SA 论坛 是邀请专家就科学和技术领域的热点问题撰写的文章。
编者按：今天，世界经济论坛的Meta-Council on Emerging Technologies（新兴技术元理事会）发布了《2015年十大新兴技术榜单》，该理事会是世界经济论坛全球议程理事会（Global Agenda Councils）的专家社区网络之一。IBM首席创新官兼下文作者伯纳德·梅耶森是该元理事会的主席。《大众科学》主编玛丽埃特·迪克里斯蒂娜担任副主席。
技术或许是现代世界最伟大的变革推动力。尽管并非没有风险，但技术突破有望为我们这个时代最紧迫的全球挑战提供解决方案。从以氢为燃料的零排放汽车，到模仿人脑的计算机芯片，世界经济论坛（WEF）年度发布的“十大新兴技术榜单”生动地展现了创新在改善生活、改造行业和保护地球方面的力量。
关于支持科学新闻业
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您将帮助确保未来能够继续讲述关于塑造我们当今世界的发现和思想的具有影响力的故事。
为了编制这份榜单，世界经济论坛的Meta-Council on Emerging Technologies（新兴技术元理事会）——一个由18位专家组成的小组——借鉴了论坛众多社区的集体专业知识，以确定最重要的技术趋势。通过这样做，元理事会旨在提高人们对其潜力的认识，并为弥合投资、监管和公众理解方面的差距做出贡献，而这些差距往往会阻碍进步。
1. 燃料电池汽车
以氢为燃料的零排放汽车
长期以来，燃料电池汽车被认为比电力或碳氢燃料汽车具有多项重大优势。然而，这项技术直到现在才开始达到汽车公司计划面向消费者发布产品的阶段。最初的价格可能在7万美元左右，但随着未来几年销量的增加，价格应该会大幅下降。
与必须从外部电源充电且充电时间可能需要5到12小时（取决于汽车和充电器）的电池不同，燃料电池直接利用氢气或天然气发电。在实践中，燃料电池和电池结合使用，燃料电池发电，电池储存电能，直到驱动车辆的电机需要电能。因此，燃料电池汽车是混合动力汽车，并且可能还会采用再生制动，从废热中回收能量，这是最大限度提高效率和续航里程的关键功能。
与电池动力电动汽车不同，燃料电池动力汽车具有较长的续航里程——每罐燃料最多可达650公里（燃料通常是压缩氢气）；加氢燃料只需约三分钟。氢气是清洁燃烧的，只产生水蒸气作为废物，因此使用氢气的燃料电池汽车将实现零排放，考虑到减少空气污染的需求，这是一个重要因素。
有许多方法可以生产氢气而不产生碳排放。最明显的是，来自风能和太阳能的可再生电力资源可以用于电解水——尽管这个过程的整体能源效率可能相当低。氢气也可以在高温核反应堆中从水中分解出来，或者从化石燃料（如煤或天然气）中产生，并将产生的二氧化碳捕获和封存，而不是释放到大气中。
除了大规模生产廉价氢气外，一个重大挑战是缺乏氢气分配基础设施，而这种基础设施是与汽油和柴油加油站并行并最终取代它们所必需的。即使在压缩状态下，长距离运输氢气在今天也被认为在经济上不可行。然而，创新的氢气存储技术，例如不需要高压存储的有机液体载体，将很快降低长距离运输的成本，并减轻与气体存储和意外释放相关的风险。
大众市场燃料电池汽车是一个有吸引力的前景，因为它们将提供当今柴油和汽油动力汽车的续航里程和加油便利性，同时在个人交通中提供可持续性的益处。然而，实现这些益处将需要从完全低碳的来源可靠且经济地生产氢气，并将其分配给不断增长的车队，预计在十年内车队数量将达到数百万辆。
2. 下一代机器人技术
走出生产线
大众的想象力长期以来预见到一个机器人接管各种日常任务的世界。然而，这种机器人未来一直未能实现，机器人仍然局限于工厂装配线和其他受控任务。尽管这些机器人被大量使用（例如在汽车工业中），但它们体积庞大，对人类同事来说很危险；它们必须用安全笼隔开。
机器人技术的进步正在使人机协作成为日常现实。更好、更便宜的传感器使机器人更能“理解”并响应其环境。机器人身体变得更具适应性和灵活性，设计师从复杂生物结构（如人手）的非凡灵活性和灵巧性中汲取灵感。机器人也变得更加互联，受益于云计算革命，能够远程访问指令和信息，而不是必须被编程为完全自主的单元。
新时代的机器人技术将这些机器从大型制造装配线上解放出来，并应用于各种各样的任务中。就像智能手机一样，利用GPS技术，机器人开始应用于精准农业，用于除草和收割。在日本，人们正在尝试将机器人用于护理工作。例如，它们帮助病人起床，并支持中风患者恢复肢体控制。更小、更灵巧的机器人，如Dexter Bot、Baxter和LBR iiwa，被设计成易于编程，并处理对人类工人来说费力或不舒服的制造任务。
实际上，机器人非常适合执行对人类来说过于重复或危险的任务，并且可以以低于人类工人的成本每天24小时工作。在现实中，新一代机器人机器更有可能与人类协作，而不是取代人类。即使考虑到设计和人工智能的进步，人类的参与和监督仍然至关重要。
仍然存在机器人可能取代人类工作的风险，尽管之前的自动化浪潮往往会导致更高的生产力和增长，并惠及整个经济。随着下一代机器人连接到网络，人们对联网机器人失控的数十年之久的担忧可能会变得更加突出，但与此同时，随着人们使用家用机器人做家务，它们将变得更加熟悉。然而，毫无疑问，下一代机器人技术对人类与机器的关系提出了新的问题。
3. 可回收热固性塑料
一种减少垃圾填埋场浪费的新型塑料
塑料分为热塑性塑料和热固性塑料。前者可以多次加热和成型，在现代世界中无处不在，从儿童玩具到马桶座圈都由其构成。由于热塑性塑料可以熔化和重塑，因此通常是可回收的。然而，热固性塑料只能加热和成型一次，之后分子变化意味着它们被“固化”，即使在经受强烈的高温和高压时也能保持其形状和强度。
由于这种耐久性，热固性塑料是我们现代世界的重要组成部分。它们被用于从手机和电路板到航空航天工业的各种产品中。但是，使其在现代制造业中不可或缺的相同特性也使其无法回收。结果，大多数热固性聚合物最终都变成了垃圾填埋场。鉴于可持续发展的最终目标，长期以来一直迫切需要热固性塑料的可回收性。
2014年，该领域取得了关键进展，在《科学》杂志上发表了一篇里程碑式的论文，宣布发现了新型可回收热固性聚合物。这些聚合物被称为聚（六氢三嗪）或PHTs，可以溶解在强酸中，将聚合物链分解成组分单体，然后可以重新组装成新产品。与传统的不可回收热固性塑料一样，这些新结构坚硬、耐热且坚韧，具有与其不可回收的前身相同的潜在应用。
尽管没有100%高效的回收利用，但这项创新——如果得到广泛部署——应该会加速向循环经济的转变，并大大减少塑料垃圾填埋场的浪费。我们预计，可回收热固性聚合物将在五年内取代不可回收的热固性聚合物，并在2025年之前在新的制成品中普及。
4. 精准基因工程技术
一项突破性技术以更少的争议提供更好的作物
传统的基因工程长期以来引起争议。现在，新兴技术使我们能够直接“编辑”植物的遗传密码，例如，使它们更营养或更能适应气候变化；我们相信，这些益处以及“编辑”的精确性可以减轻担忧，从而导致更广泛的采用。
目前，农作物的基因工程依赖于农杆菌（agrobacterium tumefaciens）将所需的DNA转移到目标基因组中。这项技术已被证实是可靠的，并且尽管公众普遍存在担忧，但科学界普遍认为，使用这种技术对生物体进行基因改造的风险并不比使用传统育种方法改造它们的风险更高。尽管农杆菌很有用，但近年来已经开发出更精确和多样的基因组编辑技术。
这些技术包括ZFNs、TALENs，以及最近的CRISPR-Cas9系统，该系统在细菌中进化为对抗病毒的防御机制。CRISPR-Cas9使用RNA分子靶向DNA，在目标基因组中切割到已知的、用户选择的序列。这种能力可以禁用不需要的基因，或者以功能上与自然突变无法区分的方式修改它。使用“同源重组”，CRISPR还可以用于以精确的方式将新的DNA序列甚至整个基因插入基因组中。
基因工程的另一个方面似乎也准备取得重大进展，那就是在农作物中使用RNA干扰（RNAi）。RNAi对病毒和真菌病原体有效，还可以保护植物免受昆虫害虫的侵害，从而减少对化学农药的需求。例如，病毒基因已被用于保护番木瓜植物免受环斑病毒的侵害，在夏威夷使用十多年来，没有出现耐药性进化的迹象。RNAi也可能使主要的粮食作物受益，保护小麦免受秆锈病、水稻免受稻瘟病、马铃薯免受晚疫病和香蕉免受香蕉枯萎病的侵害。
这些创新中的许多将特别有利于发展中国家的小农户。因此，随着人们认识到基因工程在提高数百万人的收入和改善饮食方面的有效性，基因工程的争议可能会减少。此外，更精确的基因组编辑可能会减轻公众的担忧，特别是如果由此产生的植物或动物不被认为是转基因的，因为没有引入外源遗传物质。
综上所述，这些技术有望通过减少多个领域的投入使用来提高农业可持续性，从水和土地到肥料，同时也有助于作物适应气候变化。
5. 增材制造
制造的未来，从可打印器官到智能服装
正如其名称所示，增材制造与减材制造相反。后者是传统的制造方式：从一块较大的材料（木材、金属、石头等）中减去或去除层，留下所需的形状。增材制造则从松散的材料（液体或粉末）开始，然后使用数字模板逐层将其构建成三维形状。
与大规模生产的制成品不同，三维产品可以根据最终用户进行高度定制。一个例子是Invisalign公司，该公司使用客户牙齿的计算机成像技术来制作几乎隐形的牙套，以适应他们的口腔。其他医疗应用正在将3D打印推向更生物学的方向：机器可以直接打印人类细胞，从而创造出活体组织，这些组织可能在药物安全筛选以及最终的组织修复和再生中找到潜在的应用。这种生物打印的一个早期例子是Organovo公司打印的肝细胞层，其目的是用于药物测试，并可能最终用于创建移植器官。生物打印已经用于生成皮肤和骨骼以及心脏和血管组织，这为未来的个性化医疗提供了巨大的潜力。
增材制造的一个重要的下一个阶段将是集成电子元件（如电路板）的3D打印。纳米级计算机部件（如处理器）很难用这种方式制造，因为将电子元件与由多种不同材料制成的其他元件结合起来具有挑战性。在其他领域，4D打印现在有望带来新一代产品，这些产品可以根据环境变化（如热和湿度）自行改变。例如，这可能对衣服或鞋类以及医疗保健产品（如旨在在人体内发生变化的植入物）有用。
与分布式制造一样，增材制造可能对传统工艺和供应链具有高度颠覆性。但它今天仍然是一项新兴技术，应用主要在汽车、航空航天和医疗领域。预计未来十年将快速增长，因为更多的机会涌现，并且这项技术的创新使其更接近大众市场。
6. 新兴人工智能
当计算机可以在工作中学习时会发生什么？
人工智能（AI）简而言之就是用计算机做人能做的事情的科学。近年来，人工智能取得了显著进步：我们大多数人现在使用的智能手机可以识别人类语音，或者使用图像识别技术通过机场移民队列。自动驾驶汽车和自动驾驶无人机目前正处于测试阶段，预计将广泛使用，并且在某些学习和记忆任务中，机器现在优于人类。沃森（Watson），一个人工智能计算机系统，在智力竞赛节目《Jeopardy!》中击败了最优秀的人类选手。
与普通硬件和软件不同，人工智能使机器能够感知并响应其不断变化的环境。新兴人工智能在此基础上更进一步，其进步来自于通过吸收大量信息自动学习的机器。一个例子是卡内基梅隆大学的永无止境的语言学习项目NELL，这是一个计算机系统，它不仅通过抓取数亿个网页来阅读事实，而且还试图在这个过程中提高其阅读和理解能力，以便在未来表现更好。
与下一代机器人技术一样，改进的人工智能将带来显著的生产力进步，因为机器接管甚至更好地执行某些人类任务。大量证据表明，自动驾驶汽车将减少碰撞频率，并避免道路运输造成的死亡和伤害，因为机器可以避免人为错误、注意力不集中和视力缺陷等缺点。智能机器拥有更快的访问速度，可以访问更大的信息存储库，并且能够不受人类情感偏见的影响做出响应，因此在诊断疾病方面可能比医疗专业人员表现更好。沃森系统目前正在肿瘤学领域部署，以协助癌症患者的诊断和个性化、循证治疗方案。
长期以来，人工智能一直是反乌托邦科幻噩梦的主题，它显然带有风险——最明显的是，超智能机器可能有一天会征服和奴役人类。尽管这种风险仍然遥遥无期，但专家们越来越认真地对待它，他们中的许多人在2015年1月签署了生命未来研究所协调的一封公开信，以引导人工智能的未来远离潜在的陷阱。更平淡地说，智能计算机取代人类工人引发的经济变化可能会加剧社会不平等并威胁到现有工作。例如，自动驾驶无人机可能会取代大多数人类送货司机，而自动驾驶短租车辆可能会使出租车变得越来越过时。
另一方面，新兴人工智能可能会使仍然是人类独有的属性——创造力、情感、人际关系——更清晰地被重视。随着机器在人类智能方面的发展，这项技术将越来越挑战我们对“成为人类”的理解，以及人与机器之间快速缩小的差距所带来的风险和益处。
7. 分布式制造
未来的工厂在线上——也在你家门口
分布式制造颠覆了我们制造和交付产品的方式。在传统制造中，原材料被集中起来，在大型集中式工厂中组装和制造，成为相同的成品，然后发送给客户。在分布式制造中，原材料和制造方法是分散的，最终产品在非常靠近最终客户的地方制造。
本质上，这个想法是用数字信息尽可能多地取代材料供应链。例如，为了制造一把椅子，与其采购木材并在中央工厂将其制造成椅子，不如使用称为CNC路由器的计算机化切割工具将切割椅子部件的数字计划分发到当地的制造中心。然后，部件可以由消费者或当地的制造车间组装，将它们变成成品。一家已经使用这种模式的公司是美国家具公司AtFAB。
当前分布式制造的应用很大程度上依赖于DIY创客运动，爱好者在其中使用自己的本地3D打印机并用当地材料制作产品。这里有开源思维的要素，即消费者可以根据自己的需求和偏好定制产品。创意设计元素可以更多地通过众包来实现，而不是集中驱动；随着更多的人参与到产品的可视化和生产中，产品可能会呈现出进化的特征。
分布式制造有望实现更有效的资源利用，减少集中式工厂的产能浪费。它还通过减少构建第一个原型和产品所需的资本量来降低市场准入门槛。重要的是，它应该减少制造业的总体环境影响：数字信息通过网络而不是物理产品通过公路、铁路或水路传输；原材料在当地采购，进一步减少了运输所需的能源量。
如果分布式制造变得更加普及，它将颠覆传统的劳动力市场和传统制造业的经济。它确实存在风险；例如，可能更难监管和控制远程制造的医疗设备，而武器等产品可能是非法或危险的。并非所有东西都可以通过分布式制造来制造，对于许多最重要和复杂的消费品，仍然必须维护传统的制造和供应链。
分布式制造可能会鼓励今天标准化的物品（如智能手机和汽车）实现更广泛的多样性。规模不是问题：一家英国公司Facit Homes使用个性化设计和3D打印来创建定制房屋以适应消费者。产品功能将不断发展以服务于不同的市场和地区，并且商品和服务将迅速扩展到目前传统制造业服务不足的世界地区。
8. “感知与避让”无人机
飞行机器人（又名无人机）用于检查电力线或运送紧急援助，近年来已成为军事能力的重要且有争议的一部分。它们也被用于农业、拍摄以及其他许多需要廉价和广泛的空中监视的应用。但到目前为止，所有这些无人机都有人类飞行员；不同之处在于他们的飞行员在地面上远程驾驶飞机。
无人机技术的下一步是开发能够自主飞行的机器，从而为它们开辟更广泛的应用。为了实现这一点，无人机必须能够感知并响应其当地环境，改变其高度和飞行轨迹，以避免与路径中的其他物体碰撞。在自然界中，鸟类、鱼类和昆虫都可以成群结队地聚集，每只动物几乎瞬间响应其邻居，使群体能够作为一个整体飞行或游泳。无人机可以模仿这一点。
凭借可靠的自主性和避碰能力，无人机可以开始承担对人类来说过于危险或遥远的任务：例如，检查电力线，或在紧急情况下运送医疗用品。无人机送货机器将能够找到到达目的地的最佳路线，并考虑到其他飞行器和障碍物。在农业中，自主无人机可以从空中收集和处理大量的视觉数据，从而实现精确和高效地使用肥料和灌溉等投入。
2014年1月，英特尔和Ascending Technologies展示了原型多旋翼无人机，该无人机可以导航舞台上的障碍赛道，并自动避开走进其路径的人。这些机器使用英特尔的RealSense摄像头模块，该模块仅重八克，厚度不到四毫米。这种水平的避碰能力将迎来共享空域的未来，届时许多无人机将在靠近人类的地方飞行，并在建筑物内外运行以执行多种任务。无人机本质上是在三维而不是二维空间中运行的机器人；下一代机器人技术的进步将加速这一趋势。
飞行器永远不会没有风险，无论是人类操作还是智能机器操作。为了得到广泛采用，“感知与避让”无人机必须能够在最困难的条件下可靠运行：在夜间、暴风雪或沙尘暴中。与我们当前的数字移动设备（实际上是静止的，因为我们必须随身携带它们）不同，无人机将是变革性的，因为它们是自移动的，并且具有在超出我们人类直接触及范围的三维世界中飞行的能力。一旦普及，它们将极大地扩展我们的存在、生产力和人类体验。
9. 类脑技术
模仿人脑的计算机芯片
即使是当今最好的超级计算机也无法与人脑的复杂性相媲美。计算机是线性的，通过高速骨干网在存储芯片和中央处理器之间来回移动数据。另一方面，大脑是完全互连的，逻辑和记忆紧密交叉链接，其密度和多样性是现代计算机的数十亿倍。类脑芯片旨在以与传统硬件根本不同的方式处理信息，模仿大脑的架构，以大幅提高计算机的思考和响应能力。
多年来，小型化带来了传统计算能力的大幅提升，但是存储内存和中央处理器之间连续传输数据的瓶颈会消耗大量能量并产生不必要的热量，从而限制了进一步的改进。相比之下，类脑芯片可以更节能、更强大，将数据存储和数据处理组件组合到相同的互连模块中。从这个意义上说，该系统复制了数十亿个构成人脑的网络化神经元。
类脑技术将是强大计算的下一个阶段，它将实现更快的数据处理和更好的机器学习能力。IBM于2014年8月发布的百万神经元TrueNorth芯片原型，在某些任务中的功率效率比传统CPU（中央处理器）高数百倍，并且首次更接近人脑皮层。凭借更强大的计算能力和更少的能量和体积，类脑芯片应该能够使更智能的小型机器推动小型化和人工智能的下一个阶段。
潜在的应用包括：无人机能够更好地处理和响应视觉提示，更强大和智能的相机和智能手机，以及大规模的数据处理，这可能有助于解开金融市场或气候预测的秘密。计算机将能够预测和学习，而不是仅仅以预编程的方式响应。
10. 数字基因组
基因密码存储在U盘中的时代的医疗保健
首次对构成人类基因组的32亿个DNA碱基对进行测序花费了多年时间，耗资数千万美元，而今天，您的基因组可以在几分钟内完成测序和数字化，成本仅为几百美元。结果可以通过U盘交付到您的笔记本电脑上，并轻松通过互联网共享。这种快速且廉价地确定我们个人和独特基因构成的能力，有望在更个性化和有效的医疗保健领域带来一场革命。
我们的许多最棘手的健康挑战，从心脏病到癌症，都具有遗传成分。事实上，癌症最好被描述为基因组疾病。通过数字化，医生将能够根据肿瘤的基因构成来决定患者的癌症治疗方案。这种新知识也正在使精准医疗成为现实，它使开发高度靶向的疗法成为可能，这些疗法有可能改善治疗效果，特别是对于与癌症作斗争的患者。
与所有个人信息一样，个人的数字基因组也需要出于隐私原因加以保护。个人基因组分析已经引发了挑战，涉及人们如何应对对其遗传疾病风险的更清晰的理解，以及其他人（如雇主或保险公司）可能希望如何访问和使用这些信息。然而，益处可能大于风险，因为可以开发个性化治疗和靶向疗法，并有可能应用于由DNA变化驱动或协助的许多疾病。
作者：伯纳德·梅耶森是IBM公司首席创新官兼副总裁，以及新兴技术元理事会主席；《大众科学》主编玛丽埃特·迪克里斯蒂娜担任副主席。这份榜单借鉴了以下理事会成员的专业知识：卡内基梅隆大学教授威廉·“雷德”·惠特克；哈佛大学工程与应用科学学院汉斯约尔格·魏斯教授詹妮弗·刘易斯；Foundation Medicine, Inc.总裁兼首席执行官迈克·佩利尼；德勤高级材料与制造专家领导杰夫·卡贝克；卡内基梅隆大学人机交互教授贾斯汀·卡塞尔；德勤高级材料与制造专家领导杰夫·卡贝克；瑞士联邦理工学院教授亨利·马克拉姆；比萨圣安娜高等学校生物机器人研究所主任保罗·达里奥；康奈尔大学农业与生命科学学院访问学者马克·莱纳斯；加州理工学院材料科学与力学教授朱莉娅·格里尔。