世界未来五大科技

未来可能颠覆世界的十大技术

1.4D打印

相信大家都见过电影里的变形金刚在短时间内变身。在不久的将来，4D印刷技术将使你需要的模型在短时间内成型。4D打印是指使用“可编程物质”和3D打印技术来创建一个三维物体，该物体可以在预定的刺激下自行改变其物理属性。其中，“可编程物质”是指通过编程可以改变其形状、密度、导电性、颜色、光学性质、电磁性质等性质的物质。4D印刷的第四维意味着物体被制造出来后，它的形状或性能可以自行改变。

4D打印的物体至少有两种形式:一种是物体的各个部分连接在一起，可以把自己变换成另一种形式或表现；另一种是物体由可分离的三维像素组成，可以聚合形成更大的可编程组件，也可以分解成三维像素。

4D打印比3D打印多了一个时间维度。3D打印是预先建模，然后打印出成品，而4D打印是通过打印机将产品嵌入到可变形的智能材料中，在特定的时间或激活条件下，按照事先的设计进行自组装。印刷工艺并不新颖，关键是印刷后的变化。对于该技术的应用，可以在地下管道等难以到达的地方进行物体的自组装，也可以应用于家具、自行车、汽车、建筑等的制造。4D印刷的概念受到生物自我复制能力的启发。一些专家认为，这项技术的问世可能预示着自组装家具时代的到来。

2.精密遗传工程

传统的基因工程一直备受争议。但新技术不断涌现，让我们可以直接“编辑”植物的遗传密码，从而提高植物的营养成分，更好地适应气候变化。这些技术包括锌指核酸酶、转录激活因子样效应物核酸酶和CRISPR-Cas9系统，它们最近可以在细菌中进化成病毒防御机制。这个系统使用RNA分子来锁定目标DNA，并根据目标基因组中一组已知的和用户选择的序列来切割它。这样可以抑制不想要的基因，或者对基因进行改良，使其发挥与自然突变相同的功能。通过同源重组的方式，CRISPR还可以用来精确地将新的DNA序列甚至完整的基因植入基因组。

基因工程的另一个有前途的领域是RNA干扰技术在农作物上的应用。RNA干扰可以有效防止病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害，减少对化学农药的需求。基因已被广泛用于保护番木瓜树免受环斑病毒的侵害。例如，在夏威夷，十多年来，没有任何迹象表明该病毒的耐药性在增加。此外，RNA干扰还可以使主要粮食作物受益，预防小麦秆锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病、香蕉枯萎病等。

如今，许多生物科学家致力于研究癌症的突破，其中基因工程是必不可少的。也许在不久的将来，人类可以实现癌症的强力治愈，从而使人类寿命更长，更可持续。

3.无线电力传输

比如，现在越来越多的电子产品给人们的工作和生活带来了极大的便利，但传统的电力传输方式大多是通过导线或插座将电力传输到终端产品。随着移动设备、无线数据传输和无线网络技术的普及，人们希望摆脱传统电力传输方式的束缚，摆脱混乱的电力线带来的困扰。因此，无线电力传输技术成为21世纪最值得期待的技术，无线充电产品成为人们关注的新焦点。目前，世界上许多国家都在研究和发展无线电力传输技术，探索无线电力传输系统在不同领域的应用，并试图使其实用化。

无线电力传输也叫无线电能传输或无线电力传输，是通过电磁感应和能量转换来实现的。无线电能传输主要利用电磁感应、电磁振动、射频、微波、激光实现非接触电能传输。根据空之间供电距离的不同，无线电力传输可分为近程、中程和远程传输。

4.无人驾驶

自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、计算机驱动汽车或轮式移动机器人，是一种用于运输动力的无人驾驶地面车辆。作为一种自动驾驶车辆，自动驾驶汽车可以感知周围环境，在没有人类操作的情况下导航。完全自动驾驶的汽车还没有完全商业化，大部分都是原型车和展示系统。只有把一些可靠的技术下放到量产车型上，才逐渐成为现实。

自动驾驶汽车可以通过雷达、光学雷达、GPS和计算机视觉技术感知周围环境[1][2]。先进的控制系统可以将感测到的数据转换成适当的导航道路、障碍物和相关标志。根据定义，自动驾驶汽车可以通过感应输入数据来更新其地图信息，以便车辆可以跟踪其位置。

自动驾驶汽车的显示系统可以追溯到20世纪二三十年代，第一辆真正的自动驾驶汽车出现在80年代。1984年，卡耐基梅隆大学推进Navlab计划和ALV计划；1987年，梅赛德斯-奔驰与德国慕尼黑联邦国防大学共同启动了尤里卡普罗米修斯项目。此后，许多大公司和研究机构开始制造自动驾驶汽车的运营原型。21世纪后，随着信息技术的进步，信息技术突飞猛进。全自动驾驶车辆已经在测试车辆上制造出来，特斯拉率先推出了特定环境下的自动驾驶车辆。

5.全天候能量收集技术

一种可以随时随地从各种燃料中产生能量，利用人体与环境的温差来发电的技术。芬兰国家技术研究中心开发了一种“能量收集树”，可以从周围环境中收集能量，转化为电能为小型电子设备充电。在英国，人们的脚步可以发电启动灯泡，给手机充电。这项发明和技术将成为智慧城市的下一步。全天候能量收集跑道将铺设在交通密度高的街道上，每个人走在跑道上都会贡献绿色能量。

6.智能工厂

“智能工厂”的发展是智能产业发展的新方向。特征体现在制造中:

第一，系统具有独立的能力:能够收集和理解外界和自身的信息，并利用这些信息来分析、判断和规划自己的行为。

二、整体视觉技术的实践:结合信号处理、推理预测、仿真和多媒体技术，将现实世界放大，展示现实生活中的设计制造过程。

三。协调、重组和扩展的特点:系统中的各个小组根据工作任务自行承担形成最佳系统结构的任务。

四。自学习和维护能力:通过系统的自学习功能，在制造过程中对数据库进行补充和更新，自动进行故障诊断，并对故障进行排查和维护的能力，或通知正确的系统进行。

5.人机共存系统:人和机器相互协调合作，在不同的层次上相辅相成。

高度自动化与大数据、物联网相结合的未来工厂类型。通过各种传感器、网络技术、云计算等。，可以减少人力，高效生产。与目前的大规模生产策略相比，未来将转变为多种小规模定制生产。随着越来越多的嵌入式设备接入工厂制造过程，通过云架构部署控制系统无疑是最重要的趋势之一。所谓工业4.0，就是新一代的工业革命。第一次工业革命是由水和蒸汽推动的机械化，接着是第二次工业革命，大规模生产由电力推动，接下来是数字革命，引入信息技术进一步自动化生产。现在，我们正处于第四次工业革命的边缘，它将是自动化和数字化的融合。

7.遥控时每隔空挥动一次

该技术可以利用仿生学原理识别波动信号反射的超声波，准确捕捉和识别人在波动瞬间产生的运动信号，从而实现对电源的相对远程控制。所以，即使你睡在床上，你也可以通过使用这个开关并在远处对着开关挥手来打开和关闭你家中不同房间的灯和其他电器。华为最近最新的手机发布会上也展示了这个功能可以每空通过手势识别截屏点击APP，这也意味着在未来智能产品每空控制的情况下，智能家居将成为现实。

8.虚拟现实

在不同的时间空可以克服距离的限制，一起参加活动。比如，呆在家里也可以和远方的亲戚朋友“打球”。目前已经到了商业化的阶段，全息图的应用技术也在发展中。VR是利用计算机模拟生成三维虚拟世界，为用户提供视觉、听觉、触觉等的模拟。，让用户仿佛生活在自己的世界里，可以同步、不受时间限制地观察3D 空中的事物。当用户移动他的位置时，计算机可以立即进行复杂的操作，并发回精确的三维世界图像，以产生临场感。

9.人脸识别技术

人脸识别[1]是指通过分析和比较的计算机技术来识别人脸。人脸识别是计算机技术的研究热点领域，包括人脸跟踪检测、图像放大倍数自动调整、夜间红外检测、曝光强度自动调整等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，通过生物自身的生物特征来区分生物个体。

2014年3月，由香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长唐晓鸥带领的团队发布了研究成果。在原有人脸识别算法的基础上，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力。[2]2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，阐述了包括人脸识别技术在内的十大典型技术应用。

10.高度人工智能

人工智能又称智能机械、机器智能，是指由人制造的机器所表现出来的智能。一般而言，人工智能是指通过普通计算机程序呈现人类智能的技术。这个词也表明是否以及如何研究这样一个智能系统能够实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学和统计学的进步，一些预测认为，人类的无数职业正逐渐被它们取代。

一般教科书对人工智能的定义领域是“智能主体的研究与设计”，智能主体是指能够观察周围环境并采取行动以达到目标的系统。约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学和工程”。安德里亚斯·卡普兰(Andrias Kaplan)和迈克尔·海因莱因(Michael Heynlein)将人工智能定义为“系统正确解读外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活的适应来实现特定目标和任务的能力”。

人工智能的研究技术性和专业性很强，分支很深且各不相同，所以涉及面很广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。它的分支领域主要集中在解决特定的问题，其中之一就是如何使用不同的工具来完成特定的应用。

AI的核心问题包括构建推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动事物、使用工具和操作机械的能力，这些能力与人类相似甚至优于人类[9]。人工智能仍然是该领域的一个长期目标[10]。目前强人工智能已经初见成效，甚至在图像识别、语言分析、棋类游戏等方面出现了一些单方能力。已经达到了超越人类的水平。而且人工智能的普适性意味着同样的AI程序可以解决上述问题，可以直接使用现有的AI来完成任务，不需要重新开发算法，这和人类的处理能力是一样的。但是，要达到具有思维能力的一体化强人工智能，还需要时间去学习。流行的方法包括统计方法、计算智能和传统人工智能。目前，大量的工具已经应用到人工智能中，包括搜索、数学优化和逻辑演绎。基于仿生学、认知心理学、概率论、经济学的算法也在一步步探索。思维来源于大脑，思维控制行为，行为需要意志来实现，而思维是所有数据集合的整理，相当于一个数据库，所以人工智能最终会进化成机器来代替人类。

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