《麻省理工科技評論》發布2018年全球十大突破性技術
「全球十大突破性技術」 揭曉
《麻省理工科技評論》於近日揭曉2018 年「全球十大突破性技術」，這份全球新興科技領域的權威榜單至今已經有 17 年的歷史。
此次入榜技術包括：3D金屬列印、人造胚胎、感測城市、面向每個人的人工智慧（AI）、對抗性神經網路、實時翻譯耳塞、零碳排放天然氣發電、完美網路隱私、基因預測、材料的量子飛躍。評委認為，它們將在未來數年裡，深刻影響我們的工作和生活方式。
1、給所有人的人工智慧 AI for everyone
入選理由：將機器學習工具搬上雲端，將有助於人工智慧更廣泛的傳播
重大意義：目前，人工智慧的應用是受到少數幾家公司統治的。但其一旦與雲技術相結合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實現經濟的爆髮式增長。
主要研究者：Google,亞馬遜，阿里雲，騰訊雲，百度雲，金山雲，京東雲，華為雲，電信雲，美團雲。
憂慮：不能從無到有。AI理解不了自己不能創造的東西。
迄今，AI仍是幾家大型科技公司以及少數初創公司的「玩物」，對於其他人來說，AI太貴也太難普及。不過，基於雲端的機器學習工具正在將AI帶給更廣泛的群體。如今，亞馬遜、谷歌、微軟都在試圖成為雲服務市場的領導者，可以預見，這是一個巨大的商業機會。如果AI革命會廣泛傳播至經濟領域，那麼他們推出的機器學習工具，也會隨之成為必需品。
同時，我們看到AI已經非常擅長識別物體：一百萬張圖片中，它會準確的描述哪張有行人在過馬路。但是AI不會獨自生成行人的圖片。如果能實現這一點，它將可以創造大量看似真實的合成圖片，完善自動駕駛系統。現在，對抗式生成網路（GAN）正在利用兩個神經網路，讓二者對抗廝殺並訓練。其中一個神經網路叫生成網路，依照所見來生成新的圖片；另一則叫判別網路，判斷它所見圖片的真實。最後，生成網路學會了識別並創造十分真實的圖片。
2、對抗式神經網路（GAN）Dueling neural networks
過去十年最具潛力的人工智慧突破。減少人類協助來優化模型。對於無法獲得大量數據的領域，有很大發揮空間，比如重視隱私的醫學。
技術突破：兩個 AI 系統可以通過相互對抗來創造超級真實的原創圖像或聲音，而在此之前，機器從未有這種能力
重大意義：這給機器帶來一種類似想像力的能力，因此可能讓它們變得不再那麼依賴人類，但也把它們變成了一種能力驚人的數字造假工具
憂慮：用貓的圖片來訓練，無法生成狗的圖片。對參數非常敏感。
主要研究者：Google Brain、DeepMind、英偉達、中科院自動化所、百度、阿里巴巴、騰訊、商湯科技、依圖科技、雲從科技、曠世科技等。
人工智慧識別物體的能力已經越來越強了：給它看一百萬張圖片，它就可以用驚人的準確度來告訴你究竟哪張裡面有個行人在過馬路。但是 AI 幾乎不可能獨自生成行人的圖片。如果它可以實現這一點，它將可以創造大量看似真實的合成圖片，把行人放在各種環境下。而自動駕駛系統或許足不出戶就能使用這些圖片進行訓練。 但問題在於，從無到有創造一個東西需要想像力，而這正是人工智慧技術一直難以實現的能力。
直到 2014 年，當時還是蒙特利爾大學博士生的 Ian Goodfellow 在酒吧里與友人進行學術辯論時，他突然想到了這個問題的答案。這種名為「對抗式生成網路」（GAN）的手段會使用兩個神經網路（一種簡化人腦數學模型，是現代機器學習基石），然後讓這兩者在數字版的「貓捉老鼠」遊戲中相互拼殺。
這兩個網路會使用同一個數據集進行訓練。其中一個神經網路叫生成網路，它的任務就是依照所見過的圖片來生成新的圖片，比如一個多長一條手臂的行人。而另外那個神經網路叫判別網路，它的任務則是判斷它所見得圖片是否與訓練時的圖片相似，還是由生成模型創造出來的「假貨」，比如，判斷那個長著三個手臂的人有沒有可能是真的？
慢慢的，生成網路創造圖片的能力會強到無法被判別網路識破的程度。基本上，經過訓練之後，生成網路學會了識別並創造看起來十分真實的行人圖片。這項技術已經成為了在過去十年最具潛力的人工智慧突破，幫助機器產生甚至可以欺騙人類的成果。
3、完美的網路隱私 Perfect online privacy
傳統的證明是非交互的，我們可以把它寫在紙上供驗證者在無需證明者在場的情況下進行驗證。1985年Goldwasser，Micali和Rackoff通過給傳統的數學證明引入隨機性和交互，即以問答方式進行證明，由此產生的交互證明系統,這給後來整個計算機科學和密碼學的發展帶來了（遠遠超出概念提出者所預料的）深遠的影響。
入選理由：原本為加密貨幣的交易過程開發的一種工具，現在能讓你在上網時避免透露任何非必要信息。真正的互聯網隱私終於可以實現了。
重大意義：如果你需要透露個人信息以在網上完成某件事，這個方法可以讓你在免除隱私泄漏或身份被盜竊風險的同時輕鬆實現
技術突破：計算機科學家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成驗證。
主要研究者：Zcash、摩根大通、荷蘭國際集團等
多虧一款新工具的出現，真正的互聯網隱私終於可以實現了。舉個例子，該工具可以讓你不用透露出生日期就能證明自己年滿 18 歲，或者不用透露自己的銀行餘額或其他細節，就能證明自己在銀行有足夠的存款可以完成金融交易。這樣就大大降低了隱私泄漏或身份盜用的風險。這款工具是一種叫做「零知識驗證」（zero-knowledge proof）的新密碼協議。
儘管研究人員已經研究了幾十年，但直到去年人們對零知識驗證的興趣才開始暴增，某種程度上，這要得益於人們對加密貨幣日益增長的熱情，以及大多數加密貨幣都為機構所擁有的的現實。同時，很大一定程度上也得益於 2016 年末建立的電子貨幣——Zcash 把零知識驗證應用於實際。Zcash 的研發人員使用一種叫做 zk-SNARK（簡明非交互零知識驗證）的方法讓用戶進行匿名交易。通常，這在比特幣以及其他公共區塊鏈系統中是不可能實現的，比特幣以及其他公共區塊鏈系統中的交易對所有人都是公開透明的。
儘管理論上來說，這些交易都是匿名的，但通過與其他數據進行結合，還是可以追蹤到甚至識別出交易人。世界第二大區塊鏈網路以太坊創始人 Vitalik Buterin 將 zk-SNARK 稱為一項「徹底改變遊戲規則的技術」。對銀行來說，這樣就可以在支付系統中使用區塊鏈了，同時還能保護客戶隱私。
去年，摩根大通將 zk-SNARK 添加到自己基於區塊鏈的支付系統中。不過儘管 zk-SNARK 承諾種種好處，但計算量大，運行緩慢。同時，zk-SNARK 需要「信任安裝」，所生成的密鑰如果落入壞人之手就可以破壞整個系統。不過，研究人員正在努力研究替代方案，希望可以更加高效地部署零知識驗證，同時不需要上述密鑰。
現在，更多的區塊鏈系統將要或正在集成零知識證明這一技術。區塊鏈中有部分成熟的應用，其交易相關的隱私數據需要對任意第三方保密，如在供應鏈系統中一旦暴露就會造成巨大的後果。對於這類不能將信息暴露給潛在第三方的系統，零知識證明毫無疑問是一個「剛需」。搭上區塊鏈高速發展的快車，零知識證明技術可望在不遠的將來得到廣泛的應用，成為下一代價值互聯網的基石。
4、感測城市 Sensing city
入選理由：Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs 計劃創建一個高科技社區來重新思考到底應該如何建設和運營一座城市。感測城市更宜居、環保。收集各種信息，軟體和系統開源。給城市裝上全新的數字肢體和感官。
技術突破：多倫多的一個街區有望成為全球首個成功將尖端城市設計與前沿科技融合在一起的地方。
重大意義：智慧城市會讓都市地區變得更加可負擔、宜居、環保
缺點：隱私問題。政策壁壘，極高的技術難度，昂貴的建設和維護成本。多方利益集團的博弈，妨礙城市標準化。
主要研究者：Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs、多倫多 Waterfront、阿里巴巴等。
如今，全球很多智慧城市計劃都已擱淺，要麼下調了曾經雄心勃勃的目標，要麼因為生活成本原因逼走了超級富豪之外的普通居民。而多倫多的一個叫 Quayside 的項目，卻希望從頭開始重新設計一個社區，用最新的數字技術將其重建，打破現有的失敗局面。
Alphabet 旗下位於紐約市的 Sidewalk Labs 將和加拿大政府進行合作，讓這一高科技項目落地在多倫多 Waterfront 工業區。
該項目的目標之一就是讓一切關於設計、政策以及信息科技的決策都以一個巨大的感測器網路為基礎。這個網路將收集各種信息：空氣質量、雜訊水平以及人們的行為等數據。
在該規劃中，一切車輛都是自動駕駛的共享車輛，地下也將跑著負責送快遞這種低級體力勞動的機器人。Sidewalk Labs 表示，他們計劃讓正在設計的軟體與系統開源，可以允許其他公司在其上創建服務，類似為手機開發 APP 的做法。
該公司計劃密切監視公共基礎設施，然而這卻引起了對數據管理與隱私的擔憂。但是 Sidewalk Labs 相信，它可以通過與社區和當地政府的合作，緩解部分擔憂。
螞蟻技術實驗室無人值守演算法技術負責人曾曉東：城市版本的「操作系統 OS」，搭載先進的「四肢」與「感官系統」為項目的關鍵所在。毫無疑問，物聯網技術在項目中會得到廣泛的應用，大量的感測器將融入整個城市的建設當中，就如同給城市裝上全新的數字肢體和感官，萬物實現互聯、可感、可控，城市的運行將由一個無比強大的 AI 接管。
5、巴別魚耳塞 Babel-fish earbuds
名稱來歷：《銀河系漫遊指南》。將巴別魚塞入耳中，能聽懂任何語言。巴別魚的名稱又來自巴別塔。人們因為語言不通，造不了通天塔。
入選理由：雖然現有硬體並不那麼好用，但谷歌 Pixel Buds 卻展示了實時翻譯的前景。在全球化日益發展的今天，語言仍是交流的一大障礙。
技術突破：近實時翻譯適用於多種語言，而且使用起來很方便
主要研究者：谷歌、科大訊飛、百度、騰訊、搜狗、清華大學、哈爾濱工業大學、蘇州大學等。
在風靡一時的科幻經典《銀河系漫遊指南》中，你把一條黃色的巴別魚塞到耳朵里，就可以聽到實時翻譯。在現實世界中，谷歌已經研究出了一個過渡性的解決方案：一副叫做 Pixel Buds 價值 159 美元的耳塞。這副耳塞可以在 Pixel 智能手機上通過谷歌翻譯應用進行實時翻譯。需要一個人佩戴耳塞，另一個人手持手機。
佩戴耳塞的人用自己的語言講話——默認是英語——然後谷歌翻譯應用就會對所講的話進行翻譯，並在智能手機上大聲播放。手持手機的人回應後，回答被翻譯，然後在耳塞中播放。
谷歌翻譯之前就已經有了對話功能，其 iOS 和安卓版應用都可以自動識別說話者的語言，然後自動翻譯。但背景噪音會增加應用理解話語的難度，同時也會讓應用很難判斷說話人何時停頓，何時開始翻譯。Pixel Buds 有效解決了這些問題，因為佩戴人可以在說話的同時用手指點擊和長按右邊的耳塞。將交互分別放在智能手機和耳塞上，可以讓雙方都能控制麥克風，幫助講者保持眼神交流，因為這樣就不用來回傳遞手機了。
目前，Pixel Buds 因為低於行業平均水準的設計而備受抨擊。耳塞看起來很不智能，也不是很貼合耳朵，而且很難與手機進行適配。不過硬體笨拙還是有計可施的。Pixel Buds 讓大家看到了近實時翻譯跨語言障礙自由溝通的曙光，而且你還不用把一條巴別魚塞到耳朵里。
在中國，有許多公司也積極投入發展，科大訊飛、百度、搜狗可以說是這個領域的領先者，除了提供智能語音、翻譯等服務外，也將技術引入硬體中，不過，相較於外國業者偏好以耳機作為切入點，中國企業則選擇翻譯機，像是科大訊飛推出曉譯翻譯機，百度則有共享 WiFi 翻譯機，搜狗也在日前發表「旅行翻譯寶」和「速記翻譯筆」。
6、基因占卜 Genetic fortune-telling
入選理由：大規模基因研究將讓科學家能夠預測普通疾病及人格特徵
技術突破：科學家們現在可以利用你的基因組數據預測你患心臟病或乳腺癌的幾率，甚至你的智商也能被預測
重大意義：基於 DNA 的預測技術可能公共健康領域下一個重大突破，但它將增加歧視的風險
主要研究者：Helix、23andMe、Myriad Genetics、UKBiobank 、Broad Institute、華大基因、奕真生物、WeGene等
憂慮：是福是禍尚未可知
將來有一天，嬰兒出生時就會得到一份 DNA 檢測報告。這些報告將提供嬰兒患心臟病或癌症的幾率、是否對煙草上癮，以及是否比一般人更聰明的預測。由於大型基因研究（部分研究涉及人數超過 100 萬人）的開展以及科學進步，這樣的報告很快就會從概念變成現實。
事實證明，最常見的疾病和人們的許多行為和特徵，包括智力水平，都不是一個或幾個基因影響的結果，而是許多基因作用的結果。利用正在進行的大型基因研究的數據，科學家們正在創造他們所謂的「多基因風險評分」指標。
儘管新的 DNA 測試只是提供了概率推斷，而不是直接得出診斷結論，但依然可以極大地造福醫學的發展。例如，如果那些患乳腺癌幾率高的女性做更多的乳房 X 光檢查，而患病幾率低的女性做更少的乳房 X 光檢查，那麼這些檢查可能會發現更多真正罹患癌症的患者，也能降低假警報發生的幾率。製藥公司還可以在針對阿爾茨海默病或心臟病等疾病的預防性藥物的臨床試驗中使用這些分數指標。通過挑選患病風險更高的志願者，他們可以更準確地測試藥物的效果。
問題是，這些預測遠非完美。誰願意知道他們未來可能會患上阿茲海默症? 如果癌症風險指標得分低的人推遲接受篩查，然後又患上癌症怎麼辦? 多基因檢查指標評分也存在其他爭議，因為它們幾乎可以預測任何個體特徵，不僅僅是疾病。例如，我們現在可能只能預測一個人在智商測試中表現的 10%。隨著評分技術的提升，基於 DNA 的智商預測很可能會成為常態。
然而，家長和教育工作者應該如何使用這些信息呢? 對此，行為遺傳學家 EricTurkheimer 表示，這項新技術「既令人興奮又令人擔憂」，因為基因數據不僅可以造福我們，也有可能會被用於其他用途，產生不好的影響。
這一領域近年來加速式前進，並獲得來自大學院校等科研機構，初創公司跨國藥廠等企業，以及風險投資等資本市場的持續投入，從而讓研究人員得以分析預判遺傳信息對人類的健康狀況、疾病風險、甚至智力等個人能力等影響，這無疑將會影響醫療、保險、教育等多個層面，而這一連串的效應雖然剛剛開始但發展迅猛，究竟是福是禍尚未可知。
7、人造胚胎 Artificial embryos
入選理由：科學家們已經開始通過幹細胞製造胚胎。可用於胚胎早期發育的基礎研究，探究遺傳缺陷。評價篩選藥物對胚胎的安全性。
技術突破：在不使用卵細胞或精子細胞的情況下，研究人員僅從幹細胞中就可以培育出類似胚胎的結構，為創造人造生命提供了一條全新的途徑
重要意義：人造胚胎將為研究人員研究人類生命神秘起源提供更方便的工具，但該技術正在引發新的生物倫理爭議
此研究生物倫理爭議較大。14天規則：14天之前，人類胚胎還不具備人類特徵，不存在倫理問題。
主要研究者：劍橋大學、密歇根大學、洛克菲勒大學、中國科學院等
英國劍橋大學的胚胎學家們在一項重新定義了如何創造人造生命的突破性研究中，利用幹細胞培育出了一種逼真的小鼠胚胎。該胚胎並不是由卵細胞與精子結合而來的，只使用了從另一個胚胎中得到的細胞。
研究人員將這些細胞小心翼翼地放在三維支架上觀察，細胞隨後彼此開始聯結，並且排列成幾天大的老鼠胚胎獨有的子彈形狀，研究人員被這一景象吸引住了。「我們知道幹細胞有著極其強大的潛能，可以展現出近乎魔法般的能力。然而，我們沒有意識到，他們可以如此完美地實現自組織」，團隊負責人 Magdelena Zernicka -Goetz 表示。
Zernicka-Goetz 稱，她的「合成」的胚胎可能不會發育成老鼠。儘管如此，它們也意味著，我們很快就可以實現在沒有卵子的情況下育出哺乳動物。
但這並不是 Zernicka-Goetz 的最終目標。她想研究早期胚胎的細胞是如何開始分化出其特殊作用的。她說，研究的下一步是使用人類胚胎幹細胞生成人造胚胎，這也是密歇根大學和洛克菲勒大學正在進行的研究。
然而，人造胚胎將會引發一些倫理問題。如果它們最終與真實的人類胚胎難以區分，我們該怎麼辦? 在它們形成痛覺之前，它們能在實驗室里成長多久? 生物倫理學家們說，我們需要在科學競賽愈演愈烈之前解決這些問題。
8、材料的量子飛躍 Materials" quantum leap
入選理由：研究者們最近開始使用量子計算機對簡單分子進行建模，而這僅僅是開始
技術突破：IBM 採用 7 量子比特的量子計算機對小分子的電子結構成功地進行彷真計算
重大意義：藉助該技術，科學家能了解分子的各個方面信息並以此開發出更有效的藥物以及更高效生成或傳輸能源的新材料
主要研究者：IBM、Google、哈佛大學 Alán Aspuru-Guzik 教授、中國科技大學、中國科學院、浙江大學、阿里巴巴等
新型量子計算機功能強大，不過它的發展道路上依然籠罩著一層迷霧：量子計算機有著當今計算機無法比擬的計算力，但是我們至今尚未弄清楚這種能力能被用來做什麼。一個前景無限的應用方向正在向量子計算機招手：精確分子設計。
多少年來，化學家都夢想著能設計出新型蛋白質，用於研製更有療效的藥物，或是設計出新型高效電池中的電解質、直接將太陽能轉化為液態燃料的神奇化合物以及更高效的太陽能電池。然而，這些技術中的材料分子都難以在計算機上建模和彷真，遑論設計和合成了。即使彷真一個簡單分子的電子形態這樣的任務，都會複雜到讓現有的計算機敗下陣來。不過，這對於量子計算機而言就是小菜一碟了。
相比傳統計算機那樣採用「1」或「0」的數字比特（Digital Bits）作為計算和存儲單元，量子計算機採用量子系統的量子比特（Qubits）作為運算單元。最近，IBM 的研究者應用 7 量子比特量子計算機針對一個三原子分子進行了彷真實驗。
如今，科學家正在打造具有更多量子比特的量子計算機，量子演算法也在提升，我們更感興趣的大分子精確彷真計算也將成為可能。
實際上，中國在量子計算方面也有相當明顯的成長，雖然目前的技術層次還無法與前面幾家大企業相提並論，但是在產業、學術界，以及政府的通力合作之下，也正一步步追趕上領先者的腳步。
2017 年 5 月，中國科學院宣布由中科大、中國科學院──阿里巴巴量子核算實驗室、浙江大學、中科院物理所等單位或公司聯合研製的光量子電腦正式誕生。另外，同年 10 月 11 日，由中科院與阿里雲合作發佈量子計算雲平台，量子計算的商業化已經近在咫尺，速度毫不遜色於歐美的腳步。
然而，量子計算還有不少需要突破的地方，首先，量子計算的精度相當低，雖然用在深度學習等精度需求不高的計算上相當合適，但要處理傳統計算機的通用計算工作，可能就力有未逮了。其次，量子計算這種高度並行的計算環境需要框架的適配，以及編譯器的針對性優化，這種開發邏輯與現有的計算架構完全不同。
9、實用型 3D 金屬印表機 3D metal printing
入選理由：新型設備首次讓 3D 列印金屬零部件成為實用型技術
技術突破：3D 金屬印表機實現了低成本快速金屬物體列印
重大意義：按需列印大型複雜金屬物體的能力將為製造業帶來變革。可實現低成本、快速金屬部件列印。趨勢為大尺寸、精緻化 、自動化，成本越來越低，使用越來越簡單，與工業4.0相關，有望成為實用量產的技術
缺點：可能存在材料成本昂貴，犧牲精度或製造速度等問題。
主要研究者：Markforged、Desktop Metal、GE等
雖然 3D 列印技術已經存在了幾十年，但它之前仍然局限在業餘愛好者和設計師的小圈子內，只是用來製造一次性原型。而且，之前的 3D 列印技術使用任何非塑料材料（尤其是金屬）時，成本非常昂貴，速度也慢得讓人無法接受。
不過現在，隨著成本越來越低，使用也越來越簡單，這項技術有望成為可用於零部件生產的實用技術。如果它被廣泛應用，將有可能改變我們大規模量產產品的方式。
短期來看，有了這項技術後，製造商們將不再需要維持大量的庫存，他們可以按需地列印一個部件。比如說，當顧客需要給舊車替換一個零部件的時候，就可以立即提供給他。
長期來看，那些大規模生產某一特定零部件的大工廠將會被產品線豐富的小工坊所取代。這些小工坊將能按照顧客的需求隨時列印出各種各樣的零部件。
這項技術的優勢在於它可以生產出更輕、更堅固的金屬零部件，以及用傳統金屬加工方法無法製造出來的複雜形狀的零部件。它甚至還可以在製造過程中精確調控金屬的微觀結構。
2017 年，來自勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）的研究人員宣布他們研發出了一種 3D 列印不鏽鋼零部件的方法，通過這種方法生產出來的零部件的強度是通過傳統方法生產出來的兩倍。
同樣在 2017 年，位於波士頓附近的 3D 列印初創公司 Markforged 發布了第一台價格在 10 萬美元以下的 3D 金屬印表機。
而另一家位於波士頓地區的 3D 列印初創公司 Desktop Metal 也在 2017 年 12 月開始交付他們的第一台 3D 金屬原型印表機。該公司還計劃推出體積更大的、用於工業製造的印表機，它們的速度將會比之前的 3D 金屬印表機快 100 倍。
3D 金屬列印的操作如今也變得越來越容易。Desktop Metal 公司現在推出了一款用於 3D 金屬列印的軟體。使用者只要在軟體中輸入他們所要列印的物體規格，軟體就會生成一個適用於 3D 列印的計算機模型。
GE 公司長期以來一直將 3D 列印技術用於它的航空產品生產中。早在 2013 年「十大突破性技術」中就曾提到「增材製造」（Additive Manufacturing）。該公司現在也正在測試一款新型 3D 金屬印表機，該印表機列印速度很快，可用於大型零部件的生產。而 GE 計劃在 2018 年開始銷售該 3D 金屬印表機。
10、零碳天然氣 Zero-carbon natural gas
入選理由：一種針對天然氣發電廠的新工程學方法，將二氧化碳回收再利用
技術突破：一家發電廠能夠以廉價高效的方式捕捉天然氣燃燒釋放的碳元素，避免了溫室氣體的排放
重大意義：天然氣發電為美國提供了近 32% 的電力，其碳排放量也達到電力部門總碳排放量的 30%
主要研究者：8 RiversCapital、Exelon 電力公司、CB&I等
在可預見的未來，我們可能要一直將天然氣作為主要的發電能源之一。現成又便宜的天然氣發出的電佔美國總發電量的 30%, 全世界發電量的 22%。天然氣雖然比煤炭清潔得多，仍造成了大量的碳排放。
中國科學院山西煤炭化學研究所副研究員陳成猛：中國目前天然氣約佔總電力供應量的 3%，截止 2020 年預計將佔 6.7%。為使以天然氣和煤炭等為燃料的火電廠更清潔環保，在現有技術體系通常是進一步增設 CO2 吸附、脫硫脫硝、降灰等環保裝置來實現。
然而，這些手段大都是補救性質的，會增加發電成本和能耗，降低經濟效益。Net Power 公司則不然，在天然氣發電領域，他們選擇了源頭創新，徹底摒棄傳統的以水蒸氣為工質的熱能循環過程，選用全新的以高壓高溫超臨界 CO2 為介質的 Allam 循環過程。這樣就從本質上解決了 CO2 排放和 NOx 污染的問題，且回收的 CO2 還變廢為寶，可應用於採油或作為化工原材料等利用。
該技術發電綜合效率更高，設施大幅簡化，固定投資少，佔地面積小。如果該技術成熟並實現產業化，將引領熱力發電領域的技術革命，不僅對天然氣發電意義重大，對煤電領域也有非常重要的參考價值。另外，該技術的突破還有望改變當前全球碳排放和碳交易的格局。
該技術的工藝方案獨闢蹊徑，從熱力學原理上是可行的，但估計存在如下工程技術難點：一、由於工質從水蒸氣變成了 CO2，對裝置的技術要求變化會很大，許多設備都需重新設計開發，其與工藝的匹配性還需進一步的中試和工業示範驗證。二、由於燃燒氣氛從空氣改為純氧，這就需要在前端增加空氣分離裝置，會增加一些固定投資和單位能耗。此外，由此帶來的燃燒速度控制和安全隱患亦不容小覷。
內容綜合自網路 DeepTech深科技、汗水科技 等
美編：范 琪
審核：李建榮
來源：銳動源編輯部
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