面向未来的100项颠覆性技术创新
添加时间：2023-05-04 点击次数：245
编者按：在研发和创新相关政策规划时，及时了解掌握能够对全球科技和经济发展具有重大影响的技术突破显得尤为重要。欧盟委员会（EUROPEAN COMMISSION）发布《面向未来的100项重大创新突破》（100 Radical Innovation Breakthroughs for the future）报告，为所有关心科学、技术和创新决策的人们提供了战略资源。该报告通过对最新科学技术文献的大规模文本挖掘，结合专家的咨询评论，筛选了100项可能对全球经济产生重大影响的颠覆性技术，为欧盟未来研究与创新政策的可能优先事项提供参考。本文就其主要内容进行摘编。
一、人工智能和机器人（Artificial Intelligence and Robots）
1. 增强现实（Augmented Reality）
增强现实（AR）指将计算机生成的图像（甚至声音）叠加在我们对现实世界的感知上。从技术角度来看，AR是一个巨大的挑战，因为用户可以利用它从多角度理解三维环境。实现AR的基础是虚拟投影与现实世界的集成。AR的专业应用是交互式手册，为操作机器的人提供现场指导。最新的研究领域是人类医学。医生们在手术过程中使用AR技术，将大大减少在手术室的时间。已有研究证明，AR可以帮助截肢患者，通过向患者展示自己运动的虚拟实时模型来改进康复方案，使他们能够自我纠正。
2. 室内自动耕作（Automated Indoor Farming）
在具有高放射性地区，人们总担心传统种植的产品可能含有放射性沉降物；在缺乏水资源和沙漠地区可能会给蔬菜种植带来挑战。因此，在室内进行工厂化养殖得到推广。室内自动耕作在人工智能系统的指导下，机器可以执行传统的农业任务，如育苗、再植和收获，也包括畜牧业。从长远来看，农业可能会完全自动化，首先在缺乏人力资源和极端条件的地区实现，然后推广至全球。这可能对食品文化、可持续性、社会结构以及就业等领域产生颠覆性影响。
3. 区块链（Blockchain）
区块链是一种允许互不相识的人组织网络来保存可信记录的技术。区块链也是比特币等加密货币的核心技术。区块链可能会通过建设去中心化网络，为所有可能的交易提供一个中立和公平的结果。企业将区块链技术视为提高自身业务可追溯性的机会。区块链技术可以保存不可变记录，没有任何麻烦或感染的风险，网络上的任何人都可以随时对其进行验证，可以用来增加工作的透明度。公共团体和企业认为区块链是未来诚信经营的基础设施。
4. 聊天机器人（Chatbots）
聊天机器人是一种通过书面文字或现场音频与人进行实时对话的计算机程序。传统上，聊天机器人遵循一组预定义的规则和脚本，查找特定的单词并为预定义的问题提供预定义的答案，这种模式通常会导致用户体验不佳。较新的聊天机器人由人工智能技术提供动力，使得它们在用户输入方面更加灵活，并模糊了聊天机器人与Siri、Cortana或Google Assistant等虚拟助手之间的界限。
随着聊天机器人在理解和响应用户问题方面越来越好，它可能会不断进化并成为主流。未来的聊天机器人可能会带来丰富的会话用户界面，使用户可以自然地与计算机、智能手机和机器人等进行交互。
5. 计算创造力（Computational Creativity）
计算机能够创造出原创性的艺术、创意和解决方案，它们看起来像在大型艺术博览会上出现的作品一样。制作这些作品的半自主人工智能系统由设计师支持，但通过没有先入为主的限制和使用较高的处理能力来确定新的途径、新的解决方案和新的想法。
人工智能在未来将扮演越来越重要的角色，除了完成机械任务外，还可以增强人类的探索和解决问题的能力。下一个前沿领域是使用复杂的机器学习技术设计全新的策略，这些策略迄今仍在挑战人类的想象力。
6. 无人驾驶（Driverless）
无人驾驶技术广泛应用的主要障碍之一是传感器的相对成本和复杂性，因此需要花费大量的精力来寻找感知世界的新方法。从界面设计的角度来看，无人驾驶车辆出人意料的复杂，创造完全自主无人驾驶汽车的进程仍在继续。然而，尽管有大量的跨国资源致力于开发这项技术，但其前景并不像许多人最初认为的那样可观。从长远来看，无人驾驶成为常态社会将发生范式转变，拥有私家车可能不再对很多人有吸引力，无论是陆运、空运还是海运，运输都将成为一种商品。很难想象某个行业不会受到无人驾驶汽车的影响，因此政府应该保障立法与技术的和谐发展。
7. 外骨骼（Exoskeleton）
外骨骼是一种体外的人造结构，为了补偿或增强自然的身体能力而设计。它被放置在人的身体上，作为一个增强放大器，增强或恢复人的机械性能。外骨骼最成熟的应用是医学领域，它们将帮助患者从瘫痪、多发性硬化症、脑瘫和其他使人衰弱的疾病中康复。外骨骼可能会逐渐被老年人广泛使用。新的工业设备可能更接近骨骼，从而提升了人体意识和身体动作的整合度。但在不久的将来，可能只能看到提供有限援助/支持的轻型军事外骨骼装备。
8. 高光谱成像（Hyperspectral Imaging）
高光谱成像在安全、国防、环境监测和农业等领域有着广泛的应用前景。传统的数码摄影只捕捉三种波长的光，从蓝色到绿色再到红色，高光谱成像可以在数百个波长上产生图像。这些图像可以用来确定在任何被成像的场景中发现的物质，有点像远距离的光谱学。
高光谱成像能够提供比常规成像系统更详细的数据，目前仍处于起步阶段。高光谱机器视觉应用存在一些限制，关键因素是传输速度，受高光谱数据固有的大数据量的限制，成本和信息处理方法也是高光谱成像的应用障碍，但是将最新的高光谱成像引擎技术和机器学习算法结合起来有望解决这些问题。
9. 语音识别（Speech Recognition）
第一个商业上成功的语音识别技术可以追溯到1990年，但随着计算能力和新算法的发展语音识别取得了惊人的进步。研究人员制造了一种用于自动语音识别的低功耗专用芯片，其功耗效率是手机多功能芯片的100倍。新的语音处理器支持立体声 AEC（声学回声消除）和远场线性麦克风阵列，它专为支持语音的智能电视、条形音箱、机顶盒和数字媒体而设计。即使在复杂的声学环境中，也可以从整个房间准确捕获命令，以供基于云的语音识别系统进行处理。
语音识别和会话平台有望成为十大战略技术趋势之一，语音搜索将占到所有搜索中的50％。从长远看，这种转变使人们能够与周围的智能连接设备进行交互。随着人工智能和自然语言处理技术变得越来越复杂，即使人们的语音命令中没有明确的说明，设备也将能够理解用户，然后预测其意图。
10. 群体智能（Swarm Intelligence）
群体智能是指各种对象的集体行为，每个对象都执行一些简单的功能，并在这个过程中与其他对象进行交互。基于这一原则设计的信息系统通过对其所有要素的自我组织操作，以分散的方式管理过程。群体智能类系统的发展前景与无人驾驶汽车、分布式能源电网、搜救机器人的应用有关。
11. 无人机（Warfare Drones）
目前无人机研究一直专注于提高信息收集能力，使无人机更加精确。无人机必须靠自己导航，因此人们特别关注它们的感知能力。从导航到武器部署，所有无人机都通过传感器数据构建内部地图来运行，以允许其算法做出决策，在使用多波长激光从远处分析物质的传感器领域取得了广泛进展。这些传感器专为无人机而开发，可以可靠地检测爆炸物，提供关键任务数据。DARPA 开发的原型无人机系统使用完全自主的无人机，可以在飞行中过渡到中等高度的机翼飞行，该系统具有比传统直升机更大航程的监视和打击能力。
无人机易于部署，已经成为一种新型武器。假设一支完全不受人控制的自治军队作战，向全世界发出了没有人能改变的加密命令，为了应对这种威胁，反无人机技术已经多样化，比如名为猛禽的战斗机F-22和干扰技术，也可能会出现防御性无人机，这种无人机用来狩猎其他无人机。
12. 人工智能（Artificial Intelligence）
卷积神经网络一直是深度学习的支柱，在计算机视觉中，出现了一些设计创新（包括胶囊网络和欺骗网络），带来了新的前景和新的挑战。未来几十年中，机器学习、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术方面的进步和创新将重塑整个科学和经济学领域。人工智能软件和硬件基础设施的未来发展可能会导致无监督学习和一些初步形式的一般人工智能出现。这就需要超级智能系统，不仅在专业应用领域，而且在广泛的领域和环境中能够自我进化和超越人类。
13. 全息图（Holograms）
全息图是以激光为光源，用全景照相机将被摄体记录在高分辨率的全息胶片上构成的图，以干涉条纹形式存在。全息图是一种三维图像，它与传统的照片有很大的区别。光学全息图是物理学家丹尼斯•加博在1948年发明的。从技术上讲，全息图是波场的三维记录，全息图像可以根据观看者的相对位置实现三维感知和变化，就好像所显示的物体是真实存在的一样。声全息技术起源于20世纪60年代，是光学全息技术的产物，它涉及到重建由于边界处的声音辐射而产生的声场。
最近的研究重点包括3D全息显示器、声学全息、可触摸全息图以及全息显微镜和打印机。声学全息图是在3D打印的超材料矩阵的帮助下产生的，以复杂的方式扭曲单一来源的声波，将其转化为声音全息图，这种技术既省时又便宜。最近的进展显示，声学全息图可以显著改善超声成像和医疗选择。未来的3D全息显示器可以提高动态影像逼真度，观众无需戴任何3D眼镜或VR式头枕，通过将柔性超薄薄膜嵌入到整个设备表面，智能手机和日常设备将能够弹出3D全息图，屏幕尺寸无关紧要。此外，若可触摸全息图能真正发挥作用，我们将看到全息界面与设备进行交互的新方式，并在虚拟现实体验中添加全新的维度。
14. 类人机器人（Humanoids）
类人机器人是一种在外形和特征设计上与人类相似的机器。由于类人机器人被期望尽可能地与人类相似，所以许多项目都专注于直接模仿。灵活性被视为一种特殊类型的运动问题，近年来取得了一些进展，使机器人的四肢接近人类。类人机器人在机器需要完成与人类相同的一般任务的情况下具有明显的优势。DARPA组织了一场机器人大挑战，以了解类人机器人在灾难场景中的表现，测试包括开门、操作水龙头，甚至接听电话等。
类人机器人是一个长期方向与短期方向截然不同的研究领域。目前，类人动物的建造成本较高，而且部署繁琐。但是，一旦类人机器人达到一定的性能水平，大众接受度就会发生根本性的变化。一个廉价、可靠、安全、低功耗的类人机器人将会迅速成为标准的机器人平台，成为从军事到娱乐甚至家庭内部的各种应用。
15. 神经科学（Neuroscience）
神经科学仍然局限于基础研究，研究的最终目的是找出创造力和想象力是如何工作的。早期试图找到一种来衡量、预测和系统地影响想象力的方法，想象力被视为创造性思维的基础，是人类进步的核心。富有创造力的神经科学将使人们不仅能够进行感知，而且能够预测并系统地影响想象力。
想象研究所（宾夕法尼亚大学积极心理学中心的非营利机构）的神经科学家和心理学家通过量化一个人的想象力，提供了一种替代传统的以智商为导向的标准化测试方法。更长远的期望是，创造力的神经科学将使我们不仅能够测量，而且能够预测和影响想象能力。
16. 精准农业（Precision Farming）
精准农业依靠GPS、卫星图像、控制系统、传感器、机器人、变速技术、远程信息技术、软件等现有的最新信息和技术，在作物生长周期中（土壤整备、播种和收割）改善作物。在精准农业中，通过传感器和农场管理软件/硬件在现有网络/互联网基础设施上检测和远程控制。例如，农民现在可以使用一个基于云的无人驾驶拖拉机平台，该平台与拖拉机自动化套件整合，成为即插即用系统，可以自动操控谷物手推车拖拉机，并在收获季节为农民提供帮助。该系统联合收割机操作员在田间设置分段和卸载位置，调整速度，监控位置，并命令谷物运输车与联合收割机的速度和方向精确同步。
未来的农场可能不再需要人力种庄稼，自主机器人已经被用来执行播种、抚育农作物和收割之类的任务。这些机器人不受人为错误的影响，能够适应现场条件，从而最大限度地提高产量，大幅减少时间并提高效率。
17. 柔性机器人（Soft Robot）
柔性机器人是机器人的一个子领域，用模仿生物体的材料建造机器。柔性机器人在其他方面与生物相似，突出在运动和适应环境变化的物理结构的能力。机器人被称为“柔性”，与那些刚性材料制造的机器人相比更突出它们的灵活性和适应性。已有研究小组开发出了一种柔软的机器人，它的执行器类似肌肉，由硅橡胶制成，由气压驱动。科学家们已开发出一种自动设计软执行器的方法，他们用硅橡胶材料来设计一个柔软的机器人，在单一压力源的驱动下，可以像食指一样弯曲，像拇指一样扭动。
长期来看，在医疗和个人机器人技术中，柔性机器人将实现与人类之间的安全且兼容的交互。在较小的规模上，微型柔性机器人有望在药物输送和手术等医疗应用中提供帮助。对于野外勘探和救灾，柔性机器人可以在复杂地形中导航并穿透狭窄空间。柔性机器人将进一步帮助食品处理和农业等领域实现高度自动化，降低成本。
18. 非接触手势识别（Touchless Gesture Recognition）
非接触式手势识别构成了一个自然用户界面，极大地改变了人类与日常技术互动的方式。从手势的识别和解析中可以收集到大量速度、动作、情绪反应方面的数据，这些数据可转化为对使用者的精准理解。
超声波手势感知的基本原理类似于蝙蝠和海豚使用的回声定位系统。声纳系统发出超声波，这是一种无法听到的信号，这些信号通过用户的手、头或身体反射，随后被麦克风捕获，并由时间-灯光算法编译。最新的超声波技术采用声学微机电系统(MEMS)，例如现有智能手机中的麦克风和扬声器，或包含压电换能器的特殊用途超声收发器。
非接触式手势识别构成了一个自然用户界面(NUI)，改变了我们与日常技术的交互方式，它所需要的只是我们自然移动和悬停的手和手指向附近的设备发出命令，如电话、计算机、可穿戴设备、游戏和VR控制台、娱乐系统、机器人和家用电器。非接触界面也可以增强专业设备，如医疗或军事设备。它还将彻底改变依赖深度消费者参与的领域，如媒体、通信、零售、娱乐。
19. 飞行汽车（Flying Car）
随着汽车拥有量的增多，交通拥堵成为世界难题。因此，研发一辆小型、安全、低冲击的个人飞行汽车一直是人们的梦想。如今，传感器、电力存储、电机和人工智能的迅速发展使飞行车接近现实。因此，智慧城市正在准备部署个人自动驾驶交通工具，希望能解决交通问题。
由于目前大多数运输方式都集中在短程和中程运输，因此城市将成为飞行汽车类产品的主要目标。如果飞行汽车可以成功使用，那么它们将开始影响城市基础设施的发展。长远看，整个城市可能会基于飞行车普遍使用的场景进行规划调整。
二、人机交互和仿生（Human - Machine Interaction & Biomimetics）
20. 神经形态芯片（Neuromorphic Chip）
神经形态技术将是高性能计算的下一个发展阶段，它能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力。神经形态芯片是将神经网络的工作原理蚀刻到硅中，其能效可达传统中央处理器的数百倍。神经形态芯片非常节能，适用于移动设备、车辆和工业设备。
2018年英特尔宣布了一种神经形态芯片，应用该芯片的设备可以识别网络摄像头捕捉到的图片中的物体，这为该领域整合了许多新特征，如层次连接、树突状隔间、突触延迟，以及最重要的可编程突触学习规则。
神经形态芯片的发展可以促进人工智能系统的发展，这些系统具有特定的用途，如物体识别、语音和手势识别、情感分析、健康分析和机器人运动。通过合理的功耗控制，它们可以成为从玩具到仿人机器人等多样化交互设备的关键组件。
21. 仿生学（医学）（Bionics）
“仿生学”通常用于医学领域，用来描述用机械代替或增强各种身体部位。人造、仿生器官和四肢不同于普通假肢，它们的设计尽可能接近被替换身体部分的原始功能。
目前该技术在外骨骼、上肢、内部器官均有运用，主要设计用于帮助受伤患者。如仿生外骨骼可以增强人类的自然运动系统，让使用者跑得更容易/更快。
未来仿生学的目标是“将有机体与机器融合”。这种方法将产生生物和机械部件融合为“机器人”的混合系统。仿生器官将增强生物功能，使人们更快地奔跑、看得更远、听力更好、寿命更长，甚至可以更好地思考。
22. 脑功能映射（Brain Functional Mapping）
大脑不仅拥有数量惊人的神经元和连接，而且它是非同质的，估计有500个不同的部分，通过非常密集的网络连接在一起。脑功能映射技术正在迅速发展，为治疗神经疾病、理解认知和在人工环境中复制认知奠定了基础。
神经元之间的通讯是基于神经元间的电活动。目前为了更好地绘制这些通信路径，科学家们正在开发可记录的电极，可以在各种条件下记录这种电活动，用计算机来解读收集到的信息。
长远看，深入了解大脑在生理和病理情况下的功能将为确定疾病原因、治疗干预和预防策略提供重要信息。此外，大脑解码的进步有力地支持了脑机接口和大脑仿真技术的发展。