實用型金屬3D列印入選麻省理工2018年「全球十大突破性技術」

昨日，《麻省理工科技評論》正式公布了2018年「全球十大突破性技術」（10 Breakthrough Technologies 2018），為我們對2018年核心科技的發展提供了很好的前瞻指導。

這份指南已經發布17年之久，每年初都會帶給科技行業最前沿的視角。今年，麻省理工評出的「全球十大突破性技術」涵蓋：實用型金屬3D列印、人造胚胎、智慧感測城市、面向每一個人的人工智慧、對抗性神經網路、巴別魚實時翻譯耳塞、零碳天然氣、完美的網路隱私保護、基因占卜、材料的量子飛躍。

＃1 實用型金屬3D列印（3D Metal Printing）

技術突破：目前最前沿的金屬3D印表機已經可以快速、低成本地製造金屬對象。

意義：按需製造大型複雜金屬物體的能力，很可能會給製造業帶來顛覆性改變。

關鍵參與者：Markforged、Desktop Metal、GE、EOS、SLM Solutions、西安鉑力特

成熟期：現在

儘管3D列印面世已有數十年之久，但它很長一段時間內都只是愛好者和設計師手中用來製造一次性原型對象的工具。而要用塑料以外的材料（尤其是金屬）來3D列印通常造價昂貴，而且速度很慢。

金屬3D列印技術方面的突破，讓3D列印成為大規模製造零部件和各種產品的一種實用方式。此外，製造商還無需大量庫存這些零部件和產品——按需定製成為了可能，減少庫存意味著成本的節約。

與一般的製造技術相比，金屬3D列印技術可以製造更輕，更堅固的部件，以及傳統金屬製造方法無法實現的複雜形狀。它還可以更精確地控制金屬的微觀結構。 2017年，勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Laboratory）的研究人員宣布，他們已經開發出了一種3D列印方法，製造出來的不鏽鋼部件強度是傳統製造的部件的兩倍。

同樣在2017年，小型3D列印創業公司Markforged發布了第一台價格低於10萬美元的金屬3D印表機，創下了成本上的里程碑。

另一家波士頓地區的初創公司Desktop Metal於2017年12月開始銷售其首批金屬原型機。該公司計劃開始銷售專為製造而設計的大型機器設備，比傳統的金屬製造方法速度快100倍。

Desktop Metal現在提供的軟體可以生成適用於3D列印的設計。用戶可以自主設置程序，其中包含他們想要列印的對象的規格，並且利用軟體設計好適合列印的計算機模型。

對通用電氣（GE）而言，去年是它在3D列印技術方面收穫頗豐的一年。GE一直在其航空產品中使用3D列印技術，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。該公司計劃於2018年開始銷售該印表機。

＃2 人造胚胎（Artificial Embryos）

技術突破：不使用卵子或精子細胞，研究人員可以直接從幹細胞製造胚胎樣結構，這為創造生命提供了一條全新的途徑。

意義：人造胚胎將使研究人員更容易研究人類生命的神秘開端。

關鍵參與者：劍橋大學、密歇根大學、洛克菲勒大學

成熟期：現在

英國劍橋大學工作的胚胎學家在僅依靠幹細胞的情況下培育出了逼真的小鼠胚胎。這種方式不需要卵子、精子，只需從另一個胚胎採集出細胞來。

「我們一直知道幹細胞在的強大潛力中會帶來神奇的結果。但我們萬萬意識不到，它們可以進行如此精美或完美的自我組織。」研究團隊領導人Magdelena Zernicka－Goetz表示。

這一技術的突破，暗示我們很快就可以擁有沒有雞蛋的哺乳動物。

另一方面，人造胚胎無疑會引起道德爭議。如果它們與真正的胚胎無法區分呢？在它們感到疼痛之前，可以在實驗室中培養多久？生物倫理學家說，我們需要在科學比賽前進一步解決這些問題。

＃3 智慧感測城市（Sensing City）

技術突破：多倫多街區的目標是成為首個將最先進城市設計與最先進數字技術「合體」的代表。

意義：智慧城市可以讓城市地區更實惠、更宜居、更環保。

關鍵參與者：Sidewalk Labs、Waterfront Toronto

成熟期：項目於2017年10月公布，建設可能於2019年開始

全球範圍內眾多的智慧城市計劃都在遭遇「擱淺」，高昂的耗資與成本也嚇到許多人。

多倫多的一個名為Quayside的新項目希望通過從頭開始重新思考城市社區並圍繞最新的數字技術重建它，從而改變這種失敗模式。

Alphabet旗下Sidewalk Labs實驗室正與加拿大政府就多倫多工業濱水區的這一高科技項目進行合作。

該項目的目標之一是基於廣泛的感測器網路的信息設計，策略和技術決策，這些感測器收集從空氣質量到噪音水平到人們活動的所有信息。

該計劃要求所有車輛實現自動化和共享。機器人會在地下「巡邏」，處理城市車隊管理中的瑣事。Sidewalk Labs表示，它將開放其創建的軟體和系統的訪問許可權，以便其他公司可以在這一平台上構建服務，就像人們為行動電話構建應用程序一樣。

Sidewalk Labs對公共基礎設設的密切關注也引發了對數據治理和隱私的擔憂。但它認為，可以與社區和當地政府合作來緩解這些擔憂。

Waterfront Toronto是負責Quayside開發項目的公共機構，其他北美城市已經呼籲將其列入Sidewalk Labs這一項目的合作。該機構的首席執行官Will Fleissig說：「舊金山、丹佛、洛杉磯和波士頓等城市都紛紛自薦，希望能夠參與這一項目。」

＃4 面向每一個人的人工智慧（AI for Everybody）

技術突破：基於雲計算的AI使技術更便宜，更易於使用。

意義：目前，人工智慧的大規模使用主要由個別巨頭支配。但作為基於雲計算的服務，它可以被更多人廣泛使用，從而為經濟帶來推動力。

關鍵參與者：亞馬遜、谷歌、微軟

成熟期：現在

到目前為止，人工智慧主要是亞馬遜，百度，谷歌，微軟等大型科技公司以及一些初創公司的玩具。對於許多其他公司和經濟部分而言，AI系統太昂貴且太難以完全實施。

但是，基於雲計算的機器學習工具可以將AI帶給更廣泛的受眾。到目前為止，亞馬遜的AWS在AI雲計算領域走在了前沿。TensorFlow是一個開源的人工智慧庫，可用於構建其他機器學習軟體，而谷歌等競爭對手已經在努力挑戰這一系統。 最近谷歌宣布推出Cloud AutoML，這是一套預先訓練好的系統，可以使AI更易於使用。

微軟擁有自己的人工智慧雲平台，Azure正與亞馬遜合作提供開源的深度學習圖書館－－Gluon。Gluon被認為是是製造神經網路 － 人工智慧中的一項關鍵技術，它可以粗略地模仿人類大腦的學習方式 － 就像構建智能手機應用程序一樣簡單。

目前還不確定哪家公司將成為提供人工智慧雲服務的領導者，但這對最前沿的研究者和公司們來說無疑是一個巨大的商機。

目前，AI主要用於高科技行業，並在此創造了效率並提供了新產品和服務。但許多其他企業和行業一直在努力充分地利用人工智慧的進步。如果能夠更充分地實施該技術，對醫藥、製造業和能源等行業也可以進行改革，對經濟生產力將產生巨大的推動作用。

儘管如此，大多數公司仍然沒有足夠的人員知道如何使用雲AI。所以亞馬遜和谷歌也正在建立諮詢服務。一旦雲將技術置於幾乎每個人都能接觸到的範圍內，真正的AI革命就可以開始。

＃5 對抗性神經網路（Dueling Neural Networks）

技術突破：兩個人工智慧系統可以相互對接，創造超逼真的原始圖像或聲音，這是機器以前從未做過的。

意義：它賦予了機器類似想像力的功能，這可能會幫助他們減少對人的依賴 － 同時也將它們變成數字製作的超強大工具。

關鍵參與者：Google Brain、DeepMind、Nvidia

成熟期：現在

人工智慧在識別事物方面越來越好：向它展示一百萬張照片，它可以以驚人的準確度告訴您哪些照片描繪了行人正在穿越街道。但AI本身並沒有希望生成行人圖像。如果能做到這一點，它將能夠創造出現實而合成的照片，描繪各種環境下的行人，這些自駕車可以單單依靠圖片就可以訓練自己，而不必出門上路。

創造一些全新的東西需要想像力——直到現在，這一尷尬仍在困擾著AI。

相應的解決方案萌芽于于2014年蒙特利爾大學博士生Ian Goodfellow的學術論證中。該方法稱為生成對抗網路（Generative Adversarial Network），它採用兩個神經網路——簡化的數學模型支持大多數現代機器學習的人腦，並在數字化的「貓捉老鼠」遊戲中互相攻擊。

兩個網路都使用相同的數據集進行訓練。其中一個被稱為發生器，負責為已經看到的圖像創建變化，比如——可能是一個有三隻手臂的行人圖片。第二個被稱為鑒別器，被要求確定它所看到的例子是像它被訓練過的圖像還是發生器產生的虛假圖像。 最後，它可能就能判斷出那個長著三個手臂的人是真人還是假的對象。

隨著時間的推移，發生器可以很好地生成圖像，鑒別器無法識別假貨。實質上，發電機已經被教導識別並且然後創建逼真的行人圖像。

該技術在過去十年中已成為人工智慧領域最有希望的進展之一，能夠幫助機器產生「欺騙」人類的結果。

對抗網路已被用於製作逼真的語音和逼真的虛擬圖像。一個引人注目的例子是，來自晶元製造商Nvidia的研究人員為對抗網路提供了名人照片，為不存在的人創造了數百個可靠的面孔。另一個研究小組則製作了一些看起來像梵高作品的不具說服力的假畫作。更進一步，對抗網路還可以通過不同的方式重新設計圖像，比如使陽光明媚的道路看起來像雪一樣，或將馬匹變成斑馬。

結果並不總是完美的，但因為圖像和聲音往往是非常現實的，所以一些專家認為，對抗神經網路正逐漸理解他們所看到和聽到的世界的底層結構。這意味著，人工智慧可能會獲得一種更具獨立能力的想像力，能夠理解它在世界上看到的東西。

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