2017年你不可不知的十大黑科技!

黑科技。這個詞的原意是指非人類目前知識和科學水平可以做得到的技術或者產品。但是如果以這個標準來要求,黑科技只能存在於科幻之中。因此,今天它的含義已經降低到了代表當前最高科技成就的產品。

至於哪些技術和產品可以算黑科技,哪些不過是新瓶裝舊酒而已,科技界的看法相差非常大。《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)算是比較權威的,它每年會評選出代表當今最高科技成就、商業潛力廣泛的10大全球突破性科技成就,並且編纂成《科技之巔》系列圖書。這件事,他們已經做了很多年,而近年來,由於中國人對科技的興趣不斷增加,全民創業創新的熱情高漲,因此大家開始了對《麻省理工科技評論》評選出的年度10 大科技的關注。我最近應邀為其中文版寫序言,因此得以將該評論發佈的內容先睹為快,與大家分享一下。

《麻省理工科技評論》每次評選所考慮的因素除了科技含量高之外,還要看這些科技突破將來會對社會進步帶來的影響,如果技術本身水平很高,但是影響力小,也不在其列。對於這些技術,大家都不妨瞭解一下,這倒不是因為他們預測未來有多准,而是瞭解那些技術背後的邏輯,以及發明者為什麼要做這件事情。

在我們這個時代,所謂的創新,最重要的是提出問題,其次才是解決問題。那些科技成就,從解決問題的角度講,有一半後來被證明是失敗的。但是它們所關注到的問題都很重要。對於這些技術,我一般建議關注以下兩個方面。

一方面是技術本身和實現方法。《麻省理工科技評論》評選的這些全球突破性技術,大部分是將科學和技術合二為一的,而不單純是技術在工程上的實現或應用。另一方面,對它們的瞭解可以幫助我們理解今天科技發展的有效途徑,即如何採用已有的科學成就來做一件影響未來的事情,同時如何根據應用的需求補充所需要的科學研究。比如對基因編輯技術和納米材料結構的研究就很難說清楚是屬於科學的範疇,還是屬於工程技術的範疇。它們依靠科學和技術相互影響,漸進迭代往前發展,這是當今最新科技發展的新趨勢。

瞭解每年最新的科技成就有助於我們把握未來產業的動態和科技發展趨勢。通常來講,預測未來是一件非常難的事情,如果你看看那些大的跨國公司兩年前對今天所做出的預測,就能發現一大半是不準確的,而對10年以上的預測,各個公司更是錯得離譜。預測不準確有很多原因,如下所示。

‧ 認識的侷限性導致過高或者過低估計了一些困難,前幾年對虛擬現實(VR)技術的判斷就明顯過於樂觀了,而10年前對智能手機的預測又明顯悲觀了。

‧ 行業的快速變遷使得很多原本以為有意義的事情變得不再需要了,比如高密度磁存儲技術。

‧ 意想不到的一項技術突破導致其他領域產生了根本性的改變,比如大數據和人工智能對醫療行業的影響就是如此。

2017年,《麻省理工科技評論》列舉了以下十項突破性技術,我對每一項都做了一個點評。

1、消費者使用的360度攝影

在你面前的三腳架上(或者很長的自拍桿上)放一個特殊的相機,給你拍一個360度全景照片和視頻。

點評:這其實是今天VR不成功之後,退而求其次的做法,我不是非常看好,因為使用起來太麻煩。

2、殭屍物聯網

它是可以感染並控制攝像頭、監視器以及其他消費電子產品的惡意軟件,可造成大規模的網絡癱瘓。

點評:這是一個非常值得重視的問題,今天大家談論IoT(物聯網)時,很少考慮安全性,實際上它非常不安全,將來IoT要普及,這個問題繞不過去。

3、刷臉支付

點評:這個不用講了,是未來發展的一個趨勢,不僅刷臉,任何對人體生物特徵(包括指紋、DNA、虹膜等)的識別都有意義。

4、基因療法

利用改造過的病毒將相關基因的健康副本遞送至攜帶有缺陷基因的患者體內,修複基因,治癒疾病。然而,至今為止,基因療法帶來的失望遠大於希望。1999年,一名18歲的肝病患者傑西‧基辛格(Jesse Gelsinger)在一場基因治療實驗中死亡,從此整個基因療法領域的發展就開始停滯不前。

點評:這項技術非常重要,再困難人類也要堅持下去,因為這是從根本上治癒很多疾病的終極方法。不過還有很長的路要走。

5、太陽能光伏電池

點評:這個其實根本不是什麼突破,只是新瓶裝舊酒,七八年前,斯坦福等大學的實驗室裡,太陽能到電能的轉化率就做到了40%以上,之所以不生產,是因為在經濟上極其不合算。

6、實用的量子計算機

點評:這僅僅是炒作概念,中國和美國都一樣。雖然Google和IBM號稱也在做這方面的研究,但是投入的科研經費佔正常研究開發(R&D)經費的比例不到千分之一。從理論上講,今天的二值計算機和想像中的量子計算機是等價的。

7、強化學習

「強化學習」這個名字很唬人,其實就是在機器學習中,幫助計算機找一個好的學習方向。

點評:強化學習並不是什麼新概念,只是機器學習領域的一部分。但是在過去由於機器學習的整體水平不夠高,大家對它的關注不多。隨著機器學習深度的加深,強化學習技術開始有了用途,它可以讓機器學習本身更有效,而且使用更少的數據。Google的AlphaGo目前利用了這項技術,效果明顯。估計在一兩年內,所有的人工智能公司都會使用強化學習。

8、治癒癱瘓

這實際上是用電子元件感受人體大腦產生的神經信號,替代受損傷的神經控制人的肌肉。

點評:這項技術的重要性就不用說了,而且已經開始成熟,有了一些成功的病例。估計幾年內,脊椎癱瘓的病人有望能活動。

9、細胞圖譜

這是一個比人類基因圖譜更宏大的計畫,它要建立人體中各種細胞類型的完全目錄。

點評:這項技術的重要性不言而喻,但是工程量很大(還不僅僅是難度問題)。可能還有花上很長的時間,超出想像的經費,而且需要全世界主要國家合作才能完成。

10、自動駕駛貨車

點評:這個大家已經熟悉了,從技術上講它已經成熟,主要是法規和保險等問題要解決。

總的來說,這些技術聽起來讓人很振奮,我所關注的其實不是它們什麼時候變成現實,而是在《麻省理工科技評論》指出了這些問題的重要性後,學習他們考慮問題的思路。所幸的是,《麻省理工科技評論》做出的判斷還是比較準確的。根據我對它過去8年每年評選的科技成就的追蹤,大約有一半變成了改變世界的產品,或者至少在今天依然按照預想的進步速度在往前推進,比如可回收式火箭、基因編輯、Google 深度學習等。對於這些技術的瞭解可以讓我們的工作更加具有明確的方向。不過《麻省理工科技評論》看好的另一半技術後來則被證明是不可行的,比如Google 為全球提供Wi-Fi 服務的氣球、MagicLeap 公司的虛擬現實(VR)+增強現實(AR)技術。對於這些技術的瞭解,可以看出在技術發展和工程實現上的一些誤區,避免我們自己再犯同樣的錯誤。

具體到今年的這十項技術,我個人比較看好,或者說比較期待的是刷臉支付、基因療法、強化學習、治癒癱瘓、細胞圖譜和自動駕駛貨車這六項。這不僅因為它們的技術相對成熟,更因為對世界的影響力巨大。

至於我說得對不對,在5~10年後可以驗證。大家不妨也通過《科技之巔》系列圖書對每年的10 大技術做一個瞭解,並做一個判斷,回過頭來,看看自己的判斷力,在這個過程中,我們的認知將得到提高。

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