尽管这些技术仍处于发展早期，但它们吸引了众多研究团队的关注，并且广受投资者青睐。在未来3~5年间，它们可能会对社会与经济产生重要影响。 6park.com
9月19日，《科学美国人》与世界经济论坛（“达沃斯”）联合发布了2018年全球十大新兴技术。这份榜单由《科学美国人》、世界经济论坛全球专家网络、世界未来委员会共同选出，涵盖了生物医疗、化学、计算机、人工智能等领域的最新技术。 6park.com
这些技术尽管仍处于发展早期，但它们吸引了众多研究团队的关注，并且广受投资者青睐。在未来3~5年间，它们可能会对社会与经济产生重要影响。 6park.com
这些足以改变世界的想法与其他新兴技术一起，组成了2018年的“全球十大新兴技术”。 6park.com
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增强现实（AR）技术无处不在 6park.com
增强现实（AR）是一项将计算机生成的信息实时覆盖在现实世界之上的技术。大量面向消费者的应用软件都用到了AR功能。将来，这项技术还会支持博物馆制作全息参观指南；让患者体内组织对外科医生三维可视化；帮助初学者快速学习从医药到工厂维修的各类技术…… 6park.com
VR（虚拟现实）技术能让人沉浸在虚构孤立的宇宙中。相比之下，AR则是将计算机生成的信息实时叠加在现实世界中。当你戴着装备有AR软件和摄像头的设备时，无论是智能手机、平板电脑、头盔亦或是智能眼镜，程序会分析传入的视频流，下载大量关于场景的信息，并将相关数据、图像或动画以3D的形式叠加在上面。 6park.com
一些市场分析公司相信，AR正在走向主流市常他们预估，现在估值为15亿美元AR市场在2020年能达到1000亿美元。而苹果、谷歌、微软等大型科技公司都向AR和VR相关产品和应用程序投入大量资金和人才。《哈佛商业评论》最近强调，AR技术是一项革命性的技术，将影响所有企业。 6park.com
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个性化定制的医疗诊断工具 6park.com
得益于诊断工具的进步，个性化、精准化治疗的发展得以加速。这些技术能帮医生识别并量化生物标记（人体内标志着稳态紊乱的分子），从而通过病人对疾病的敏感性、预后以及对药物最有可能的反应，将病人区分成不同的亚型。早期的分子诊断工具着眼于单个分子，例如糖尿病患者的葡萄糖。 6park.com
早期分子诊断工具只观测单一的分子，比如对糖尿病患者就只会监测血糖。但在过去的10年里，生物组学技术取得了突破性进展：能在体液或组织样本中迅速、准确地对个体的全部基因组进行测序，或测量所有蛋白水平、代谢副产物或微生物数量。 6park.com
新型诊断工具已经开始给标准的疾病诊断与治疗手段带来变革了。为病人提供对他们来说最有效的治疗方案，甚至可以降低医疗开支。将来，许多人可能会拥有生物标记数据的个人云，随着时间的推移，这些数据将积累起来，并帮助提供个性化治疗。 6park.com
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AI辅助助化学分子设计 6park.com
设计新的太阳能材料、抗癌药物或者能阻止病毒攻击农作物的化合物的过程非常耗时，并且涉及许多失败的尝试。现在，AI开始提高设计和合成的效率，使这个过程变得更快、更容易、更便宜，同时减少化学废物。 6park.com
目前，近100家初创企业已经在探索用于研发新药的人工智能方法。最近，Benevolent AI筹集了1.15亿美元，准备将其人工智能技术应用于运动神经元疾并帕金森病和其他难治疾病的药物研发。 6park.com
例如，德国明斯特大学的研究人员开发了一种AI工具，它可以反复模拟已知的1240万个单步化学反应，并以比人类快30倍的速度设计出多步合成路线。在制药领域，基于AI的“生成机器学习”技术也令人兴奋。大多数制药公司储存了数以百万计的化合物，并对它们进行筛选，以确定其作为新药的潜力。 6park.com
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会辩论和提供指导的AI 6park.com
如今的数字助手有时会欺骗你，让你相信它们是人类，但更强大的数字助手正在到来。Siri、Alexa等使用复杂的语音识别软件来识别你的请求和如何提供相应信息，它们会生成听起来很自然的语音，给出符合你问题的脚本答案。 6park.com
今年6月，IBM展示了一种先进的技术：没有事先就某一主题进行过培训，但可以与人类专家进行实时辩论的系统。系统必须使用非结构化数据来确定信息的相关性和真实性，并将其组织成某种可重复使用的形式，形成一致的论述来支持它被分配的立常它还必须回应人类对手的论述。该系统演示了两场辩论，在其中一场辩论中，有许多观众认为该系统的辩论更具说服力。 6park.com
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植入式制药细胞 6park.com
几十年来，科学家们发明了一种方法，将细胞包裹在半透性的保护膜中，防止免疫系统攻击植入的细胞。这些胶囊仍然允许营养物质和其他小分子流入，需要激素或其他治疗蛋白流出。然而，不让这些细胞受到伤害是不够的，如果免疫系统认为这种保护性物质本身是外来的，它将导致疤痕组织在胶囊上生长。这种“纤维化”会阻止营养物质到达细胞，从而杀死它们。 6park.com
2016年，麻省理工学院的研究团队发布了一种能让移植细胞在免疫系统面前隐身的方法。在研发并筛选了上百种材料之后，研究者们选择了一种经过化学改造的藻酸盐凝胶。当他们将胰岛细胞密封在这种胶纸中，并植入患糖尿病的小鼠体内后，这种细胞立刻开始应对血糖的变化生产胰岛素，并在为期六个月的实验中持续控制着血糖水平。在此期间也没有观测到纤维化。 6park.com
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人造肉 6park.com
人造肉是由动物身上提取的肌肉样本培育成的。技术人员从动物组织中收集干细胞，让它们增殖并分化成原肌纤维，然后再长成肌肉组织。Mosa Meat公司声称，一份从牛身上采集的组织样本就足以产生8万个牛肉汉堡。 6park.com
这种人造肉如果被广泛采用，可以消除许多残忍的、不道德的屠杀动物的行为。它还可以减少肉类生产的可观环境成本。只需要生产和维持培养的细胞，而不需要从出生起就维持整个生物体。 6park.com
许多初创企业表示，它们预计未来几年将有产品出售。专业人士预测，人造肉可能在几年内成为传统肉类的竞争对手。当然，为了获得市场的批准，人造肉必须被证明是安全的，并口味纯正。 6park.com
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电刺激医学 6park.com
电刺激医学在医学上有着悠久的历史，比如心脏起搏器、耳蜗植入和帕金森病的大脑深层刺激。其中一种治疗方法将变得更加多样化，显著改善对多种疾病的治疗。它包括向迷走神经传递信号，将脑干的脉冲发送给大多数器官，然后再返回。迷走神经刺激(VNS)的新用途已经成为可能，部分原因是范因斯坦医学研究院的凯文·特蕾西(Kevin 6park.com
 Tracey)等人的研究表明，迷走神经释放出有助于调节免疫系统的化学物质。例如，在脾脏释放的特定神经递质，就会使全身炎症的免疫细胞安静下来。 6park.com
VNS疗法最大的阻碍在于它的手术价格，但随着非植入式技术的进步，价格问题应该会得到显著缓解。研究者们还要进一步了解VNS在每种疾病里是如何产生作用的，以及如何为每个病人确定最佳的电流频率。无论如何，伴随着更多关于机制和疗效的研究，VNS和其他电刺激医学或许能更好地控制很多慢性疾病，并减少成千上万病人对药品的需求。 6park.com
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基因驱动 6park.com
可以永久性地改变某个种群甚至整个物种特征的基因驱动技术正在迅速进步。所谓基因驱动是指基因元素从父母传给后代的数量异常高，从而在种群中迅速传播。基因驱动是自然发生的，但也可以被改造，这样做在很多方面对人类来说都是一种恩惠。这项技术有潜力阻止昆虫传播疟疾和其他可怕的感染，通过改造攻击植物的害虫提高作物产量，使珊瑚对环境压力产生抵抗力，并防止入侵植物和动物破坏生态系统。 6park.com
尽管前景光明，基因驱动技术还是引起了人们的担忧：经过人为改造的基因会无意中扩散到其他野外的物种中，并干扰其生长吗？将现有的物种从生态系统中消除有什么风险？非法组织会不会将基因驱动用作武器来破坏农业生产？ 6park.com
为了避免出现这种极端情况，有研究团队发明了一个驱动开关：必须通过传递一种特殊的物质才能打开，使基因驱动起作用。与此同时，许多科学家团体正致力于拟定条款，来指导基因驱动实验在各阶段的进展。2016年，美国国家科学院、工程院和医学院审查了基因驱动的研究并对相关研究提出了建议。2018年，一个大型的国际工作小组为从实验室研究到野外试验的研究操作制定了流程。该组织提出了将基因驱动用在非洲控制疟疾的建议，这样将使公众健康前所未有地受益。 6park.com
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等离子体材料 6park.com
2007年，加州理工学院的哈里·A·阿特沃特（Harry 6park.com
 A. Atwater）在《科学美国人》上撰文预测：“等离激元光子学”  6park.com
最终会通向一系列应用，从高灵敏度的生物探测器到隐形覆盖物。之后的十年里，各种等离子体技术已经实现了商业化，另有一些技术正由实验室向市场过渡。 6park.com
几家初创公司正在开发基于这一技术和相关方法的产品，其中包括一种电池内部传感器，可以监测电池的活动，以帮助提高功率密度和充电率。此外，在医学领域，研究者正在临床试验中测试光敏纳米颗粒在癌症治疗中的应用。根据市场研究公司Future 6park.com
 Market Insights的分析预测，等离激元传感器的应用在北美的市值，将会从2017年的近2.5亿美元上涨到2027年的近4.7亿美元。 6park.com
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量子计算机算法 6park.com
量子计算机特有的叠加、纠缠特性，使其在解决特定问题时比任何传统计算机更高效。随着专门为NISQ计算机编写算法的研究兴起，量子计算领域可能将迎来突破。量子计算机在几年内就能赶上甚至超过传统计算机。 6park.com
许多研究人员已经开发出算法来模拟NISQ设备上的分子和材料(以及未来完全纠正错误的量子计算机)。这些算法可以提高从能源到健康科学等领域的新材料设计。开发人员还在评估量子计算机是否更擅长机器学习任务，即计算机从大数据集或经验中学习。快速增长的NISQ设备测试算法已经表明，量子计算机确实可以促进机器学习任务。 6park.com
在接下来的几年里，研究人员很可能会开发出更大、操控性更强的NISQ设备；其次是数千个量子比特，经过完全纠错的仪器。我们乐观地认为，NISQ的算法效率将超越拥有最先进技术的传统计算机，尽管我们可能要等到完全纠错的机器可用的时候。