• 总结
  • 技术成熟度曲线
    • Gartner 技术成熟度曲线
      • 2021年
      • 2022年
    • 2022年新技术
• SJTU & Science 125个科学问题
  • Mathematical Sciences 数学
  • Chemistry 化学
  • Medicine & Health 医学与健康
  • Biology 生命科学
  • Astronomy 天文学
  • Physics 物理学
  • Information Science 信息科学
  • Engineering & Material Science 工程与材料科学
  • Neuroscience 神经科学
  • Ecology 生态学
  • 能源科学 Energy Science
  • Artificial Intelligence 人工智能
• 一、人工智能和机器人（Artificial Intelligence and Robots）
  • 1. 增强现实（Augmented Reality）
  • 2. 室内自动耕作（Automated Indoor Farming）
  • 3. 区块链（Blockchain）
  • 4. 聊天机器人（Chatbots）
  • 5. 计算创造力（Computational Creativity）
  • 6. 无人驾驶（Driverless）
  • 7. 外骨骼（Exoskeleton）
  • 8. 高光谱成像（Hyperspectral Imaging）
  • 9. 语音识别（Speech Recognition）
  • 10. 群体智能（Swarm Intelligence）
  • 11. 无人机（Warfare Drones）
  • 12. 人工智能（Artificial Intelligence）
  • 13. 全息图（Holograms）
  • 14. 类人机器人（Humanoids）
  • 15. 神经科学（Neuroscience）
  • 16. 精准农业（Precision Farming）
  • 17. 柔性机器人（Soft Robot）
  • 18. 非接触手势识别（Touchless Gesture Recognition）
  • 19. 飞行汽车（Flying Car）
• 二、人机交互和仿生（Human - Machine Interaction & Biomimetics）
  • 20. 神经形态芯片（Neuromorphic Chip）
  • 21. 仿生学（医学）（Bionics）
  • 22. 脑功能映射（Brain Functional Mapping）
  • 23. 脑机接口（Brain Machine Interface）
  • 24. 情绪识别（Emotion Recognition）
  • 25. 智能纹身（Smart Tattoos）
  • 26. 人工突触/大脑（Artificial Synapse/Brain）
• 三、电子与计算机（Electronics & Computing）
  • 27. 柔性电子（Flexible Electronics）
  • 28. 纳米发光二极管（Nano - LEDs）
  • 29. 碳纳米管（Carbon Nanotubes）
  • 30. 计算内存（Computing Memory）
  • 31. 石墨烯晶体管（Graphene Transistors）
  • 32. 高精度时钟（High - precision Clock）
  • 33. 纳米线（Nanowires）
  • 34. 光电子学（Optoelectronics）
  • 35. 量子计算机（Quantum Computers）
  • 36. 量子密码学（Quantum Cryptography）
  • 37. 自旋电子学（Spintronics）
  • 38. 生物降解的传感器（Biodegradable Sensors）
  • 39. 芯片实验室（Lab-On-A-Chip）
  • 40. 分子识别（Molecular Recognition）
  • 41. 生物电子学（Bioelectronics）
  • 42. 生物信息学（Bioinformatics）
  • 43. 植物通讯（Plant Communication）
• 五、生物医学（Biomedicine）
  • 44. 基因编辑（Gene editing）
  • 45. 基因治疗（Gene Therapy）
  • 46. 抗生素药敏试验（Antibiotic Susceptibility Testing）
  • 47. 生物打印（Bioprinting）
  • 48. 基因表达的控制（Control of Gene Expression）
  • 49. 药物输送（Drug Delivery）
  • 50. 表观遗传技术（Epigenetic Change Technologies）
  • 51. 基因疫苗（Genomic Vaccines）
  • 52. 微生物组（Microbiome）
  • 53. 再生医学（Regenerative Medicine）
  • 54. 重编程的人类细胞（Reprogrammed Human Cells）
  • 55. 靶向细胞死亡途径（Targeting Cell Death Pathways）
• 结束

总结

【2023-1-1】黄奇帆：万亿美元级别的大事：

• 无人驾驶新能源汽车，家用机器人，头戴式AR、VR的头盔和眼镜，柔性显示，3D打印

• 【2021-11-1】时隔16年，Science再次发布“全世界最前沿的125个科学问题”！，2021年4月10日下午，上海交通大学携手《科学》杂志发布“新125个科学问题”——《125个科学问题：探索与发现》。
• 【2022-1-4】教育部正式批准！6所高校新增前沿科学中心，总共25个获批建设
• 【2021-10-28】面向未来的100项颠覆性技术创新，《科学》杂志曾于创刊125周年之际发布过125个推动基础科学研究的科学难题，对指引其后十几年的科学发展产生积极影响。16年过去了，科技发展日新月异，科学突破层出不穷，许多问题得到一定程度的解答，一些问题更深入。“巨大的变化在许多科学领域发生，现在正是回顾过往和展望未来的大好时机（great time），来寻找科学灵感。我相信这些问题将成为代表未来的年轻人思考的重要部分。”世界顶尖科学家协会副主席、2013年诺贝尔化学奖的主Michael Levitt在致辞中说到。

研发和创新相关政策规划时，及时了解掌握能够对全球科技和经济发展具有重大影响的技术突破显得尤为重要。欧盟委员会（EUROPEAN COMMISSION）发布《面向未来的100项重大创新突破》（100 Radical Innovation Breakthroughs for the future）报告，为所有关心科学、技术和创新决策的人们提供了战略资源。

技术成熟度曲线

【2020-1-14】技术成熟度曲线（摘自：奇妙的非线性(下)：从技术成熟曲线、蚁群和大象，到非线性系统）

如何准确判断一个行业所在的阶段，对于人的择业是非常重要的。

美国高德纳咨询公司(Gartner Inc.)提出了一个被称为高德纳技术成熟度曲线（Gartner Hype Cycle)的概念(见下图)，它表现的是一项新技术从诞生到真正实用化的过程。

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• 该曲线的横坐标是时间，纵坐标是这个技术在媒体上的曝光度。

Gartner 技术成熟度曲线

解析

• 萌芽：一个技术在萌芽阶段，往往无人问津，曝光率处于缓慢爬坡阶段。
• 突破：到了某一个时间点上，实现了某一个技术突破，这时候开始曝光率迅速增加，不断媒体开始宣传，这时候很多公司、资本都注意到了这项技术，他们就像是敏锐的猎手，一旦发现新技术被证明可行，因为害怕错过，会立即跟进。
• 泡沫：舆论也会添油加醋，形成一拥而上的氛围。相关的从业人员也开始增多。新技术的成功被放大，开始出现泡沫。
• 破灭：由于新技术往往不完美，加上资本的惯性作用，该技术领域内的泡沫一定会逐步累积，然后到了某一个顶点破裂。
• 散伙：风头一转，投机者开始陆续离场，该领域的曝光度开始迅速下降，在舆论的引导下，又会形成一种大家纷纷撤离的现象，甚至会因此波及到真正的创新者。
• 重生：泡沫散尽，剩下的人开始在该领域内沉静下来，研究改进某些关键技术。一旦某个关键点突破之后，该技术又开始重焕生机，实现了飞速增长。
• 再次泡沫：然后资本和人员又开始涌入该领域，在不断提升技术的时候不可避免的带来新的泡沫，然后进入下一轮周期。不断往复。
• 成熟：该技术经过数次迭代之后，进入了非常成熟的阶段。

注意和阶梯状曲线不同，高德纳技术成熟度曲线中，新技术的成功和失败都被放大，这就出现了波浪式上升的特征。

技术成熟度曲线之所以会出暂时的泡沫和谷底，是因为人的思维和事物的发展规律不一致导致的。

下图中画出了技术成熟度曲线和人们的期望值。现实世界的技术成熟变化总是曲线，但人类的思维常常是线性的：

• 在技术发展的比较缓慢的初期，人们往往低估该技术的前景，就会出现马云说的 “机会你看不见、看不起、看不懂，将来你会来不及”；
• 而当该技术快速攀升的时候，往往高估该技术的发展规律，一拥而上，这就产生了泡沫。
• 高德纳技术成熟度曲线和人们的期望值 换一个角度讲，泡沫并不可怕，任何好的东西，都应该有泡沫，这是现实世界的规律决定的。互联网的发展就印证了这一点。我在这里就不再展开了。

2021年

2021年8月24日，Gartner公司最新发布了“2021年新兴技术成熟度曲线”（Hype Cycle for Emerging Technologies，2021）。其中，建立信任，加速增长以及塑造变革将是三大主要趋势，并可推动企业机构去探索诸如非同质化通证（NFT）、主权云、数据编织、生成式人工智能和组装式网络等新兴技术从而确保竞争优势。

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2022年

【2022-9-23】Gartner 公布 2022 新兴技术成熟度曲线

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Gartner官网：2022年Gartner技术成熟度曲线列出了25项值得关注的新兴技术，它们将为企业架构和技术创新领导者提供助力。

• 扩展沉浸式体验
• 加速人工智能（AI）自动化 —— AIGC，对应曲线顶端的基础模型和刚开始爬坡的衍生式设计AI、机器学习代码生成
• 优化技术人员交付

Gartner 公布了 2022 年新兴技术成熟度曲线以及最新的技术趋势

• 2021-2023年大型企业新兴技术路线图
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2022 年技术成熟度曲线主要聚焦于新兴技术，列出了 25 项值得关注的新兴技术，它们将为企业架构和技术创新领导者提供助力。这些技术有望在未来 2-10 年内对商业及社会产生显著影响。对 CIO 和 IT 领导者而言，他们则是帮助实现数字化转型的有力工具。

由于其内在的颠覆性，新兴技术并不具备为人熟知或经过验证的竞争优势。要抓住新兴技术带来的机会，关键在于洞悉潜在用例和进入主流采用的路径，而这些技术获得广泛采用的过程最短需要两年，有些甚至需要十年以上。

三大技术趋势主题

2022 年新兴技术趋势主要专注于三个主题：发展/扩展沉浸式体验、加速人工智能自动化以及优化技术人员交付。

（1）主题 1: 发展/扩展沉浸式体验

这类技术的好处之一是为个人提供更多对身份和数据的控制权，并将体验范围扩大到可集成数字货币的虚拟场所和生态系统。它们还提供了新的客户接触渠道，有助于加强或开辟收入来源。

客户数字孪生（DToC）是客户的实时虚拟表示。这项技术可以模拟和学习客户的行为，进而开展相关模仿或预测。它可用于改进、提升客户体验（CX），为数字化实践、产品、服务和机会提供支撑。客户数字孪生预计还需 5-10 年才能获得广泛采用，但对企业而言，它是一项变革性技术。

以下是与沉浸式体验相关的其他关键技术：

• 去中心化身份（Decentralized identity , DCI）允许实体（通常是人类用户）利用区块链或其他分布式账本技术（DLT）以及数字钱包来控制自己的数字身份。
• 数字人（Digital humans）是一种由人工智能驱动的交互式表示，具备人类的部分特征、个性、知识和思维方式。
• 内部人才市场（Internal talent marketplaces）可将内部员工及临时人才库与时间盒管理的项目及各类工作机会进行高效匹配，且无需招聘人员的参与。
• 元宇宙（Metaverse）是一个庞大的虚拟 3D 共享空间，融合了虚拟增强的物理现实与数字现实。元宇宙具备持久性，可提供增强的沉浸式体验。
• 非同质化代币（NFT）是一种基于区块链的具备唯一性的数字凭证，可公开证明数字资产（数字艺术品或音乐作品等）或被代币化的实物资产（房屋、汽车或文件等）的所有权。
• 超级 APP（Superapp）是手机端的平台化基础应用，通过模块式小程序为用户提供个性化使用体验。
• Web3 是用于开发去中心化 Web 应用的新技术栈，允许用户管理自己的身份和数据。

（2）主题 2：加速人工智能自动化

人工智能的日益普及为产品、服务和解决方案的迭代提供了重要途径。这意味着专用人工智能模型的加速创建，同时可将人工智能应用于这类模型的开发和训练，并将其部署到产品、服务和解决方案的交付中。人类将得以更准确地进行预测和决策，缩短实现预期收益的周期，并可专注于消费者、评估者和监督者的角色。

自主系统（Autonomic systems）是人工智能自动化加速的一个范例。自主系统是可自我管理的物理或软件系统，负责执行具备自主、学习和代理三个基本特征的域界任务。当传统的人工智能技术缺乏足够的适应性、灵活性和敏捷性时，自主系统可以协助处理业务。这项技术尚需 5 - 10 年才能被广泛采用，但它对企业而言是一项变革性技术。

以下是与加速人工智能自动化相关的其他关键技术：

• 因果 AI（Casual AI）通过识别、利用因果关系突破基于相关性的预测模型，让人工系统能够更有效地制定行动并更具有自主性。
• 基础模型（Foundation models）是一种基于 Transformer 架构的模型。大型语言模型即是基础模型的一种，它通过深度神经网络架构，根据上下文语境计算出文本的数字表示，以此学习词语的正确序列。
• 衍生式设计 AI（Generative design AI）或 AI 增强设计（AI-augmented design）可利用人工智能、机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术自动为数字产品生成用户流、屏幕设计、内容和表示层代码。
• 机器学习代码生成（Machine learning code generation）工具包括可插入到专业集成开发环境（IDE）中的云托管机器学习模型，作为扩展工具，它可基于自然语言描述或部分代码片段提供代码建议。

（3）主题 3：优化的技术人员交付

这类技术专注于建立数字业务的核心要素：产品、服务或解决方案开发者社区（如融合团队）及其使用的平台。通过提供反馈和洞察，它们能够支持产品、服务及解决方案交付的优化和加速，提高业务运营的可持续性。

云数据生态系统（Cloud data ecosystems）是技术人员交付优化的典型案例。云数据生态系统提供了统一的数据管理环境，支持从探索性数据科学到生产数据仓库的各类数据工作负载。此外，它还提供了精简的交付流程与全面的功能，易于部署、优化和维护。这项技术需要 2 -5 年的时间才会得到广泛采用，届时将为用户提供极大便利。

以下是与优化的技术人员交付相关的其他关键技术：

• 增强型云财务管理（augmented FinOps）通过人工智能和机器学习令传统 DevOps 概念中的敏捷开发、持续集成和部署以及最终用户反馈处理自动化，应用于财务治理、预算编制和成本优化工作中。
• 云的可持续性是指利用云服务实现经济、环境和社会系统的可持续效益。
• 计算型存储（Computational storage ，CS）将计算进程从 CPU 的主内存转移到到存储设备上。
• 网络安全网格结构（CSMA）是一种新型的分布式集成化安全架构，可提高整体安全有效性。
• 数据可观察性（Data observability）是指通过持续监测、跟踪、报警、分析和故障排除的记录，来了解组织的数据图景、数据工作流和数据基础设施等健康状况的能力。
• 动态风险治理（Dynamic Risk Governance ，DRG）是一种定义风险管理角色和任务的新方法，它能够根据具体风险定制适合的治理方案，使企业更好地管理风险并降低保障成本。
• 行业云平台（Industry cloud platforms）利用底层的 SaaS、PaaS 和 IaaS 服务，为特定的垂直领域提供行业相关的打包业务和技术能力，并将其整合为一个产品。
• 最小可行架构（MVA）是一种帮助产品团队确保产品研发及时性与合规性，并支持迭代的标准化框架。
• 可观察性驱动开发（Observability-driven development，ODD）作为一种软件工程实践，通过设计可观察的系统，为系统的状态和行为提供细粒度的可见性与背景。
• OpenTelemetry 是由一系列规范、工具、API 和 SDK 组成的可观察能力框架，用以支持开源仪器及实现软件的可观察性。
• 平台工程（Platform engineering）是一门研究如何为软件交付与全生命周期管理建立、运营内部开发人员平台（internal developer platforms，IDPs）的学科。

2022年新技术

【2023-2-1】量子位梳理的2022年十大技术

从关键数据、技术突破、产业资本动向、重大催化剂等维度出发，对各个趋势进行了深入分析，并提名了代表机构。

• 趋势一：AIGC技术价值验证：图像及视频生成大爆发；
• 趋势二：AI for Science开启新范式：数据驱动+机器猜想重塑多领域科研模式；
• 趋势三：新型基因编辑落地：临床试验开启，进入罕见病治疗；
• 趋势四：计算生物成为新引擎：医疗健康赛道迎来新型基础驱动力；
• 趋势五：异构计算成为共识：新行业标准明确现有算力最优解；
• 趋势六：智能计算架构呼之欲出：新一代芯片探索颠覆冯诺依曼架构；
• 趋势七：人形机器人站在硬科技创新高地：跨界思路降低商用门槛；
• 趋势八：卫星互联网提速：打开商业航天新象限；
• 趋势九：AR产品消费级落地：提供XR和元宇宙增长新潜能；
• 趋势十：量子计算落地临门一脚：软件硬件同步加速。

SJTU & Science 125个科学问题

• 【2021-11-1】时隔16年，Science再次发布“全世界最前沿的125个科学问题”！，2021年4月10日下午，上海交通大学携手《科学》杂志发布“新125个科学问题”——《125个科学问题：探索与发现》。
• 教育部正式批准！6所高校新增前沿科学中心，总共25个获批建设
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Mathematical Sciences 数学

1. 什么使素数如此特别？What makes prime numbers so special?
2. 纳维尔-斯托克斯问题会得到解决吗？Will the Navier–Stokes problem ever be solved?
3. 黎曼猜想是真的吗？Is the Riemann hypothesis true?

Chemistry 化学

1. 还有更多色彩元素可发现吗？Are there more color pigments to discover?
2. 元素周期表会完整吗？Will the periodic table ever be complete?
3. 如何在微观层面测量界面现象？How can we measure interface phenomena on the microscopic level?
4. 能量存储的未来是怎样的？What is the future for energy storage？
5. 为什么生命需要手性？Why does life require chirality?
6. 我们如何更好地管理世界上的塑料废物？How can we better manage the world’s plastic waste?
7. AI会重新定义化学的未来吗？Will AI redefine the future of chemistry?
8. 物质如何被编码而成为生命材料？How can matter be programmed into living materials?
9. 是什么驱动生命系统的复制？What drives reproduction in living systems?

Medicine & Health 医学与健康

1. 我们可以预测下一次流行病吗？Can we predict the next pandemic?
2. 我们会找到治疗感冒的方法吗？Will we ever find a cure for the common cold?
3. 我们可以设计和制造出为个人定制的药物吗？Can we design and manufacture medicines customized for individual people?
4. 人体组织或器官可以完全再生吗？Can a human tissue or organ be fully regenerated?
5. 如何维持和调节免疫稳态？How is immune homeostasis maintained and regulated?
6. 中医的经络系统有科学依据吗？Is there a scientific basis to the Meridian System in traditional Chinese medicine?
7. 下一代疫苗将如何生产？How will the next generation of vaccines be made?
8. 我们能否克服抗生素耐药性？Can we ever overcome antibiotic resistance?
9. 自闭症的病因是什么？What is the etiology of autism?
10. 我们的微生物组在健康和疾病中扮演什么角色？What role does our microbiome play in health and disease?
11. 异种移植能否解决供体器官的短缺问题？Can xenotransplantation solve the shortage of donor organs?

Biology 生命科学

1. 什么可以帮助保护海洋？What could help conservation of the oceans?
2. 我们可以阻止自己衰老吗？Can we stop ourselves from aging?
3. 为什么只有一些细胞会变成其他细胞？Why can only some cells become other cells?
4. 为什么有些基因组非常大而另一些却很小？Why are some genomes so big and others very small?
5. 有可能治愈所有癌症吗？Will it be possible to cure all cancers?
6. 哪些基因使我们人类与众不同？What genes make us uniquely human?
7. 迁徙动物如何知道它们要去哪里？How do migratory animals know where they’re going?
8. 地球上有多少物种？How many species are there on Earth?
9. 有机体是如何进化的？How do organisms evolve?
10. 为什么恐龙长得如此之大？Why did dinosaurs grow to be so big?
11. 远古人类是否曾与其他类人祖先杂交？Did ancient humans interbreed with other human-like ancestors?
12. 人类为什么会对猫狗如此着迷？Why do humans get so attached to dogs and cats?
13. 世界人口会无限增长吗？Will the world’s population keep growing indefinitely?
14. 我们为什么会停止生长？Why do we stop growing?
15. 能否复活灭绝生物？Is de-extinction possible?
16. 人类可以冬眠吗？Can humans hibernate?
17. 人类的情感源于何处？Where do human emotions originate?
18. 未来人类的外貌会有所不同吗？Will humans look physically different in the future?
19. 为什么会发生物种大爆发和大灭绝？Why were there species explosions and mass extinction?
20. 基因组编辑将如何用于治疗疾病？How might genome editing be used to cure disease?
21. 可以人工合成细胞吗？Can a cell be artificially synthesized?
22. 细胞内的生物分子是如何组织从而有序有效发挥作用的？How are biomolecules organized in cells to function orderly and effectively?

Astronomy 天文学

1. 空间中有多少个维度？How many dimensions are there in space?
2. 宇宙的形状是怎样的？What is the shape of the universe?
3. 大爆炸从何处开始？Where did the big bang start?
4. 为什么行星的轨道不衰减并导致它们相互碰撞？Why don’t the orbits of planets decay and cause them to crash into each other?
5. 宇宙何时消亡？它会继续膨胀吗？When will the universe die? Will it continue to expand?
6. 我们有可能在另一个星球上长期居住吗？Is it possible to live permanently on another planet?
7. 为什么存在黑洞？Why do black holes exist?
8. 宇宙是由什么构成的？What is the universe made of?
9. 我们是宇宙中唯一的生命体吗？Are we alone in the universe?
10. 宇宙射线的起源是什么？What is the origin of cosmic rays?
11. 物质的起源是什么？What is the origin of mass?
12. 时空的最小尺度是是多少？What is the smallest scale of space-time?
13. 水是宇宙中所有生命所必需的么，还是仅对地球生命？Is water necessary for all life in the universe, or just on Earth?
14. 是什么阻止了人类进行深空探测？What is preventing humans from carrying out deep-space exploration?
15. 爱因斯坦的广义相对论是正确的吗？Is Einstein’s general theory of relativity correct?
16. 脉冲星是如何形成的？How are pulsars formed?
17. 我们的银河系特别吗？Is our Milky Way Galaxy special?
18. 深层生物圈的规模、组成和意义是什么？What is the volume, composition, and significance of the deep biosphere?
19. 人类有一天会不得不离开地球吗（还是会在尝试中死去）？Will humans one day have to leave the planet (or die trying)?
20. 宇宙中的重元素来自何处？Where do the heavy elements in the universe come from?
21. 有可能了解致密恒星和物质的结构吗？Is it possible to understand the structure of compact stars and matter?
22. 高能宇宙中微子的起源是什么？What is the origin of the high-energy cosmic neutrinos?
23. 什么是重力？What is gravity?

Physics 物理学

1. 有衍射极限吗？Is there a diffraction limit?
2. 高温超导的微观机理是什么？What is the microscopic mechanism for high-temperature superconductivity?
3. 物质传热的极限是什么？What are the limits of heat transfer in matter?
4. 集体运动的基本原理是什么？What are the fundamental principles of collective motion?
5. 什么是物质的最小组成部分？What are the smallest building blocks of matter?
6. 我们会以光速行驶吗？ Will we ever travel at the speed of light?
7. 什么是量子不确定性，为什么它很重要？What is quantum uncertainty and why is it important?
8. 会有“万有理论”吗？Will there ever be a “theory of everything”?
9. 为什么时间似乎只朝一个方向流动？Why does time seem to flow in only one direction?
10. 什么是暗物质？What is dark matter?
11. 我们可以制作出真人大小的隐形斗篷吗？Can we make a real, human-size invisibility cloak?
12. 是否存在与光子性质或状态相反的粒子？Are there any particles that behave oppositely to the properties or states of photons?
13. 玻色-爱因斯坦冷凝体未来会被广泛使用吗？Will the Bose-Einstein condensate be widely used in the future?
14. 人类能制造出与太阳光相似的非相干强激光吗？Can humans make intense lasers with incoherence comparable to sunlight?
15. 我们最多可以将粒子加速到多快？What is the maximum speed to which we can accelerate a particle?
16. 量子多体纠缠比量子场更基本吗？Is quantum many-body entanglement more fundamental than quantum fields?
17. 量子计算机的最佳硬件是什么？What is the optimum hardware for quantum computers?
18. 我们可以精确模拟宏观和微观世界吗？Can we accurately simulate the macro- and microworld?

Information Science 信息科学

1. 计算机处理速度是否有上限？Is there an upper limit to computer processing speed?
2. AI可以代替医生吗？Can AI replace a doctor?
3. 拓扑量子计算可以实现吗？Can topological quantum computing be realized?
4. DNA可以用作信息存储介质吗？Can DNA act as an information storage medium?

Engineering & Material Science 工程与材料科学

1. 湍流的最终统计不变性是什么？What is the ultimate statistical invariances of turbulence?
2. 我们如何突破当前的能量转换效率极限？How can we break the current limit of energy conversion efficiencies?
3. 我们如何在火星上开发制造系统？How can we develop manufacturing systems on Mars?
4. 纯无人驾驶汽车的未来是否现实？Is a future of only self-driving cars realistic?

Neuroscience 神经科学

1. 神经元放电序列的编码准则是什么？What are the coding principles embedded in neuronal spike trains?
2. 意识存在于何处？Where does consciousness lie?
3. 能否数字化地存储、操控和移植人类记忆？Can human memory be stored, manipulated, and transplanted digitally?
4. 为什么我们需要睡眠？Why do we need sleep?
5. 什么是成瘾？What is addiction and how does it work?
6. 为什么我们会坠入爱河？Why do we fall in love?
7. 言语如何演变形成，大脑的哪些部分对其进行控制？How did speech evolve and what parts of the brain control it?
8. 除人类以外的其他动物有多聪明？How smart are nonhuman animals?
9. 为什么大多数人都是右撇子？Why are most people right-handed?
10. 我们可以治愈神经退行性疾病吗？Can we cure neurodegenerative diseases?
11. 有可能预知未来吗？Is it possible to predict the future?
12. 精神障碍能否有效诊断和治疗？Can we more effectively diagnose and treat complex mental disorders?

Ecology 生态学

1. 我们可以阻止全球气候变化吗？Can we stop global climate change?
2. 我们能把过量的二氧化碳存到何处？Where do we put all the excess carbon dioxide?
3. 是什么创造了地球的磁场（为什么它会移动）？What creates the Earth’s magnetic field (and why does it move)?
4. 我们是否能够更准确地预测灾害性事件（海啸、飓风、地震）？Will we be able to predict catastrophic weather events (tsunami, huricanes, earthquakes) more accurately?
5. 如果地球上所有的冰融化会怎样？What happens if all the ice on the planet melts?
6. 我们可以创造一种环保的塑料替代品吗？Can we create an environmentally friendly replacement for plastics?
7. 几乎所有材料都可以回收再利用是否可以实现？Can we achieve a situation where essentially every material can be recycled andreused?
8. 我们会很快看到小麦、玉米、大米和大豆等单一作物的终结吗？Will we soon see the end of monocultures like wheat, maize, rice, and soy?

能源科学 Energy Science

1. 我们可以生活在一个去化石燃料的世界中吗？Could we live in a fossil-fuel-free world?
2. 氢能的未来是怎样的？What is the future of hydrogen energy?
3. 冷聚变有可能实现吗？Will cold fusion ever be possible?

　　

Artificial Intelligence 人工智能

1. 可注射的抗病纳米机器人会成为现实吗？Will injectable, disease-fighting nanobots ever be a reality?
2. 是否有可能创建有感知力的机器人？Will it be possible to create sentient robots?
3. 人类智力是否有极限？Is there a limit to human intelligence?
4. 人工智能会取代人类吗？Will artificial intelligence replace humans?
5. 群体智能是如何出现的？How does group intelligence emerge?
6. 机器人或 AI 可以具有人类创造力吗？Can robots or AIs have human creativity?
7. 量子人工智能可以模仿人脑吗？Can quantum artificial intelligence imitate the human brain?
8. 我们可以和计算机结合以形成人机混合物种吗？Could we integrate with computers to form a human-machine hybrid species?

一、人工智能和机器人（Artificial Intelligence and Robots）

1. 增强现实（Augmented Reality）

增强现实（AR）指将计算机生成的图像（甚至声音）叠加在我们对现实世界的感知上。从技术角度来看，AR是一个巨大的挑战，因为用户可以利用它从多角度理解三维环境。实现AR的基础是虚拟投影与现实世界的集成。AR的专业应用是交互式手册，为操作机器的人提供现场指导。最新的研究领域是人类医学。医生们在手术过程中使用AR技术，将大大减少在手术室的时间。已有研究证明，AR可以帮助截肢患者，通过向患者展示自己运动的虚拟实时模型来改进康复方案，使他们能够自我纠正。

2. 室内自动耕作（Automated Indoor Farming）

在具有高放射性地区，人们总担心传统种植的产品可能含有放射性沉降物；在缺乏水资源和沙漠地区可能会给蔬菜种植带来挑战。因此，在室内进行工厂化养殖得到推广。室内自动耕作在人工智能系统的指导下，机器可以执行传统的农业任务，如育苗、再植和收获，也包括畜牧业。从长远来看，农业可能会完全自动化，首先在缺乏人力资源和极端条件的地区实现，然后推广至全球。这可能对食品文化、可持续性、社会结构以及就业等领域产生颠覆性影响。

3. 区块链（Blockchain）

区块链是一种允许互不相识的人组织网络来保存可信记录的技术。区块链也是比特币等加密货币的核心技术。区块链可能会通过建设去中心化网络，为所有可能的交易提供一个中立和公平的结果。企业将区块链技术视为提高自身业务可追溯性的机会。区块链技术可以保存不可变记录，没有任何麻烦或感染的风险，网络上的任何人都可以随时对其进行验证，可以用来增加工作的透明度。公共团体和企业认为区块链是未来诚信经营的基础设施。

4. 聊天机器人（Chatbots）

聊天机器人是一种通过书面文字或现场音频与人进行实时对话的计算机程序。传统上，聊天机器人遵循一组预定义的规则和脚本，查找特定的单词并为预定义的问题提供预定义的答案，这种模式通常会导致用户体验不佳。较新的聊天机器人由人工智能技术提供动力，使得它们在用户输入方面更加灵活，并模糊了聊天机器人与Siri、Cortana或Google Assistant等虚拟助手之间的界限。

随着聊天机器人在理解和响应用户问题方面越来越好，它可能会不断进化并成为主流。未来的聊天机器人可能会带来丰富的会话用户界面，使用户可以自然地与计算机、智能手机和机器人等进行交互。

5. 计算创造力（Computational Creativity）

计算机能够创造出原创性的艺术、创意和解决方案，它们看起来像在大型艺术博览会上出现的作品一样。制作这些作品的半自主人工智能系统由设计师支持，但通过没有先入为主的限制和使用较高的处理能力来确定新的途径、新的解决方案和新的想法。

人工智能在未来将扮演越来越重要的角色，除了完成机械任务外，还可以增强人类的探索和解决问题的能力。下一个前沿领域是使用复杂的机器学习技术设计全新的策略，这些策略迄今仍在挑战人类的想象力。

6. 无人驾驶（Driverless）

无人驾驶技术广泛应用的主要障碍之一是传感器的相对成本和复杂性，因此需要花费大量的精力来寻找感知世界的新方法。从界面设计的角度来看，无人驾驶车辆出人意料的复杂，创造完全自主无人驾驶汽车的进程仍在继续。然而，尽管有大量的跨国资源致力于开发这项技术，但其前景并不像许多人最初认为的那样可观。从长远来看，无人驾驶成为常态社会将发生范式转变，拥有私家车可能不再对很多人有吸引力，无论是陆运、空运还是海运，运输都将成为一种商品。很难想象某个行业不会受到无人驾驶汽车的影响，因此政府应该保障立法与技术的和谐发展。

7. 外骨骼（Exoskeleton）

外骨骼是一种体外的人造结构，为了补偿或增强自然的身体能力而设计。它被放置在人的身体上，作为一个增强放大器，增强或恢复人的机械性能。外骨骼最成熟的应用是医学领域，它们将帮助患者从瘫痪、多发性硬化症、脑瘫和其他使人衰弱的疾病中康复。外骨骼可能会逐渐被老年人广泛使用。新的工业设备可能更接近骨骼，从而提升了人体意识和身体动作的整合度。但在不久的将来，可能只能看到提供有限援助/支持的轻型军事外骨骼装备。

8. 高光谱成像（Hyperspectral Imaging）

高光谱成像在安全、国防、环境监测和农业等领域有着广泛的应用前景。传统的数码摄影只捕捉三种波长的光，从蓝色到绿色再到红色，高光谱成像可以在数百个波长上产生图像。这些图像可以用来确定在任何被成像的场景中发现的物质，有点像远距离的光谱学。

高光谱成像能够提供比常规成像系统更详细的数据，目前仍处于起步阶段。高光谱机器视觉应用存在一些限制，关键因素是传输速度，受高光谱数据固有的大数据量的限制，成本和信息处理方法也是高光谱成像的应用障碍，但是将最新的高光谱成像引擎技术和机器学习算法结合起来有望解决这些问题。

9. 语音识别（Speech Recognition）

第一个商业上成功的语音识别技术可以追溯到1990年，但随着计算能力和新算法的发展语音识别取得了惊人的进步。研究人员制造了一种用于自动语音识别的低功耗专用芯片，其功耗效率是手机多功能芯片的100倍。新的语音处理器支持立体声 AEC（声学回声消除）和远场线性麦克风阵列，它专为支持语音的智能电视、条形音箱、机顶盒和数字媒体而设计。即使在复杂的声学环境中，也可以从整个房间准确捕获命令，以供基于云的语音识别系统进行处理。

语音识别和会话平台有望成为十大战略技术趋势之一，语音搜索将占到所有搜索中的50％。从长远看，这种转变使人们能够与周围的智能连接设备进行交互。随着人工智能和自然语言处理技术变得越来越复杂，即使人们的语音命令中没有明确的说明，设备也将能够理解用户，然后预测其意图。

10. 群体智能（Swarm Intelligence）

群体智能是指各种对象的集体行为，每个对象都执行一些简单的功能，并在这个过程中与其他对象进行交互。基于这一原则设计的信息系统通过对其所有要素的自我组织操作，以分散的方式管理过程。群体智能类系统的发展前景与无人驾驶汽车、分布式能源电网、搜救机器人的应用有关。

11. 无人机（Warfare Drones）

目前无人机研究一直专注于提高信息收集能力，使无人机更加精确。无人机必须靠自己导航，因此人们特别关注它们的感知能力。从导航到武器部署，所有无人机都通过传感器数据构建内部地图来运行，以允许其算法做出决策，在使用多波长激光从远处分析物质的传感器领域取得了广泛进展。这些传感器专为无人机而开发，可以可靠地检测爆炸物，提供关键任务数据。DARPA 开发的原型无人机系统使用完全自主的无人机，可以在飞行中过渡到中等高度的机翼飞行，该系统具有比传统直升机更大航程的监视和打击能力。

无人机易于部署，已经成为一种新型武器。假设一支完全不受人控制的自治军队作战，向全世界发出了没有人能改变的加密命令，为了应对这种威胁，反无人机技术已经多样化，比如名为猛禽的战斗机F-22和干扰技术，也可能会出现防御性无人机，这种无人机用来狩猎其他无人机。

12. 人工智能（Artificial Intelligence）

卷积神经网络一直是深度学习的支柱，在计算机视觉中，出现了一些设计创新（包括胶囊网络和欺骗网络），带来了新的前景和新的挑战。未来几十年中，机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术方面的进步和创新将重塑整个科学和经济学领域。人工智能软件和硬件基础设施的未来发展可能会导致无监督学习和一些初步形式的一般人工智能出现。这就需要超级智能系统，不仅在专业应用领域，而且在广泛的领域和环境中能够自我进化和超越人类。

13. 全息图（Holograms）

全息图是以激光为光源，用全景照相机将被摄体记录在高分辨率的全息胶片上构成的图，以干涉条纹形式存在。全息图是一种三维图像，它与传统的照片有很大的区别。光学全息图是物理学家丹尼斯•加博在1948年发明的。从技术上讲，全息图是波场的三维记录，全息图像可以根据观看者的相对位置实现三维感知和变化，就好像所显示的物体是真实存在的一样。声全息技术起源于20世纪60年代，是光学全息技术的产物，它涉及到重建由于边界处的声音辐射而产生的声场。

最近的研究重点包括3D全息显示器、声学全息、可触摸全息图以及全息显微镜和打印机。声学全息图是在3D打印的超材料矩阵的帮助下产生的，以复杂的方式扭曲单一来源的声波，将其转化为声音全息图，这种技术既省时又便宜。最近的进展显示，声学全息图可以显著改善超声成像和医疗选择。未来的3D全息显示器可以提高动态影像逼真度，观众无需戴任何3D眼镜或VR式头枕，通过将柔性超薄薄膜嵌入到整个设备表面，智能手机和日常设备将能够弹出3D全息图，屏幕尺寸无关紧要。此外，若可触摸全息图能真正发挥作用，我们将看到全息界面与设备进行交互的新方式，并在虚拟现实体验中添加全新的维度。

14. 类人机器人（Humanoids）

类人机器人是一种在外形和特征设计上与人类相似的机器。由于类人机器人被期望尽可能地与人类相似，所以许多项目都专注于直接模仿。灵活性被视为一种特殊类型的运动问题，近年来取得了一些进展，使机器人的四肢接近人类。类人机器人在机器需要完成与人类相同的一般任务的情况下具有明显的优势。DARPA组织了一场机器人大挑战，以了解类人机器人在灾难场景中的表现，测试包括开门、操作水龙头，甚至接听电话等。

类人机器人是一个长期方向与短期方向截然不同的研究领域。目前，类人动物的建造成本较高，而且部署繁琐。但是，一旦类人机器人达到一定的性能水平，大众接受度就会发生根本性的变化。一个廉价、可靠、安全、低功耗的类人机器人将会迅速成为标准的机器人平台，成为从军事到娱乐甚至家庭内部的各种应用。

15. 神经科学（Neuroscience）

神经科学仍然局限于基础研究，研究的最终目的是找出创造力和想象力是如何工作的。早期试图找到一种来衡量、预测和系统地影响想象力的方法，想象力被视为创造性思维的基础，是人类进步的核心。富有创造力的神经科学将使人们不仅能够进行感知，而且能够预测并系统地影响想象力。

想象研究所（宾夕法尼亚大学积极心理学中心的非营利机构）的神经科学家和心理学家通过量化一个人的想象力，提供了一种替代传统的以智商为导向的标准化测试方法。更长远的期望是，创造力的神经科学将使我们不仅能够测量，而且能够预测和影响想象能力。

16. 精准农业（Precision Farming）

精准农业依靠GPS、卫星图像、控制系统、传感器、机器人、变速技术、远程信息技术、软件等现有的最新信息和技术，在作物生长周期中（土壤整备、播种和收割）改善作物。在精准农业中，通过传感器和农场管理软件/硬件在现有网络/互联网基础设施上检测和远程控制。例如，农民现在可以使用一个基于云的无人驾驶拖拉机平台，该平台与拖拉机自动化套件整合，成为即插即用系统，可以自动操控谷物手推车拖拉机，并在收获季节为农民提供帮助。该系统联合收割机操作员在田间设置分段和卸载位置，调整速度，监控位置，并命令谷物运输车与联合收割机的速度和方向精确同步。

未来的农场可能不再需要人力种庄稼，自主机器人已经被用来执行播种、抚育农作物和收割之类的任务。这些机器人不受人为错误的影响，能够适应现场条件，从而最大限度地提高产量，大幅减少时间并提高效率。

17. 柔性机器人（Soft Robot）

柔性机器人是机器人的一个子领域，用模仿生物体的材料建造机器。柔性机器人在其他方面与生物相似，突出在运动和适应环境变化的物理结构的能力。机器人被称为“柔性”，与那些刚性材料制造的机器人相比更突出它们的灵活性和适应性。已有研究小组开发出了一种柔软的机器人，它的执行器类似肌肉，由硅橡胶制成，由气压驱动。科学家们已开发出一种自动设计软执行器的方法，他们用硅橡胶材料来设计一个柔软的机器人，在单一压力源的驱动下，可以像食指一样弯曲，像拇指一样扭动。

长期来看，在医疗和个人机器人技术中，柔性机器人将实现与人类之间的安全且兼容的交互。在较小的规模上，微型柔性机器人有望在药物输送和手术等医疗应用中提供帮助。对于野外勘探和救灾，柔性机器人可以在复杂地形中导航并穿透狭窄空间。柔性机器人将进一步帮助食品处理和农业等领域实现高度自动化，降低成本。

18. 非接触手势识别（Touchless Gesture Recognition）

非接触式手势识别构成了一个自然用户界面，极大地改变了人类与日常技术互动的方式。从手势的识别和解析中可以收集到大量速度、动作、情绪反应方面的数据，这些数据可转化为对使用者的精准理解。

超声波手势感知的基本原理类似于蝙蝠和海豚使用的回声定位系统。声纳系统发出超声波，这是一种无法听到的信号，这些信号通过用户的手、头或身体反射，随后被麦克风捕获，并由时间-灯光算法编译。最新的超声波技术采用声学微机电系统(MEMS)，例如现有智能手机中的麦克风和扬声器，或包含压电换能器的特殊用途超声收发器。

非接触式手势识别构成了一个自然用户界面(NUI)，改变了我们与日常技术的交互方式，它所需要的只是我们自然移动和悬停的手和手指向附近的设备发出命令，如电话、计算机、可穿戴设备、游戏和VR控制台、娱乐系统、机器人和家用电器。非接触界面也可以增强专业设备，如医疗或军事设备。它还将彻底改变依赖深度消费者参与的领域，如媒体、通信、零售、娱乐。

19. 飞行汽车（Flying Car）

随着汽车拥有量的增多，交通拥堵成为世界难题。因此，研发一辆小型、安全、低冲击的个人飞行汽车一直是人们的梦想。如今，传感器、电力存储、电机和人工智能的迅速发展使飞行车接近现实。因此，智慧城市正在准备部署个人自动驾驶交通工具，希望能解决交通问题。

由于目前大多数运输方式都集中在短程和中程运输，因此城市将成为飞行汽车类产品的主要目标。如果飞行汽车可以成功使用，那么它们将开始影响城市基础设施的发展。长远看，整个城市可能会基于飞行车普遍使用的场景进行规划调整。

二、人机交互和仿生（Human - Machine Interaction & Biomimetics）

20. 神经形态芯片（Neuromorphic Chip）

神经形态技术将是高性能计算的下一个发展阶段，它能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力。神经形态芯片是将神经网络的工作原理蚀刻到硅中，其能效可达传统中央处理器的数百倍。神经形态芯片非常节能，适用于移动设备、车辆和工业设备。

2018年英特尔宣布了一种神经形态芯片，应用该芯片的设备可以识别网络摄像头捕捉到的图片中的物体，这为该领域整合了许多新特征，如层次连接、树突状隔间、突触延迟，以及最重要的可编程突触学习规则。

神经形态芯片的发展可以促进人工智能系统的发展，这些系统具有特定的用途，如物体识别、语音和手势识别、情感分析、健康分析和机器人运动。通过合理的功耗控制，它们可以成为从玩具到仿人机器人等多样化交互设备的关键组件。

21. 仿生学（医学）（Bionics）

“仿生学”通常用于医学领域，用来描述用机械代替或增强各种身体部位。人造、仿生器官和四肢不同于普通假肢，它们的设计尽可能接近被替换身体部分的原始功能。

目前该技术在外骨骼、上肢、内部器官均有运用，主要设计用于帮助受伤患者。如仿生外骨骼可以增强人类的自然运动系统，让使用者跑得更容易/更快。

未来仿生学的目标是“将有机体与机器融合”。这种方法将产生生物和机械部件融合为“机器人”的混合系统。仿生器官将增强生物功能，使人们更快地奔跑、看得更远、听力更好、寿命更长，甚至可以更好地思考。

22. 脑功能映射（Brain Functional Mapping）

大脑不仅拥有数量惊人的神经元和连接，而且它是非同质的，估计有500个不同的部分，通过非常密集的网络连接在一起。脑功能映射技术正在迅速发展，为治疗神经疾病、理解认知和在人工环境中复制认知奠定了基础。

神经元之间的通讯是基于神经元间的电活动。目前为了更好地绘制这些通信路径，科学家们正在开发可记录的电极，可以在各种条件下记录这种电活动，用计算机来解读收集到的信息。

长远看，深入了解大脑在生理和病理情况下的功能将为确定疾病原因、治疗干预和预防策略提供重要信息。此外，大脑解码的进步有力地支持了脑机接口和大脑仿真技术的发展。

23. 脑机接口（Brain Machine Interface）

脑机接口是大脑与外部设备之间的直接通信途径，它既可以从大脑中收集信息，又可以将信息输入大脑，使其能够与环境互动。增强和更复杂的是“双向”脑机接口，它记录大脑活动并将刺激传递到神经系统。脑机接口领域的研究目标之一是通过人机共生来提高执行复杂任务（例如驾驶战斗机）的效率。脑信号刺激的研究进展可能会开启脑与脑交流的新时代。中期来看，实现复杂思想的交换尚无可能，但脑与脑的交流可以使人们不断地分享情感、情绪和思想状态。

24. 情绪识别（Emotion Recognition）

情绪识别（Emotion Recognition）一直以来都是通过对人脸图像（或视频）应用先进的图像处理算法来检测情绪。情绪识别的主要方向仍然是“阅读”面部表情。有研究人员开发出一种运用AI算法的芯片，能通过实时分析人脸图像识别八种情绪。情感分析也是继面部表情之后的一种新的技术突破，将机器人学习算法应用于书面文本可以检测我们表达的积极或消极态度等。目前，智能手机可以告诉你你的感受，并提供相应的内容、通信或应用程序建议。智能设备是我们当前的现实，但“共情设备”可能是未来。

情绪识别可以完全改变营销人员设计广告的方式，无需依靠个人的直觉或主观想法，针对不同的目标群体对每个想法进行科学而严格的测试。情绪识别通过捕获微表情并检测出细微的情绪变化有益于执法部门执法。在医疗保健中，它可以用于帮助监视和诊断情绪障碍疾病患者。

25. 智能纹身（Smart Tattoos）

智能纹身也被称为纸皮肤、电子皮肤或电子纹身，它由可穿戴的表皮皮肤电极组成，能够实时感知各种环境刺激（压力、触摸或接近)和生理数据(心率、呼吸、血液酒精和氧气含量、肌肉活动、情绪）。它代表了一个一体化的感应平台，将为无法获得医疗服务地区的患者提供交互式远程医疗和治疗系统的支持。未来，柔性有机光学传感器可以直接层压在器官上，以监测手术期间和手术后的血氧水平。智能纹身还将帮助中风或脑损伤康复的患者改善肌肉控制或截肢者移动假肢。

26. 人工突触/大脑（Artificial Synapse/Brain）

法国国家科学研究中心研究人员设计了一种所谓的“记忆电阻器”，一种直接在计算机芯片上实现的人工突触（Artificial Synapse）。这种突触能够自主学习，还能够对该器件进行建模，这对于开发更复杂的电路至关重要。未来，这些技术将成为设计计算机机器的一个重要组成部分。在模拟生物神经网络的情况下尤其如此，要利用大脑的力量或模仿大脑的结构还需要进一步探索研究。模拟生物神经网络可以提升效率，对于具有大量连接的超级计算机而言，将会获得更强大的计算能力。

三、电子与计算机（Electronics & Computing）

27. 柔性电子（Flexible Electronics）

柔性电子是可弯曲或可伸缩的电子电路，晶体管、显示器、电池、传感器等组件具有这些特性。灵活性不仅可以实现更复杂的设计，而且还可以实现新的应用，如可穿戴设备、电子纹身或基于电子电路直接3D打印的潜在低成本解决方案。核心技术是薄膜电子学，柔性电子器件被应用于显示器制造、传感器、能量储能/转换、医疗保健、环境监测、人机交互等领域。

研究人员已经开发出一种灵活的压力传感器，即使双弯也能保持精确。医疗和生物工程应用将受益于真正灵活/可伸展的传感器，这将彻底改变大脑植入物。能让我们的大脑和电脑之间实现无缝的交流。

柔性电子是动态的，有多种应用场景。研究人员认为该技术将带给人们智能织物、可拉伸的屏幕、可弯曲的智能手机、可以拉伸到更大尺寸的超薄平板电脑、可佩戴在手腕上的健康传感器，或者将壁纸墙变成巨大的屏幕。

28. 纳米发光二极管（Nano - LEDs）

发光二极管(LED)是一种双引线半导体光源器件，具有将电转换为光的能力，与传统的钨丝灯泡相比，LED灯的主要特点是不产生热量。此外，LED只需要普通灯泡点亮所需能量的一小部分，而不含有毒金属(例如汞，用于荧光灯灯泡)。

LED显示器通过液晶显示器作为像素来显示图像。基于纳米棒的多功能LED既能发光又能探测光，且比标准LED的刷新速度快三倍。以纳米棒为基础的发光二极管可以对激光笔做出反应。

纳米半导体在生物学、计算机、医学以及照明等领域应用。纳米LED使用少量的能量可以产生更宽的光波长范围，为显示器提供更温暖、更鲜艳的色彩。从长远来看，既能发光又能检测光的新型LED阵列可以帮助用户通过非接触式手势控制智能设备，并使用环境光为这些设备充电。

29. 碳纳米管（Carbon Nanotubes）

碳纳米管是一种直径为纳米级的碳基管状材料。这些管状碳分子的特殊性使其在纳米技术、电子、光学和其他材料科学中具有价值。

硅一直是这些领域的首选材料，但它的主导地位在未来可能会受到新化合物的挑战，许多研究人员已经将这种希望寄托在碳纳米管上。除了用于笔记本电脑和智能手机更快、更高效的芯片外，纤巧但功能强大的处理器还可以支持新型技术，比如可弯曲的电脑和可注射的微芯片，或者可以针对人体癌症的纳米机器等。

30. 计算内存（Computing Memory）

“内存计算（Memory Computing）”或“计算内存（Computing Memory）”是一个新的概念，它利用存储设备的物理特性来存储和处理信息。这与当前冯诺依曼系统和设备中发生的情况不同，例如标准的台式计算机、笔记本电脑甚至手机，它们在内存和计算单元之间来回穿梭数据，从而使它们变得更慢，能效更低。

目前IBM的科学家演示了“一种无监督的机器学习算法，它运行在一百万个相变存储器(PCM)设备上，成功地在未知数据流中发现了时间相关性。与最先进的经典计算机相比，这种技术有望在速度和能源效率方面提高200倍。

内存驱动计算是无限灵活且可扩展的架构，可以比传统系统消耗更少的能量来更快地完成计算任务。随着数据量的飞速增长，其重要性不断提高，将为大型可组合基础架构的数据处理提供解决方案。

31. 石墨烯晶体管（Graphene Transistors）

石墨烯被称为新的纳米材料，导电性能好、化学性能稳定，是世界上最坚固的材料。它由碳原子组成，这些碳原子被密集地堆积在二维六边形的图案中。基于石墨烯晶体管的电路可以解决硅晶体管的处理速度限制。它们将使用微处理器的时钟速度提高了数千倍，同时需要的功率是硅基计算机的百分之一。

石墨烯晶体管和芯片使计算机变得更小、更快。这些多用途的材料为超薄配件和智能生物医学传感器等技术带来了广阔前景。

32. 高精度时钟（High - precision Clock）

在许多应用场景中，时间的要求精度较高，如4D-成像需要高精度的时钟，以提供亚原子区域的结构图像。光学时钟或原子钟有望在时间测量和标准化方面提供更高的精度。这使其适用于多种应用场景，并且可节省大量能源。量子逻辑时钟具有广阔的前景，而新的原子钟将需要突破更多的基础研究。

33. 纳米线（Nanowires）

纳米线的尺寸以纳米为单位。它们也可以被描述为宽度在几十纳米或更小、长度没有限制的纳米结构。纳米线的可重复性和可调节性以及表面特性为纳米医学提供了一种新颖的方法。由于制造它们的材料种类繁多以及它们所显示的迷人特性，纳米线最近成为纳米电子学、光电子学以及分子尺度的化学和生物传感的重要基石。纳米线可以与微通道集成，提供从宏观到纳米的路径，使研究人员能够检测和分析目标分子，如DNA、RNA和蛋白质。纳米线的直径非常小，可用于探针尖端。此外，基于纳米线可以制造出一种柔性纳米电子支架，该支架有望创造出可检测化学和电学变化的传感皮肤。纳米线也可能对建筑和汽车行业产生重大影响。

34. 光电子学（Optoelectronics）

光电子学是光子学的一个分支，致力于把电子学和光结合起来传输数据。光电子学的进一步研究将为开发许多不同的光电子器件开辟道路。5D光数据存储过程包括改变熔融石英的光学特性，使用超快（飞秒）激光写入技术创建3D纳米级信息记录。这些记录（“纳米光栅”）由三层纳米点组成，每个点存储一位信息。存储支架是一个经过改进的玻璃盘，对气候条件更持久，化学稳定性更好。额外的容量允许存储多达360TB的数据，大约是50Gb蓝光光盘容量的7000倍，热稳定性高达1000°C，并且在室温下的寿命几乎是无限的。5D数据存储将很快成为拥有大量历史档案的机构的宝贵资产，并有望在未来五年内被行业合作伙伴商业化。预计目前主要用于高端军事装备的光量子芯片将在几年内应用于数据中心。集成光量子研究的进展会革新光量子技术，同时保持与现有半导体芯片技术的兼容性。

35. 量子计算机（Quantum Computers）

量子计算机(QC)基于量子位元（称为量子位元）工作，量子位元可以表示为0、1或由量子力学调节的这两个态的任何量子叠加态。尽管有多家公司声称生产量子计算机和量子编译器，但目前的技术没有为量子计算机的制造提供成熟的解决方案，而第一个原型机只能在特定问题上操作。

目前，研究工作致力于解决特定问题的量子硬件的创建。尽管如此，要实现能够运行所有现有代码的通用量子计算机，仍需要进行更多的研究。为了使量子计算机更加有效、稳定和便宜，必须进行大量的研究工作，并解决与量子相干和低温工作有关的问题。

36. 量子密码学（Quantum Cryptography）

无论服务于个人通信、电子商务或网上银行交易，通过互联网交换的机密信息都必须受到保护，防止通过加密、使用称为密钥的数字密码进行黑客攻击。量子密钥分配位于量子密码学的核心，它使用量子粒子（电子、光子）安全地建立双方之间的共享密钥。量子密钥分配系统利用了量子力学中的一个基本原理：观察量子粒子会自动改变其特性。因此，总是有可能检测量子粒子是否已经被观察到，表明安全漏洞。如果发生这种情况，密钥将被丢弃，另一个密钥将被发送，直到双方确定没有其他人观察到密钥为止。

2017年9月，科学家们实现了一个技术里程碑，他们演示了在北京和维也纳之间举行的世界上第一次使用量子加密的洲际视频会议。由于技术原因，此前量子通信仅限于几百公里，但2016年发射的中国卫星“墨子”号打破了这个限制。上海和与其相距2000公里以外的区域之间都配备了光纤通信设备，与地面500公里以上的轨道进行通信，这项基础设施是世界上第一个天地量子网络。中国量子技术处于全球领先，目标在2030年建立全球量子网络。未来尽管对量子技术的应用仍然受到限制，但量子密钥很可能会用于保护极其敏感和关键的数据。

37. 自旋电子学（Spintronics）

自旋电子学是一个新的研究领域，研究电子自旋对导电的影响。传统的电子设备基于在电路周围分流电子，自旋电流是电流的自旋电子学等效物，与电流不同的是，自旋可以在静止电子之间转移，它们可以在没有实际移动的电子的情况下流动，自旋电子学包括“研究电子（更一般地说是核）自旋在固态物理中所起的作用”。

电子自旋可用于电、光、声音、震动和热的能量之间的转换。这种在不同能量形式之间切换的能力可以适用于各种各样的设备，自旋电子学的一个潜在应用是允许声音向一个方向流动而不是相反方向流动的音频设备。

四、生物交叉学科（Biohybrids）

38. 生物降解的传感器（Biodegradable Sensors）

生物降解电子器件是一种寿命有限的电子元件，可通过水解或生化发生反应。这种装置可作为医疗植入物，用于临时体内传感、药物输送、组织工程、微流体等，通过生物或化学过程自然降解的材料通常用于食品和药品包装。可降解电子产品可以使设备更智能，例如温度或化学监测。

目前，电子产品的预期寿命可能只有几个月，废弃电子产品对生态产生的影响令人担忧，使用生物降解或有机电子材料可以解决该问题。这种材料为可完全生物降解、生物相容性/生物可代谢性的电子产品开辟道路，这些设备可能会在其生命周期结束时溶解，一方面这将抑制电子垃圾的产生，另一方面使医疗植入物的开发成为可能。

39. 芯片实验室（Lab-On-A-Chip）

芯片实验室将化学分析等实验室功能集成在一个微小尺寸的设备中。快速脓毒症检测目前是芯片实验室一个非常重要的应用。由于诊断不及时会导致患者得脓毒症，每一分钟对抗生素治疗都很重要。目前正在开发芯片实验室系统分析患者血液样本，以检测可能导致脓毒症的微生物，并减少抗生素的不当使用。芯片实验室技术有望通过更好、更快速的诊断改善医疗水平，特别是在医疗基础设施落后的地区。同时，该技术可以使患者在监测自身健康方面发挥更积极的作用。

40. 分子识别（Molecular Recognition）

分子识别可以看作是对分子间相互作用的研究。从医学角度来看，分子识别决定了一个化合物是否具有临床性质。基于分子识别的生物传感应用的纳米材料对临床条件特别重要，其中识别成分可以是酶、DNA、RNA、催化抗体、适体和标记的生物分子。

目前分子识别技术在便携式设备诊断、电反应诊断、药物筛查方面都有不同程度的运用。从长期看，分子识别是构建生命过程的基石之一。作为一个发展中的领域，它将革新医学。

41. 生物电子学（Bioelectronics）

生物电子学是利用生物材料或生物体系结构来设计和制造信息处理机械和相关设备的技术。这一领域利用生物燃料电池、仿生学和用于信息处理、信息存储、电子元件和执行器的生物材料。该研究领域的重要方向是生物材料和小型电子设备之间的互补性和相互作用。

研究人员开发受生物启发的材料和硬件架构，以用于新型传感器、执行器和信息处理系统。该领域的其他用途包括原子尺度的分子制造、生物器官与电子设备之间更好的连接，这可能推动人类在假肢、人机集成、仿生学等领域的进展。也将为健康建模、监测和细胞发育研究开辟新的前景。

合成DNA作为一种存储介质，比大多数当代尖端替代品要紧凑数百万倍。另一方面，活体存储系统不仅可以用来存储数据，还可以用来记录人类细胞、组织或工程器官中的事件和过程。

42. 生物信息学（Bioinformatics）

生物信息学是一个新的研究领域，它结合了生物学、数学和计算机科学等多个学科的方法、技术和数据。它的目标是开发新的工具来绘制和分析生物有机体的数据。生物信息学的用途包括识别候选基因和核苷酸，目的是更好地了解疾病的遗传基础、独特的适应性、理想的特性，或种群之间的差异。

目前生物信息学的主要进展在生物杂交领域，生物杂交通常指人工成分和至少一个生物成分的组合。这类技术可以应用于从健康到纳米技术、机器人甚至消费品（如新鲜农产品）等大量领域。生物杂交技术也将在未来的机器人中得到应用，它使得机器人动作更加精确，这将使机器人能够得到广泛的应用。同时，通过将该技术与生物学相结合，可以复制组织或器官，从而帮助人们更好地了解人类生理学或设计新药物及药物递送方法。

43. 植物通讯（Plant Communication）

植物通讯是指植物和其他生物之间的交流，不管是同一种还是不同类型的植物、土壤和昆虫，还是更复杂的生物。目前有研究团队正在探索将植物作为传感器的方法。对植物通讯的深入研究可能会有潜在的应用前景。

五、生物医学（Biomedicine）

44. 基因编辑（Gene editing）

基因编辑也被称为“基因组工程”，它是DNA被插入、删除、修改或替换到生物体的基因组中的工具。通常的编辑方法是通过工程核酸酶（分子剪刀）在基因组中的靶点产生断裂双链。这些断裂双链通过非同源端接口或同源重组进行修复，结果是靶向突变。

目前基因编辑在基因工程领域产生了一场革命，虽然以细菌为基础，但它几乎适用于所有活细胞和生物体，它为防治艾滋病、癌症和遗传性疾病提供了新的可能性，也为育种植物和动物提供了新的可能性。

基因编辑将进入许多不同的应用领域，其中大多数前景仍然无法预想。在构想新用途时需要很多创造力，并且需要考虑很多道德和法规问题。

45. 基因治疗（Gene Therapy）

基因治疗的重点是基因突变，基因突变使其产生异常蛋白质。除了变异，基因治疗的基本原理是，缺陷基因被治疗基因（也称为功能基因）取代或灭活，这种基因通过病毒或“裸DNA”进入人体。

基因治疗成为可行的技术能力正在扩大，但基因治疗的成熟度和大规模采用的复杂性仍待观察，此外政策和各种伦理困境的解决也很重要。

46. 抗生素药敏试验（Antibiotic Susceptibility Testing）

抗生素耐药性是全球人类健康面临的最严重的风险之一，这就意味着要面对多方面挑战，包括：感染预防、新抗生素的开发以及对抗感染的替代方法、限制过度使用和确保有效性治疗。在未来，一旦确定了感染的原因，医生将可以在现场决定是否采用适当的抗生素治疗，以及哪种抗生素最有效。

47. 生物打印（Bioprinting）

生物打印是3D打印的一种特殊应用，它使用聚合物或基因工程的生物材料生产组织和器官，其中一些组织和器官可植入人体。生物打印的优点是材料的个体适应性较好并且具有较少的副作用，包括植入物排斥反应。

目前一种3D打印系统已经被提出，它可以将活细胞打印成人体尺度的骨骼、肌肉和耳朵组织。由于这样打印出来的物品使用了聚己内酯的生物相容性合成聚合物，所以其结构稳定。

未来，首批3D打印的人体器官将无排斥地移植，既满足了等待器官患者的巨大需求，也满足了那些想替换其有故障器官患者的巨大需求。从长远来看，“人体芯片”模型可能会生成用于植入的各种类型组织，以利用患者自身体内的细胞修复受损的器官。

48. 基因表达的控制（Control of Gene Expression）

基因表达是一个基因的核苷酸序列被用来指导蛋白质合成和产生各种细胞结构的过程。通过了解如何控制基因表达，科学家们希望破解每个基因在人类和动物发育中的作用。

早期研究通过发现胎儿对疾病的易感性，并以某种方式操纵细胞，使未来的有机体组织健康，以推动辅助生殖和再生医学领域进步。

基因组的不稳定性和基因改变对疾病的发展有推动作用，加速与年龄有关的病理，并促进组织变性和器官衰竭。通过研究人体对基因表达的控制，可以预见人的衰老程度和速度。在胚胎发育和多功能干细胞生物学阶段控制基因表达可能会彻底改变辅助生殖和再生医学。

49. 药物输送（Drug Delivery）

药物输送是指给人或动物施用治疗剂或药物复合物，以达到治疗效果的一种治疗方法。药物传递技术的进步通常是为了提高药物的功效和吸收程度，同时减少其副作用。纳米材料和新材料正在彻底改变这个领域。

提升药物输送能力将导致药物更快达到其目标，副作用会越来越少，并在必要时停用或重新激活。通过把药物嵌入正确类型的设备中，它们还将为患者和治疗师提供信息。这样的治疗方案通过减少患者在医院花费的时间，从而大大降低了治疗成本。

50. 表观遗传技术（Epigenetic Change Technologies）

表观遗传技术指的是基因功能的可遗传变化，而这些改变并不需要DNA序列的改变。尽管实验表明一些表观遗传变化是可逆的，但“表观遗传”一词已经包括在不改变DNA序列的情况下改变基因活性的过程，并导致可传递给子细胞的修饰。

目前有一些证据表明，许多疾病和各种健康指标都与表观遗传机制有关，包括多种癌症、认知功能障碍、呼吸系统、心血管、生殖、自身免疫和神经行为疾病。

充分了解表观遗传机制将有助于开发新的诊断方法、生物标志物和治疗方法。从长远来看，表观遗传技术的应用可能会对人类产生不可改变的、持久的影响。它会影响人类的生活方式和食品、农业等其他领域，特别是对健康的影响最大。

51. 基因疫苗（Genomic Vaccines）

基因疫苗是由DNA或RNA合成的非蛋白疫苗，可促进人体免疫力提升，预防传染性疾病扩散。它是在基因治疗(genetic therapy)技术的基础上发展而来的。

DNA疫苗的前景非常稳定，便于大量生产且易于运输。当基因组疫苗成为常态时，由于持续时间长，涵盖了广泛的病原体，并且很容易适应后者的突变新形式，因此需要的免疫次数更少。

52. 微生物组（Microbiome）

微生物无处不在，它们形成的微生物群对人类健康既有好处也有坏处。受早年接触微生物和饮食等因素的影响，人与人之间的微生物组构成有很大的差异。此外人体的不同部位有不同的微生物群。虽然已经知道肠道细菌的组成对某些基因的活性有影响，但这究竟是如何发生的仍有待证实。一项新的研究揭示了一种潜在的方法，即“好的”肠道细菌可以控制人类的基因活性，并可能有助于预防结直肠癌。

微生物组已成为医学研究人员的主要兴趣。了解微生物组的多样性并发现新的模式可以更好地了解疾病的发生原因，以及为什么在某些情况下治疗效果要好于其他情况。大数据和新的计算工具将使微生物组的宏基因组分析成为可能。

53. 再生医学（Regenerative Medicine）

再生医学是一个新兴的医学领域，它致力于找到修复或替换因疾病、先天性问题或创伤而受损的细胞、组织甚至整个器官的方法。通过组织工程、干细胞的细胞疗法，以及人工培养的组织或器官来实现。

再生医学将专注于为细胞分化、细胞培养和组织工程开发更可靠、更便宜的方法。在未来，人类将在无需外部支持基质的情况下产生组织和器官。

54. 重编程的人类细胞（Reprogrammed Human Cells）

重编程的人类细胞通常指免疫系统的基因重新编程的白细胞或诱导型多能干细胞，其外观类似于胚胎干细胞。最近有研究证明，可生物降解的纳米颗粒可通过对免疫细胞进行遗传编程，在小鼠模型中识别、清除或减缓白血病的进展，并使得免疫细胞仍在体内。诱导多能干细胞是一种可以直接从成体细胞中产生的多能干细胞。就像胚胎中自然产生的干细胞一样，它们可以成为任何其他类型的细胞，可以发育为皮肤、神经、肌肉或几乎任何其他细胞类型。

55. 靶向细胞死亡途径（Targeting Cell Death Pathways）

癌症是全世界人类死亡的主要原因之一。2012年，新发癌症病例1400万例，癌症相关死亡820万例，预计在未来20年内，这些数字将翻一番。与目前的治疗方法相比，靶向触发不同类型细胞死亡的关键调控分子可能是一种更有效、毒性更小、更不容易产生耐药性的癌症治疗方法。

识别新的细胞死亡机制并尝试协同激活和控制多种细胞死亡途径是一种新兴对抗癌症的方法，预示着癌症治疗有效性的重大飞跃。同时它有望减轻或解决困扰该领域的某些毒性和耐药性问题。

结束