基於DNA的預測技術可能是公共健康領域下一個重大突破，但它將增加歧視的風險。
?主要研究者：Helix，23andMe，Myriad Genetics，UK Biobank，Broad Institute
?成熟期：現在 ?
將來有一天，嬰兒出生時就會得到一份DNA檢測報告。這份報告將提供嬰兒患心臟病或癌症的幾率，是否對煙草上癮，以及是否比一般人更聰明的預測。由於大型基因研究（部分研究涉及人數超過100萬人）的開展以及科學進步，這樣的報告瞬間從概念變成了現實。事實證明，最常見的疾病和人們的許多行為和特徵，包括智力水平，都不是一個或幾個基因影響的結果，而是許多基因作用的結果。利用正在進行的大型基因研究的數據，科學家們正在創造他們所謂的「多基因風險評分」指標。儘管新的DNA測試只是提供了概率推斷，而不是直接得出診斷結論，但依然可以極大地造福醫學的發展。例如，如果那些患乳腺癌幾率高的女性做更多的乳房x光檢查，而患病幾率低的女性做更少的乳房x光檢查，那麼這些檢查可能會發現更多真正罹患癌症的患者，也能降低假警報發生的幾率。製藥公司還可以在針對阿爾茨海默病或心臟病等疾病的預防性藥物的臨床試驗中使用這些分數指標。通過挑選患病風險更高的志願者，他們可以更準確地測試藥物的效果。問題是，這些預測遠非完美。誰願意知道他們未來可能會患上阿茲海默症?如果癌症風險指標得分低的人推遲接受篩查，然後又患上癌症怎麼辦?多基因檢查指標評分也存在其他爭議，因為它們幾乎可以預測任何個體特徵，不僅僅是疾病。例如，我們現在可能只能預測一個人在智商測試中表現的10%。隨著評分技術的提升，基於DNA的智商預測很可能會成為常態。但是家長和教育工作者應該如何使用這些信息呢?對行為遺傳學家埃里克·特克海默（Eric Turkheimer）來說，這項新技術「既令人興奮又令人擔憂」，因為基因數據不僅可以造福我們，也有可能會被用於其他用途，產生不好的影響。 ——安東尼奧·雷加拉多
?材料的量子飛躍
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???研究者近日使用量子計算機對一個簡單的分子進行了模擬模擬，這僅僅是量子計算在材料領域應用的開始。
?技術突破：IBM採用7量子比特量子計算機對小分子的電子結構成功地進行了模擬計算。
重要意義：藉助該技術，科學家能了解分子的各個方面信息並以此開發出更有效的藥物以及更高效生成或傳輸能源的新材料。
?主要研究者：IBM，谷歌，哈佛大學Alán Aspuru-Guzik教授 ?
成熟期：5~10年
?新型量子計算機功能強大，不過它的發展道路上依然籠罩著一層迷霧： 量子計算機有著當今計算機無法比擬的計算力，但是我們至今尚未弄清楚這種能力能被用來做什麼。
?一個前景無限的應用方向正在向量子計算機招手：精確分子設計。多少年來，化學家都夢想著能設計出新型蛋白質，用於研製更有療效的藥物，或是設計出新型高效電池中的電解質、直接將太陽能轉化為液態燃料的神奇化合物以及更高效的太陽能電池。但這些技術中的材料分子都難以在電子計算機上建模和模擬，遑論設計和合成了。即使模擬一個簡單分子的電子形態這樣的任務，都會複雜到讓現有的計算機敗下陣來。 ?不過，這對於量子計算機而言就是小菜一碟了。相比傳統計算機那樣採用「1」或「0」的數字位（Digital Bits）作為計算和存儲單元，量子計算機採用量子系統的量子位（Qubits）作為運算單元。最近，IBM的研究者應用7量子比特量子計算機針對一個三原子分子進行了模擬實驗。如今，科學家正在打造具有更多量子比特的量子計算機，量子演算法也在提升，我們更感興趣的大分子精確模擬計算也將成為可能。 ——大衛·羅特曼 ????
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