麻省理工科技评论公布的年度“十大突破性技术”被称为科技界的奥斯卡。每年，在这一名单中，不乏中国的企业身影。比如2017年的“刷脸支付”可谓专为中国定制，主要研究者也均为国内一线厂商。
今年，又有哪些科技和中国企业入榜了呢？我们一起来看看。
1.3D金属打印
入选理由：新型设备首次让3D打印金属零部件成为实用型技术
技术突破：3D金属打印机实现了低成本快速金属物体打印
重大意义：按需打印大型复杂金属物体的能力将为制造业带来变革
主要研究者：Markforged、DesktopMetal、GE等
成熟期：现在
3D打印的发展已有几十年时间。但到目前为止，3D打印仍主要用于制造一次性的原型产品。如果希望使用除塑料以外的其他材料，例如金属去打印，不仅成本高昂，且速度很慢。不过目前，3D金属打印的成本正越来越低，并逐渐成为一种制造实际零件的方法。如果得到广泛普及，那么将改变大批量产品生产的方式。从短期来看，制造商将不再需要维护大量库存。对于汽车零配件这样的商品，在有需要的时候直接打印即可。从长期来看，大批量生产少数几种零配件的大型工厂可能会被规模较小、更能适应客户需求变化的工厂所取代。3D金属打印可以制造出重量更轻、强度更高的部件，获得传统方法难以做到的复杂形状，并对金属微结构进行更精确的控制。
2.人工胚胎
入选理由：科学家们已经开始通过干细胞制造胚胎
技术突破：在不使用卵细胞或精子细胞的情况下，研究人员仅从干细胞中就可以培育出类似胚胎的结构，为创造人造生命提供了一条全新的途径
重要意义：人造胚胎将为研究人员研究人类生命神秘起源提供更方便的工具，但该技术正在引发新的生物伦理争议
主要研究者：剑桥大学、密歇根大学、洛克菲勒大学、中国科学院等
成熟期：现在
人工智能合成的人类胚胎将给科学家们带来福音，帮助他们理解人体早期发育的每个过程。而由于这些胚胎来自易于操作的干细胞，因此实验室中可以使用各种工具，例如基因编辑工具，在它们的生长过程中开展研究。然而，人工胚胎带来了伦理问题。如果这样的胚胎与真实胚胎难以区分，那么情况会是什么样?在胚胎感到疼痛之前，它们能在实验室里成长多久?生物伦理学家认为，在科学竞赛开始之前，我们需要首先解决这些问题。
3.感知城市
入选理由：Alphabet旗下的SidewalkLabs计划创建一个高科技社区来重新思考到底应该如何建设和运营一座城市
技术突破：多伦多的一个街区有望成为全球首个成功将尖端城市设计与前沿科技融合在一起的地方
重大意义：智慧城市会让都市地区变得更加可负担、宜居、环保
主要研究者：Alphabet旗下的SidewalkLabs、多伦多Waterfront、阿里巴巴等
成熟期：项目2017年10月对外公布，预计在2019年开始施工建设
项目的目标之一是，利用庞大的传感器网络收集空气质量、噪音水平、人口活动等多种数据，随后指导设计、政策和技术决策。这样的计划要求所有车辆都实现自动驾驶，并进入共享出行平台。机器人会从事琐碎的杂务，例如递送邮件。SidewalkLabs表示，将开放对该公司软件和系统的访问，让其他公司可以在此基础上开发服务，就像第三方为智能手机开发应用一样。
4.面向所有人的人工智能
入选理由：将机器学习工具搬上云端，将有助于人工智能更广泛的传播
技术突破：基于云端的人工智能正在降低这项技术的使用难度和价格
重大意义：目前，人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合，那它将可以对许多人变得触手可及，从而实现经济的爆发式增长。
主要研究者包括：亚马逊、谷歌、微软、百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、第四范式等
成熟期：现在
到目前为止，人工智能主要是亚马逊、百度、谷歌和微软等大公司，以及一些创业公司的玩具。对许多其他公司来说，人工智能的成本太高，全面部署非常困难。那么解决方案是什么?基于云计算的机器学习工具正在将人工智能带给更广泛的受众。到目前为止，亚马逊AWS是云端人工智能的领先者。谷歌正凭借开源的人工智能库TensorFlow对亚马逊发起挑战。近期，谷歌还公布了CloudAutoML。这是一套经过预训练的系统，让人工智能更易于使用。目前尚不清楚，哪家公司会成为云端人工智能的领先者。但对赢家来说，这意味着巨大的商机。
5.对抗性神经网络
入选理由：两个AI系统通过玩“猫捉老鼠”游戏来获得想象力
技术突破：两个AI系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音，而在此之前，机器从未有这种能力
重大意义：这给机器带来一种类似想象力的能力，因此可能让它们变得不再那么依赖人类，但也把它们变成了一种能力惊人的数字造假工具
主要研究者：GoogleBrain、DeepMind、英伟达、中科院自动化所、百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、依图科技、云从科技、旷视科技等
成熟期：现在
“生成对抗网络”（GAN）让两个神经网络在数字版的“猫鼠游戏”中相互对抗。两个网络都使用相同的数据集去训练。其中一个名为“生成器”，任务是利用所看到的图像去创建不同版本，例如3只手的人。而另一个名为“鉴别器”，任务是识别所看到的图像是否是生成器制造的假图像。通过这样的过程，生成器将非常善于产生图像，导致鉴别器无法判断哪些是真实图像，哪些是假的。从本质上来看，生成器被训练去识别并制作看起来真实的图像。
GAN已被投入使用，用于制作听起来很逼真的语音和图像。例如，英伟达的研究者向GAN提供了大量明星照片，随后创造出数百张并不存在的头像。另一个研究团队则生成了类似梵高作品的假画。更进一步，GAN可以以不同方式来重新想象画面，例如将阳光灿烂的道路变成一条雪路，或是将马变成斑马。
6.巴别鱼耳塞
入选理由：虽然现有硬件并不那么好用，但谷歌PixelBuds却展示了实时翻译的前景
技术突破：近实时翻译适用于多种语言，而且使用起来很方便
重大意义：在全球化日益发展的今天，语言仍是交流的一大障碍
主要研究者：谷歌、科大讯飞、百度、腾讯、搜狗、清华大学、哈尔滨工业大学、苏州大学等
成熟期：现在
谷歌翻译已经拥有会话功能，它的iOS和Android应用程序允许两个用户交谈，对话将被自动识别并翻译过来。但是，背景噪音会使App应用难以理解人们的对话，也不知道人们何时停止交谈，何时开始翻译。
PixelBuds绕开了这些问题，办法是让用户在讲话时按住右耳塞。将手机和耳机的互动区分开来，可以人为控制麦克风，有利于通话者保持目光接触，不用将手机拿来拿去。
7.零碳排放天然气
入选理由：一种针对天然气发电厂的新工程学方法，将二氧化碳回收再利用
技术突破：一家发电厂能够以廉价高效的方式捕捉天然气燃烧释放的碳元素，避免了温室气体的排放
重大意义：天然气发电为美国提供了近32%的电力，其碳排放量也达到电力部门总碳排放量的30%
主要研究者：8RiversCapital、Exelon电力公司、CB&I等
成熟期：3-5年
在休斯敦郊外的美国天然气和炼油工业中心，一家试验性发电厂正在测试一项技术，有望使天然气变为清洁能源的梦想成为现实。这个50兆瓦的项目名为“净电力”(NetPower)，主办企业相信可以以更低成本发电，至少能够与标准天然气发电厂的成本不相上下，作业过程中所排放的二氧化碳可全部回收。
该工厂将燃烧的天然气所排放的二氧化碳置于高压高温环境下，利用它所产生的超临界二氧化碳作为“工作流体”驱动特制涡轮机。大部分二氧化碳可以连续循环使用，其余的可被便宜地回收。
降低成本的关键部分在于出售二氧化碳。今天，二氧化碳的主要用途是帮助从油井中提取石油。这是一个有限的市场，而且，不是一个特别环保的市场。然而，“净电力”项目最终希望看到二氧化碳在水泥制造和制造塑料和其他碳基材料方面的需求日益增长。
8.完美的在线隐私
入选理由：原本为加密货币的交易过程开发的一种工具，现在能让你在上网时避免透露任何非必要信息。
技术突破：计算机科学家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成验证。
重大意义：如果你需要透露个人信息以在网上完成某件事，这个方法可以让你在免除隐私泄漏或身份被盗窃风险的同时轻松实现。
主要研究者：Zcash、摩根大通、荷兰国际集团等
成熟期：现在
真正的互联网隐私终于将成为可能，这要归功于一种新的工具。它的功能多多，包括在不泄露你出生日期的前提下，判断你已年满18岁，或者证明你在银行里有足够的钱可供金融交易，而不会透露你的余额或其他细节。这就限制了隐私泄露或身份盗窃的风险。
该工具是一种新兴的加密协议，称为零知识证明。尽管研究人员为此已经研究了几十年，但在过去的一年里，人们的兴趣才开始激增，这在一定程度上要归功于公众对加密货币的痴迷，其中大部分与私有无关。
9.遗传预测
入选理由：大规模基因研究将让科学家能够预测普通疾病及人格特征
技术突破：科学家们现在可以利用你的基因组数据预测你患心脏病或乳腺癌的几率，甚至你的智商也能被预测
重大意义：基于DNA的预测技术可能公共健康领域下一个重大突破，但它将增加歧视的风险
主要研究者：Helix、23andMe、MyriadGenetics、UKBiobank、BroadInstitute、华大基因、奕真生物、WeGene等
成熟期：现在
有一天，婴儿出生时将得到DNA报告卡。这些报告将提供他们患心脏病或癌症的几率，以及是否对烟草上瘾、是否比一般人更聪明的预测。
虽然新的DNA测试只能提供概率，而不是诊断，但却可以极大地造福医学。例如，如果乳腺癌高危女性增加乳房X光检查次数，而低风险的女性减少乳房X光检查次数，那么，这些检查可能发现更多真正的癌症，并减少假警报。
多基因评分也面临争议，因为它们可以预测任何特征，而不仅仅是疾病。例如，他们现在对智商测试结果的测试准确率约为10%。随着分数的提高，DNA智商预测很可能会成为常规。但是，家长和教育工作者将如何使用这些信息呢?
10.材料的量子飞跃
入选理由：研究者们最近开始使用量子计算机对简单分子进行建模，而这仅仅是开始
技术突破：IBM采用7量子比特的量子计算机对小分子的电子结构成功地进行彷真计算
重大意义：借助该技术，科学家能了解分子的各个方面信息并以此开发出更有效的药物以及更高效生成或传输能源的新材料
主要研究者：IBM、Google、哈佛大学AlánAspuru-Guzik教授、中国科技大学、中国科学院、浙江大学、阿里巴巴等
成熟期：5到10年
最近，IBM的研究人员使用一台量子计算机，用7个量子位模拟出一个由三个原子组成的小分子。当科学家制造出更多量子位的机器时，就应该能够精确地模拟出更大更有趣的分子，同样重要的是，量子算法也会演化得更好。
閱讀更多 上海汽車報 的文章
