《智能機器人》科技前沿 | 2017年10項突破性技術

這些技術影響著我們的經濟、政治、文化以及我們的生活，很多人正在進行著這一些技術，有一些人還要經歷很久才能實現，但是，你應該知道2017年的突破性技術。

1. 反轉麻痹

科學家們正在使用腦植入物恢復脊髓損傷的運動自由方面取得了顯著的進步。

可用性:10至15年

近年來，實驗室動物和少數人以他們的想法控制計算極游標或機器人手臂，這要歸功於與機器鏈接的腦植入體。現在研究人員正在採取一個重要的下一步，一勞永逸地扭轉麻痹。

他們將腦電讀取技術直接連接到身體上的電刺激器，創造了Courtine所說的「神經旁路」，使人們的想法能夠再次移動肢體。

除了治療麻痹之外，科學家希望使用所謂的神經假肢來扭轉放置在眼睛中的晶元的失明，並可能恢復失去阿爾茨海默病的記憶。

他們知道它可以工作。考慮使用麥克風將信號直接傳遞到聽覺神經的耳蝸植入物，繞在內耳的非工作部分。每個月在互聯網上首次聽到母親的廣泛眼聾兒童的視頻都是病毒的。超過25萬例耳聾治療。

腦電讀取晶元的特寫，與電極一起刷牙。

開發軟電極以模擬脊髓。

神經旁路是值得追求的，因為患者渴望他們。

2. 自駕卡車

沒有人駕駛的卡車很快就會出現在你的眼前，進入你的生活。

可用性：5-10年

一台電腦可以做得更好嗎？還是會變得更糟？

我們可能會在未來幾年內發現，因為有多家公司正在測試自駕卡車。雖然許多技術問題仍未得到解決，但支持者聲稱自駕車將更安全，成本更低。

谷歌自駕車的廣泛歷史令人鼓舞，七年甚至數百萬英里只有20次碰撞。只有一個事故被發現是汽車的錯誤。

3. 刷臉支付

的面部檢測系統現在授權付款，提供設施和追蹤犯罪分子。

可用性：現在

近幾年來，計算機在識別面前變得非常擅長，技術在迅速擴大，為了監控和便利。面部識別可能會將所有內容從警務轉變為每天與銀行，商店和運輸服務人員互動的方式。

由於國家對監督和隱私的態度，技術數據首先在起飛。不像美國，有一個大型的身份證照片集中資料庫。在我面對++ ++的時候，我看到了地方政府如何使用其軟體來識別在該國無處不在的監控攝像機的可疑犯罪分子。

面部識別已經存在了幾十年，但現在只有這樣才足夠準確地用於安全的金融交易。新版本使用深度學習，一種人為智能技術，對於圖像識別特別有效，因為它使計算機零化在最可靠地識別人的面部特徵上。

現在百度正在開發一個系統，讓人們通過展示他們的臉來拿鐵路票。該公司已經與一個歷史悠久的旅遊勝地烏鎮政府合作，無需門票即可進入許多景點。

這涉及掃描資料庫中的成千上萬個面孔，找到一個匹配，百度表示這可以達到99％的準確度。

4. 實際量子計算機

谷歌、因特爾和幾個研究小組的進展表明，以前無法想象的電腦的電腦終於可以接近。

可用性：4-5年

每年量子計算都成為這個突破性技術列表的候選者，每年都得出了相同的結論：還沒有。

事實上，多年來量子計算機主要存在於紙上，或者在脆弱的實驗中存在，以確定其可行性。

然而，今年，一大堆以前的理論設計實際上正在建設中。今年新增企業資金的可用性來自Google，IBM，Intel。

人們長期以來一直在努力構建量子計算機，這樣可以解決這些問題，使其複雜化，超越了當今最好的計算機的覆蓋面。

5.360度自拍

製造球型圖像的廉價相機正在開創攝影新時代，改變人們分享故事的方式。

可用性：現在

我們體驗360度的世界，被景點和聲音包圍著。直到最近，拍攝照片和視頻的兩個主要選項就是捕捉到這種情況：使用鑽機將多個相機以不同的角度放置在重疊視野上，或者為特殊照相機支付至少10,000美元。

生產過程同樣麻煩，一般需要花費幾天的時間才能完成。一旦你拍攝了你的鏡頭，你必須將圖像傳輸到電腦; 與複雜而昂貴的軟體搏鬥，將它們融合成無縫畫面; 然後將文件轉換成其他人可以輕鬆查看的格式。

Allie Camera

採用最初為監控行業開發的技術，可以在低光下拍攝圖像。

它可以安裝在無人機上，以產生空中360°視頻。

近年來，相機公司也受益於智能手機廠商不斷追求將更高質量的影像整合到其小工具中。競爭迫使像索尼這樣的組件製造商縮小圖像感測器，並確保它們在低光下提供高解析度和良好的性能。隨著巨大的智能手機市場有助於降低零件價格，360 °攝像機的製造商發現可能會將設備定價，通常低於500美元。

大多數360 ° 相機都沒有顯示屏和取景器。為了補償，相機製造商開發了可以下載到手機上的應用程序，以組合鏡頭並查看生成的圖像。

相機可以無線連接應用程序，其中許多可讓您直接從手機上傳照片和視頻到Facebook和YouTube。反過來，這些網站在過去一年裡使人們不僅可以發布錄製的360 ° 內容，還可以播放360 ° 視頻。

The理光將理想的圖像感測器放在相機的側面，而不是鏡頭後面，使其薄型成為可能。

三星已經將這些攝像機給了紐約時報和路透社記者，他們正在生產360°的新聞報道。

6.熱太陽能電池

通過將熱能轉換成聚焦光速，新的太陽能裝置可以產生廉價和連續的功率。

可用性：10至15年

太陽能電池板覆蓋越來越多的屋頂，但是在第一次開發之後的幾十年，矽片仍然體積龐大，昂貴且效率低下。基本的局限性是阻止這些常規的光伏電池吸收太陽能中的能量的一部分。

創建設備的關鍵步驟是開發名為吸收器 - 發射器的東西。它基本上充當太陽能電池上的光漏斗。吸收層由固體黑色碳納米管構成，捕獲陽光下的所有能量，並將其大部分轉化成熱。

當溫度達到1000℃左右時，相鄰的發光層將該能量照射回光，現在大部分變窄到光伏電池可以吸收的波段。發射器由光子晶體製成，該結構可以在納米級設計，以控制哪些波長的光流過它。

另一個關鍵的進步是添加了一個高度專業化的光學濾波器，傳輸定製的光，同時反映出幾乎所有不可用的光子。這種「光子回收」產生更多的熱量。

黑色碳納米管位於吸收器 - 發射極層的頂部，在太陽光譜上收集能量並將其轉換成熱

由於熱量比電量更容易存儲，因此應該可以將裝置產生的過量轉移到熱存儲系統，即使當太陽不發光時，其也可用於產生電力。

如果研究人員可以結合存儲設備和提高效率水平，那麼該系統有一天能提供清潔，便宜和連續的太陽能發電。

7. 基因治療2.0

科學家已經解決了阻礙罕見遺傳性疾病治癒的根本問題。接下來，我們將看到相同的方法是否可以承擔癌症，心臟病和其他常見疾病。

可用性：現在

修復罕見的疾病，本身就是令人印象深刻的，可能只是一個開始。

這來自10年前的幾個條件。除了治療由單一基因的功能障礙引起的疾病之外，研究人員正在尋求將這些治療工程用於更常見的疾病，如阿爾茨海默病，糖尿病，心力衰竭和癌症。哈佛遺傳學家喬治教堂曾表示，有一天，每個人都可以採取基因治療來對付老化的影響。

基因治療研究人員通過使用更有效地將新的遺傳物質運送到細胞中的病毒來克服許多早期問題。

雖然已經為幾種相對罕見的疾病開發了基因治療，但是對於具有複雜遺傳原因的更常見的疾病，創造這種治療將更加困難。在像SCID和血友病這樣的疾病中，科學家們知道這個錯誤的遺傳突變。但像阿爾茨海默氏症，糖尿病和心力衰竭這樣的疾病涉及多種基因，而且這些疾病並不全部涉及所有患有這些病症的人。

8. 細胞圖集

生物學的下一個大型項目將會發現我們真正做到了什麼

可用性：5年

目標是構建第一個綜合「細胞圖譜」或人體細胞圖，這是一個技術奇迹，應該全面揭示人體實際上是如何構建的，並為科學家提供了一個複雜的新型生物學模型，可以加快搜尋毒品。

為了執行對人體37.2萬億細胞進行編目的工作，美國，英國，瑞典，以色列，荷蘭和日本的科學家國際聯盟正在組裝中，以分配每一個分子簽名，並給每個類型一個郵政編碼在我們身體的三維空間。

三種技術匯聚在一起，使這種新型的映射成為可能。第一個被稱為「細胞微流體」。單個細胞被分離，用微小的珠子標記，並且在油滴中操縱，其被分流為汽車，沿著人造毛細血管狹窄的單向街道被刻蝕成微小的晶元，因此它們可以被打破，開放，逐一研究。

第二個是通過在超快速和有效的測序機中解碼它們來識別單細胞中活性基因的能力，每個細胞只需要幾美分。一個科學家現在可以在一天內處理10,000個細胞。

第三種技術使用新穎的標記和染色技術，其可以基於其基因活性定位每種類型的細胞 - 在人體器官或組織中的特定郵政編碼。

9. 物聯網

不斷增加鏈接到家庭小工具的推動正在產生危險的副作用，從而變得更糟。

可用性：現在

早在2000年，黑客就通過互聯網打入電腦，並從集中系統中大量控制。除此之外，黑客利用這些殭屍網路的組合計算能力來發起分散式拒絕服務攻擊，這些攻擊使流量的網站遭到破壞。

但現在問題越來越嚴重，因為「物聯網」中的大量廉價的網路攝像機，數字錄像機和其他小工具，因為這些設備通常幾乎沒有或沒有安全性，所以黑客可以毫不費力地接手他們。而這樣做比以往任何時候都更容易構建巨大的殭屍網路，一次佔用不止一個站點。

殭屍網路用於提交點擊欺詐。點擊欺詐是一種愚弄 廣告主的想法，即人們點擊或查看他們的廣告。有很多方法可以提交點擊欺詐，但最容易的是攻擊者可以在他擁有的網頁中嵌入Google廣告。

Google廣告根據點擊他們的人數支付網站所有者。攻擊者指示殭屍網路上的所有計算機重複訪問該網頁並點擊該廣告。

點，點，點，利潤！如果殭屍網路製造商想出更有效的方法來吸引大公司在線收入，我們可以看到整個互聯網的廣告模式崩潰。

類似地，殭屍網路可以用來規避垃圾郵件過濾器，這些垃圾郵件過濾器通過知道哪些計算機發送數百萬封電子郵件而部分工作。他們可以加快密碼猜測，打破在線帳戶，我的比特幣，並做任何需要大型計算機網路的任何事情。這就是為什麼殭屍網路是大企業。刑事組織租用時間。

但是，通常頭痛的殭屍網路活動是拒絕服務攻擊。

一旦你知道殭屍網路存在，你可以攻擊其命令和控制系統。當殭屍網路很少時，這種策略是有效的。隨著他們越來越普遍，這種零碎的防守就會變得越來越少。

你也可以保護自己免受殭屍網路的影響。例如，幾家公司出售防禦拒絕服務攻擊的防禦。它們的有效性取決於攻擊的嚴重程度和服務類型。

10. 加強學習

通過實驗，計算機正在弄清楚如何做程序員無法指導的事情。

可用性：1至2年

在一個簡單的計算機模擬中，一組自駕車正在四車道虛擬公路上進行瘋狂的操縱。一半的人試圖從右邊的車道移動，正如另一半從左側進行合併。似乎只是一種棘手的事情，可能是一個機器人車輛，但他們精確地管理它。

AlphaGo，一個由字母子公司開發的計算機稱為DeepMind，掌握了不可複製的棋盤遊戲Go，並在去年的高調比賽中擊敗了世界上最好的人物之一。

現在，強化學習可能會比遊戲注入更多的智力。除了改善自駕車之外，該技術還可以讓機器人掌握從未見過的物體，並且可以找出數據中心設備的最佳配置。

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