SA 論壇 是邀請專家就科學和技術領域的熱點問題撰寫的文章。
編者按：今天，世界經濟論壇的Meta-Council on Emerging Technologies（新興技術元理事會）釋出了《2015年十大新興技術榜單》，該理事會是世界經濟論壇全球議程理事會（Global Agenda Councils）的專家社群網路之一。IBM首席創新官兼下文作者伯納德·梅耶森是該元理事會的主席。《大眾科學》主編瑪麗埃特·迪克里斯蒂娜擔任副主席。
技術或許是現代世界最偉大的變革推動力。儘管並非沒有風險，但技術突破有望為我們這個時代最緊迫的全球挑戰提供解決方案。從以氫為燃料的零排放汽車，到模仿人腦的計算機晶片，世界經濟論壇（WEF）年度釋出的“十大新興技術榜單”生動地展現了創新在改善生活、改造行業和保護地球方面的力量。
關於支援科學新聞業
如果您喜歡這篇文章，請考慮透過以下方式支援我們屢獲殊榮的新聞報道： 訂閱。透過購買訂閱，您將幫助確保未來能夠繼續講述關於塑造我們當今世界的發現和思想的具有影響力的故事。
為了編制這份榜單，世界經濟論壇的Meta-Council on Emerging Technologies（新興技術元理事會）——一個由18位專家組成的小組——借鑑了論壇眾多社群的集體專業知識，以確定最重要的技術趨勢。透過這樣做，元理事會旨在提高人們對其潛力的認識，併為彌合投資、監管和公眾理解方面的差距做出貢獻，而這些差距往往會阻礙進步。
1. 燃料電池汽車
以氫為燃料的零排放汽車
長期以來，燃料電池汽車被認為比電力或碳氫燃料汽車具有多項重大優勢。然而，這項技術直到現在才開始達到汽車公司計劃面向消費者釋出產品的階段。最初的價格可能在7萬美元左右，但隨著未來幾年銷量的增加，價格應該會大幅下降。
與必須從外部電源充電且充電時間可能需要5到12小時（取決於汽車和充電器）的電池不同，燃料電池直接利用氫氣或天然氣發電。在實踐中，燃料電池和電池結合使用，燃料電池發電，電池儲存電能，直到驅動車輛的電機需要電能。因此，燃料電池汽車是混合動力汽車，並且可能還會採用再生制動，從廢熱中回收能量，這是最大限度提高效率和續航里程的關鍵功能。
與電池動力電動汽車不同，燃料電池動力汽車具有較長的續航里程——每罐燃料最多可達650公里（燃料通常是壓縮氫氣）；加氫燃料只需約三分鐘。氫氣是清潔燃燒的，只產生水蒸氣作為廢物，因此使用氫氣的燃料電池汽車將實現零排放，考慮到減少空氣汙染的需求，這是一個重要因素。
有許多方法可以生產氫氣而不產生碳排放。最明顯的是，來自風能和太陽能的可再生電力資源可以用於電解水——儘管這個過程的整體能源效率可能相當低。氫氣也可以在高溫核反應堆中從水中分解出來，或者從化石燃料（如煤或天然氣）中產生，並將產生的二氧化碳捕獲和封存，而不是釋放到大氣中。
除了大規模生產廉價氫氣外，一個重大挑戰是缺乏氫氣分配基礎設施，而這種基礎設施是與汽油和柴油加油站並行並最終取代它們所必需的。即使在壓縮狀態下，長距離運輸氫氣在今天也被認為在經濟上不可行。然而，創新的氫氣儲存技術，例如不需要高壓儲存的有機液體載體，將很快降低長距離運輸的成本，並減輕與氣體儲存和意外釋放相關的風險。
大眾市場燃料電池汽車是一個有吸引力的前景，因為它們將提供當今柴油和汽油動力汽車的續航里程和加油便利性，同時在個人交通中提供可持續性的益處。然而，實現這些益處將需要從完全低碳的來源可靠且經濟地生產氫氣，並將其分配給不斷增長的車隊，預計在十年內車隊數量將達到數百萬輛。
2. 下一代機器人技術
走出生產線
大眾的想象力長期以來預見到一個機器人接管各種日常任務的世界。然而，這種機器人未來一直未能實現，機器人仍然侷限於工廠裝配線和其他受控任務。儘管這些機器人被大量使用（例如在汽車工業中），但它們體積龐大，對人類同事來說很危險；它們必須用安全籠隔開。
機器人技術的進步正在使人機協作成為日常現實。更好、更便宜的感測器使機器人更能“理解”並響應其環境。機器人身體變得更具適應性和靈活性，設計師從複雜生物結構（如人手）的非凡靈活性和靈巧性中汲取靈感。機器人也變得更加互聯，受益於雲計算革命，能夠遠端訪問指令和資訊，而不是必須被程式設計為完全自主的單元。
新時代的機器人技術將這些機器從大型製造裝配線上解放出來，並應用於各種各樣的任務中。就像智慧手機一樣，利用GPS技術，機器人開始應用於精準農業，用於除草和收割。在日本，人們正在嘗試將機器人用於護理工作。例如，它們幫助病人起床，並支援中風患者恢復肢體控制。更小、更靈巧的機器人，如Dexter Bot、Baxter和LBR iiwa，被設計成易於程式設計，並處理對人類工人來說費力或不舒服的製造任務。
實際上，機器人非常適合執行對人類來說過於重複或危險的任務，並且可以以低於人類工人的成本每天24小時工作。在現實中，新一代機器人機器更有可能與人類協作，而不是取代人類。即使考慮到設計和人工智慧的進步，人類的參與和監督仍然至關重要。
仍然存在機器人可能取代人類工作的風險，儘管之前的自動化浪潮往往會導致更高的生產力和增長，並惠及整個經濟。隨著下一代機器人連線到網路，人們對聯網機器人失控的數十年之久的擔憂可能會變得更加突出，但與此同時，隨著人們使用家用機器人做家務，它們將變得更加熟悉。然而，毫無疑問，下一代機器人技術對人類與機器的關係提出了新的問題。
3. 可回收熱固性塑膠
一種減少垃圾填埋場浪費的新型塑膠
塑膠分為熱塑性塑膠和熱固性塑膠。前者可以多次加熱和成型，在現代世界中無處不在，從兒童玩具到馬桶座圈都由其構成。由於熱塑性塑膠可以熔化和重塑，因此通常是可回收的。然而，熱固性塑膠只能加熱和成型一次，之後分子變化意味著它們被“固化”，即使在經受強烈的高溫和高壓時也能保持其形狀和強度。
由於這種耐久性，熱固性塑膠是我們現代世界的重要組成部分。它們被用於從手機和電路板到航空航天工業的各種產品中。但是，使其在現代製造業中不可或缺的相同特性也使其無法回收。結果，大多數熱固性聚合物最終都變成了垃圾填埋場。鑑於可持續發展的最終目標，長期以來一直迫切需要熱固性塑膠的可回收性。
2014年，該領域取得了關鍵進展，在《科學》雜誌上發表了一篇里程碑式的論文，宣佈發現了新型可回收熱固性聚合物。這些聚合物被稱為聚（六氫三嗪）或PHTs，可以溶解在強酸中，將聚合物鏈分解成組分單體，然後可以重新組裝成新產品。與傳統的不可回收熱固性塑膠一樣，這些新結構堅硬、耐熱且堅韌，具有與其不可回收的前身相同的潛在應用。
儘管沒有100%高效的回收利用，但這項創新——如果得到廣泛部署——應該會加速向迴圈經濟的轉變，並大大減少塑膠垃圾填埋場的浪費。我們預計，可回收熱固性聚合物將在五年內取代不可回收的熱固性聚合物，並在2025年之前在新的製成品中普及。
4. 精準基因工程技術
一項突破性技術以更少的爭議提供更好的作物
傳統的基因工程長期以來引起爭議。現在，新興技術使我們能夠直接“編輯”植物的遺傳密碼，例如，使它們更營養或更能適應氣候變化；我們相信，這些益處以及“編輯”的精確性可以減輕擔憂，從而導致更廣泛的採用。
目前，農作物的基因工程依賴於農桿菌（agrobacterium tumefaciens）將所需的DNA轉移到目標基因組中。這項技術已被證實是可靠的，並且儘管公眾普遍存在擔憂，但科學界普遍認為，使用這種技術對生物體進行基因改造的風險並不比使用傳統育種方法改造它們的風險更高。儘管農桿菌很有用，但近年來已經開發出更精確和多樣的基因組編輯技術。
這些技術包括ZFNs、TALENs，以及最近的CRISPR-Cas9系統，該系統在細菌中進化為對抗病毒的防禦機制。CRISPR-Cas9使用RNA分子靶向DNA，在目標基因組中切割到已知的、使用者選擇的序列。這種能力可以停用不需要的基因，或者以功能上與自然突變無法區分的方式修改它。使用“同源重組”，CRISPR還可以用於以精確的方式將新的DNA序列甚至整個基因插入基因組中。
基因工程的另一個方面似乎也準備取得重大進展，那就是在農作物中使用RNA干擾（RNAi）。RNAi對病毒和真菌病原體有效，還可以保護植物免受昆蟲害蟲的侵害，從而減少對化學農藥的需求。例如，病毒基因已被用於保護番木瓜植物免受環斑病毒的侵害，在夏威夷使用十多年來，沒有出現耐藥性進化的跡象。RNAi也可能使主要的糧食作物受益，保護小麥免受稈鏽病、水稻免受稻瘟病、馬鈴薯免受晚疫病和香蕉免受香蕉枯萎病的侵害。
這些創新中的許多將特別有利於發展中國家的小農戶。因此，隨著人們認識到基因工程在提高數百萬人的收入和改善飲食方面的有效性，基因工程的爭議可能會減少。此外，更精確的基因組編輯可能會減輕公眾的擔憂，特別是如果由此產生的植物或動物不被認為是轉基因的，因為沒有引入外源遺傳物質。
綜上所述，這些技術有望透過減少多個領域的投入使用來提高農業可持續性，從水和土地到肥料，同時也有助於作物適應氣候變化。
5. 增材製造
製造的未來，從可列印器官到智慧服裝
正如其名稱所示，增材製造與減材製造相反。後者是傳統的製造方式：從一塊較大的材料（木材、金屬、石頭等）中減去或去除層，留下所需的形狀。增材製造則從鬆散的材料（液體或粉末）開始，然後使用數字模板逐層將其構建成三維形狀。
與大規模生產的製成品不同，三維產品可以根據終端使用者進行高度定製。一個例子是Invisalign公司，該公司使用客戶牙齒的計算機成像技術來製作幾乎隱形的牙套，以適應他們的口腔。其他醫療應用正在將3D列印推向更生物學的方向：機器可以直接列印人類細胞，從而創造出活體組織，這些組織可能在藥物安全篩選以及最終的組織修復和再生中找到潛在的應用。這種生物列印的一個早期例子是Organovo公司列印的肝細胞層，其目的是用於藥物測試，並可能最終用於建立移植器官。生物列印已經用於生成皮膚和骨骼以及心臟和血管組織，這為未來的個性化醫療提供了巨大的潛力。
增材製造的一個重要的下一個階段將是整合電子元件（如電路板）的3D列印。奈米級計算機部件（如處理器）很難用這種方式製造，因為將電子元件與由多種不同材料製成的其他元件結合起來具有挑戰性。在其他領域，4D列印現在有望帶來新一代產品，這些產品可以根據環境變化（如熱和溼度）自行改變。例如，這可能對衣服或鞋類以及醫療保健產品（如旨在在人體內發生變化的植入物）有用。
與分散式製造一樣，增材製造可能對傳統工藝和供應鏈具有高度顛覆性。但它今天仍然是一項新興技術，應用主要在汽車、航空航天和醫療領域。預計未來十年將快速增長，因為更多的機會湧現，並且這項技術的創新使其更接近大眾市場。
6. 新興人工智慧
當計算機可以在工作中學習時會發生什麼？
人工智慧（AI）簡而言之就是用計算機做人能做的事情的科學。近年來，人工智慧取得了顯著進步：我們大多數人現在使用的智慧手機可以識別人類語音，或者使用影像識別技術透過機場移民佇列。自動駕駛汽車和自動駕駛無人機目前正處於測試階段，預計將廣泛使用，並且在某些學習和記憶任務中，機器現在優於人類。沃森（Watson），一個人工智慧計算機系統，在智力競賽節目《Jeopardy!》中擊敗了最優秀的人類選手。
與普通硬體和軟體不同，人工智慧使機器能夠感知並響應其不斷變化的環境。新興人工智慧在此基礎上更進一步，其進步來自於透過吸收大量資訊自動學習的機器。一個例子是卡內基梅隆大學的永無止境的語言學習專案NELL，這是一個計算機系統，它不僅透過抓取數億個網頁來閱讀事實，而且還試圖在這個過程中提高其閱讀和理解能力，以便在未來表現更好。
與下一代機器人技術一樣，改進的人工智慧將帶來顯著的生產力進步，因為機器接管甚至更好地執行某些人類任務。大量證據表明，自動駕駛汽車將減少碰撞頻率，並避免道路運輸造成的死亡和傷害，因為機器可以避免人為錯誤、注意力不集中和視力缺陷等缺點。智慧機器擁有更快的訪問速度，可以訪問更大的資訊儲存庫，並且能夠不受人類情感偏見的影響做出響應，因此在診斷疾病方面可能比醫療專業人員表現更好。沃森系統目前正在腫瘤學領域部署，以協助癌症患者的診斷和個性化、循證治療方案。
長期以來，人工智慧一直是反烏托邦科幻噩夢的主題，它顯然帶有風險——最明顯的是，超智慧機器可能有一天會征服和奴役人類。儘管這種風險仍然遙遙無期，但專家們越來越認真地對待它，他們中的許多人在2015年1月簽署了生命未來研究所協調的一封公開信，以引導人工智慧的未來遠離潛在的陷阱。更平淡地說，智慧計算機取代人類工人引發的經濟變化可能會加劇社會不平等並威脅到現有工作。例如，自動駕駛無人機可能會取代大多數人類送貨司機，而自動駕駛短租車輛可能會使出租車變得越來越過時。
另一方面，新興人工智慧可能會使仍然是人類獨有的屬性——創造力、情感、人際關係——更清晰地被重視。隨著機器在人類智慧方面的發展，這項技術將越來越挑戰我們對“成為人類”的理解，以及人與機器之間快速縮小的差距所帶來的風險和益處。
7. 分散式製造
未來的工廠在線上——也在你家門口
分散式製造顛覆了我們製造和交付產品的方式。在傳統制造中，原材料被集中起來，在大型集中式工廠中組裝和製造，成為相同的成品，然後傳送給客戶。在分散式製造中，原材料和製造方法是分散的，最終產品在非常靠近最終客戶的地方製造。
本質上，這個想法是用數字資訊儘可能多地取代材料供應鏈。例如，為了製造一把椅子，與其採購木材並在中央工廠將其製造成椅子，不如使用稱為CNC路由器的計算機化切割工具將切割椅子部件的數字計劃分發到當地的製造中心。然後，部件可以由消費者或當地的製造車間組裝，將它們變成成品。一家已經使用這種模式的公司是美國傢俱公司AtFAB。
當前分散式製造的應用很大程度上依賴於DIY創客運動，愛好者在其中使用自己的本地3D印表機並用當地材料製作產品。這裡有開源思維的要素，即消費者可以根據自己的需求和偏好定製產品。創意設計元素可以更多地透過眾包來實現，而不是集中驅動；隨著更多的人參與到產品的視覺化和生產中，產品可能會呈現出進化的特徵。
分散式製造有望實現更有效的資源利用，減少集中式工廠的產能浪費。它還透過減少構建第一個原型和產品所需的資本量來降低市場準入門檻。重要的是，它應該減少製造業的總體環境影響：數字資訊透過網路而不是物理產品透過公路、鐵路或水路傳輸；原材料在當地採購，進一步減少了運輸所需的能源量。
如果分散式製造變得更加普及，它將顛覆傳統的勞動力市場和傳統制造業的經濟。它確實存在風險；例如，可能更難監管和控制遠端製造的醫療裝置，而武器等產品可能是非法或危險的。並非所有東西都可以透過分散式製造來製造，對於許多最重要和複雜的消費品，仍然必須維護傳統的製造和供應鏈。
分散式製造可能會鼓勵今天標準化的物品（如智慧手機和汽車）實現更廣泛的多樣性。規模不是問題：一家英國公司Facit Homes使用個性化設計和3D列印來建立定製房屋以適應消費者。產品功能將不斷發展以服務於不同的市場和地區，並且商品和服務將迅速擴充套件到目前傳統制造業服務不足的世界地區。
8. “感知與避讓”無人機
飛行機器人（又名無人機）用於檢查電力線或運送緊急援助，近年來已成為軍事能力的重要且有爭議的一部分。它們也被用於農業、拍攝以及其他許多需要廉價和廣泛的空中監視的應用。但到目前為止，所有這些無人機都有人類飛行員；不同之處在於他們的飛行員在地面上遠端駕駛飛機。
無人機技術的下一步是開發能夠自主飛行的機器，從而為它們開闢更廣泛的應用。為了實現這一點，無人機必須能夠感知並響應其當地環境，改變其高度和飛行軌跡，以避免與路徑中的其他物體碰撞。在自然界中，鳥類、魚類和昆蟲都可以成群結隊地聚集，每隻動物幾乎瞬間響應其鄰居，使群體能夠作為一個整體飛行或游泳。無人機可以模仿這一點。
憑藉可靠的自主性和避碰能力，無人機可以開始承擔對人類來說過於危險或遙遠的任務：例如，檢查電力線，或在緊急情況下運送醫療用品。無人機送貨機器將能夠找到到達目的地的最佳路線，並考慮到其他飛行器和障礙物。在農業中，自主無人機可以從空中收集和處理大量的視覺資料，從而實現精確和高效地使用肥料和灌溉等投入。
2014年1月，英特爾和Ascending Technologies展示了原型多旋翼無人機，該無人機可以導航舞臺上的障礙賽道，並自動避開走進其路徑的人。這些機器使用英特爾的RealSense攝像頭模組，該模組僅重八克，厚度不到四毫米。這種水平的避碰能力將迎來共享空域的未來，屆時許多無人機將在靠近人類的地方飛行，並在建築物內外執行以執行多種任務。無人機本質上是在三維而不是二維空間中執行的機器人；下一代機器人技術的進步將加速這一趨勢。
飛行器永遠不會沒有風險，無論是人類操作還是智慧機器操作。為了得到廣泛採用，“感知與避讓”無人機必須能夠在最困難的條件下可靠執行：在夜間、暴風雪或沙塵暴中。與我們當前的數字移動裝置（實際上是靜止的，因為我們必須隨身攜帶它們）不同，無人機將是變革性的，因為它們是自移動的，並且具有在超出我們人類直接觸及範圍的三維世界中飛行的能力。一旦普及，它們將極大地擴充套件我們的存在、生產力和人類體驗。
9. 類腦技術
模仿人腦的計算機晶片
即使是當今最好的超級計算機也無法與人腦的複雜性相媲美。計算機是線性的，透過高速骨幹網在儲存晶片和中央處理器之間來回移動資料。另一方面，大腦是完全互連的，邏輯和記憶緊密交叉連結，其密度和多樣性是現代計算機的數十億倍。類腦晶片旨在以與傳統硬體根本不同的方式處理資訊，模仿大腦的架構，以大幅提高計算機的思考和響應能力。
多年來，小型化帶來了傳統計算能力的大幅提升，但是儲存記憶體和中央處理器之間連續傳輸資料的瓶頸會消耗大量能量併產生不必要的熱量，從而限制了進一步的改進。相比之下，類腦晶片可以更節能、更強大，將資料儲存和資料處理元件組合到相同的互連模組中。從這個意義上說，該系統複製了數十億個構成人腦的網路化神經元。
類腦技術將是強大計算的下一個階段，它將實現更快的資料處理和更好的機器學習能力。IBM於2014年8月釋出的百萬神經元TrueNorth晶片原型，在某些任務中的功率效率比傳統CPU（中央處理器）高數百倍，並且首次更接近人腦皮層。憑藉更強大的計算能力和更少的能量和體積，類腦晶片應該能夠使更智慧的小型機器推動小型化和人工智慧的下一個階段。
潛在的應用包括：無人機能夠更好地處理和響應視覺提示，更強大和智慧的相機和智慧手機，以及大規模的資料處理，這可能有助於解開金融市場或氣候預測的秘密。計算機將能夠預測和學習，而不是僅僅以預程式設計的方式響應。
10. 數字基因組
基因密碼儲存在隨身碟中的時代的醫療保健
首次對構成人類基因組的32億個DNA鹼基對進行測序花費了多年時間，耗資數千萬美元，而今天，您的基因組可以在幾分鐘內完成測序和數字化，成本僅為幾百美元。結果可以透過隨身碟交付到您的筆記型電腦上，並輕鬆透過網際網路共享。這種快速且廉價地確定我們個人和獨特基因構成的能力，有望在更個性化和有效的醫療保健領域帶來一場革命。
我們的許多最棘手的健康挑戰，從心臟病到癌症，都具有遺傳成分。事實上，癌症最好被描述為基因組疾病。透過數字化，醫生將能夠根據腫瘤的基因構成來決定患者的癌症治療方案。這種新知識也正在使精準醫療成為現實，它使開發高度靶向的療法成為可能，這些療法有可能改善治療效果，特別是對於與癌症作鬥爭的患者。
與所有個人資訊一樣，個人的數字基因組也需要出於隱私原因加以保護。個人基因組分析已經引發了挑戰，涉及人們如何應對對其遺傳疾病風險的更清晰的理解，以及其他人（如僱主或保險公司）可能希望如何訪問和使用這些資訊。然而，益處可能大於風險，因為可以開發個性化治療和靶向療法，並有可能應用於由DNA變化驅動或協助的許多疾病。
作者：伯納德·梅耶森是IBM公司首席創新官兼副總裁，以及新興技術元理事會主席；《大眾科學》主編瑪麗埃特·迪克里斯蒂娜擔任副主席。這份榜單借鑑了以下理事會成員的專業知識：卡內基梅隆大學教授威廉·“雷德”·惠特克；哈佛大學工程與應用科學學院漢斯約爾格·魏斯教授詹妮弗·劉易斯；Foundation Medicine, Inc.總裁兼執行長邁克·佩利尼；德勤高階材料與製造專家領導傑夫·卡貝克；卡內基梅隆大學人機互動教授賈斯汀·卡塞爾；德勤高階材料與製造專家領導傑夫·卡貝克；瑞士聯邦理工學院教授亨利·馬克拉姆；比薩聖安娜高等學校生物機器人研究所主任保羅·達里奧；康奈爾大學農業與生命科學學院訪問學者馬克·萊納斯；加州理工學院材料科學與力學教授朱莉婭·格里爾。