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技术可能是现代最伟大的变革者。虽然新兴技术的商业化存在一定的风险，但每一次的突破都将给我们的时代提供最紧迫的问题解决方案。3月4日，世界经济论坛编著的10大新兴技术榜单出炉。从零排放的氢燃料汽车到按照人脑设计的电脑芯片，看创新如何改进生活，改变工业并保护我们的星球。 1. 燃料电池汽车——零排放、用氢气驱动的汽车 
更长远的来看，燃料电池汽车相比电动或者传统汽车有很多优点。（图源：Masaru Kamikura/Flickr） 长远看来，虽然燃料电池汽车技术刚开始达到可供汽车公司将其商业化的程度，但相比于电动车和传统气油车，它有更大的优势。市场预计，燃料电池汽车的价格在市场化的初期会在七万美元左右，但随着产量的上升，它的价格会下降。 燃料电池是利用氢气或者天然气发电。在实际运用中，往往是燃料电池和电池混合使用，燃料电池发电，之后电池将其储存起来直到马达需要用电为止。因此，燃料电池汽车是混合动力的，并且也会配备能够回收废热的储能刹车，这也是其能优化效率和行车距离的原因所在。 不像电池驱动的电动车，燃料电池有着非常长的巡航距离，一箱氢最远可到650公里；一次氢能源的补充只需要3分钟。氢是一种清洁燃烧的物质，只产生水蒸汽作为尾气，所以氢燃料电池车是零排放的，在需要减少空气污染的情况下，这一点非常重要。 有非常多的不用增加碳排放的制氢气的方法，比如用风能和太阳能发电来电解水——虽然总体来说这个过程的能量效率非常低。氢气也可以在高温的核反应下从水中分离出来，或者从化石燃料比如碳和天然气中分里出来，不过要做到真正的清洁，还得注意将过程中产生的二氧化碳控制并隔绝起来，避免把二氧化碳排放到大气中。 除了量化及廉价化是氢气能源化的一个难点，还存在另一个挑战：缺少可以对氢气进行传输和分配的基础设施。按照理想规划，这些基础设施应该和汽油和柴油用设施平行建造并最终替换他们。长距离传输氢气，即使是在压缩的状态，也被认为是经济可行的。此外，还可以创新氢气储存技术，比如用有机液体作为载体，这样就不需要高压储存，并且会有效减少长距离输送氢气的成本以及气体储存不慎泄露的风险。 面向主流市场的燃料电池车是一个非常有吸引力的愿景，因为这些汽车将可以把现有车辆在行驶距离和补充燃料上的优势和个人交通的可持续发展结合起来。将这些好处集合在一起需要可靠且经济的氢气，这些氢气需要使用低碳的能源来制造，同时氢气的配给也要跟得上车辆数量的成长。可以预计，近十年将有几百辆氢能源燃料电池车的出现。 2. 下一代机器人——从生产线离开 
有一种对于未来的想象非常流行，那就是机器人未来能接下了所有的日常任务。但是机器人始终被局限于在工厂组装线以及被控制的任务上，即使应用的智能化程度非常高（比如在汽车工业中），这些机器人对它的人类同事来说始终是巨大并且危险的，它们必须被隔离在安全笼中。 机器人技术的进步使得人与机器合作开始成为平常的现实。更好更便宜的传感器使得机器人能够更加“理解”它周围的环境，并对环境做出反应。设计师们从复杂生物结构（比如人手）异常出色的延展性和灵巧性激发出灵感，设计出的机器人躯体具有更佳适应性和灵活性。云计算的革新使得数据访问以及操作可以遥控化，得益于这点，机器人们可以更好的被联结起来，而此前，机器人更像是被完全编程好的独立个体。 新的机器化的时代将把机器人从大型的生产组装线上带走，带入非常宽泛的任务中。就像智能手机一样，使用GPS技术，机器人开始在精细农业中得到应用，如完成杂草控制和收获任务。在日本，机器人开始尝试做护理工作，比如协助一个中风病人恢复对肢体的控制。更加小巧灵活的机器人，比如Dexter Bot, Baxter 以及 LBR iiwa，被设计来简单编程并且完成高强度的制造任务或不适合人类身体的任务。 诚然，机器人是理想的进行重复或者危险的工作的人工替代者，不仅可以工作24小时，而且费用也比工人便宜。在现实中，新一代机器人更加像是与人类合作而不是替代他们。即使考虑到了先进的设计和人工智能，人类在工作中的参与和监督仍是不可或缺的。 机器人将是顶替人类风险性工作的始终存在，即使之前的一些机械化浪潮倾向于转化成更高的产能和增长，从而使经济获益。数十年来对联网的机器人失控的恐惧将会在下一代联网的机器人中更加凸显，但同时他们也会对人们雇佣家庭机器人做家务更加熟悉。不可否认是，这些新一代的机器人提出了人类和机器关系的新问题。 3. 可回收的热塑性塑料——一种可以减少填埋废料的新型塑料 
塑料被分为热塑性和热固性。前者可以加热并重新定型很多次，是现代世界中非常常见的，构成几乎所有东西，从儿童玩具到厕所的座椅。因为他们可以融化并重新塑形，热塑性塑料总的来说是可回收的。热固性塑料，就只能加热和定型一次，在分子发生变化后，他们就固化了，即使暴露在高热和高压中，它们也会保持形状和强度，。 因为热固性塑料的耐久性，它是现代世界的重要材料。它们被用在几乎所有地方，从手机到电路板再到航空工业。这个性质使得它们在现代制造业中非常不可或缺，同时也使得它们不可能被再利用。结果，大多数的热固塑料杯填埋。回收热固塑料是实现可持续发展的终极目标的非常紧迫的问题。 在2014年，《Science》上一篇地标性文章表示，发现了一种新的可回收的热固塑料，从此，这个领域有了非常重要的发展。这种塑料被叫做poly(hexahydrotriazine)s，简称PHTs，它们可以被强酸溶解，高分子链可以被重新打破成为一个个小分子，并且可以重新链接成新的产品。像传统的不可回收的热固性塑料一样，这种新的结构非常坚硬，耐热并且耐磨，与它的前辈们一样具有应用的潜力。 这项创新虽然不能保证100%的回收利用率，但如果被大规模利用，对推进循环经济，并且大量减少填埋的塑料垃圾有很大的影响。我们期望在五年内可回收热固塑料替代不可回收的热固塑料，并在2025年成为很平常的生产材料。 4. 精确基因工程技术——一个突破提供了更好作物以及更少的争议 
传统的基因工程长期以来都很有争议。现在新的技术开始出现，并允许我们对植物基因码直接进行编辑，得他们更加有营养并且能够适应气候的变化；我们认为基因改造的好处，以及精确的编辑方法可以改变一些疑虑，使之被更大程度地接受。 最近作物的基因工程依靠的是农杆菌(agrobacterium tumefaciens)来转移需要的DNA。这项技术被证明是可靠的，虽然公众非常恐惧，但是科学界有着一致的认识，用这项技术进行基因改造并不比传统的育种方式更有风险。虽然农杆菌很有用，但是更加精确和多样的基因编辑技术近年来才被发展出来。 这些技术包括了ZFNs, TALENs以及最近的CRISPR–Cas9 系统，该系统在细菌中以对抗病毒的机理演化。CRISPR–Cas9 使用RNA分子来定位DNA，切割用户选择的段落。这个技术可以使不需要的基因无用化或者将其修饰成一种功能上不能被辨别的基因。通过使用“相似的重组技巧”，CRISPR–Cas9 也同时可以被用来准确的注射新的DNA片段，或者整条基因。 另一项使得基因工程更加平衡的主要进步来自于RNA干涉（RNAi）的使用。RNAi对病毒和真菌病原体非常有效，并且可以保护植物免受害虫侵害，降低了农药的用量。滤过性毒菌的基因可以用来保护番木瓜植株免受环点病毒的侵袭。10年过去了，在夏威夷试点的应用表明并没有抗药性的产生。RNAi可以帮助主食农作物成长，抵抗病菌。 很多这些创新会使得发展中国家的小农场受益。同时，基因工程可能会变得比较没有争议，同时使得人们认识到他的高效和收入提振作用并且保证数百万人有食物吃。更加精确的基因编辑可以减轻公众的恐慌，特别是其产物不被认为是转基因的，因为没有外来的基因进入植株或者动物体内。 总的来说，这些技术通过减少投入来增强农业的可持续性，这些投入包括水，废料以及土地，并且可以帮助植株适应气候变化。 5.增材制造 
就像名字提及的一样，增材制造和消减制造正相反。后者是传统的制造方式，材料被从大块的材料（比如木头，铁，石头）上切割下来，留下需要的形状。加剂制造从松散的材料开始，或者是液体或者粉末，之后利用电子样板造成三维的形状，一层一层叠加。 三维的产品可以被终端用户高度的个性化，不像大批量制造的货物。一个例子是Invisalign，它使用计算机影射下用户的牙齿，并制作出几乎隐形的量身定做的箍牙器。其他的医疗应用也使用3D打印技术，生物的方向上：机器可以直接打印人类的细胞，创造活体组织，这项技术可以在药物安全测试中得到应用，并且最终运用到组织修复和复原上。一项早期的例子是Organovo的可打印肝脏细胞层，被运用在药物测试上，并最终被运用在器官移植上。将生物打印运用在再生皮肤和骨头以及心脏和内脏组织上，这给未来的个人化医疗非常大的潜力。 下一个阶段的增材制造的重点将是3D打印集成电路原件，比如电路板。纳米尺度的电脑部件，比如处理器，现在很难用这种方法制造，因为将不同材料制造的电子元件组装起来现在还是一个挑战。在其他领域，4D打印现在被认为可以带来新一代的产品，这些产品可以通过自我替换来对环境（热度和湿度）做出反应。这可能应用在衣物和鞋上，也可以运用在健康产品中，比如人体内的可变形植入物。 就像分发式制造一样，增材制造很可能颠覆现有的流程和供应链。但现在，它还是一个初生的技术，只在航天，汽车以及医疗领域有所运用。期待下一个十年的快速增长，以及更多机会和技术上创新，把这项技术推向主流市场。 6．应变人工智能 
如果电脑可以在工作中学习会怎么样？人工智能，在简单的意义上说，是让电脑做人可以做的事情。最近几年，AI有了非常显著的进步：大多数人都拥有可以辨别人声的智能手机，或者曾经在海关过关时经过了人脸识别系统。无人驾驶汽车以及自动飞行器现在也在测试阶段，被预测马上就要大规模使用，并且在某些学习和记忆挑战上，机器可以击败人类。Watson，一个人工智能系统，在Jeopardy这个答题游戏中击败了人类最好的选手。 人工智能，和一般的软件与硬件不同，使机器可以很精确的对变化的环境做出反应。应变AI更进一步，一些机器可以通过吸收大量的信息自动学习。一个例子是NELL，永不停止的语言学习计划，来自卡内基梅隆大学，他不仅仅可以阅读数以百万计的网页，而且还在过程中试图增强自己的阅读和理解能力以期在未来做的更好。 就像下一代的机器人，增强之后的AI将实现非常显著的产能提升，这个提升通过让机器接管并且更好的完成一些人类的任务来达成。有实际的证据指出，无人驾驶汽车将会减少车祸的几率以及减少道路交通中产生的伤亡，因为机器可以避免人类的错误，比如失去注意力和视线模糊，以及一些其他的缺点。智能机器，有着更快探索更多信息的能力，并且对其的反应将摒除人类的情感偏见，所以在医疗专业的疾病诊断上更有优势。Watson系统现在正被部署在肿瘤学领域来协助确证和制定个人化的，有证据支持的治疗方案。 就像一些反乌托邦科幻小说噩梦描述的那样，AI当然也有风险，最显著的就是超级智能机器可能会在某一天征服并奴役人类。这个风险，虽然还有数十年的距离，还是被专家很认真的考虑着，非常多的专家签署了由未来生活研究所起草的联名信，来将AI的未来导离灾难。更枯燥的是，被人工智能激励的替换人类工人的经济变化会加剧社会不平等并微笑道现有的工作。 举例来说，自动飞行器可能会替换大部分的人类快递员，无人驾驶的出租车将使得原来的的士非常多余。另一个方面来说，应变AI可能会使得人类独有的特质，创造，情绪，人与人之间关系，更加有价值。随着机器拥有更多人的智慧，这向技术会通过缩小人和机器的距离来持续的挑战我们对于为人的意义的思考，并且将风险和受益一起摆在桌面上。 7．配给式的制造业——未来的工厂是在线的，并且就在你家门口 
配给式的制造业会将颠覆我们制造以及运输产品的方式。在传统制造业中，原材料被集中起来，组装并制作成需要的成品，这一切都是在一个大型的中心化工厂完成的，之后再将产品发给客户。在配给式制造业中，原材料以及制造的方式将是去中心化的，成品将会在离客服非常近的地方生产出来。 本质上来说，这个点子是使用电子信息来尽可能缩短材料供应链。以制造一张椅子举例，与其从原木到制作都在中心工厂完成，数字版本的计划是将可以配给到本地经销商那里的椅子部件用一种叫做CNC挖槽机的工具切割成形，并配送过去。之后部件可以被客户或者当地组装。已经在使用这种方式的模板是AtFAB，一家美国家具公司。 现在对配给式制造的应用非常依赖DIY运动，这些有热情的人运用自己的本地3D打印机使用本地材料制作产品。这其中有开源的思想，于是客户可以自主根据需要设计产品。与其被集中式的推动，创造性的设计元素可以更加众包；产品可能会拥有进化的特点，因为人人都参与到对他的视觉化设计和制作中来。 通过减少中央工厂的产能浪费，配给式的制造被期待可以更有效率的利用资源。这同时也减小了行业壁垒，因为进入制造业的投资以及制造第一个样品和产品成本变小了。更重要的是，这可以更加有效的减少制造业的环境影响：信息从网上传播而不是在路上物理的运输了；原材料也可以在本地去用，更加减少了交通用能源的需求。 如果继续推广开来，配给式的制造业将颠覆原有的劳力市场以及传统制造业经济。这是会产生风险；可能遥控医疗产品的质量很困难，比如武器这样的产品是非法并且危险的。不是所有的东西都可以通过配给式的制造进行制造的，传统制造业以及配给链将会在一些复杂并且重要的产品中留存。 配给式的制造将会鼓励标准化的产品更加的多元化，比如智能手机以及汽车。刻度并不客观：一家英国公司，Facit Homes使用个人化的设计以及3D打印来制造个性化的房屋。产品将会很快推进到许多不同的市场以及地区，将会有非常快速的增长，因为那些地方的客户并不满意主流产品。 8. “感知并且避免”飞行器 
近年来，使用飞行机器人（也就是无人空中载具，或者飞行器）来侦察火线或者提供紧急援助成为了重要且有争议的一部分军事实力。他们同时也被运用在农业以及摄影还有为数众多的其他的需要便宜的空中视角的应用领域。但是到现在为止，这些飞行器还是有飞行员的；只是他们是遥控飞行员。 下一个阶段的飞行器科技将会发展出无人驾驶的飞行器，将会将他们释放到更加广大的应用中去。飞行器必须要能够感知并且对他们所处的环境做出反应，改变他们的高度和飞行轨迹来避免撞到其他东西。在自然界的鸟，鱼和昆虫可以聚集成群，每一个动物都对他身边的另一个单位产生即时性的反应，这使得群落飞舞或游动的像一个活体。飞行器群也可以效法他们。 通过可信任的自动化以及碰撞躲避系统，飞行器群可以开始接手一些过于危险或者偏远的任务：检查电源线，或者紧急递送医疗用品。飞行器运输工具可以找到对他们来说最优的路线，并且知道其他飞行器和障碍的情况。农用自动飞行器群可以收集并且处理数量巨大的视效数据，使得精确有效率施肥和灌溉成为可能。 2014年一月，Intel 以及 Ascending Technologies一同展示了共同协作飞行的飞行器的原型机，他们可以探测到台上的障碍以及自动的躲避进入他们路线的行人。飞行器使用了英特尔的RealSense照相模组，该模组只有8g重，只有4毫米厚。这个程度的免碰撞机制展示了未来的共享空域，非常多的飞行器离人很近的飞行，并且在建筑物内执行很多任务。飞行器本质上是在三维空间中运行的机器人；下一代机器人技术的进步将会加速这一过程。 飞行载具将永远不会是零风险的，无论是由人类还是智能机器控制。为了大范围的接受，感知并躲避碰撞飞行器必须要可以在最严苛的环境下运行，在夜里，在风雪中，在沙尘里。不像现在的数字移动设备（实际上不移动，因为是我们在带他们走），飞行器群是可以变形的，因为他们的自移动性并且他们还可以拥有在三维的世界飞行的能力。一旦日常化，他们将非常巨大的扩展我们的生存空间，产能以及个人体验， 9. 神经形态技术——能够模仿人脑神经连接的电脑芯片 
即使是现存计算能力最强的电脑也无法和人脑相比，因为电脑是直线连接而人脑则是互相连接。 这种模仿人脑神经连接的电脑芯片将极大地提高电脑的计算和运行速度，加速机器学习的速度。 那以此芯片为核心的电脑，对预测金融市场和气候变化又会有什么影响呢？ 10. 数字化基因组——可通过U盘获取人体遗传密码的医疗时代 
随着基因检测成本的不断降低，获取个人基因排序已经不再是昂贵的特权。有了这个数据，医生便可以精准的判断病因并提供治疗方案。 这项技术最大的问题就在于如何保护个人基因序列的隐私，雇主、保险公司等都有可能想得到这份数据。它的益处和潜在危险我们又该如何权衡？
来源：世界经济论坛
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发表于 2015-3-7 09:33:11
