2018年十大突破性技術榜單發布，未來是這樣的……

最新 02-26

發現思想力成就影響力

《麻省理工科技評論》近日正式揭曉2018年「全球十大突破性技術」，這份全球新興科技領域的權威榜單至今已經有17年的歷史。

▲2018年《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術榜單包括：給所有人的人工智慧（雲端AI）、對抗性神經網路、人造胚胎、「基因占卜」、感測城市、巴別魚耳塞、完美的網路隱私、材料的量子飛躍、實用型3D金屬印表機、零碳排放天然氣發電共10大突破性技術。

回看過去幾年的上榜技術，我們發現一個明顯的趨勢：越來越多的人工智慧相關技術入選榜單，其中包括：2008年機器學習、2009年的Siri、2013 年的深度學習、2014年的神經形態晶元、2016年的語音介面與知識分享型機器人，以及2017年的自動駕駛卡車與強化學習。

2018年，我們在人工智慧領域看到最具開創性的突破點，就在於人工智慧將脫離需要大量資料餵養設定的框架，取得足以自行演化出更精細結果的能力。

我們認為，今年最具突破性的人工智慧技術是對抗性神經網路/ 對抗式生成網路（GAN）——通過兩個AI系統的競爭對抗，極大化加速機器學習的過程，進而賦予機器智能過去從未企及的想像力。

另一個同樣在2018年入選榜單的人工智慧技術則是：「給所有人的人工智慧」——雲端AI，足以讓深度學習演算法變得像微博一樣簡單易用。

回顧人類歷史發展的過程，越是先進的技術，越是被少數人控制掌握，也越容易成為操縱壟斷的工具，但今年入選的這兩項人工智慧技術的重要性，就在於破除過去的陳規舊習，達成用AI技術普惠人類世界的願景目標。

技術的強大和普及，將促進相關領域科研及社會經濟的發展，但不可諱言的是，技術發展帶來的負面影響也不容忽視，比如GAN能創造出以假亂真的圖片及視頻來混淆視聽，這是伴隨技術突破發展而來的全新挑戰。

在2018年的榜單中，類似GAN這種「亦正亦邪」的技術不止一個，在生物醫療領域的「人造胚胎」和「基因占卜」也屬於這樣充滿了爭議性的技術。我們究竟該如何善用科學與科技的突破進展，回答過去無法被回答的問題，解決過去無法被解決的困難，但卻不致於迷失在誰能扮演上帝的迷惑與恐懼中？

同樣的狀況也出現在谷歌母公司Alphabet旗下的Sidewalk Labs的一項計劃中，Sidewalk Labs準備在加拿大多倫多啟動一項智慧城市試驗性項目，通過遍布城市每個角落的感測器，來收集居民活動的所有相關數據。但這到底是大數據用於公眾利益的範例，還是個人隱私被侵犯監視噩夢的開始？幸運的是，並不是所有上榜技術都是讓人糾結的雙面刃難題。

清潔能源一直都是被高度關注的議題，而在今年我們看到了一個新的機會，一家位於在美國德州中心點的試點工廠，正在積極的發展一項完全乾凈無污染的天然氣發電技術，在可預見的未來，無污染的天然氣發電將成為最主要的能源供應來源。

從零碳排放的天然氣發電、3D金屬印表機、到《銀河系漫遊指南》書中所寫的將巴別魚塞進耳朵就能聽懂不同語言的實時翻譯耳塞等等，也都是我們認為具有突破性、且將改變世界的重要技術。

▲《銀河系漫遊指南》中的巴別魚已經實現？

值得注意的是，可能很多人沒有注意到的是，在這次榜單中也包含了由當前火熱的區塊鏈所衍生的突破性技術——零知識驗證（zero-knowledge proof）的新密碼協議，與當前多項由區塊鏈技術發展出的加密貨幣交易有著緊密關係，要如何在幾乎完完全公開交易過程中，仍然維持用戶的隱私安全性，這一直都是在區塊鏈與加密貨幣蓬勃發展背後的隱憂。

該項技術入選十大突破性技術，進一步凸顯於區塊鏈相關技術的討論，已脫離單純的加密貨幣發行與新興商業模式的初期狂熱階段，進入更強調能夠讓區塊鏈技術生態環境能夠永續發展的關鍵性技術發展階段，安全隱私就是其中的重點所在，這攸關於未來區塊鏈技術能否真正成為價值互聯網的發展基礎，而不只是一時狂熱的資金泡沫。

以下是該份榜單詳細內容及部分解讀節選：

01 實用型3D金屬印表機

入選理由：新型設備首次讓3D列印金屬零部件成為實用型技術。

技術突破：3D金屬印表機實現了低成本快速金屬物體列印。

重大意義：按需列印大型複雜金屬物體的能力將為製造業帶來變革。

主要研究者：Markforged、Desktop Metal、GE等。

成熟期：現在。

雖然3D列印技術已經存在了幾十年，但是之前的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，速度也慢得讓人無法接受。

不過現在，隨著成本越來越低，使用也越來越簡單，這項技術有望成為可用於零部件生產的實用技術。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，他們可以按需地列印一個部件。比如說，當顧客需要給舊車替換一個零部件的時候，就可以立即提供給他。

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產品線豐富的小工坊所取代。這些小工坊將能按照顧客的需求隨時列印出各種各樣的零部件。

專業解讀

3D列印在2012、2013年受到媒體熱烈矚目，在外界看來後續的發展雖從火熱回歸平實，但技術的演進並未停止，特別是有機會能改變傳統製造業生產方式的3D金屬列印，潛力更大。

目前3D金屬列印的趨勢有三，分別是大尺寸、精緻化、自動化。未來，3D金屬列印也可與機器手臂、工業4.0概念結合，提升製造業的自動化程度。

不過，雖然金屬3D列印的商業運轉已經可行，但相較於傳統的鑄造或鍛造工法，3D金屬列印還有幾個阻礙：

一是機器設備以及金屬粉末的成本都仍偏高。

二是儘管目前3D金屬列印已經來到了四支雷射噴頭可同時工作，但以用戶的角度來看，速度還是慢。

02 完美的網路隱私

入選理由：原本為加密貨幣的交易過程開發的一種工具，現在能讓你在上網時避免透露任何非必要信息。

技術突破：計算機科學家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成驗證。

重大意義：如果你需要透露個人信息以在網上完成某件事，這個方法可以讓你在免除隱私泄漏或身份被盜竊風險的同時輕鬆實現。

主要研究者：Zcash、摩根大通、荷蘭國際集團等。

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，該工具可以讓你不用透露出生日期就能證明自己年滿額18歲，或者不用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「零知識驗證」（zero-knowledge proof）的新密碼協議。

儘管研究人員已經研究了幾十年，但直到去年人們對零知識驗證的興趣才開始暴增，某種程度上，這要得益於人們對加密貨幣日益增長的熱情，以及大多數加密貨幣都為機構所擁有的的現實。

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透明的。

專業解讀

如果有一個系統能夠在機制公開透明的同時，又能夠保證用戶的隱私得到充分的保證，那麼這個系統就會有足夠的吸引力，尤其是在區塊鏈中，所有的交易是全網公開的，基於零知識證明的區塊鏈系統就可以以完全公開透明的形式實現信息的隱私保護，這無疑是有著巨大的現實意義的。

現在，更多的區塊鏈系統將要或正在集成零知識證明這一技術。區塊鏈中有部分成熟的應用，其交易相關的隱私數據需要對任意第三方保密，如在供應鏈系統中一旦暴露就會造成巨大的後果。

對於這類不能將信息暴露給潛在第三方的系統，零知識證明毫無疑問是一個「剛需」。搭上區塊鏈高速發展的快車，零知識證明技術可望在不遠的將來得到廣泛的應用，成為下一代價值互聯網的基石。

03 零碳排放天然氣發電

入選理由：一種針對天然氣發電廠的新工程學方法，將二氧化碳回收再利用。

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。

重大意義：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 RiversCapital、Exelon電力公司、CB&I等。

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。

在美國煉油工業區的中心休斯頓城外出現了一家前沿發電廠，他們正在測試一項可以實現清潔天然氣能源的技術——Net Power。該公司相信他們能捕獲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，就意味著從此就可以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。

專業解讀

中國科學院山西煤炭化學研究所副研究員陳成猛表示，為使以天然氣和煤炭等為燃料的火電廠更清潔環保，在現有技術體系通常是進一步增設CO2吸附、脫硫脫硝、降灰等環保裝置來實現。

然而，這些手段大都是補救性質的，會增加發電成本和能耗，降低經濟效益。Net Power公司則不然，在天然氣發電領域，他們選擇了源頭創新，徹底摒棄傳統的以水蒸氣為工質的熱能循環過程，選用全新的以高壓高溫超臨界CO2為介質的Allam循環過程。

該技術的工藝方案獨闢蹊徑，從熱力學原理上是可行的，但估計存在如下工程技術難點：

一、由於工質從水蒸氣變成了CO2，對裝置的技術要求變化會很大，許多設備都需重新設計開發，其與工藝的匹配性還需進一步的中試和工業示範驗證。

二、由於燃燒氣氛從空氣改為純氧，這就需要在前端增加空氣分離裝置，會增加一些固定投資和單位能耗。此外，由此帶來的燃燒速度控制和安全隱患亦不容小覷。

04 人造胚胎

入選理由：科學家們已經開始通過幹細胞製造胚胎。

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途徑。

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、中國科學院等。

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來的，只使用了從另一個胚胎中得到的細胞。

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。

專業解讀

瑞典卡羅林斯卡醫學院助理教授李林鮮表示，首次在體外培養皿里通過兩種幹細胞的3D共培養模擬了胚胎髮育的早期過程，為研究胚胎的早期發育提供了一種可能的替代方法。

人造胚胎的研究的價值依然是非常顯而易見的，例如應用在胚胎早期發育的基礎研究上。在胚胎早期發育的基礎研究中，很多時候需要用到如CRISPR的基因組編輯工具，比較在培養皿里對幹細胞和胚胎的操作難度，幹細胞的相關操作要容易些。

05 對抗性神經網路

入選理由：兩個AI系統通過玩「貓捉老鼠」遊戲來獲得想像力。

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，而在此之前，機器從未有這種能力。

重大意義：這給機器帶來一種類似想像力的能力，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能力驚人的數字造假工具。

主要研究者：Google Brain、DeepMind、英偉達、中科院自動化所、百度、阿里巴巴、騰訊、商湯科技、依圖科技、雲從科技、曠視科技等。

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來告訴你究竟哪張裡面有個行人在過馬路。但問題在於，從無到有創造一個東西需要想像力，而這正是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Ian Goodfellow在酒吧里與友人進行學術辯論時，他突然想到了這個問題的答案。這種名為「對抗式生成網路」（GAN）的手段會使用兩個神經網路（一種簡化人腦數學模型，是現代機器學習基石），然後讓這兩者在數字版的「貓捉老鼠」遊戲中相互拼殺。

中國企業界則是更傾向於把技術應用在服務中，相關案例不勝枚舉，比如，百度使用GAN構建語音識別框架，科大訊飛通過GAN與傳統深度學習框架的結合在語音合成領域獲得了很大的進展。而阿里巴巴的城市大腦項目團隊在ACM MM2017會議上，其中發表的一篇論文便是使用GAN來生成用以進行車牌識別的訓練數據集。

專業解讀

商湯—香港中文大學聯合實驗室教授李鴻升表示，GAN未來可能對計算機圖形學產生衝擊。發展三年多的GAN，在已經發展了60年的人工智慧領域中，雖然還是很新的技術，不過已經有各種變體或進階版出現，例如有機會從二維的圖片進展到三維的視頻等等，在更遠的將來，有可能會對圖形學產生衝擊或挑戰。

06 給所有人的人工智慧

入選理由：將機器學習工具搬上雲端，將有助於人工智慧更廣泛的傳播

技術突破：基於雲端的人工智慧正在降低這項技術的使用難度和價格

重大意義：目前，人工智慧的應用是受到少數幾家公司統治的。但其一旦與雲技術相結合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實現經濟的爆髮式增長。

主要研究者包括：亞馬遜、谷歌、微軟、百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛、第四範式等

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，無法全面普及。

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給更廣泛的群體。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。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，將極大提高各產業的生產力。

專業解讀

Lightelligence聯合創始人兼CEO沈亦晨表示，計算硬體是人工智慧的核心之一，算力更高的計算硬體可以在更短的時間裡完成神經網路的訓練，而雲計算平台把有限的資源集約化共享給大眾。

AI演算法共享也是雲平台的一大優勢，目前有一些已經被廣泛使用的AI演算法，如人臉識別、語音識別、圖像識別等，都是定義非常清晰的，公眾也只需要一個結果最好的演算法。

07 基因占卜

入選理由：大規模基因研究將讓科學家能夠預測普通疾病及人格特徵。

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，甚至你的智商也能被預測。

重大意義：基於DNA的預測技術可能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、UKBiobank、Broad Institute、華大基因、奕真生物、WeGene等。

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。這些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，這樣的報告很快就會從概念變成現實。

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? 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。

家長和教育工作者應該如何使用這些信息呢?對此，行為遺傳學家 EricTurkheimer表示，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。

專業解讀

麻省理工學院-哈佛大學布羅德研究所研究員、清華大學訪問學者叢樂表示，基因組學的科研進展結合大規模臨床研究，使科學家看到基因預測未來的曙光。

這一領域近年來加速式前進，並獲得來自大學院校等科研機構、初創公司跨國藥廠等企業，以及風險投資等資本市場的持續投入，從而讓研究人員得以分析預判遺傳信息對人類的健康狀況、疾病風險、甚至智力等個人能力等影響，這無疑將會影響醫療、保險、教育等多個層面，而這一連串的效應雖然剛剛開始但發展迅猛，究竟是福是禍尚未可知。

08 感測城市

入選理由：Alphabet旗下的Sidewalk Labs計劃創建一個高科技社區來重新思考到底應該如何建設和運營一座城市。

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。

重大意義：智慧城市會讓都市地區變得更加可負擔、宜居、環保。

主要研究者：Alphabet旗下的Sidewalk Labs、多倫多Waterfront、阿里巴巴等。

成熟期：項目2017年10月對外公布，預計在2019年開始施工建設。

如今，全球很多智慧城市計劃都已擱淺，要麼下調了曾經雄心勃勃的目標，要麼因為生活成本原因逼走了超級富豪之外的普通居民。而多倫多的一個叫Quayside的項目，卻希望從頭開始重新設計一個社區，用最新的數字技術將其重建，打破現有的失敗局面。

專業解讀

毫無疑問，物聯網技術在項目中會得到廣泛的應用，大量的感測器將融入整個城市的建設當中，就如同給城市裝上全新的數字肢體和感官，萬物實現互聯、可感、可控，城市的運行將由一個無比強大的AI接管。

螞蟻技術實驗室無人值守演算法技術負責人曾曉東就表示：城市版本的「操作系統OS」，搭載先進的「四肢」與「感官系統」為項目的關鍵所在。

相比傳統基礎設施的發展和存在模式，基於感測器建設的未來城市基礎設施新範式，將會以更加集成、更加智能的方法來建設和管理基礎設施，而不是將城市的能源、交通和水務等基礎設施單元或環節單獨割裂管理。

中國科學院生態環境研究中心副研究員王旭認為，隨著城市化快速擴張，傳統基礎設施存在的問題和產生的社會、經濟和環境壓力將與之俱增。

09 巴別魚耳塞

入選理由：雖然現有硬體並不那麼好用，但谷歌Pixel Buds卻展示了實時翻譯的前景

技術突破：近實時翻譯適用於多種語言，而且使用起來很方便

重大意義：在全球化日益發展的今天，語言仍是交流的一大障礙

主要研究者：谷歌、科大訊飛、百度、騰訊、搜狗、清華大學、哈爾濱工業大學、蘇州大學等

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對所講的話進行翻譯，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。

在中國，有許多公司也積極投入發展，科大訊飛、百度、搜狗可以說是這個領域的領先者，除了提供智能語音、翻譯等服務外，也將技術引入硬體中，不過，相較於外國業者偏好以耳機作為切入點，中國企業則選擇翻譯機，像是科大訊飛推出曉譯翻譯機，百度則有共享WiFi翻譯機，搜狗也在日前發表「旅行翻譯寶」和「速記翻譯筆」。

專業解讀

Google發布的這款pixel buds是其對於智能耳機領域的第一次的嘗試，然而小硬體背後卻是大心思。僅通過這一款硬體，Google就攢起自家過半的當家AI技術-知識圖譜、自然語音處理、翻譯、語音識別，以家居+車載+便攜的全場景語音介面，撬動智能家居，智能出行等生態系統，這次打造耳機便攜AI介面的野心不可謂不大。

微軟亞洲研究院資深研究員/研究經理韋福如表示：近年來，機器翻譯的質量和水平得到了大幅度的提高，這是深度學習演算法在自然語言處理領域最大的突破和成果之一。

10 材料的量子飛躍