MIT Technology Review 列舉了2020年的10大突破性技術。以下是我們的年度技術進步清單，我們相信這些技術進步將在解決重要問題方面發揮重大作用。我們的選擇依據是：避免一次性的把戲和過度炒作的新玩意；相反，我們尋找那些將真正改變我們生活和工作方式的突破性技術。
1.Unhackable Internet （不可入侵的互聯網）
據報道，今年下半年，荷蘭研究人員將完成從代爾夫特與海牙之間的量子互聯網。基於量子物理的互聯網將很快使得安全通信成為可能。由代爾夫特理工大學的斯蒂芬妮·溫納(Stephanie Wehner)領導的一個團隊正在完全通過量子技術建立一個連接荷蘭四個城市的網絡。通過這個網絡發送的消息將是不可破解的。
主要研究機構：
代爾夫特工業大學 量子網絡聯盟 中國科學技術大學
預計成熟期：5年
2.Hyper-personalized medicine （超個性化醫療）
科學家正在研究新的藥物來治療獨特的基因突變。以下是一個無望病例的定義:一個孩子患有絕症，這種絕症極其罕見，以至於不僅沒有治療方法，甚至連實驗室裡的人都沒有研究過。常言道:“太稀有了，我不在乎。”
感謝可以根據人的基因定製的新型藥物，這種情況即將發生改變。如果一種極其罕見的疾病是由一種特定的DNA錯誤引起的（事實上這樣的疾病有幾千種），那麼現在至少有一種爭取基因修復的機會。
主要研究機構：
A-T兒童項目 波士頓兒童醫院 愛奧尼斯製藥 美國食品藥品監督管理局
預計成熟期：今年
3.Digital money （數字貨幣）
數字貨幣的興起對金融隱私產生了巨大影響。去年6月，Facebook提出打造一款名為Libra的全球數字貨幣。這一想法引起了強烈的反對，Libra可能永遠也不會問世，至少不會以最初設想的方式出現。但它仍然產生了影響:就在Facebook發佈聲明幾天後，中國人民銀行的一名官員暗示，中國將加快發展自己的數字貨幣。現在，中國準備成為第一個發行數字貨幣來取代實體貨幣的主要經濟體。
主要研究機構：
中國人民銀行 Facebook
預計成熟期：今年
Anti-aging drugs （抗衰老藥）
試圖治療人體自然衰老過程的藥物已經有了實現的希望。
第一批新型抗衰老藥物已經開始人體測試。這些藥物不會讓你活得更久，但它們的目標是通過延緩或逆轉衰老的基本過程來治療特定的疾病。
主要研究機構：
Unity Biotechnology
Alkahest
Mayo Clinic
Oisín Biotechnologies
Siwa Therapeutics
預計成熟期：5年內
AI-discovered molecules（AI發現的分子）
科學家們利用人工智能發現了值得期待的類藥物類化合物。可以用來製造救命藥物的分子數量之大令人難以置信:研究人員估計大約有10^60個。這比太陽系中所有的原子還多，它提供了幾乎無限的化學可能性，前提是化學家們能從中找到有價值的原子。
主要研究機構：
Insilico Medicine
Kebotix
Atomwise
University of Toronto
BenevolentAI
Vector Institute
預計成熟期：3-5年
Satellite mega-constellations （超級衛星星族）
我們現在可以同時製造、發射和操作數以萬計的軌道衛星。衛星可以與網絡終端建立寬帶連接。只要這些終端能清楚地看到天空，它們就能把互聯網傳輸到附近的任何設備上。單是SpaceX一家公司，想在十年內發射的人造衛星數量，就已經是史普特尼克以來人類發射衛星數量的4.5倍
主要研究機構：
SpaceX
OneWeb
Amazon
Telesat
預計成熟期：今年
Quantum supremacy （量子霸權）
Google提供了量子計算機優於傳統計算機的第一個清晰證據。量子計算機存儲和處理數據的方式與我們所習慣的完全不同。從理論上講，他們可以解決某些即使是最強大的經典超級計算機也需要上千年才能完成的複雜問題，比如破解密碼，或者模擬分子的精確行為來幫助發現新的藥物和材料。
主要研究機構：
Google
IBM
Microsoft
Rigetti
D-Wave
IonQ
Zapata Computing
Quantum Circuits
預計成熟期：5-10+年
Tiny AI（微型AI）
我們現在可以在手機上運行強大的人工智能算法。現在AI面臨的一個問題是：為了構建更強大的算法，研究人員正在使用越來越多的數據和計算能力，並依賴於集中式的雲服務。這不僅會產生驚人數量的碳排放，還會限制人工智能應用程序的速度和隱私。但反趨勢的微型人工智能正在改變這一點。科技巨頭和學術研究人員正在研究新的算法，以縮小現有的深度學習模型，同時又不喪失它們的能力。與此同時，新一代專門的人工智能芯片有望將更多的計算能力裝入更緊湊的物理空間，以更少的能量訓練和運行人工智能
主要研究機構：
Google
IBM
Apple
Amazon
預計成熟期：今年
Differential privacy （差分隱私）
差分隱私是一種數學技術，它通過測量在添加噪聲時隱私增加了多少，從而使這個過程變得嚴格。蘋果和Facebook已經使用這種方法來收集聚合數據，而不需要識別特定的用戶。它可能使一些人更年輕而另一些人更年長，或者將一些白人貼上黑人的標籤，反之亦然，同時保持每個年齡或種族群體的總數不變。你注入的噪音越多，去匿名化就越困難
主要研究機構：
US Census Bureau
Apple
Facebook
預計成熟期：它在2020年美國人口普查中的使用將是迄今為止規模最大的應用
Climate change attribution（氣候變化歸因理論）
研究人員現在可以發現氣候變化在極端天氣中的作用。
本世紀初，科學家們不願將任何特定事件與氣候變化聯繫起來。但在過去幾年裡，人們做了更多關於極端天氣歸因的研究，快速改進的工具和技術使其更可靠、更有說服力。這是一系列進步的結果。首先，不斷增長的詳細衛星數據記錄幫助我們瞭解自然系統。此外，計算能力的提高意味著科學家可以創建更高分辨率的模擬和進行更多的虛擬實驗。這些和其他方面的進步使科學家們能夠越來越肯定地指出，是的，全球變暖經常加劇更危險的天氣事件。通過將氣候變化的影響從其他因素中分離出來，這些研究告訴我們，我們需要為什麼樣的風險做好準備，包括預計會有多少洪水，以及隨著全球變暖的加劇，熱浪會有多嚴重。如果我們選擇傾聽，他們可以幫助我們瞭解如何為一個氣候變化的世界重建我們的城市和基礎設施。
主要研究機構：
World Weather Attribution
Royal Netherlands Meteorological Institute
Red Cross Red Crescent Climate Centre
University of Oxford
預計成熟期：今年
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