2019最值得期待的十大黑科技

　　中国当下流行一个词——黑科技。这个词的原意是指非人类目前知识和科学水平可以做得到的技术或者产品。但是如果以这个标准来要求，黑科技只能存在于科幻之中。因此，今天它的含义已经降低到了代表当前最高科技成就的产品。

　　至于哪些技术和产品可以算黑科技，哪些不过是新瓶装旧酒而已，科技界的看法相差非常大。《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)算是比较权威的，它每年会评选出代表当今最高科技成就、商业潜力广泛的10大全球突破性科技成就，并且编纂成《科技之巅》系列图书。这件事，他们已经做了很多年，而近年来，由于中国人对科技的兴趣不断增加，全民创业创新的热情高涨，因此大家开始了对《麻省理工科技评论》评选出的年度10 大科技的关注。我最近应邀为其中文版写序言，因此得以将该评论发布的内容先睹为快，与大家分享一下。

　　《麻省理工科技评论》每次评选所考虑的因素除了科技含量高之外，还要看这些科技突破将来会对社会进步带来的影响，如果技术本身水平很高，但是影响力小，也不在其列。对于这些技术，大家都不妨了解一下，这倒不是因为他们预测未来有多准，而是了解那些技术背后的逻辑，以及发明者为什么要做这件事情。

　　在我们这个时代，所谓的创新，最重要的是提出问题，其次才是解决问题。那些科技成就，从解决问题的角度讲，有一半后来被证明是失败的。但是它们所关注到的问题都很重要。对于这些技术，我一般建议关注以下两个方面。

　　一方面是技术本身和实现方法。《麻省理工科技评论》评选的这些全球突破性技术，大部分是将科学和技术合二为一的，而不单纯是技术在工程上的实现或应用。另一方面，对它们的了解可以帮助我们理解今天科技发展的有效途径，即如何采用已有的科学成就来做一件影响未来的事情，同时如何根据应用的需求补充所需要的科学研究。比如对基因编辑技术和纳米材料结构的研究就很难说清楚是属于科学的范畴，还是属于工程技术的范畴。它们依靠科学和技术相互影响，渐进迭代往前发展，这是当今最新科技发展的新趋势。

　　了解每年最新的科技成就有助于我们把握未来产业的动态和科技发展趋势。通常来讲，预测未来是一件非常难的事情，如果你看看那些大的跨国公司两年前对今天所做出的预测，就能发现一大半是不准确的，而对10年以上的预测，各个公司更是错得离谱。预测不准确有很多原因，如下所示。

　　· 认识的局限性导致过高或者过低估计了一些困难，前几年对虚拟现实(VR)技术的判断就明显过于乐观了，而10年前对智能手机的预测又明显悲观了。

　　· 行业的快速变迁使得很多原本以为有意义的事情变得不再需要了，比如高密度磁存储技术。

　　· 意想不到的一项技术突破导致其他领域产生了根本性的改变，比如大数据和人工智能对医疗行业的影响就是如此。

　　2017年，《麻省理工科技评论》列举了以下十项突破性技术，我对每一项都做了一个点评。

　　1、消费者使用的360度摄影

　　在你面前的三脚架上(或者很长的自拍杆上)放一个特殊的相机，给你拍一个360度全景照片和视频。

　　点评：这其实是今天VR不成功之后，退而求其次的做法，我不是非常看好，因为使用起来太麻烦。

　　2、僵尸物联网

　　它是可以感染并控制摄像头、监视器以及其他消费电子产品的恶意软件，可造成大规模的网络瘫痪。

　　点评：这是一个非常值得重视的问题，今天大家谈论IoT(物联网)时，很少考虑安全性，实际上它非常不安全，将来IoT要普及，这个问题绕不过去。

　　3、刷脸支付

　　点评：这个不用讲了，是未来发展的一个趋势，不仅刷脸，任何对人体生物特征(包括指纹、DNA、虹膜等)的识别都有意义。

　　4、基因疗法

　　利用改造过的病毒将相关基因的健康副本递送至携带有缺陷基因的患者体内，修复基因，治愈疾病。然而，至今为止，基因疗法带来的失望远大于希望。1999年，一名18岁的肝病患者杰西·基辛格(Jesse Gelsinger)在一场基因治疗实验中死亡，从此整个基因疗法领域的发展就开始停滞不前。

　　点评：这项技术非常重要，再困难人类也要坚持下去，因为这是从根本上治愈很多疾病的终极方法。不过还有很长的路要走。

　　5、太阳能光伏电池

　　点评：这个其实根本不是什么突破，只是新瓶装旧酒，七八年前，斯坦福等大学的实验室里，太阳能到电能的转化率就做到了40%以上，之所以不生产，是因为在经济上极其不合算。

　　6、实用的量子计算机

　　点评：这仅仅是炒作概念，中国和美国都一样。虽然Google和IBM号称也在做这方面的研究，但是投入的科研经费占正常研究开发(R&D)经费的比例不到千分之一。从理论上讲，今天的二值计算机和想象中的量子计算机是等价的。

　　7、强化学习

　　“强化学习”这个名字很唬人，其实就是在机器学习中，帮助计算机找一个好的学习方向。

　　点评：强化学习并不是什么新概念，只是机器学习领域的一部分。但是在过去由于机器学习的整体水平不够高，大家对它的关注不多。随着机器学习深度的加深，强化学习技术开始有了用途，它可以让机器学习本身更有效，而且使用更少的数据。Google的AlphaGo目前利用了这项技术，效果明显。估计在一两年内，所有的人工智能公司都会使用强化学习。

　　8、治愈瘫痪

　　这实际上是用电子元件感受人体大脑产生的神经信号，替代受损伤的神经控制人的肌肉。

　　点评：这项技术的重要性就不用说了，而且已经开始成熟，有了一些成功的病例。估计几年内，脊椎瘫痪的病人有望能活动。

　　9、细胞图谱

　　这是一个比人类基因图谱更宏大的计划，它要建立人体中各种细胞类型的完全目录。

　　点评：这项技术的重要性不言而喻，但是工程量很大(还不仅仅是难度问题)。可能还有花上很长的时间，超出想象的经费，而且需要全世界主要国家合作才能完成。

　　10、自动驾驶货车

　　点评：这个大家已经熟悉了，从技术上讲它已经成熟，主要是法规和保险等问题要解决。

　　总的来说，这些技术听起来让人很振奋，我所关注的其实不是它们什么时候变成现实，而是在《麻省理工科技评论》指出了这些问题的重要性后，学习他们考虑问题的思路。所幸的是，《麻省理工科技评论》做出的判断还是比较准确的。根据我对它过去8年每年评选的科技成就的追踪，大约有一半变成了改变世界的产品，或者至少在今天依然按照预想的进步速度在往前推进，比如可回收式火箭、基因编辑、Google 深度学习等。对于这些技术的了解可以让我们的工作更加具有明确的方向。不过《麻省理工科技评论》看好的另一半技术后来则被证明是不可行的，比如Google 为全球提供Wi-Fi 服务的气球、MagicLeap 公司的虚拟现实(VR)+增强现实(AR)技术。对于这些技术的了解，可以看出在技术发展和工程实现上的一些误区，避免我们自己再犯同样的错误。

　　具体到今年的这十项技术，我个人比较看好，或者说比较期待的是刷脸支付、基因疗法、强化学习、治愈瘫痪、细胞图谱和自动驾驶货车这六项。这不仅因为它们的技术相对成熟，更因为对世界的影响力巨大。

　　至于我说得对不对，在5~10年后可以验证。大家不妨也通过《科技之巅》系列图书对每年的10 大技术做一个了解，并做一个判断，回过头来，看看自己的判断力，在这个过程中，我们的认知将得到提高。