2020年度全球「十大突破性技術」（TR10）

2020-09-05 平克投資


《麻省理工科技評論》

MIT Technology Review

2020年度的「十大突破性技術」（TR10）榜單


防黑網際網路

主要研究者：代爾夫特理工大學、量子網際網路聯盟、中國科學技術大學

基於量子物理學的網際網路將很快實現穩定的安全通信。

由代爾夫特理工大學的 Stephanie Wehner 領導的團隊，正在完全通過量子技術建立一個可以連接荷蘭四個城市的網絡。通過這個網絡發送的消息將無法破解。


超個性化藥物

主要研究者：A-T Children’s Project、波士頓兒童醫院、Ionis Pharmaceuticals、美國食品和藥品監督管理局

針對個體量身定製的基因藥物為身患絕症的人帶來一線希望。

如果因為某種特定 DNA 缺陷導致了極為罕見的疾病（目前有數千種這樣的情況），那麼至少有一個爭取修復基因的機會。


數字貨幣

主要研究者：中國人民銀行、Facebook

隨著實體貨幣使用頻率的下降，沒有中介的交易自由也隨之減少。與此同時，數字貨幣技術可以用來分裂全球的金融體系。



抗衰老藥物

主要研究者：聯合生物技術公司、Alkahest、梅奧診所、Oisín Biotechnologies

某些生物自然變化過程是衰老和各種疾病的根源，諸如癌症、心臟病和失智症等許多不同疾病或許都可以通過延緩衰老來治療。

這類藥物被稱為 「長壽藥物」（Senolytics），其工作原理是消除某些隨著年齡增長而積累的細胞。這些細胞又被稱為「衰老細胞」，會導致輕微的炎症，抑制正常的細胞修復機制，並且置鄰近細胞於有害環境之中。



人工智慧發現分子

主要研究者：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、多倫多大學、BenevolentAI

一種新藥的商業化平均花費約 25 億美元，原因之一是很難找到有希望成為藥物的分子。

藥物發現領域的化學家們時常會去設想一種新分子——對於最優秀的藥物獵手來說，這是一門藝術，背後需要多年的經驗磨練和敏銳的直覺，現在，這些科學家們有了新的工具來進一步擴展他們的想像力。

機器學習工具可以用來探索包含已知分子及其特性的大型資料庫，利用這些信息可以產生新的可能性，實現以更快的速度、更低的成本發現新的候選藥物。



超級星座衛星

主要研究者：SpaceX、OneWeb、亞馬遜、Telesat

通過發射數千顆衛星來組成巨大的衛星星座，讓地球上的每一寸土地都能通過寬帶連上網際網路終端。

這些系統可以讓高速網際網路覆蓋全球，也可以讓地球的衛星軌道變成一個充滿垃圾的雷區。



量子優越性

主要研究者：谷歌、IBM、微軟、Rigetti、D-Wave、IonQ、Zapata Computing，Quantum Circuits

理論上，它們可以解決某些類型的問題，這些問題即使是最強大的經典超級計算機也需要數千年才能解決，比如破解密碼，或者在新藥和材料研究中模擬的分子精確行為等。（量子霸權）


微型人工智慧

主要研究者：谷歌、IBM、蘋果、亞馬遜

探索新的算法，在不喪失能力的情況下縮小現有的深度學習模型。（邊緣計算）

同時，配合計算能力集成到更緊密的物理空間中的新一代的專用人工智慧晶片，以更低的功耗來訓練和運行人工智慧算法。

許多設備不需要與雲端交互就能實現很多智能化操作。


差分隱私

主要研究者：美國人口普查局、蘋果、Facebook

美國人口普查局的數據保密難度越來越大，為使個人數據「去匿名化」，人口普查局在數據中加入了一種「噪聲」，加入的噪聲越多，對數據進行去匿名化就越困難。

差分隱私是一種數學技術，它能夠在給數據添加噪聲的同時，一直計算隱私提升的程度，從而使得增加 「噪音」 的過程變得更加嚴謹。

美國 2020 年人口普查中最大規模的應用該項技術。


氣候變化歸因

主要研究者：世界氣候歸因組織、荷蘭皇家氣象研究所、紅十字會與紅新月氣候研究中心

越來越多的詳細衛星數據記錄幫助我們了解自然系統。此外，計算能力的提高意味著科學家可以進行更高精度的仿真，並開展更多的虛擬實驗。

使人們更加清楚地認識到氣候變化是如何讓天氣惡化的，以及我們需要為此做出哪些準備工作。


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