昨日，《麻省理工科技評論》正式公布了2018年“全球十大突破性技術”（10 Breakthrough Technologies 2018），為我們對2018年核心科技的發(fā)展提供了很好的前瞻指導。

這份指南已經發(fā)布17年之久，每年初都會帶給科技行業(yè)最前沿的視角。今年，麻省理工評出的“全球十大突破性技術”涵蓋：實用型金屬3D打印、人造胚胎、智慧傳感城市、面向每一個人的人工智能、對抗性神經網(wǎng)絡、巴別魚實時翻譯耳塞、零碳天然氣、完美的網(wǎng)絡隱私保護、基因占卜、材料的量子飛躍。

#1 實用型金屬3D打印（3D Metal Printing）

技術突破：目前最前沿的金屬3D打印機已經可以快速、低成本地制造金屬對象。

意義：按需制造大型復雜金屬物體的能力，很可能會給制造業(yè)帶來顛覆性改變。

關鍵參與者：Markforged、Desktop Metal、GE、EOS、SLM Solutions、西安鉑力特

成熟期：現(xiàn)在

盡管3D打印面世已有數(shù)十年之久，但它很長一段時間內都只是愛好者和設計師手中用來制造一次性原型對象的工具。而要用塑料以外的材料（尤其是金屬）來3D打印通常造價昂貴，而且速度很慢。

金屬3D打印技術方面的突破，讓3D打印成為大規(guī)模制造零部件和各種產品的一種實用方式。此外，制造商還無需大量庫存這些零部件和產品——按需定制成為了可能，減少庫存意味著成本的節(jié)約。

與一般的制造技術相比，金屬3D打印技術可以制造更輕，更堅固的部件，以及傳統(tǒng)金屬制造方法無法實現(xiàn)的復雜形狀。它還可以更精確地控制金屬的微觀結構。 2017年，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）的研究人員宣布，他們已經開發(fā)出了一種3D打印方法，制造出來的不銹鋼部件強度是傳統(tǒng)制造的部件的兩倍。

同樣在2017年，小型3D打印創(chuàng)業(yè)公司Markforged發(fā)布了第一臺價格低于10萬美元的金屬3D打印機，創(chuàng)下了成本上的里程碑。

另一家波士頓地區(qū)的初創(chuàng)公司Desktop Metal于2017年12月開始銷售其首批金屬原型機。該公司計劃開始銷售專為制造而設計的大型機器設備，比傳統(tǒng)的金屬制造方法速度快100倍。

Desktop Metal現(xiàn)在提供的軟件可以生成適用于3D打印的設計。用戶可以自主設置程序，其中包含他們想要打印的對象的規(guī)格，并且利用軟件設計好適合打印的計算機模型。

對通用電氣（GE）而言，去年是它在3D打印技術方面收獲頗豐的一年。GE一直在其航空產品中使用3D打印技術，該公司現(xiàn)在也正在測試一款新型3D金屬打印機，該打印機打印速度很快，可用于大型零部件的生產。該公司計劃于2018年開始銷售該打印機。

#2 人造胚胎（Artificial Embryos）

技術突破：不使用卵子或精子細胞，研究人員可以直接從干細胞制造胚胎樣結構，這為創(chuàng)造生命提供了一條全新的途徑。

意義：人造胚胎將使研究人員更容易研究人類生命的神秘開端。

關鍵參與者：劍橋大學、密歇根大學、洛克菲勒大學

成熟期：現(xiàn)在

英國劍橋大學工作的胚胎學家在僅依靠干細胞的情況下培育出了逼真的小鼠胚胎。這種方式不需要卵子、精子，只需從另一個胚胎采集出細胞來。

“我們一直知道干細胞在的強大潛力中會帶來神奇的結果。但我們萬萬意識不到，它們可以進行如此精美或完美的自我組織?！毖芯繄F隊領導人Magdelena Zernicka-Goetz表示。

這一技術的突破，暗示我們很快就可以擁有沒有雞蛋的哺乳動物。

另一方面，人造胚胎無疑會引起道德爭議。如果它們與真正的胚胎無法區(qū)分呢？在它們感到疼痛之前，可以在實驗室中培養(yǎng)多久？生物倫理學家說，我們需要在科學比賽前進一步解決這些問題。

#3 智慧傳感城市（Sensing City）

技術突破：多倫多街區(qū)的目標是成為首個將最先進城市設計與最先進數(shù)字技術“合體”的代表。

意義：智慧城市可以讓城市地區(qū)更實惠、更宜居、更環(huán)保。

關鍵參與者：Sidewalk Labs、Waterfront Toronto

成熟期：項目于2017年10月公布，建設可能于2019年開始

全球范圍內眾多的智慧城市計劃都在遭遇“擱淺”，高昂的耗資與成本也嚇到許多人。

多倫多的一個名為Quayside的新項目希望通過從頭開始重新思考城市社區(qū)并圍繞最新的數(shù)字技術重建它，從而改變這種失敗模式。

Alphabet旗下Sidewalk Labs實驗室正與加拿大政府就多倫多工業(yè)濱水區(qū)的這一高科技項目進行合作。

該項目的目標之一是基于廣泛的傳感器網(wǎng)絡的信息設計，策略和技術決策，這些傳感器收集從空氣質量到噪音水平到人們活動的所有信息。

該計劃要求所有車輛實現(xiàn)自動化和共享。機器人會在地下“巡邏”，處理城市車隊管理中的瑣事。Sidewalk Labs表示，它將開放其創(chuàng)建的軟件和系統(tǒng)的訪問權限，以便其他公司可以在這一平臺上構建服務，就像人們?yōu)橐苿与娫挊嫿☉贸绦蛞粯印?/p>

Sidewalk Labs對公共基礎設設的密切關注也引發(fā)了對數(shù)據(jù)治理和隱私的擔憂。但它認為，可以與社區(qū)和當?shù)卣献鱽砭徑膺@些擔憂。

Waterfront Toronto是負責Quayside開發(fā)項目的公共機構，其他北美城市已經呼吁將其列入Sidewalk Labs這一項目的合作。該機構的首席執(zhí)行官Will Fleissig說：“舊金山、丹佛、洛杉磯和波士頓等城市都紛紛自薦，希望能夠參與這一項目?！?/p>

#4 面向每一個人的人工智能（AI for Everybody）

技術突破：基于云計算的AI使技術更便宜，更易于使用。

意義：目前，人工智能的大規(guī)模使用主要由個別巨頭支配。但作為基于云計算的服務，它可以被更多人廣泛使用，從而為經濟帶來推動力。

關鍵參與者：亞馬遜、谷歌、微軟

成熟期：現(xiàn)在

到目前為止，人工智能主要是亞馬遜，百度，谷歌，微軟等大型科技公司以及一些初創(chuàng)公司的玩具。對于許多其他公司和經濟部分而言，AI系統(tǒng)太昂貴且太難以完全實施。

但是，基于云計算的機器學習工具可以將AI帶給更廣泛的受眾。到目前為止，亞馬遜的AWS在AI云計算領域走在了前沿。TensorFlow是一個開源的人工智能庫，可用于構建其他機器學習軟件，而谷歌等競爭對手已經在努力挑戰(zhàn)這一系統(tǒng)。 最近谷歌宣布推出Cloud AutoML，這是一套預先訓練好的系統(tǒng)，可以使AI更易于使用。

微軟擁有自己的人工智能云平臺，Azure正與亞馬遜合作提供開源的深度學習圖書館--Gluon。Gluon被認為是是制造神經網(wǎng)絡 - 人工智能中的一項關鍵技術，它可以粗略地模仿人類大腦的學習方式 - 就像構建智能手機應用程序一樣簡單。

目前還不確定哪家公司將成為提供人工智能云服務的領導者，但這對最前沿的研究者和公司們來說無疑是一個巨大的商機。

目前，AI主要用于高科技行業(yè)，并在此創(chuàng)造了效率并提供了新產品和服務。但許多其他企業(yè)和行業(yè)一直在努力充分地利用人工智能的進步。如果能夠更充分地實施該技術，對醫(yī)藥、制造業(yè)和能源等行業(yè)也可以進行改革，對經濟生產力將產生巨大的推動作用。

盡管如此，大多數(shù)公司仍然沒有足夠的人員知道如何使用云AI。所以亞馬遜和谷歌也正在建立咨詢服務。一旦云將技術置于幾乎每個人都能接觸到的范圍內，真正的AI革命就可以開始。

#5 對抗性神經網(wǎng)絡（Dueling Neural Networks）

技術突破：兩個人工智能系統(tǒng)可以相互對接，創(chuàng)造超逼真的原始圖像或聲音，這是機器以前從未做過的。

意義：它賦予了機器類似想象力的功能，這可能會幫助他們減少對人的依賴 - 同時也將它們變成數(shù)字制作的超強大工具。

關鍵參與者：Google Brain、DeepMind、Nvidia

成熟期：現(xiàn)在

人工智能在識別事物方面越來越好：向它展示一百萬張照片，它可以以驚人的準確度告訴您哪些照片描繪了行人正在穿越街道。但AI本身并沒有希望生成行人圖像。如果能做到這一點，它將能夠創(chuàng)造出現(xiàn)實而合成的照片，描繪各種環(huán)境下的行人，這些自駕車可以單單依靠圖片就可以訓練自己，而不必出門上路。

創(chuàng)造一些全新的東西需要想象力——直到現(xiàn)在，這一尷尬仍在困擾著AI。

相應的解決方案萌芽于于2014年蒙特利爾大學博士生Ian Goodfellow的學術論證中。該方法稱為生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Network），它采用兩個神經網(wǎng)絡——簡化的數(shù)學模型支持大多數(shù)現(xiàn)代機器學習的人腦，并在數(shù)字化的“貓捉老鼠”游戲中互相攻擊。

兩個網(wǎng)絡都使用相同的數(shù)據(jù)集進行訓練。其中一個被稱為發(fā)生器，負責為已經看到的圖像創(chuàng)建變化，比如——可能是一個有三只手臂的行人圖片。第二個被稱為鑒別器，被要求確定它所看到的例子是像它被訓練過的圖像還是發(fā)生器產生的虛假圖像。 最后，它可能就能判斷出那個長著三個手臂的人是真人還是假的對象。

隨著時間的推移，發(fā)生器可以很好地生成圖像，鑒別器無法識別假貨。實質上，發(fā)電機已經被教導識別并且然后創(chuàng)建逼真的行人圖像。

該技術在過去十年中已成為人工智能領域最有希望的進展之一，能夠幫助機器產生“欺騙”人類的結果。

對抗網(wǎng)絡已被用于制作逼真的語音和逼真的虛擬圖像。一個引人注目的例子是，來自芯片制造商Nvidia的研究人員為對抗網(wǎng)絡提供了名人照片，為不存在的人創(chuàng)造了數(shù)百個可靠的面孔。另一個研究小組則制作了一些看起來像梵高作品的不具說服力的假畫作。更進一步，對抗網(wǎng)絡還可以通過不同的方式重新設計圖像，比如使陽光明媚的道路看起來像雪一樣，或將馬匹變成斑馬。

結果并不總是完美的，但因為圖像和聲音往往是非?，F(xiàn)實的，所以一些專家認為，對抗神經網(wǎng)絡正逐漸理解他們所看到和聽到的世界的底層結構。這意味著，人工智能可能會獲得一種更具獨立能力的想象力，能夠理解它在世界上看到的東西。

#6 巴別魚實時翻譯耳塞（Babel-Fish Earbuds）

技術突破：近乎達到實時翻譯，現(xiàn)在適用于大量的語言，方便易用。

意義：在日益全球化的世界中，語言仍然是溝通的障礙。

關鍵參與者：谷歌、百度

成熟期：現(xiàn)在

在科幻迷們鐘愛的《銀河系漫游指南》中，只要將黃色的巴別魚滑入耳中，就可以立刻聽懂任意一種語言。在現(xiàn)實中，谷歌讓這種神奇的語言溝通愿望成為了顯示。其推出的巴別魚耳塞名為Pixel Buds，159美元一對?？膳cPixel智能手機和Google翻譯應用程序配合使用，實現(xiàn)實時翻譯。

在這一模式下，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），然后谷歌翻譯應用就會對所講的話進行翻譯，并在智能手機上大聲播放。手持手機的人回應后，回答被翻譯，然后在耳塞中播放。

谷歌翻譯已經有一個對話功能，其iOS和Android應用程序讓兩個用戶說話，因為它會自動找出他們正在使用的語言，然后翻譯它們。但背景噪音可能會讓應用程序很難理解人們在說什么，并且要弄清楚何時一個人已經停止說話，何時該開始翻譯。

Pixel Buds解決了這些問題，因為穿戴者在說話時輕敲并按住右耳塞。手機和耳塞之間的拆分與交互，使得雙方都可以控制麥克風，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仍然被批設計欠佳。耳塞看起來很不智能，也不是很貼合耳朵，也很難用手機設置。并且其實很難與手機進行適配。

但硬件的問題可以得到改善，科技讓接近實時的語言溝通成為了可能。

#7 零碳天然氣（Zero-Carbon Natural Gas）

技術突破：發(fā)電廠可以高效且便宜地捕獲燃燒天然氣所釋放的碳，避免溫室氣體排放。

意義：美國大約32％的電力是用天然氣生產的，約占電力行業(yè)碳排放量的30％。

關鍵參與者：8 Rivers Capital、Exelon Generation、CB&I

成熟期：3-5年

在可預見的未來，天然氣可能仍會作為我們的主要電力來源之一。它便宜且容易獲得，目前占美國電力的30％以上，占全球電力的22％。雖然它比煤炭更清潔，但它仍然是碳排放的巨大來源。

位于美國休斯頓城外的一家發(fā)電廠正在測試一項技術，該技術可以使天然氣產生的清潔能源成為現(xiàn)實。這家名為Net Power的公司正在開發(fā)高達50兆瓦特的項目。該公司相信他們能捕獲天然氣發(fā)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(fā)電——至少和標準天然氣發(fā)電廠的成本相同。

一旦成功，這意味著世界有一種方法可以以合理的成本從化石燃料中產生無碳能源。這樣的天然氣工廠可以根據(jù)需要上下擺動，避免了核電的高資本成本，并避免了可再生能源通常提供的不穩(wěn)定供應。

Net Power是技術開發(fā)公司8 Rivers Capital，Exelon Generation和能源建筑公司CB＆I之間的合作項目。該公司正在調試工廠并已開始初始測試。它打算在未來幾個月發(fā)布早期評估的結果。

該工廠將燃燒天然氣所釋放的二氧化碳置于高壓和高溫環(huán)境中，使用所產生的超臨界二氧化碳作為驅動特制渦輪機的“流體”。大部分二氧化碳可以連續(xù)循環(huán)使用，其余的可以低價捕獲。

降低成本的關鍵在于出售部分二氧化碳。Net Power希望能拉動其他行業(yè)對二氧化碳的需求，比如水泥制造業(yè)、塑料制造業(yè)及其他碳基材料行業(yè)。

#8 完美的在線隱私保護（Perfect Online Privacy）

技術突破：計算機科學家正在完善一種加密工具來驗證某些內容，而不會泄露證據(jù)背后的信息。

意義：如果您需要透露個人信息以在網(wǎng)上完成某件事情，那么這樣做會更容易，而不會冒著隱私或冒著身份盜用的風險。

關鍵參與者：Zcash、摩根大通、荷蘭國際集團ING

成熟期：現(xiàn)在

真正的互聯(lián)網(wǎng)隱私最終可能成為可能，這要歸功于一種新的工具。例如，可讓您證明自己已超過18歲而不泄露您的出生日期，或證明您有足夠的銀行資金進行金融交易而不會泄露您的余額或其他細節(jié)。這限制了隱私泄露或身份盜用的風險。

該工具是一種新興的密碼協(xié)議，稱為零知識證明。盡管研究人員已經研究了數(shù)十年，但過去一年的興趣激增，部分原因是對加密貨幣越來越迷戀，其中大部分都不是私人的。

實用的零知識證明的大部分功勞歸功于Zcash，這是一種在2016年末推出的數(shù)字貨幣。Zcash的開發(fā)人員使用了一種名為zk-SNARK的方法（用于“零知識簡潔的非交互式知識論”），以為用戶提供匿名交易的權力。

這在比特幣和大多數(shù)其他公開的區(qū)塊鏈系統(tǒng)中通常是不可能的，在這些系統(tǒng)中，每個人都可以看到交易。雖然這些交易在理論上是匿名的，但它們可以與其他數(shù)據(jù)結合起來追蹤甚至識別用戶。

全球第二大流行區(qū)塊鏈網(wǎng)絡Ethereum的創(chuàng)始人Vitalik Buterin將zk-SNARKs描述為“絕對改變游戲規(guī)則的技術”。

對于銀行來說，這可能是在支付系統(tǒng)中使用區(qū)塊鏈而不犧牲客戶隱私的一種方式。去年，摩根大通將zk-SNARKs添加到其自己的區(qū)塊鏈支付系統(tǒng)中。

盡管如此，zk-SNARKs計算量大，速度慢。他們還需要一個所謂的“可信賴的安裝程序”，創(chuàng)建一個加密密鑰，如果落入不法之徒手中，可能會危及整個系統(tǒng)的安全。但研究人員正在研究更有效地部署零知識證明的替代方案，并且不需要這樣的密鑰。

#9 基因占卜（Genetic Fortune Telling）

技術突破：科學家現(xiàn)在可以使用你的基因組來預測你患上心臟病或乳腺癌的機會，甚至你的智商。

意義：基于DNA的預測可能是下一個偉大的公共衛(wèi)生進展，但它們會增加基因歧視的風險。

關鍵參與者：Helix、23andMe、Myriad Genetics、UKBiobank 、Broad Institute、華大基因、奕真生物、WeGene等

成熟期：現(xiàn)在

有一天，嬰兒出生時會得到DNA報告卡。這些報告將提供關于他們患心臟病或癌癥的幾率，以及吸煙成癮的幾率、是否智力高于平均水平。

由于大型基因研究（個別研究涉及人數(shù)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(xiàn)實。

事實證明，大多數(shù)常見疾病以及許多行為和特征，包括智力，都不是由一個或幾個基因產生的，而是由許多行為協(xié)調一致。利用大量正在進行的基因研究的數(shù)據(jù)，科學家正在創(chuàng)造他們所謂的“多基因風險評分”。

雖然新的DNA測試提供了概率，而不是診斷，但它們可以極大地改善醫(yī)學。例如，如果乳腺癌高風險婦女獲得更多乳房X線照片，而低風險婦女更少，那么這些檢查可能會捕獲更多真實的癌癥，并減少誤報。

制藥公司也可以將這些分數(shù)用于預防性藥物的臨床試驗，以治療阿爾茨海默氏癥或心臟病等疾病。通過選擇更可能患病的志愿者，他們可以更準確地測試藥物的效果。

但比較麻煩的是，預測并不完美。多基因評分也有爭議，因為它們可以預測任何性狀，而不僅僅是疾病。例如，他們現(xiàn)在可以預測一個人在IQ測試中的表現(xiàn)約為10％。隨著分數(shù)的提高，DNA IQ預測很可能會成為常態(tài)。

#10 材料的量子飛躍（Materials' Quantum Leap）

技術突破：IBM采用7量子比特的量子計算機對小分子的電子結構成功地進行仿真計算。

意義：詳細了解分子將使化學家能夠設計出更有效的藥物和更好的材料來生成和分配能量。

關鍵參與者：IBM、Google、哈佛大學Alán Aspuru-Guzik教授、中國科技大學、中國科學院、浙江大學、阿里巴巴等

成熟期：5-10年

強大的新量子計算機的前景帶來了難題。他們能夠勝任當今機器難以想象的計算能力，但我們還沒有弄清楚我們可以用這些能力做什么。

一個可能的和誘人的可能性是——精確設計分子。

化學家們已經開始夢想用更有效的藥物制造新蛋白質，更好的電池用新型電解質，可以將陽光直接轉化為液體燃料的化合物以及效率更高的太陽能電池。

我們尚未實現(xiàn)這些可能，因為分子在傳統(tǒng)計算機上難以建模。嘗試在相對簡單的分子中模擬電子的行為，并且遇到遠遠超出當今計算機能力的復雜性。

但對于量子計算機來說，這是一個自然的問題，它代替了代表1和0的數(shù)字位使用本身就是量子系統(tǒng)的“量子位”。最近，IBM的研究人員用七個量子位計算機來模擬由三個原子組成的小分子。

專家分析，應該有可能準確地模擬更大更有趣的分子，因為科學家們可以制造出更多量子位，更重要的是更好的量子算法。