權威發布：《麻省理工科技評論》2021年「全球十大突破性技術」
今天，《麻省理工科技評論》「十大突破性技術」 榜單迎來誕生二十周年的日子。2021「十大突破性技術」 發布會也於今天下午在杭州餘杭未來科技城舉辦。
本次會議由中共杭州市餘杭區委、杭州市餘杭區人民政府、《麻省理工科技評論》主辦，浙江省委組織部（人才辦）、杭州市委組織部（人才辦）指導，杭州未來科技城（海創園）管委會、DeepTech共同承辦，近百位國內外行業專家、青年科技領袖和商業精英齊聚一堂，碰撞新思想、分享新觀點，線上四大平台同步直播，給與會者帶來了一場頂級的科學技術思想盛宴。
在榜單揭曉之前，我們想考考你是否還記得二十年前的科技水平？
容我們提醒你一下，那一年，維基百科剛剛誕生，3G 網路剛打出第一通電話，蘋果 iPod 首次問世，而 Windows 系統才更新到 XP。
在那個大部分人只能撥號上網、10 兆寬頻就已是頂配的年代，《麻省理工科技評論》首次推出?「十大突破性技術」（TR10）榜單，榜上有名的是生物識別、數據挖掘、自然語言處理、腦機介面、機器人設計等充滿未來感的 「黑科技」。
在接下來的二十年里，這份年度榜單依舊不斷帶給人們驚喜。
2009 年，蘋果尚未收購 Siri，我們就將它列為突破性技術。而在今天，虛擬語音助手已經遍地開花。
2013 年，我們將 「深度學習」 列入榜單，並準確給出 3-5 年的爆發期。時至今日，它仍然是實現各種高性能機器學習演算法、驅動人工智慧蓬勃發展的核心技術。
如今，我們回望過去，科技的進步令人驚訝。二十年前陌生的技術名詞要麼早已成為我們生活的一部分，譬如手機上的指紋識別和人臉識別，要麼成為了時下最炙手可熱的研究領域，譬如腦機介面和自然語言處理。我們再也無法對它們視而不見，我們的生活也因它們更加豐富多彩和方便快捷。
這種跨越二十年的預測能力，完美詮釋了 「十大突破性技術」 榜單的權威性。
當然，與其說是 「預測」，不如說是《麻省理工科技評論》站在全球科技最前沿，目睹了科技創新百年變遷後的一種沉澱，這是對科研邁向產業的可行性分析，也是對技術商業化及影響力的研判。
不過，這些並非僅有的評判標準。2019 年，《麻省理工科技評論》邀請到比爾?蓋茨（Bill Gates）作為客座評選人，並全程參與評選工作。他對謀求和提升 「人類福祉」 的追求反映到了評選結果中。
更重要的是，評選 「十大突破性技術」 的目的不僅僅是展示新創新成果，同時也旨在強調是人類的智慧促生了這些創新技術。
在最新的 2021 年榜單中，我們關注了在人工智慧領域引發熱議的 GPT-3 語言模型。它不僅能寫出逼真的文本，更具備強大的泛用性，人們甚至認為它是通向真正通用人工智慧的里程碑。
我們還選擇了 mRNA 疫苗，雖然人類對 mRNA 技術的研究已持續 20 余年，但在新冠疫情肆虐全球之際，人類在短短一年時間內完成了 mRNA 疫苗的研發，並首次開展了大規模接種，該技術亦有望在醫藥領域掀起新革命。
如果你覺得這些技術離你太遠，那不妨想一想過去兩年最火的移動應用：TikTok。在眾多短視頻應用中，無論是知名度還是用戶活躍度，TikTok 都以絕對優勢遙遙領先。我們認為，其背後的推薦演算法是兼具代表性和突破性的技術。
除此之外，今年的榜單還包括綠色氫能、多技能 AI、遠程技術、鋰金屬電池、數字接觸追蹤、超高精度定位和數據信託。
它們是科技領域最熱門、最前沿、最具價值的研究領域，從中孕育出的成果寄託著人類對未來美好生活的憧憬，也必將在未來社會生活中產生巨大的影響。
正如比爾?蓋茨所說，看過這些突破性技術之後，你會覺得 「美好的未來，值得我們為之奮鬥」。
圖 | 2021 年《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術榜單包括：mRNA 疫苗、GPT-3、數據信託、鋰金屬電池、數字接觸追蹤、超高精度定位、遠程技術、多技能 AI、TikTok 推薦演算法、綠色氫能
以下是榜單詳細內容解讀：
mRNA 疫苗
重大意義：mRNA 新冠疫苗有效性約為 95%，此前從未投入臨床應用，可能帶來醫藥領域的巨大變革。
主要研究者：BioNTech 公司、綠光生物科技公司、Moderna、Strand Therapeutics 公司
成熟期：現在
在全球，新冠病毒已奪去 200 多萬人的生命，mRNA 技術研究人員德魯?魏斯曼的幾位童年好友也因此去世。
如今，幾種不同類型的新冠疫苗已經上市，美國所注射的新冠疫苗完全依賴於 Moderna 的疫苗、以及 BioNTech 和輝瑞合作開發的疫苗。以上兩款疫苗有個共同點：都採用了 mRNA 技術。
mRNA 疫苗與傳統疫苗生效機制完全不同，傳統疫苗使用活病毒、死病毒、或者病毒外殼部分物質，以訓練人體免疫系統。而 mRNA 疫苗含有基因物質，由脂質體包裹，注射入體內後，肌肉細胞吸收 mRNA 併產生某種病毒蛋白，免疫系統會及時產生抗體和 T 細胞來抵禦病毒的入侵。
在此之前，雖然針對 mRNA 的研究已有 20 年，但是直到去年，mRNA 才首次用於進入市場的藥物。
mRNA 疫苗是否真的效果更好呢？答案是大寫的 「是」。臨床研究證明，Moderna 和 BioNTech 的疫苗有效性都達到約 95%，而阿斯利康的腺病毒疫苗有效性約為? 75％。
mRNA 疫苗具備高有效性、以及容易重新構建的特點，更有利於研究人員攻關艾滋病、嬰兒呼吸道病毒、皰疹和瘧疾這些目前都尚無成功疫苗的疾病。研究人員還認為，在未來，mRNA 技術不僅限於疫苗，還將針對癌症、鐮狀細胞病、艾滋病等帶來低成本的基因修復。
不過，mRNA 若想用於藥物治療，建立切實可行的經濟模型，還面臨以下幾個巨大挑戰：如何將足夠數量的 mRNA 輸送到體內的正確位置？如何降低或避免 mRNA 所帶來的副作用？如何包裝脆弱的 RNA 分子？
魏斯曼說，他已經研究明白，如何定位納米顆粒。從而讓納米顆粒進入骨髓，而骨髓不斷製造所有的紅細胞和免疫細胞。
無論如何，mRNA 疫苗成功投入使用，為 mRNA 技術應用於其他疾病疫苗和藥物的研究，開創了一個良好的局面，我們可以期待 mRNA 技術的應用前景。
GPT-3
重大意義：學習自然語言的大型計算機模型，朝著構建可理解人類、並與人類世界互動的 AI 邁出的一大步。
主要研究者：OpenAI、Google、Facebook
成熟期：現在
繼 DeepMind 的 AlphaGo 和 IBM 的 DeepBlue 之後，GPT-3 成為 AI 領域最能引發公眾想像的存在。
GPT-3 是一種 「大型語言模型」，由舊金山的研究實驗室 OpenAI 創建。所謂 「大型語言模型」 指的是一種利用深度學習的演算法，通過數千本書和互聯網的大量文本進行訓練，將單詞和短語串在一起。GPT-3 於 2020 年正式發布，能夠模仿人類書寫文本，逼真程度令人驚異。
在許多人看來，GPT-3 的這一能力，堪稱是通往真正的機器智能道路上的里程碑。
能夠如此嫻熟地運用語言的機器之所以重要，是因為語言對於理解日常世界至關重要，人類就是通過語言來交流、分享思想和描述概念。換句話說，掌握了語言的 AI，可對世界產生更好的理解。
大型語言模型還有很多實際用途。比如，可為開發更好的聊天機器人提供支持，以進行更加流暢的對話；只要給出提示，它們就可以生成關於任何事情的文章和故事；它們還可以總結文本，或回答關於文本的問題；雖然只有獲得邀請的人才能使用 GPT-3，但人們已經利用它為數十個應用程序提供了支持，其中不乏從一個產生創業想法的工具，到一個以地下城為背景的 AI 腳本冒險遊戲的。
GPT-3 並不是 2020 年出現的唯一一個大型語言模型，微軟、谷歌和臉書都推出了其開發的大型語言模型，但 GPT-3 卻是迄今為止最好的全能型選手。人們認為 GPT-3 可以寫出任何東西：同人小說、哲學辯論、甚至代碼。人們甚至就 GPT-3 是否是第一個通用人工智慧展開爭論。
其實不是。儘管 GPT-3 能產生特別逼真的文本段落，但並沒有任何實質性創新。GPT-3 的出現證明了一點，那就是規模為王。在構建 GPT-3 時，OpenAI 使用的方法和演算法與構建 GPT-2 的基本相同，區別在於 OpenAI 擴大了神經網路和訓練集 ——GPT-3 有 1750 億個參數，神經網路中的值在訓練過程中會不斷調整。而 GPT-2 僅有 15 億個參數，GPT-3 也藉此成為有史以來最大的語言模型。
但有科研人員指出，GPT-3 雖稱得上是 AI 中的翹楚，但同時也集合了一些糟糕的問題，比如 GPT-3 耗電巨大，會加劇氣候變化；GPT-3 會吸收網上的許多不實信息和偏見，並能按需複製；GPT-3 為機器生成的文本披上人性外衣，能夠輕易獲取人們的信任 —— 數月前，有人在 Reddit 上發布了一款由 GPT-3 支持的網路機器人，該機器人在幾天內發布了數百條評論，並與數十名用戶進行互動，直到最後才被發現並非真人。
對於相信 「越大越好」（bigger is better）理念的人而言，GPT-3 的出現是一個不小的勝利。這些模型表明，我們可以期待計算能力和數據將在未來走得更遠。GPT-4 會是什麼樣子的？我們可以預期，聊天機器人將能夠掌握更廣泛的會話主題，與人的交流變得更加流暢，更善於將更長的連貫文本串在一起……
數據信託
重大意義：面對個人數據被濫用這一情況，數據信託可以幫助更好地管理數據。
主要研究者：Google Sidewalk Labs
成熟期：2-3 年
數據時代，在人們生活更加方便的同時，隱私和安全問題日益突顯。那麼，是否有一個組織可以像工會維護勞工權利一樣來維護人們的數據權利？並且，能夠像醫生一樣，根據個人的數據管理幫助人們做出明智的決策？
或許，數據信託是一種可行性方案。
在法律中，信託是指基於對受託人的信任，委託人從其自身利益出發，將資產交給受託人管理的行為。而在數據信託中，受託人將管理一群人的數據或數據權利。這就像醫生有責任依據病人的利益行事一樣，數據受託人管理委託人的數據或數據權利，也對其利益負責。理論上，數據信託允許用戶行使其作為數據生產者的權利。
此前，谷歌的姊妹公司 「人行道實驗室」 建議創立一個公民數據信託 —— 希望在其智能社區 Quayside 入駐的公司必須申請收集和使用數據的許可證，並由社區成員組成的審查委員會對數據收集和使用進行監督，以保證這些數據能為用戶產生價值。
雖然，「人行道實驗室」 在 2020 年 5 月放棄了 Quayside 項目，但其數據信託的提議為數據管理提供了思路：對於智能城市、公共衛生計劃等更多公共事務收集到的數據，可以創建數據信託並對其進行管理。
對於數據引發的隱私、安全性等問題，數據信託不是唯一的解決辦法，但能夠控制數據、讓數據共享造福人類的數據治理是十分必要的。
鋰金屬電池
重大意義：鋰金屬電池能量密度高、充電速度快，而且安全可靠，使電動汽車像汽油汽車一樣方便和便宜。
主要研究者：QuantumScape 公司、卡耐基梅隆大學、橡樹嶺國家實驗室
成熟期：5 年
制約電動汽車產業發展的一大難題就是電池技術。
目前，電動汽車普遍使用的是鋰離子電池，這種電池昂貴、笨重、能量密度低，並且其所依賴的液體電解質在碰撞時極易起火。電池的一系列缺點體現在電動汽車上就是：價格高、續航低、充電慢，而且還存在安全隱患，這些正是讓眾多車主對電動汽車望而卻步的原因。
顯然，要使電動汽車比汽油汽車更具競爭力，就需要一種突破性電池來彌補這些缺陷。
矽谷初創公司 QuantumScape 聲稱已經開發出全新的鋰金屬電池，其採用固體電解質（陶瓷）克服了傳統鋰離子電池存在的這些缺陷。
在傳統的鋰離子電池中，陽極主要由石墨製成，可以很容易地吸收和釋放帶電的鋰離子，這些鋰離子通過電解質在陽極和陰極之間來回穿梭，這些帶電粒子流產生電流，電流從電池中流出，為任何需要供電的地方供電。
而在鋰金屬電池中，陽極本身是由鋰製成的，這意味著電池陽極上幾乎每一個原子都可以用來產生電流。從理論上講，鋰金屬陽極可以比同等重量和體積的石墨多存儲 50% 的能量。
這種鋰金屬電池擁有較大的能量密度和極快的充電速度，而且更加安全穩定。一旦普及，將徹底改寫當今電動汽車產業格局，讓電動汽車的成本降低、續航增加，屆時充電將會變得像在加油站加油一樣快捷方便。當然，這種電池也可用於其他形式的運輸，比如長途卡車貨運，甚至是短途航班。
QuantumScape 公司還展示了一款還處於實驗室階段的單層電池，可在 15 分鐘內充電至 80% 以上的電量，續航里程達數十萬英里，而且在冰點溫度下也能正常工作。該公司表示，這種電池將使電動汽車的行駛里程提高 80% 以上，現在一次充電可以行駛 250 英里的汽車，使用這種電池後可以行駛 450 英里。
迄今為止，QuantumScape 公司發表的所有測試都是在電池組上進行的。為了在汽車上工作，該公司還將需要生產幾十層電池，而且還必須找到一種方法，以足夠低的成本大規模量產電池，從而與佔據主導地位幾十年的鋰離子電池技術相競爭。
數字接觸追蹤
重大意義：在不獲取個人位置信息的情況下，手機使用者可獲知自己是否與新冠病毒感染者接觸。
主要研究者：蘋果、谷歌等
成熟期：現在
2020 年全球都在經歷的新冠疫情讓 「數字接觸追蹤」 引起人們的關注。
新冠疫情之下，科技為公共衛生調查人員追溯感染者的行蹤提供新思路 —— 數字接觸追蹤。使用該技術，衛生調查人員不再需要依靠病人的記憶對其行蹤進行追蹤，這減輕了對疾病監控的壓力。
這一技術對應到實際應用被稱為 「曝光通知」（Exposure Notification）。對於該數字接觸追蹤系統，程序員在幾周內完成了建立和運行，並將代碼開源共享，以保證全球各地的、蘋果和安卓的用戶都可以使用這一功能。
具體而言，「曝光通知」 不會追蹤用戶的位置，而是使用藍牙來匿名連接附近運行同一應用程序的手機設備，從而保證健康數據的匿名性和隱私性。截至 2021 年 1 月，《麻省理工科技評論》了解到的全球各地政府使用的 「曝光通知」 應用共有 77 個。
然而，由於一些公司和用戶缺乏對該應用認識和信任、用戶信息不明確、感染者可能沒有使用該應用等因素的限制下，「曝光通知」 在新冠疫情中似乎並未起到實質性作用。
但可以確定的是，越多的人使用 「曝光通知」，它達到的效果就會越好。而此次全球範圍內的大規模 「實驗」 也表明，一項技術要在實際場景中的應用，建立信任、增加獲取渠道以及思考技術在複雜環境中的使用是更加重要的。
超高精度定位
重大意義：當定位技術精確到毫米級或更高水平，將開創全新的產業。
主要研究者：中國科學院空天信息創新研究院、ColdQuanta
成熟期：現在
全球衛星定位系統的精度正在從 「米」 提高到 「厘米」 級別，這將為自動駕駛汽車、送貨機器人等在街道上安全行駛提供更大支撐。
2020 年正式開通的北斗三號全球衛星導航系統可實時捕獲地面上幾米的位置變化，甚至其處理精度能夠達到毫米級。該系統已用於檢測中國各地山體滑坡易發地區地表的細微變化，並於當年預測到中國湖南省將遭遇數十年來最嚴重的山體滑坡，使村民得以提前撤離。中國科學院航天信息研究所專家表示，如果衛星定位精度仍然在米或分米的水平，對此，這是不可能實現的。
其實，北斗和全球衛星定位系統（GPS）精度的進一步提升都需要通過地面設施來提高定位精度。在目前廣泛使用的方法中，一種是實時動態（Real Time Kinematic，RTK）定位，精度可達 3cm 以下；另一種是精確點定位（Precise Point Positioning，PPP），也可以達到厘米級別的精度。此外，中國科學院航天信息研究所專家表示：「我們正在開發 PPP-RTK 技術，結合二者的優勢，有望在幾年後投入使用。」
除衛星系統之外，量子技術也被應用於定位和導航。
專家認為，當原子冷卻到接近絕對零度時，會達到一種對外力特別敏感的量子態。如果已知一個物體的初始位置，並能測量原子的變化，就能據此找到物體的實時位置。目前，量子技術公司 ColdQuanta 開發的量子定位系統早期版本已經在國際空間站上運行。
遠程技術
重大意義：2020 年疫情期間，醫療保健和教育這兩項重要服務中發生的變化，對人們的整體福祉和生活質量產生了巨大影響。但最重要的改變其實不是技術本身而是我們的行為，因為遠程會議和遠程醫療早已存在。
主要研究者：中國香港在線輔導公司 Snapask、作業幫、印度 Byju』s
成熟期：現在
2020 年四月，全球疫情進入高峰期，170 余個國家的學校關閉，受到影響的學生規模高達 16 億。全球大部分地區的傳統學校轉為線上教學模式，亞洲也不例外，例如中國香港在線輔導公司 Snapask 的用戶需求激增。
目前，Snapask 在亞洲 9 個國家擁有超過 350 萬名用戶，較疫情之前翻了一番。於 2015 年創立 Snapask 的 Timothy Yu 表示，「之前我們需要五年才能達到的用戶數量，由於疫情的原因只用了一年就實現了。」
新冠疫情提高了在線輔導服務的知名度，在線輔導迅速成為許多學生生活中與課業同樣重要的一部分。
英國普利茅斯大學專門研究遠程教學的訪問教授史蒂夫?惠勒表示，這次新冠肺炎引發的在線輔導熱潮，可為我們提供一個重要啟示，就是應鼓勵教師以不同的方式進行思考與教學。如果學校系統能夠接受在線教學的有效方法 —— 採用新媒體並相應地調整內容 —— 那將是 「烏雲中的一線光明」。
早在十餘年前，戴維斯?穆欣古奇就提出一個偉大的想法：讓烏干達人發送簡訊至一個免費電話號碼，然後會有醫生給他們回電話提供諮詢。在許多人看來，這個想法似乎很大膽，但當時在烏干達首都坎帕拉讀醫科的穆欣古奇卻堅信這是可行的。
2012 年，他與人共同創立了醫療禮賓服務集團（Medical Concierge Group），現在他坦言，那時創立公司 「還是太早了」，因為那時的烏干達只有不到一半的人擁有手機。
在此後幾年裡，他們的業務不斷擴展，逐漸涵蓋視頻和 WhatsApp 信息，以及一個騎摩托車的醫療保健人員團隊，他們會到患者家中進行血液測試並提供藥物。該集團後來還開拓到肯亞和奈及利亞地區。2020 年疫情爆發時，從 3 月到 11 月，該集團的用戶數量飆升了 10 倍。
疫情把全世界的醫院都逼到了崩潰的邊緣，為避免感染人們盡量不去醫院，而是轉向遠程醫療。根據麥肯錫數據顯示，短短一年時間，美國使用該服務的人數比例就從 2019 年的 11% 飆升至 46%。
「新冠肺炎讓人們意識到，現在在家裡就可以享受到各式服務，無論是購物還是醫療保健。我認為在後疫情時代，依然會伴隨我們左右的一件事就是 —— 我們的生活將以家為中心。」穆欣古奇說道。
多技能 AI
重大意義：「多模態」 系統能解決更加複雜的問題，讓機器人能夠實現與人類真正意義上交流和協作。
主要研究者：艾倫人工智慧研究所、北卡羅來納大學、OpenAI
成熟期：3-5 年
2012 年底，人工智慧科學家首次弄清了如何讓神經網路 「擁有視覺」，隨後，他們還掌握了如何讓神經網路模仿人類推理、聽覺、語言和寫作的方式。雖然人工智慧在完成特定任務方面已經變得非常像人類，甚至是超越人類，但它仍然沒有人類大腦的 「靈活性」，即人腦可以在一種情境中學習技能，並將其應用到另一種情境中。
例如，AlphaGo 雖然能擊敗世界上最好的圍棋高手，但它無法將這種策略擴展到棋盤之外，無法理解和適應不斷變化的外部世界。
另外，人工智慧系統的設計是一次只做其中的一件事。比如，計算機視覺和音頻識別演算法可以感知事物，但無法使用語言來描述它們；自然語言模型可以操縱文字，但文字是脫離任何感官現實的。
在這方面，兒童成長過程是很好的例子，孩子通過 「感知」 和 「談論」 世界來了解世界，當他們開始將單詞與景物、聲音和其他感官信息聯繫起來時，他們能夠描述越來越複雜的現象和動態，並構建一個複雜的世界模型，這個模型能幫助他們駕馭陌生的環境，並將新的知識和經驗融入其中。
受兒童成長過程的啟發，如果將感官和語言結合起來，並讓人工智慧擁有更接近於人類的方式來收集和處理信息，那麼它能否發展出對世界的理解？答案是肯定的。這些可同時獲得人類智能的感官和語言的 「多模態」 系統，應該會生成一種更強大的人工智慧，也更容易適應新情況、以及解決新問題。
如此一來，我們便可以使用這樣的演算法來解決更複雜的問題，或者將其移植到機器人中去，使得機器人能夠在日常生活中與我們交流協作。2020 年 9 月，艾倫人工智慧研究所 AI2 的研究人員創建了一個可以從文本標題生成圖像的模型，展示了演算法將單詞與視覺信息關聯的能力；11 月，北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員開發了一種將圖像納入現有語言模型的方法，此舉提高了模型的閱讀理解能力；2021 年初，OpenAI 對 GPT-3 進行了擴展，發布了兩個視覺語言模型，其中一個將圖像中的對象與標題中描述它們的單詞聯繫起來，另一個則根據它所學的概念組合生成圖像。
從長遠來看，「多模態」 系統取得的重大進展可以幫助突破人工智慧的極限，不僅會解鎖新的人工智慧應用，也會讓它們的應用變得更加安全可靠，更加精密的多模態系統也將使更先進的機器人助手成為可能。總而言之，多模態系統可能會成為第一批我們可以真正信任的人工智慧。
TikTok 推薦演算法
重大意義：TikTok 不僅能夠精準地為用戶推薦感興趣的視頻，還能通過推薦演算法幫助他們拓展與其有交集的新領域。
主要研究者：TikTok
成熟期：現在
TikTok 是全球最具吸引力、增長最快的社交媒體平台之一。截至目前，TikTok 在全球範圍內已超過 26 億次下載量，在美國擁有 1 億用戶。TikTok 發現和提供內容的獨特方式是其具有吸引力的 「秘密武器」。
TikTok 將網紅博主的視頻與新人博主的視頻混合放在 「為你推薦」 頁面，然後以瀏覽量獎勵優質創作內容，用這種方式將更多新人博主的視頻推給廣大用戶。
該應用不同於其他社交媒體平台的是，任何人在 「為你推薦」 頁面都有可能 「一舉成名」。視頻將通過 TikTok 的推薦演算法向與視頻博主有共同興趣、愛好或特定身份的用戶不斷推薦，從而使優質的創作內容快速傳播。
視頻博主有多少粉絲、是否走紅過等因素並不會作為 TikTok 推薦演算法的判斷依據，它的推薦取決於視頻標題、聲音和標籤，結合用戶拍攝內容、點贊過的視頻領域等進行推薦。
概括來說，TikTok 增強用戶粘性的技能越來越 「爐火純青」，不僅能夠精準地為用戶推薦感興趣的視頻，還能通過推薦演算法幫助他們拓展與其有交集的新領域。
綠色氫能
重大意義：綠色氫氣是綠色的碳中性能源，是可再生風能和太陽能的擴充，有可能成為未來低碳化的核心燃料。
主要研究者：綠色氫聯盟蒂森克虜伯集團、國際能源署、麥肯錫諮詢公司
成熟期：預計 2030 年
大多數氫氣是通過天然氣與高溫蒸汽結合的方式製造的，也就是所謂的灰色氫氣。通過水電解生產出綠色氫氣，目前其生產成本是灰色氫氣的三倍左右。
隨著風能和太陽能成本的不斷下降、以及綠色氫氣生產的規模經濟效應的出現，氫氣的生產成本也有望迎來大幅降低。隨著碳捕集技術的發展，在不排放大量二氧化碳的條件下，可從天然氣中提取更多的氫氣，綠色氫氣也將有可能成為未來低碳化的核心燃料。
一方面，運用燃料電池的方法使用氫氣，利用水電解的逆反應，通過氫氣和氧氣反應來生成水和電，同時又不產生氮氧化物。另一方面，通過把氫和碳結合起來，能生產比氫更容易處理的液態合成碳氫燃料。這類液體燃料更清潔，可以替代汽油或柴油。
氫氣還可用來儲存可再生能源生產的電能，當風力減弱、雲層遮擋太陽或用電量需求增加時，這些能量可以重新轉化為電能並輸入電網。
國際能源署（International Energy Agency）預測，到 2050 年，氫氣可提供全球能源需求的 10% 以上，每年可生產 1100 萬千兆瓦時以上的能源。
目前，區域性的「氫谷」項目正在歐洲各地落成，該項目計劃將電解工廠布置在能夠滿足多種工業用途的地方，項目將包括建設煉油廠、水泥廠、發電廠和海上風電廠。
位於荷蘭、義大利、西班牙、法國、英國、加拿大、澳大利亞、日本和中國等各國的大型項目也在蓬勃發展。據麥肯錫諮詢公司估計，到 2030 年，由於電解和可再生能源發電的成本下降和以及碳排放成本上升，綠色氫氣的價格將與灰色氫氣同樣實惠。
儘管當下仍有很多技術障礙需要克服，但大規模利用氫能、實現可持續發展是必然的趨勢。
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