达沃斯世界经济论坛（World Economic Forum）发布了2018十大新兴技术报告：增强现实、个性化医疗、人工智能分子设计、数字助手、可植入细胞药物、实验室培育肉、电子疗法、基因驱动、等离子体材料和量子计算机算法。
动脉网发现，其中大多数都与医疗相关，或者在医疗领域有巨大的应用潜力。
动脉网翻译了相关报告，对于一系列医疗相关问题——比如机器学习算法如何帮助研发新药、可植入细胞药物如何改变长期病症的治疗方法、电子疗法如何减少药物依赖、光控纳米颗粒如何用于治疗癌症，这篇文章将会给出答案。
1.增强现实：形成患者皮下组织的三维图像
虚拟现实（VR）让人沉浸在一个单独的虚构世界中。相比之下，增强现实（AR）则是将计算机生成的信息实时叠加在现实世界上。
当你看着或戴着装备有增强现实软件和摄像头的设备时——无论是智能手机、平板电脑、耳机或智能眼镜——相关程序会分析输入的视频流，下载大量关于场景的信息，并叠加相关数据、图像或动画，这些通常都是在三维空间中完成。
比如：帮助安全倒车的显示器以及热门游戏《精灵宝可梦GO》。许多消费者应用程序——包括为外国游客翻译路牌的应用程序，能够让学生解剖虚拟青蛙，让购物者在把椅子带回家之前，先看看它在客厅里的样子——这其中也涉及VR技术。
未来，通过这项技术，参观博物馆的人能够想象出模拟全息图的博物馆导图，外科医生能够在三维场景中可视化患者的皮下组织，建筑师和设计师能够通过一种新颖的方式展开合作，无人机操作员能够通过增强图像控制远程机器人，新手能够快速学习从医药研发到工厂维护等任务。
未来几年，用于设计应用程序的软件应该更多地考虑消费者产品。不过，目前AR作为第四次工业革命或工业4.0的一个重要组成部分，在这一领域的影响很大：通过物理和数字系统的结合，实现制造业的系统转型，从而提高质量和效率并降低成本。
例如，许多公司正在其生产线上进行测试。AR可以在需要的时候提供正确的信息（例如工人对于零件的选择），从而降低错误率，提高效率和生产力。它还能够可视化设备中出现的问题，并创建问题所在的实时图像。
ABI Research、IDC和Digi- Capital等企业的市场分析师认为，AR正处于走向主流的风口浪尖。他们预计到2020年，AR市场的价值（目前约为15亿美元）将增长至1000亿美元。
包括苹果、谷歌和微软在内的主要科技公司都将投入大量财力和人力资源，用于研发AR和VR产品以及相关应用程序。
2017年，AR和VR领域的投资额达到了30亿美元，仅第四季度就占其中的一半。哈佛商业评论强调，“增强现实”是一项革命性技术，将对所有的行业产生重大影响。
然而，硬件和通信带宽的限制给消费者的日常使用带来了障碍。例如，许多现有的博物馆和旅行应用程序必须提前下载，才能通过AR来增强体验。此外，图像的质量也可能达不到用户的要求。
然而，随着价格更便宜、速度更快的AR移动芯片出现，更多的多功能智能眼镜进入市场，以及带宽的增加，这一领域将得到快速发展。然后，通过互联网和实时通讯，AR将会成为我们日常生活中的一部分。
2.个性化医疗：先进的诊断工具检测并量化多种疾病症状
在20世纪时，所有患乳腺癌的女性都接受相同的治疗。但现在，治疗变得更加个性化：乳腺癌被分为不同的亚型，并进行相应的治疗。例如，针对肿瘤导致雌激素受体表达异常的情况，患者可以服用专门针对这些受体的药物，并接受标准的术后化疗。2018年，研究人员向更加个性化的治疗又迈进了一步。他们发现，有相当一部分患者的肿瘤具有某种特征，这表明他们可以安全地放弃化疗，并避免严重的副作用。
诊断工具的进步加速了许多疾病个性化或精确治疗的发展。这些技术可以帮助医生检测和量化多种生物标志物（标志疾病存在的信号分子），根据患者对疾病的易感性，以及对特定治疗可能会出现的反应，将他们分成不同的亚组。
早期的分子诊断工具只着眼于单个分子。比如，糖尿病只注重对葡萄糖的检测。然而，在过去十年里，“组学”技术不断发展，帮助研究人员快速、可靠地进行全基因组测序，或者测量体液或组织样本中所有蛋白质（蛋白质组）、代谢副产物（代谢组）或微生物（微生物组）的含量。该技术的常规应用能够产生大量数据集，人工智能可以挖掘这些数据集，以发现对临床有用的新的生物标志物。
高通量组学技术与人工智能的结合，正在引领一个先进诊断技术的新时代，这将改变人们对许多疾病的理解和治疗，使医生能够根据患者的分子特征定制治疗方法。
一些先进的诊断技术已经应用于癌症。一种叫做Oncotype DX的技术可以检测21种基因，帮助许多患有乳腺癌的女性避免化疗。另一种被称为“FoundationOne CDx”的技术，可以检测出实体瘤中300多种基因突变，并指出对患者可能有用的特定的基因靶向药物。
除了癌症，一些技术还应用于子宫内膜异位症，这是子宫内膜不在其正常部位的一种女性常见妇科疾病，通常需要进行手术才能诊断。DotLabs的一项无创唾液检测可以通过测量一组名为microRNAs的小分子来识别子宫内膜异位症。
此外，血液检测也可以帮助识别大脑紊乱，例如自闭症、帕金森综合症和阿尔茨海默症。目前这些疾病的诊断都是通过临床医生对症状的主观评估。研究人员也在探索是否能够通过全基因组的测序，分析微生物群落，测量健康人体内数百种蛋白质和代谢物的水平，对预防疾病提供个性化的指导。
需要注意的是，使用这些诊断工具的医疗机构和研究人员必须严格保护患者隐私。此外，对于生物标志物作为诊断工具，还需要明确的管理规定和标准，以帮助新的生物标志物进入临床阶段。
尽管如此，先进的诊断技术已经开始挑战疾病诊疗的标准方法。通过引导患者采用最有效的治疗方法，相关机构和人员可以减少医疗支出。未来，我们也许会拥有一个生物标记数据的云档案。随着时间的推移，这些数据将累积起来，随时随地告知患者和医生治疗情况。
3.人工智能分子设计： 机器学习算法帮助制药行业快速识别和开发新药
如果想要设计一种新的太阳能材料、抗癌药物或者阻止作物感染病毒的化合物，首先必须应对两个挑战：找到有关物质正确的化学结构；并确定哪些化学反应会把正确的原子连接成所需的分子或分子组合。
一般来说，解决以上问题靠的是复杂的猜测和意外的发现。然而整个过程非常耗时，可能会有许多失败的尝试。例如，一个综合计划有数百个单独的步骤，其中许多步骤会产生不想要的副反应或副产品，或者根本不起作用。
然而，利用人工智能（AI）可以提高设计和合成的效率，使整个过程更快、更容易、更经济，同时减少化学废物。
在人工智能中，机器学习算法可以分析所有的已知实验，这些实验试图发现和合成相关的有效物质，但都以失败告终。基于所识别的模式，这些算法可以预测潜在新分子的结构以及合成方法。然而，单一的机器学习工具不可能完成所有的工作，但是人工智能技术正在加速药物分子和材料的设计。
例如，德国明斯特大学的研究人员开发了一种AI工具，可以反复模拟1240万个已知的单步化学反应，并形成一个多步合成路线——比人类进行这一工作快30倍。
在制药领域，基于人工智能的生成机器学习技术也得到了快速发展。大多数制药公司对上百万的化合物进行筛选，发掘其作为新药的潜力。
但是，即使有机器人技术和实验室自动化工具，这种筛选过程也是非常缓慢的，而且产生的结果也相对较少，只包含1030个理论上可能的分子中的一小部分。通过学习已知药物（和候选药物）的化学结构及其特性的数据集，机器学习工具可以构建相似且更实用、更具特性的新化合物的虚拟数据库，帮助药物先导物的识别。
近100家初创企业通过人工智能来研发药物，包括Insilico Medicine、 Kebotix 和BenevolentAI。其中，BenevolentAI已经筹集了1.15亿美元，计划将其人工智能技术应用于运动神经元疾病、帕金森综合症和其他疾病的药物研发——从新分子的发现到临床试验的设计和分析，旨在证明药物的安全性和有效性。
在材料领域，Citrine Informatics等企业正在采用与制药公司类似的方法，并与BASF 和 Panasonic等大公司合作，以加速创新。美国政府也在支持人工智能设计的研究，自2011年以来，它已在材料基因组计划（Materials Genome Initiative）上投资超过2.5亿美元，用于建设包括人工智能和其他计算方法在内的基础设施，以加速先进材料的开发。
过去的经验告诉我们，新材料和化学物可能对健康和安全造成不可预见的风险。幸运的是，人工智能方法能够预测并减少这些不良结果。这些技术似乎可以显著提高新分子和新材料的研发速度和效率，并帮助将其推向市场，改善医疗和农业、加强资源保护以及可再生能源的生产和储存。
4.数字助手：帮助医生找到与复杂医疗案例相关的研究
如今，Siri、Alexa等智能助手使用复杂的语音识别软件来响应用户的要求，并生成自然的语音，针对具体问题提供相关信息。这些系统首先必须经过“训练”——接收人类可能发出的大量请求——研究人员必须设计合适的答案并组织成高度结构化的数据格式。
这项工作非常耗时，而且会导致数字助手在执行任务时受到限制。这些系统可以“学习”——它们的机器学习能力使它们能够改进输入问题与现有答案之间的匹配——但其范围是有限的。即便如此，这一技术仍然产生了重大影响。
AI技术正在不断发展，向更高层次的复杂性迈进。下一代系统可以接收和处理来源广泛的非结构化数据（原始文本、视频、图片、音频、电子邮件等），在一个未被训练过的主题中，自动形成合理的建议。
我们已经在提供聊天机器人的网站上看到了这种功能，这些机器人可以回答自然语言问题，这一过程涉及他们训练过的各种数据集。它们在特定问题或请求方面需要相对较少的训练，甚至根本不需要培训。这些机器人结合了预先配置的数据和“读取”相关背景材料的能力。然而，在做出高度准确的反应之前，他们确实需要一些识别语言和意图的训练。
今年6月，IBM推出了一种更为先进的技术：一种无需事先准备就能与人类专家进行实时辩论的系统。通过非结构化数据（包括来自维基百科的内容，其中一些内容为了准确度被进行了编辑），该系统必须确定信息的相关性和准确性，并将其重组为可用信息，形成条理清楚的论点，它还可以对人类对手的论点作出反应。该系统在发布会上进行了两场辩论，在其中一场辩论中，很多观众认为该系统的辩论更具说服力。
这项技术的开发历时超过五年，并且目前仍处于研发阶段。其中包括一种软件，它不仅能理解自然语言，还能检测积极和消极情绪。然而，非脚本的人工智能系统在与公认的人类专家的比赛中取得了胜利，为无数相关的应用程序奠定了基础。在未来三到五年甚至更短的时间内，这些应用程序可能会不断地出现。
例如，智能系统可以帮助医生迅速找到与复杂病例相关的研究，然后讨论给定治疗方案的优点。
这些智能系统将只对学习现有知识有用，而不是像实验室科学家或专家那样创造知识。尽管如此，随着机器变得越来越智能，它们可能会导致大量失业的情况。这些问题需要人类的智慧才能解决，而社会理应向下一代提供所需的技能。
5.可植入细胞药物：不被免疫系统排斥，改变长期病症的治疗方法
许多糖尿病患者每天会多次测量血糖水平，并决定他们需要的胰岛素剂量。通过移植制造胰岛素的胰脏细胞——也就是所谓的胰岛细胞——可以简化这个繁琐的过程。
同样，细胞植入可以改善其他疾病的治疗，包括癌症、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森综合征。但是细胞植入有一个主要的缺点：接受者必须无限期地服用免疫抑制剂来防止免疫系统的排斥反应。而这类药物会导致严重的副作用，还会增加感染或患恶性肿瘤的风险。
经过几十年的研究，科学家们发明了一种方法，用半透性的保护膜包裹细胞，防止免疫系统攻击植入的细胞。这些类似胶囊的结构仍然允许营养物质和其他小分子流入，以及必要的激素或其他治疗蛋白流出。
然而，仅仅让植入细胞不受到伤害是不够的:如果免疫系统认为这种保护性物质本身是外来的，它将导致疤痕组织在“胶囊”上生长。这种“纤维化”会阻止营养物质进入细胞，从而导致细胞死亡。
目前，研究人员正在致力于解决纤维化带来的的挑战。例如，2016年，麻省理工学院的一个研究小组发布了一种方法，可以使植入物对免疫系统不可见。在生产和筛选了上百种材料后，研究人员确定了一种名为藻酸盐的化学凝胶，而且这种物质对人体无害。
研究人员将胰岛细胞封装在该凝胶中，然后植入糖尿病小鼠体内。这些细胞立即产生改变血糖含量的胰岛素，并在6个月的研究过程中持续控制血糖水平，而且没有出现纤维化的情况。
在另一项实验中，研究小组发现，在巨噬细胞上阻断一种特定分子（集落刺激因子-1）可以抑制瘢痕形成，而对于纤维化来说，巨噬细胞是重要的免疫细胞。添加这种阻滞剂可以进一步提高移植物的存活率。
目前，已有几家公司在开发封装细胞疗法。其中，Sigilon Therapeutics正在推进麻省理工学院开发的技术，用于设计糖尿病、血友病和一种名为溶酶体储存疾病的代谢紊乱的治疗方法；制药公司Eli Lilly正与Sigilon合作开展糖尿病研究；Semma Therapeutics也有针对糖尿病的相关技术；Neurotech Pharmaceuticals针对青光眼和各种以视网膜变性为特征的眼部疾病，在临床试验中进行了植入手术；Living Cell Technologies正在进行帕金森综合征移植物的临床试验，并开发其他神经退行性疾病的治疗方法。
目前，被整合到“胶囊”中的细胞一般是从动物、人类尸体或人类干细胞中提取的。未来，植入式细胞疗法可能会包括更广泛的细胞类型，包括一些通过合成生物学改造的细胞。
合成生物学通过重组细胞的基因，赋予其新的功能，比如控制特定药物分子按需释放到组织中。而这些研究目前还处于早期阶段，封装细胞疗法的安全性和有效性都没有在大型临床试验中得到证实，但现有的成果都表明这一领域具有巨大潜力。
6.实验室培育肉制品：降低肉类生产的环境成本
Mosa Meat、 Memphis Meats、SuperMeat 和Finless Foods等初创企业正在开发实验室培育的牛肉、猪肉、家禽和海鲜。而这个领域的投资情况也相当可观。比如在2017年，Memphis Meats获得了1700万美元的投资，投资方包括比尔·盖茨以及农业公司Cargill。
如果这一技术得到推广，实验室培育的人造肉，可以避免许多残忍的对待和屠宰。它还可以大幅度降低肉类生产的环境成本，并且整个过程只需要生产和培养细胞，而不需要一个完整的生物体。
技术人员先从动物身上提取肌肉样本，再从组织中收集干细胞，让它们大量增殖，然后分化成原始的纤维，并形成肌肉组织。Mosa Meat公司表示，从一头牛身上提取的一份组织样本可以产生足够多的肌肉组织，生产出8万份四分之一磅重的牛肉。
一些初创企业表示，它们预计未来几年相关产品将会上市。然而，这种“人造肉”想要变得商业化，就必须克服一些困难，比如成本和口味。在2013年，记者们就发现一个用实验室培育肉制作的汉堡，其肉饼的制作成本超过30万美元。而且这种肉脂肪太少，肉质过于干燥。
此后，费用开始下降，Memphis Meats今年发布的报告显示，四分之一磅的绞碎牛肉价格约为600美元。考虑到这一趋势，人造肉可能在未来几年内成为传统肉类的有力竞争对手。对于肉质的注意和其他成分的适当添加可以有效解决口感问题。
为了获得市场的认可，人造肉必须能够安全食用。虽然目前还没有证据证明实验室生产的肉类会对健康造成危害，但美国食品和药物管理局（FDA）已经开始考虑如何对其进行监管。
同时，传统肉类的生产商也作出了回应，他们认为，实验室生产的产品根本不是肉类，所以不应该被贴上这样的标签。有关调查显示，公众对于食用实验室培育肉的兴趣不大。尽管面临着这些挑战，生产“人造肉”的公司仍在致力于研发产品。如果他们能成功地制造出价格实惠、口味纯正的产品，“人造肉”就能使我们的日常饮食习惯更加符合道德标准和环境可持续发展的要求。
7. 电子疗法：调节免疫系统，减少药物依赖
电子疗法——通过电脉冲治疗疾病——在医学上有着悠久的历史，比如心脏起搏器，人工耳蜗以及针对帕金森综合症的脑深部刺激器。其中涉及向迷走神经传递信号，而迷走神经负责在脑干和大多数器官之间传递脉冲。
来自Feinstein Institute for Medical Research的Kevin Tracey等人的研究表明，迷走神经可以释放出有助于调节免疫系统的化学物质，因此迷走神经刺激（VNS）可能会产生新用途。
例如，脾脏中某个神经递质的释放会使与炎症相关的免疫细胞停止工作。这些发现表明，对于电信号紊乱类疾病，比如自身免疫性疾病和炎症，VNS可能会是一个有效的治疗方法，因为现有的药物常常会失效或导致严重的副作用。
而VNS的耐受性更强，因为它作用于一种特定的神经，而药物通常在全身传播，会潜在地扰乱治疗目标以外的组织。
到目前为止，有关炎症应用的研究成果显著。由SetPoint Medical开发的VNS设备在早期的人体试验中已经被证明是安全有效的，其中涉及类风湿性关节炎（关节炎症）和克罗恩病（肠道炎症）。
目前，SetPoint Medical正在对这两类疾病进行更多的试验。电子疗法也被用于与炎症相关的其他疾病，如心血管疾病、代谢失调和痴呆症以及自身免疫性疾病，如迷走神经不活跃的红斑性狼疮。而防止移植组织的免疫排斥是另一个潜在的应用。
大多数迷走神经刺激器，包括SetPoint的设备和用于治疗癫痫以及抑郁症的设备，都属于移植物。医生通常把这些装置植入到锁骨的皮肤内。植入物的导线缠绕在迷走神经的一个分支上，并以预先设定的时间间隔向它传送电脉冲；而频率和其他性能都是通过一个外部的电磁器设定的。目前一般的植入物直径大约是1.5英寸，这一尺寸预计会更小，其可编程性也会更强。
尽管我们对于迷走神经刺激如何帮助这些症状尚不清楚，但缓解丛集性头痛和偏头痛的非侵入式手持迷走神经刺激器最近获得了FDA的批准，表明相关机构对于这一技术的肯定。手持设备可以通过颈部皮肤或耳朵向神经传递温和的电刺激。
新型电子疗法并不是只集中于迷走神经。在2017年底，FDA批准了一种非植入式装置，它可以通过耳后皮肤向颅神经和枕神经的分支发送信号，从而缓解阿片类戒断综合征。在73名阿片类戒断综合征患者的症状严重程度降低31%以上后，该设备获得了FDA的认可。
植入物和手术的成本可能会阻碍VNS疗法的广泛应用，尽管随着该技术的侵入性降低，这一问题会得到缓解。但成本并不是唯一的挑战，研究人员仍然需要了解更多的相关信息，包括迷走神经刺激在每种情况下如何产生效果，以及如何确定每位患者的最佳刺激模式。此外，针对迷走神经的脉冲也可能会对周围神经产生负面影响。
然而，随着更多研究和试验的开展，VNS等电子疗法有望使大多数慢性疾病得到更好的管理，减少数百万患者的用药需求。
8.基因驱动：永久性地改变一个种群甚至整个物种的特征
所以，从实验室到临床试验以及更广泛的应用，他们都在制定规则来管理基因驱动。
几十年来，研究人员一直在考虑如何利用基因驱动来对抗疾病和其他问题。近年来，CRISPR基因编辑技术的引入推动了这项研究，使得将遗传物质插入染色体的特定部位这一过程变得更加容易。
2015年，几篇论文报道了CRISPR基因驱动技术在酵母菌、果蝇和蚊子中的成功试验。其中一项实验通过蚊子种群驱动了针对疟原虫的抗性基因，这在理论上应该会限制寄生虫的传播。而另一项研究成功改变了另一种蚊子的雌性生殖能力。
2018年，研究人员在老鼠身上对一种CRISPR基因驱动系统进行了试验，试图操纵老鼠的皮毛颜色。但发现该系统只对雌性有效。即便如此，研究结果也支持了这样一种可能性，即这项技术可能有助于消灭或改变侵入性小鼠或其他哺乳动物种群，这些种群会威胁到农作物、野生动物或者传播疾病。
美国国防高级研究计划局（DARPA）投入了1亿美元用于基因驱动研究，旨在对抗通过蚊子传播的疾病以及侵入性啮齿动物。The Bill & Melinda Gates Foundation向一个机构投资了7500万美元，用于研究针对疟疾的基因驱动。
尽管目前这一领域的形势较好，但基因驱动还是引起了很多担忧。它们会无意中伤害或者破环其他的野生物种吗？从生态系统中淘汰选定物种的风险是什么？凶狠的一方会不会把基因驱动当作一种武器，从而对农业产生影响？
为了避免这些可怕的设想发生，一个研究小组发明了一种“开关”，在基因驱动起作用之前，必须通过传递某种特定物质来开启开关。与此同时，多位科学家正在研究方案，来指导基因驱动测试每一阶段的进展。
例如，2016年，美国国家科学院、工程院和医学院审查了这项研究，并对具体实施提出了建议。在2018年，一个大型的国际工作小组制定了一份方案，来管理从实验室研究到成果发布的全过程。该组织还特别提出了基因驱动在非洲控制疟疾的应用，并表示，如果这项技术得以实施，那么非洲地区的人们将会获益匪浅。
除了限制这项技术本身的风险，许多调查人员还希望避免可能导致公众或政策反对的事故或失误。
2017年，在一篇关于通过基因驱动消灭有害哺乳动物的论文中，麻省理工学院的Kevin M. Esvelt和新西兰奥塔哥大学的Neil J. Gemmell表示，这样的反对事件可能会让研究工作倒退10年甚至更长的时间。光是针对疟疾，研究的推迟可能导致数百万起本来可以避免的死亡事件。
9.等离子体材料：光控纳米颗粒用于治疗癌症
2007年，加州理工学院的Harry a . Atwater在Scientific American上预测，他所谓的“表面等离子体光子学”（plasmonics）技术可能会产生一系列的应用，从高度敏感的生物探测器到隐形斗篷。十年后，各种等离子体技术已经成为商业现实，其他技术也正在从实验室向市场过渡。
这些技术的原理主要是控制电磁场和金属（通常是金或银）中的自由电子之间的相互作用，自由电子决定了金属的导电性和光学性能。金属表面的自由电子在受到光线照射时产生集体振动，形成所谓的表面等离子体。当一块金属面积很大时，自由电子会反射击中它们的光线，使材料发光。
但是当金属只有纳米大小时，它的自由电子就被限制在一个非常小的空间里。而振动的具体频率取决于金属纳米颗粒的大小，所以它的振动频率也是有限的。在共振现象中，等离子体只吸收与等离子体振动频率相同的入射光，并反射其余部分。这种表面等离子体共振可用于制造纳米天线、高效太阳能电池等设备。
等离子体材料的最佳应用之一是用于检测化学和生物试剂的传感器。研究人员将等离子体纳米材料涂上某种物质，这种物质可以与有关分子（比如细菌毒素）结合。在没有毒素的情况下，照射在材料上的光线会以特定的角度反射。但如果毒素存在，它会改变表面等离子体的频率，从而改变反射光的角度。这些变化可以被精确测量，甚至可以检测到微量的毒素。
有几家初创公司正在开发基于这一技术的相关产品，其中包括一种电池内部传感器，它可以监测电池的工作情况，以帮助提高功率密度和充电率。还有一种设备能区分病毒感染和细菌感染。等离子体学也应用于磁盘上的磁存储器。例如，热辅助磁记录设备通过在写入瞬间加热磁盘上的小点来增加内存。
在医学领域，研究人员正在临床试验中测试光激活纳米颗粒治疗癌症的能力。纳米颗粒被注入血液，然后进入肿瘤。用与表面等离子体频率相同的光照射肿瘤，使粒子通过共振产生热量。该热量可以杀死肿瘤中的癌细胞而不伤害周围的健康组织。
越来越多的新公司开始关注等离子体技术，他们将需要确保其产品价格合理、可靠耐用，可以大量生产并与其他产品结合。尽管仍面临这些挑战，但其前景还是十分广阔的。
超材料的出现——等离子体产生不寻常的光学效应的合成纳米材料——使等离子体研究人员能够使用除金和银以外的材料，如石墨烯和半导体。来自Future Market Insights的研究预测等离子体传感器的北美市场价值将从2017年的近2.5亿美元增至2027年的近4.7亿美元。
10.量子计算机算法：更有效地执行任务，改善新材料的设计
在接下来的几年，由于相关硬件和算法领域的发展，量子计算机有望超过传统计算机。
量子计算机利用量子力学进行计算。其计算基本单位——量子位，类似于标准位（0或1）。但它是在两个计算量子态之间的量子叠加：它可以同时是一个0和一个1。这种特性，以及其特殊的量子纠缠，可以使量子计算机比任何传统计算机更有效地解决某些类型的问题。
这项技术虽然令人兴奋，但却很容易受到影响。例如，退相干（Decoherence）可以对其功能造成破坏。研究人员发现，拥有几千个量子位元的量子计算机可以量子误差修正技术来解决退相干的问题。
但迄今为止，最大的量子计算机——比如，来自IBM、Google、Rigetti Computing和 IonQ等实验室的计算机——只包含了几十个量子比特。
加州理工学院的John Preskill 将其命名为“嘈杂中型量子（NISQ）”计算机，目前还没有校正错误的功能。然而，大量专门为NISQ编写算法的研究可能使这些设备能够比传统计算机更有效地执行某些计算任务。
世界各地用户对NISQ机器访问的增加，极大地促进了这一技术的发展，使越来越多的研究人员能够为这类机器开发和测试小型程序。一个专注于量子软件的初创公司生态系统正在逐渐形成。
研究人员注意到了NISQ的两种算法：模拟算法和机器学习算法。
1982年，著名理论物理学家Richard Feynman提出，量子计算机最强大的应用之一就是模拟自然过程：原子、分子和物质。许多研究人员已经开发出算法来模拟NISQ设备上的分子和物质（以及可以完全纠正错误的量子计算机）。这些算法可以改善新材料的设计，应用于能源和健康科学等领域。
开发人员还在评估量子计算机是否更擅长机器学习任务。在机器学习任务中，计算机学习大量数据集。针对NISQ设备的算法测试已经表明，量子计算机确实可以改善机器学习、信息分类等任务，并生成新的统计样本。至少有三个研究小组都提到了生成式对抗性网络（GAN）这一方法，在过去几年里，它对机器学习领域产生了重大影响。
尽管许多算法在现有的NISQ机器上运行正常，但还没有人能给出正式的证明，证明它们比在传统计算机上执行的算法更强大。这样的证明过程非常困难，可能需要几年的时间才能完成。
在接下来的几年里，研究人员很可能会开发出更大、更可控的NISQ设备，以及具有数千个物理量子位元的错误校正机器。相关算法的研究人员认为NISQ的算法足够有效，有望超越最先进的传统计算机算法，尽管仍需要错误校正的机器，但这一领域的前景十分广阔。
报告链接&封面图片来源：
http://www3.weforum.org/docs/Top10_Emerging_Technologies_report_2018.pdf
