在不久的将来，科技将如何改变你的生活将大大加速创新药物和材料的设计。先进的诊断工具将使医疗保健越来越个性化。增强现实将无处不在，将信息和动画叠加在真实世界的图像上帮助你完成日常任务，帮助行业更有效地运作。如果你生病，医生将能够植入活细胞到你的身体里治疗你的疾病。你将吃来自干细胞的牛肉、鸡肉和鱼，大大减少动物养殖对环境的影响。保护无数生物不人道的待遇。  

这些由生物学、无机化学、机器人和人工智能领域的顶尖专家选择的改变世界的想法构成了今年十大新兴技术清单。  

首先，我们在网上集思广益，征求世界经济论坛全球未来理事会、专家、社区创新者、科学美国咨询委员会的成员和编辑以及其他方面的意见。e技术符合若干标准。这些技术必须能够提供显著的社会和经济效益，并在未来三至五年内实现这一目标。它们必须具有潜在的破坏性，能够改变行业或建立做事的方式。它们必须处于相对稳定的状态。开发初期，尚未广泛使用，但正在被众多团体研究，激发了专家们的兴趣，吸引了越来越多的投资。理想情况下，它们是由多家公司开发的。在第一次会议上，指导小组删除了50多份初稿，然后准备了额外的条件来评估剩余的20项候选技术。最后决定是在通过进一步收集更多信息之后作出的。ER讨论。  

虚拟现实（VR）允许你沉浸在虚拟和孤立的世界中。相比之下，增强现实（AR）实时性涵盖了真实世界中计算机生成的信息。当你看到或佩戴装备有AR软件和照相机的设备时，无论是智能手机、平板电脑、耳机。es或智能眼镜，程序将分析传入的视频流，下载关于场景的大量信息，并将相关数据、图像或动画叠加到它们上，通常是三维的。  

两个例子：一个帮助自动备份安全且流行的游戏精灵梦宝GO的显示屏。许多消费者应用程序还具有AR功能，包括为外国游客翻译路标、让学生剖析虚拟青蛙和允许购物者观看的应用程序。在把椅子带回家之前，先把椅子放在起居室里。将来，这项技术将使博物馆的用户能够制作全息图式的导游；外科医生能够将病人皮肤下的组织三维可视化；建筑师和设计师能够以新颖的方式进行合作；无人机操作员能够通过增强的图像角色远程机器人；和新手快速学习从医药到工厂维护。新的任务领域。  

易于使用的软件设计应用将在未来几年扩展到消费类产品。然而，目前，增强现实正在对行业产生最大的影响。它是第四次工业革命或工业4.0的一个组成部分：通过物理和数字系统的集成来提高制造系统的质量、降低成本和提高效率。在需要时提供适当的信息，从而减少误差，提高效率和提高生产率。它还使设备中的应力可视化，并创建问题的实时图像。  

在二十世纪的大部分时间里，所有的乳腺癌妇女都接受了类似的治疗。从那时起，治疗变得更加个性化：乳腺癌现在被分类为亚型并相应地治疗。例如，许多肿瘤产生雌激素受体的妇女可以专门接受药物。针对这些受体，以及标准的术后化疗。今年，研究人员正朝着更加个性化的治疗迈出一步。他们发现，大部分患者的肿瘤具有安全放弃化疗和避免严重副作用的特征。影响。  

随着诊断工具的发展，许多疾病的个体化或精确医学的进步正在加速，这些技术可以帮助医生检测和量化各种生物标志物（指示疾病的分子），并将患者分类为具有不同可能性的亚组。对疾病、预后或特异性治疗的反应。  

早期的分子诊断工具已经研究了糖尿病中的单个分子，如葡萄糖。然而，在过去的十年中，在组织学领域已经取得了很大的进展，这使得能够快速、可靠和廉价地测序个人的整个基因组或测量水平。体液或组织样本中所有蛋白质（蛋白质组）、代谢副产物（代谢物）或微生物（微生物）的s。这项技术的常规应用也开始产生巨大的数据集，人工智能可以挖掘这些数据集以发现新的可用于临床的生物标志物高通量组织学与人工智能的结合正在引领诊断进入一个新时代，这将改变对许多疾病的认识和治疗，并允许医生根据个别患者的分子特征定制治疗方案。  

一些先进的诊断方法已被用于治疗癌症。一个OnCODYPEDX测试了21个基因；测试显示许多乳腺癌患者可以避免化疗。另一个测试，称为基础一CDX，检测实体瘤和IDE中超过300个基因中的基因突变。特定的基因靶向药物可能对特定患者有用。  

值得注意的是，使用这种私人诊断工具的医疗机构和研究人员必须严格执行保护患者隐私的措施。此外，需要明确的监管指南来持续评估生物标记物作为诊断工具的价值。Delin将加速新的生物标志物的引入到医疗实践中。  

尽管如此，先进的诊断技术已经开始消除诊断和治疗疾病的标准方法。通过指导患者进行最有效的治疗，它们甚至能够降低医疗保健的成本。有一天，我们中的许多人可能拥有积累的个人生物标志物数据云。随着时间的推移，告诉我们治疗方法，无论我们在哪里寻找它们。  

要设计一种能防止病毒侵袭作物的新的太阳能材料、抗癌药物或化合物，你首先必须面对两个挑战：找到该材料的正确化学结构，并确定哪些化学反应将正确的原子连接到所需的分子或分子。单元组合。  

传统上，答案来自于由偶然事件引起的复杂猜测。这个过程是耗时的，涉及许多失败的尝试。例如，一个合成计划可能有数百个单独的步骤，其中许多步骤产生不想要的副作用或副产品，或者完全无效。然而，现在人工智能正开始提高设计和合成的效率，使企业更快、更容易、更便宜，并减少化学废物。  

在人工智能中，机器学习算法分析所有已知的过去试图发现和合成感兴趣的物质的实验，包括那些有效的，更重要的是那些失败的。新的分子及其可能的制造方法。没有机器学习工具能够通过按下按钮来完成这一切，但是人工智能技术正在迅速进入药物分子和材料的真正设计中。  

例如，德国明斯特大学的研究人员开发的人工智能工具重复地模拟了1240万个已知的单步化学反应，并提出了比人类快30倍的多步合成路线。  

在医药领域，基于人工智能的机器学习技术也是令人兴奋的。大多数制药公司存储数百万种化合物，并将它们作为新药进行筛选。但是即使使用机器人和实验室自动化工具，筛选过程也是如此。此外，在理论上，所有的库可能只是1030个分子的一小部分。使用描述已知药物（和候选药物）的化学结构和性质的数据集，机器学习工具可以构建新co.具有相似和可能更有用的特征。这种能力开始加速药物领导者的识别。  

将近100家初创公司已经开始探索用于药物发现的人工智能。其中包括Insilico.、Kebotix和BenevolentAI，它们最近筹集了1.15亿美元，以扩展其人工智能技术，以发现运动神经元疾病、帕金森病和其他难以治疗的药物。我将人工智能应用于整个药物开发过程，从发现新分子到设计和分析临床试验，以证明人类的安全性和有效性。  

在材料领域，CitrineInformatics等公司正在使用类似的方法生产药品，并与巴斯夫和松下等大公司合作，以加速创新。美国政府也支持人工智能设计的研究。自2011年以来，它已经投资了250多美元制造厂。离子在材料基因组项目，这是一个基础设施建设，包括人工智能和其他计算方法，以加速先进材料的发展。  

过去的经验告诉我们，新材料和化学品会对健康和安全带来不可预测的风险。幸运的是，人工智能方法应该能够预测和减少这些不良后果。这些技术似乎可以显著提高速度和效率。新的分子和材料被发现并投入市场。它们可以提供诸如改善医疗保健和农业、更好地保护资源以及加强可再生能源的生产和储存等好处。  

今天的数字助理有时会让你相信他们是人类，但更有能力的数字助理正在路上。这些系统必须首先在无数情况下进行培训，在这些情况下人类可能请求各种请求，并且适当的响应必须由人类编写和组织成高度结构化的数据格式。  

这项工作是耗时的，这导致了这样一个事实，即数字助理仅限于他们可以执行的任务。系统可以学习，并且他们的机器学习能力使他们能够更好地将输入问题与现有答案匹配，但是在有限的范围内。VE。  

在更高的复杂度级别上，正在开发技术以允许下一代这样的系统从无数的源中吸收和组织非结构化数据（原始文本、视频、图片、音频、电子邮件等），然后在它们具有说服力的建议或辩论时自动提出说服性的建议或辩论。E从未受过训练。  

我们已经在网站上看到了这种能力，这些聊天机器人可以回答包括他们训练的各种数据集的自然语言问题。聊天机器人在特定的问题或需求上需要相对较少或没有训练；他们使用预先配置的数据和应急能力来读取R。然而，在识别单词和意图时，他们需要一些训练来提供高度准确的答案。  

六月，IBM提出了一个更高级的技术版本：一个与人类专家进行实时辩论的系统，不需要事先对这个主题进行训练或争论。使用非结构化数据（包括维基百科的内容），系统必须确定信息的相关性和准确性。将它组织成一个可重用的资产，它可以被调用以形成一致的参数来支持它的指定位置。它还必须响应它的人类对手的论点。系统在演示期间进行了两次辩论，大量的观众认为它更有说服力。  

支持技术已经发展了五年多，包括软件不仅可以理解自然语言，而且能够应对检测积极和消极情绪的更困难的挑战，这仍然是一项正在进行的工作。赢得一位公认的人类专家，并为未来三到五年可能出现的无数相关应用打开了大门。例如，这样的系统可以帮助医生快速找到与复杂病例相关的研究，然后讨论给定治疗方案的益处。  

这些智能系统只是用来汇集现有的知识，而不是像科学家或专家那样创造知识。然而，随着机器变得越来越智能，它们也是不断增加的失业的幽灵。  

许多糖尿病患者每天数次刺破手指来测量血糖水平并确定他们需要的胰岛素量。胰岛细胞植入物通常在体内产生胰岛素，使得这种麻烦的过程不必要。同样，细胞植入物可以改变其他疾病的治疗。包括癌症、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森病。但是细胞植入物有一个主要的缺点：接受者必须无限期服用免疫抑制剂以防止免疫系统的排斥。这些药物可能引起严重的副作用，包括增加感染疾病的风险。肿瘤或恶性肿瘤。  

几十年来，科学家们已经发明了将细胞密封在半透性保护膜中的方法，这种膜防止免疫系统攻击植入的细胞。然而，让细胞远离损伤是不够的：如果免疫系统认为保护材料是外来的，它会导致瘢痕组织生长在胶囊上。这种纤维化会阻止营养物质到达细胞并杀死它们。  

现在，研究人员开始着手解决纤维化的挑战。例如，在2016，麻省理工学院的研究小组发布了一种使植入物免疫系统不可见的方法。在生产和筛选了数百种材料之后，研究人员发现了一种化学修饰的凝胶，称为藻酸盐。人体安全使用的悠久历史。  

几家公司已经开发了胶囊细胞疗法。其中一家是西吉隆治疗公司，它正在促进麻省理工学院的发展技术。它被设计用于糖尿病、血友病和一种叫做溶酶体存储疾病的代谢性疾病。在其他情况下，SemmaTherap.ics也使用自己的技术关注糖尿病；NeurotechPharmac.icals在青光眼和以视网膜变性为特征的各种眼病的临床试验中植入细胞；Li.CellTechnologies正在进行临床试验帕金森的植入物正在开发中，他是神经退行性疾病的治疗剂。  

今天，包囊中的细胞是从动物或人类尸体或人类干细胞中提取的。有一天，可植入的细胞治疗可以包括更广泛的细胞类型，包括一些经合成生物学修饰的细胞，这些细胞对细胞的遗传学进行重新编程以执行新的功能，例如控制指定的药物分子按需释放到组织中。这些仍处于早期阶段。在大型临床试验中，胶囊细胞治疗的安全性和有效性尚未得到证实，但这些迹象令人鼓舞。  

想象一下咬着一个没有杀死动物的多汁牛肉汉堡包。人造肉在细胞培养实验室中把这个愿景变为现实。几个初创公司正在开发实验室来种植牛肉、猪肉、家禽和海鲜，包括莫萨肉、孟菲斯肉、超级肉和F。这一领域吸引了数百万美元的资金。例如，在2017，孟菲斯肉类从农业公司比尔盖茨和卡吉尔获得了1700万美元的投资。  

如果广泛使用，实验室培育的肉类，也称为清洁肉类，可以消除对动物的大多数残忍和不人道的待遇。它还可以减少肉类生产的相当大的环境成本；仅需要资源来产生和维持培养的细胞，而不需要生长整个有机体。OM出生。  

许多初创企业表示，他们希望在未来几年内销售他们的产品。但如果要在商业上可行，人工肉必须克服许多障碍。  

成本和口味是其中两个因素。2013年，当一个由人造肉制成的汉堡送给记者时，这个馅饼的价格超过30万美元，而且尝起来很干（因为脂肪太少）。此后，成本下降了。孟菲斯肉类公司今年报告说，它的四分之一磅切碎的牛肉价格为6美元左右。鉴于这种趋势，人造肉可以在几年内与传统肉类竞争。仔细注意质地和合理添加其他成分可以解决味道问题。  

为了得到市场的认可，我们必须证明人造肉是安全的。虽然没有理由相信实验室生产的肉对健康有害，但是FDA现在才开始考虑如何管制它。同时，传统的肉类生产商正在反击，争辩说实验室根本不生产肉类，不应该这样标注。调查显示，公众对吃人造肉不感兴趣。尽管面临这些挑战，但清洁肉类公司仍在向前发展。如果他们成功地生产出价格合理、口感真实的产品，清洁肉类可以使我们的日常饮食习惯更有道德感和环境。精神上的可持续。  

电子疗法(Electro.icals)具有悠久的电脉冲疗法的医疗历史。考虑起搏器、人工耳蜗植入物和帕金森病的脑深部刺激。其中之一有望变得更加多才多艺，大大改善一系列疾病的护理。它包括向迷走神经传递信号，迷走神经从脑干向大多数器官发送脉冲并再次返回。  

迷走神经刺激（VNS）的新用途已经成为可能，部分原因是因为Feinstein医学研究所的KevinTracey和其他研究表明迷走神经释放的化学物质有助于调节免疫系统。脾使全身炎症的免疫细胞平静下来。这些发现表明VNS可能对除了自身免疫和炎症外还干扰电信号转导的疾病有益。对于这些疾病的患者，这可能是一个好消息，贝卡。使用现有的药物往往失败或造成严重的副作用。VNS可能更耐受，因为它作用于特定的神经，药物通常散布全身，并可能破坏超过治疗目标的组织。  

到目前为止，与炎症相关的研究一直令人鼓舞。由SetPointMedical（由Tracey共同创立）开发的VNS设备在类风湿性关节炎的早期人体试验中已经证明是安全的，类风湿性关节炎可引起关节疼痛、畸形炎症和涉及肠道炎症的克罗恩病。正在进行临床试验。电疗法也被考虑用于其他具有炎性成分的疾病，如心血管疾病、代谢紊乱和痴呆，以及自体免疫疾病，如狼疮，其中迷走神经本身变得不活跃。预防移植物rejeCIT是另一个潜在的应用。  

虽然目前尚不清楚迷走神经刺激如何帮助这些疾病，但最近FDA也批准了用于减轻丛集性头痛和偏头痛的无创手持迷走神经刺激器。他戴在脖子上或耳朵上。  

迷走神经不是唯一被新的电子疗法靶向的神经。在2017年底，FDA批准了一种非植入式装置，通过耳后皮肤向颅神经和枕神经的分支发送信号，从而减轻阿片类戒断症状。在73例服用阿片类药物的患者中，戒断症状的严重程度降低31%或更多后，e装置被FDA批准。  

植入物和外科手术的成本可能会阻碍VNS治疗的广泛应用，尽管随着技术的侵袭性降低，这个问题应该得到缓解。但是成本并不是唯一的挑战。研究人员仍然需要更多地了解VNS在每种情况下是如何工作的，以及如何最好地确定最优方案。对个别患者的刺激模式。迷走神经的冲动也可能以不受欢迎的方式影响周围神经。  

然而，随着越来越多的研究和实验检查其机制和作用，VNS和其他电子药物可能最终能够更好地管理各种慢性疾病，从而可能减少数百万患者的药物需求。  

能够永久改变种群乃至整个物种特性的基因工程技术的研究正在迅速发展。人口。基因驱动是自然发生的，但也可以设计成以多种方式给人类带来好消息。它可以防止昆虫传播疟疾和其他可怕的传染病，通过改变侵入植物的害虫来增加作物产量，使珊瑚对环境不利。研究人员很清楚，改变甚至毁灭一个物种会产生深远的影响。作为回应，他们正在制定规则，以管理实验室的基因驱动技术的转移。对未来的现场测试和更广泛的使用。  

几十年来，研究者们一直在考虑使用基因驱动技术抗击疾病和其他问题。近年来，CRISPR基因编辑的引入促进了这一努力，这使得将遗传物质插入染色体上的特定位点更加容易。2015，几篇报道报道了在酵母、果蝇和蚊子中成功传递了CRISPR基因驱动程序。  

今年，CRISPR基因驱动系统在老鼠身上进行了试验，试图控制毛皮的颜色。这一过程只对妇女有效。即使如此，结果也支持了这项技术能够帮助消除或改变侵袭性小鼠或其他哺乳动物种群，威胁庄稼或野生动物，或者传播疾病。  

国防高级研究计划署（DARPA）是对这项技术充满热情的投资者之一，它投资了1亿美元的基因驱动研究旨在打击蚊子疾病和啮齿动物。比尔和梅林达盖茨基金会已经向EST投资了7500万美元。这是一个基因驱动的研究联盟，致力于防治疟疾。  

加利福尼亚理工学院的哈利·阿特沃特说，等离子体技术最终将导致一系列的应用，从高灵敏的生物探测器到隐形斗篷。十年后，各种等离子体技术已成为商业现实，其他技术也是如此。从实验室走向市场。  

这些技术依赖于控制电磁场与金属(通常是金或银)中的自由电子之间的相互作用，这负责金属的导电性和光学性质。m所谓的表面等离子体。当一块金属非常大时，自由电子反射撞击它们的光，使材料发光。但是当金属只有几纳米时，它的自由电子被限制在一个非常小的空间内，这限制了它们的振动频率。具体说明振荡的ic频率取决于金属纳米颗粒的大小。在称为共振的现象中，等离子体仅吸收部分入射光，并以与等离子体本身相同的频率(反射其余的光)振荡。可以使用表面等离子体共振(SPR)。d产生纳米天线、高效率太阳能电池和其他有用的器件。  

等离子体材料的最佳应用之一是用于化学和生物制剂的传感器。在某种程度上，研究人员在等离子体纳米材料上涂覆一种与感兴趣的分子结合的物质，例如细菌毒素。在没有毒素的情况下，在材料上发射的光在一个特定的角度。但是如果有毒素，它会改变表面等离子体的频率，从而改变反射光的角度。这种效应可以非常精确地测量，甚至可以检测和测量毒素的数量。d相关方法-包括用于电池内部传感器，用于监测其活动以帮助提高功率密度和充电速率，以及用于区分病毒和细菌感染的设备。EMAL辅助磁记录装置通过在写入期间临时加热磁盘上的微小点来增加存储器存储。  

在医学领域，正在临床试验中测试光活化纳米颗粒治疗癌症的能力。纳米颗粒被注射到血液中，然后它们被集中到肿瘤中。然后，以与表面等离子体相同的频率照射到物质中，导致这些粒子通过共振加热，选择性地杀死癌细胞而不损伤周围的健康组织。  

随着新公司开始充分利用等离子体，他们需要确保他们的产品价格合理、可靠、坚固、易于批量生产和与其他部件集成。电子材料已经导致了等离子体中不寻常的光学效应，使得等离子体研究人员能够使用除金和银之外的材料，例如石墨烯和半导体。2017年初的2亿5000万美元，到了2027美元的近4亿7000万美元。  

在几年之内，由于硬件和算法的重要工作，量子计算机可以赶上甚至超过经典计算机。  

量子计算机使用量子力学来执行计算。它们的基本计算单位，量子位，与标准位（0或1）相似，但它在两个计算量子态之间是量子叠加的：它可以是0和1。这个性质与另一个uni一起存在。量子纠缠的特征使得量子计算机能够比任何传统计算机更有效地解决某些类型的问题。  

虽然这种技术是令人兴奋的，它是残酷的。例如，一个称为消相干的过程可能会破坏其功能，研究人员已经确定，严格控制千比特的量子计算机可以承受的技术称为量子退相干的错误更正检验。但到目前为止，最大的量子计算机的IBM、谷歌、rigetti计算和ionq已被证明在实验室中只包含量子比特几十人。这些版本，由加州理工大学的JohnPreskiel命名为中等规模的量子噪声（nisq）电脑，没有然而被修正。不过，专门写nisq算法的研究可以使这些设备执行某些计算比传统计算机更有效。  

全球用户对NISQ机器的访问的增加为这一进展作出了巨大贡献，使得越来越多的学术研究人员能够为机器开发和测试小型程序版本。一个专注于量子软件不同方面的启动生态系统也在蓬勃发展。  

研究人员已经看到了两种NISQ算法的特殊前景，一种用于模拟，另一种用于机器学习。1982年，传奇理论物理学家理查德·费曼提出，量子计算机最强大的应用之一是模拟自然本身：原子、分子。许多研究人员已经开发出算法来模拟NISQ器件上的分子和材料（以及将来将完全纠正错误的量子计算机）。这些算法可以增强新材料的设计，并将它们从能源应用到健康科学。S.  

开发人员还在评估量子计算机是否更擅长机器学习任务，计算机可以从大型数据集或经验中学习。根据类别对信息进行分类，将相似项目或特征聚类在一起，并从现有的统计样本中生成新的统计样本。自适应网络（GAN），近年来在机器学习领域得到了广泛的应用。  

虽然许多算法似乎在现有的NISQ机器上工作良好，但是没有提供正式的证据来证明它们比在传统计算机上执行的算法更强大。这些证明非常困难，可能需要几年才能完成。  

在接下来的几年里，研究人员可能开发出更大、更可控的NISQ设备，随后是具有数千物理量子位的机器用于完全纠错。从事算法研究的人对NISQ算法将非常有效和更有优势持乐观态度。比最先进的传统计算机更古老，虽然我们可能要等到具有完全错误校正的机器可用。