未来可能颠覆世界的十大科技,你知道吗?
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发布时间：2022-10-02 04:28
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时间：2023-02-19 03:18
1.4D打印
相信大家都看过电影里的变形金刚在短时间内变形，在不久的将来，4D打印技术将能使你需要的模型在短时间内成型。4D打印是指利用“可编程物质”和3D打印技术，制造出在预定的刺激下（如放入水中，或者加热、加压、通电、光照等）可自我变换物理属性（包括形态、密度、颜色、弹性、导电性、光学特性、电磁特性等）的三维物体。其中，“可编程物质”是指能够以编程方式改变外形、密度、导电性、颜色、光学特性、电磁特性等属性的物质。4D打印的第四维是指物体在制造出来以后，其形状或性能可以自我变换。
4D打印制造的物体至少有两种形式：一种是物体的各部分连接在一起，可自我变换成另一种形态或性能；另一种是该物体由可分离的三维像素（一种基于体积的像素，与平面像素类似，三维像素是“可编程物质”的基本单元，不同的“可编程物质”具有不同的三维像素）组成，三维像素可聚集形成更大的可编程部件，该部件也可分解成三维像素。
4D打印比3D打印多了一个时间维度，3D打印是预先建模再打印出成品，而4D打印则是把产品通过打印机嵌入可以变形的智能材料中，在特定的时间或激活条件下按事先的设计进行自我组装。打印过程并不新鲜，关键是打印出来后发生的变化，对于这项技术的运用，可以让物体在地下管道等难以接触到的地方进行自我组装，也可以应用到家具、自行车、 汽车 、建筑物等的制造上。4D打印概念的灵感来自于生物的自我复制能力。一些专家认为，这一技术的问世可能预示着自我组装家具时代的来临。
2.精密基因工程
传统基因工程一直饱受争议。然而，新技术正在兴起，使我们可以直接“编辑”植物的遗传密码，以提高植物营养成分、更好地适应气候变化等。这些技术包括锌指核酸酶(ZFNs)、转录激活因子样效应物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在细菌中演化为病毒防御机理的CRISPR-Cas9系统。这种系统使用核糖核酸分子来锁定目标DNA，并在目标基因组中按照一组已知的、用户选定的序列进行剪切。这样，便能抑制不需要的基因，或者将该基因进行改良，使其发挥出与自然变异别无二致的功用。通过采用“同源重组”的办法，CRISPR也可用于精确地向基因组中植入新的DNA序列乃至完整的基因。
基因工程另一个有望取得重要进展的领域是将核糖核酸干扰技术(RNAi)用到农作物身上。核糖核酸干扰可有效预防病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害，减少对化学杀虫剂的需求。病毒基因已广泛用于保护木瓜树免遭环斑病毒侵害。以夏威夷为例，采用此法十多年来，并没有出现病毒抗药性增强的迹象。此外，核糖核酸干扰也能惠及主要粮食作物，预防小麦秆锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病、香蕉枯萎病等。
现在有很多生物科学家致力于研究癌症的突破，这当中基因工程必不可少，也许在不久远的未来人类可以实现癌症的强效治愈，从而使人类的生命更加长寿持续。
3.无线电力传输
如 今，越 来越 多的电子产 品为人们 的工作生活带 来了极大 的便捷 ，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 、无线网络技 术的 曰益 普 及 ，人们 希望能摆脱 传统 电力传输方 式 的束缚 ，解 除纷乱 电源线带 来的困扰 。 由此 ，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，全球许多国家 都 在研究 开发 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 ， 致 力于将其实用化。
无线 电力传输 (W irelessPowerTransmission，WPT)也 称 无 线 能 量传 输或无线 功率传 输，它通过 电磁 感应和能量 转换来实现 。无线 电力传输主要通过 电磁 感应、电磁其 振、射频、微波、激光等 方式实现非接触式的电力传输。根据 在空间实现无线 电力传输供电距离的不 同，可 以把无线 电力传输 形式分为短程、中程和远程传输三大类
4.无人驾驶
自动驾驶 汽车 ，又称无人驾驶 汽车 、电脑驾驶 汽车 或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具，自动驾驶 汽车 不需要人类操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶 汽车 仍未全面商用化，大多数均为原型机及展示系统，部分可靠技术才下放至量产车型，逐渐成为现实。
自动驾驶 汽车 能以雷达、光学雷达、GPS及电脑视觉等技术感测其环境[1][2]。先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。根据定义，自动驾驶 汽车 能透过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置。
自动驾驶 汽车 的展示系统可追溯至1920年代及1930年代间，第一辆能真正自动驾驶的 汽车 则出现于1980年代。1984年，卡内基美隆大学推动Navlab计划与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推行尤里卡普罗米修斯计划。从此以后，许多大型公司与研究机构开始制造可运作的自动驾驶 汽车 原型。21世纪以后，伴随着资讯 科技 的进步，更是突飞猛进，全自动驾驶的车辆在试验车辆上已经被制造出来，特斯拉 汽车 率先推出特定环境下的自驾车。
5.全天候能源收集技术
一种无论何时何地都能从各种燃料当中生产出能源的技术，利用人体和环境的温差产出电力。芬兰国家技术研究中心研发出一种“能源收集树”，能从周围环境中收集能源并转换为电能，给小型电子设备充电。在英国已有了靠着人们的脚步就能产生电源来启动灯泡，还能帮手机充电，这项发明 科技 将成为智慧城市的下一步，在高密集人流量的街道上，铺上全天候能源收集跑道，走在跑道上，人人都为绿色能源出份绵力。
6.智慧工厂
智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：
一、系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判断及规划自身行为
二、整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。
三、协调、重组及扩充特性：系统中各组承担为可依据工作任务，自行组成最佳系统结构。
四、自我学习及维护能力：透过系统自我学习功能，在制造过程中落实资料库补充、更新，及自动执行故障诊断，并具备对故障排除与维护，或通知对的系统执行的能力。
五、人机共存的系统：人机之间具备互相协调合作关系，各自在不同层次之间相辅相成。
结合高度自动化与大数据、物联网接轨的一种未来工厂型态，通过各种感测器、网络技术、云端运算等，减少人力而且能有效率地生产。相较现行的大量生产策略，未来将转变成多样少量客制化生产。 随着工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，通过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。所谓工业4.0就是新一代的工业*，第一次的工业*，由水力及蒸汽带动机械化，跟随着是第二次工业*，通过电力驱动引入大量生产，再下一个则是数位*，引入信息技术以更进一步地自动化生产，现在，我们正处于第4次工业*的边缘，而它将是自动化与数位化的融合。
7.隔空挥手遥控
该技术运用仿生学原理（蝙蝠用超声波捕食）能够识别挥手运动信号反射回来的超声波，将人在挥手瞬间产生的动作信号精准捕捉识别，从而实现了对电源的相对远程控制。所以，哪怕你睡在床上，只要使用这种开关，对着开关远距离挥手，就能开关你家中不*间里的电灯和其他电器。最近华为的最新手机发布会上也展示了该种功能可以隔空通过手势识别来截屏滑动点击APP，也意味着，未来隔空操控智能产品，智能家居也会成为现实
8.虚拟现实
处于不同时空可克服距离的*，共同参与活动的实感体验型技术，例如，呆在家中也能与远方亲友“一起”打球。目前已经到了商用化的阶段，全息图的应用技术也在开发中。 VR是利用电脑模拟产生一个3D的虚拟世界，提供给用户视觉、听觉、触觉等的模拟，让用户感觉彷佛身历其境，可以及时同步、没有*地观察三维空间内的事物。用户进行位置移动时，电脑可以立即进行复杂的运算，将精确的三维世界影像传回产生临场的感觉。
9.人脸识别技术
人脸识别 [1] 技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
10.高度人工智能
人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。同时，通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被其取代。
人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是 “制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题，其中之一是，如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等[9]。人工智能当前仍然是该领域的长远目标[10]。当前强人工智能已经有初步成果，甚至在一些影像识别、语言分析、棋类 游戏 等等单方面的能力达到了超越人类的水平，而且人工智能的通用性代表着，能解决上述的问题的是一样的AI程序，无须重新开发算法就可以直接使用现有的AI完成任务，与人类的处理能力相同，但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究，比较流行的方法包括统计方法，计算智能和传统意义的AI。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步 探索 当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
