如果你生病了，醫生可以在身體里植入活細胞，讓你的身體變成“藥物工廠”，治療你的疾病。你會吃到用干細胞培育的人造牛肉、雞肉和魚類，大大減少畜牧業對環境的影響。

這些改變世界的想法以及構成今年“十大新興技術”的其他創意，都是由生物、無機化學、機器人和AI等領域的頂尖專家選出的。被選中的技術必須能在未來三五年內為社會和經濟提供重大幫助，必須具有潛在顛覆性，能夠改變行業或既定的行事方式。但它們必須處于相對早期的開發階段，還沒有被廣泛使用。

1.AR技術無處不在

VR（虛擬現實）技術能讓人沉浸在虛構孤立的宇宙中。相比之下，AR則是將計算機生成的信息實時疊加在現實世界中。當你戴著裝備有AR軟件和攝像頭的設備時，無論是智能手機、平板電腦、頭盔亦或是智能眼鏡，程序會分析傳入的視頻流，下載大量關于場景的信息，并將相關數據、圖像或動畫以3D的形式疊加在上面。

眾多的消費應用（包括那些為外國游客翻譯路標、使學生虛擬解剖青蛙、讓消費者看到椅子在起居室中的虛擬效果）已經具備AR功能，比如幫助你的汽車安全備份的顯示器和流行游戲Pokemon GO。在不久的將來，這項技術將使博物館愛好者召喚出類似全息圖的導游，外科醫生將病人皮膚下的組織以3D的方式可視化，建筑師和設計師以新穎的方式進行創作，無人機操作員通過增強圖像控制遠程機器人，新手在醫藥、工廠維護等領域迅速了解新任務。

在未來幾年，易于使用的應用程序設計軟件應該能擴大消費產品種類。不過，目前的AR在工業領域的影響最大，它是工業4.0的一個組成部分。“工業4.0”是指通過將物理和數字系統集成，以提高質量、降低成本和提高效率的方式，對制造業進行系統性的轉型。例如，許多公司正在生產線上使用。AR可以在需要的時候提供正確的信息，從而減少錯誤，提高效率和提高生產力。它還可以將設備中的壓力可視化，并創建問題所在的實時圖像。

ABI Research、IDC和Digi-Capital等市場分析機構認為，AR技術即將成為主流。他們預計到2020年，AR的總市場價值(目前約15億美元)將增長到1000億美元。包括蘋果、谷歌和微軟在內的科技巨頭都在為開發AR/VR產品及其應用投入大量財力和人力資源。風險投資也開始源源不斷，2017年AR和VR吸引的投資為30億美元。《哈佛商業評論》最近強調，AR技術是一項革命性的技術，將影響所有企業。

不過挑戰依然存在。目前，硬件和通信帶寬的限制給消費者的日常使用帶來了障礙。例如，許多現有使用AR技術來增強體驗的博物館和旅行應用必須提前下載。即便如此，圖形質量也可能無法滿足用戶的期望。但隨著價格更便宜、速度更快的AR移動芯片的出現，更多的多功能智能眼鏡進入市場。AR將加入互聯網和實時視頻行列，成為我們日常生活中的常態技術。

2.個性化醫療的先進診斷

患乳腺癌婦女的治療變得更加個性化。乳腺癌現在被分為不同的亞型，可以進行相應的治療。例如，許多腫瘤產生雌激素受體的女性，可能會接受專門針對這些受體的藥物以及標準的術后化療。今年，研究人員發現，有相當一部分患者的腫瘤具有表明它們可以安全放棄化療的特征，并避免通常引發的嚴重副作用。

診斷工具的進步加速了許多疾病的個性化或精確治療的發展。這些技術可以幫助醫生檢測和量化多種生物標志物(標示疾病存在的分子)，將患者分成不同的亞組，這些亞組在對疾病的易感性、預后或對特定治療的反應可能性方面存在差異。早期的分子診斷工具著眼于單個分子，例如糖尿病患者的葡萄糖。

然而，在過去的十年里，“組學”（omics）技術取得了巨大的進步，能夠快速、可靠、廉價地對個人的整個基因組測序，或者測量體液或組織樣本中所有蛋白質(蛋白質組)、代謝副產物(代謝組)或微生物(微生物組)的水平。該技術的常規應用同時開始產生巨大的數據集，AI可以挖掘這些數據集，以發現對臨床有用的新的生物標記。這種高通量組學技術與AI相結合，正在引領先進診斷技術的新時代，這將改變人們對許多疾病的理解和治療，使醫生能夠根據單個患者的分子特征定制治療方法。

有些先進的診斷技術已經應用于癌癥。比如Oncotype DX可檢查21個基因，許多乳腺癌患者可以據此避免化療。FoundationOne CDx可以檢測實體腫瘤中300多個基因的基因突變，并指出特定的基因靶向藥物可能對特定患者有用。除了癌癥，還有一種令人興奮的方法可以應用于子宮內膜異位癥。這是一種令人痛苦的疾病，子宮組織在不屬于它的地方生長，診斷過程通常也需要手術。而來自DotLabs基于唾液的無創檢測方式可以通過測量名為microRNAs的小分子，來識別子宮內膜異位癥。

目前，通過臨床醫生對癥狀的主觀評估來診斷的大腦紊亂，如自閉癥、帕金森癥和阿爾茨海默癥，血液測試正在開發中。研究人員甚至在探索是否能對整個基因組進行測序，分析微生物群落，測量健康人體內數百種蛋白質和代謝物的水平，從而為這些人如何預防疾病提供個性化的指導。

需要提醒的是，醫療機構和使用這種診斷工具的研究人員，必須嚴格執行保護病人隱私的保障措施。此外，還需要明確的管理準則，以一致的方式評估生物標志物作為診斷工具的價值。這些指導將加速將新的生物標志物引入醫療實踐。即便如此，先進的診斷技術已經開始瓦解診斷和治療疾病的標準。通過引導病人接受最有效的治療，他們甚至可以減少醫療支出。將來，許多人可能會擁有生物標記數據的個人云，隨著時間的推移，這些數據將積累起來，并幫助提供個性化治療。

3.分子設計AI

想要設計新的太陽能材料、抗癌藥物或者能阻止病毒攻擊農作物的化合物嗎？首先，你必須解決兩大挑戰：為這種化合物找到正確的化學結構，以及確定哪些化學反應將正確的原子連接到所需的分子或分子組合中。這個過程非常耗時，并且涉及許多失敗的嘗試。例如，某個綜合計劃可以有數百個單獨的步驟，其中許多步驟會產生副反應或副產品，或者根本不起作用。然而現在，AI開始提高設計和合成的效率，使這個過程變得更快、更容易、更便宜，同時減少化學廢物。

在AI中，機器學習算法分析所有已知的過去實驗，這些實驗試圖發現并合成感興趣的物質。基于它們所識別的模式，這些算法可以預測潛在有用的新分子結構以及制造它們的可能方法。沒有任何單獨的機器學習工具可以在按下按鈕時就能完成所有這些工作，但AI技術正在迅速進入藥物分子和材料的現實設計世界。

舉例來說，德國明斯特大學的研究人員開發了一種AI工具，它可以反復模擬已知的1240萬個單步化學反應，并以比人類快30倍的速度設計出多步合成路線。在制藥領域，基于AI的“生成機器學習”技術也令人興奮。大多數制藥公司儲存了數以百萬計的化合物，并對它們進行篩選，以確定其作為新藥的潛力。但是，即使有了機器人技術和實驗室自動化工具，這種篩選過程也是緩慢的，而且產生的結果也相對較少。

此外，這些“庫”只包括理論上可能存在的超過1030個分子中的一小部分。利用描述已知藥物(和候選藥物)的化學結構及其特性的數據集，機器學習工具可以構建具有相似的、可能更有用特性的新化合物的虛擬庫。這種能力正開始顯著加速藥物潛力的識別。近100家初創企業已經在探索用AI發現藥物，比如Insilico Medicine、Kebotix以及BenevolentAI，后者最近籌集了1.15億美元資金，將其AI技術應用于運動神經元疾病、帕金森氏癥和其他難以治療的疾病的藥物研發中。

BenevolentAI將AI應用于整個藥物開發過程，從新分子的發現到臨床試驗的設計和分析，旨在人類身上證明安全性和有效性。在材料領域，Citrine Informatics等企業正在采用與制藥企業類似的方法，并與BASF和松下等大公司合作，以加速創新。美國政府也在支持AI設計的研究。自2011年以來，美國已在材料基因組計劃(Materials Genome Initiative)上投資逾2.5億美元。該計劃正在建立包括AI和其他計算方法在內的基礎設施，以加速先進材料的開發。

過去的經驗告訴我們，新材料和化學品可能對健康和安全造成不可預見的風險。幸運的是，AI方法應該能夠預測并減少這些不良結果。這些技術似乎可以顯著提高新分子和新材料被發現并投入市場的速度和功效。在市場上，它們可能提供諸如改善醫療和農業、更大程度地節約資源、提高可再生能源生產和儲存等好處。

4.可辯論和提供指導的AI

如今的數字助手有時會欺騙你，讓你相信它們是人類，但更強大的數字助手正在到來。Siri、Alexa等使用復雜的語音識別軟件來識別你的請求和如何提供相應信息，它們會生成聽起來很自然的語音，給出符合你問題的腳本答案。這樣的系統首先必須經過“訓練”，而且適當的響應必須由人類編寫并組織成高度結構化的數據格式。這項工作非常耗時，而且會導致數字助手在執行任務時受到限制。這些系統可以“學習”但程度有限。即便如此，它們仍然令人印象深刻。

在復雜性更高的層次，技術正在開發中，以便讓下一代數字助手來吸收和組織更多的非結構化數據(原始文本、視頻、圖片、音頻、電子郵件等)，然后自動組成有說服力的建議或充當辯論對手，應對它們從未被訓練過的問題。我們已經在許多提供聊天機器人的網站上看到這種功能，這些聊天機器人可以用自然語言回答問題，涵蓋了他們訓練過的各種數據集。

這些聊天機器人在特定問題或請求方面需要相對較少或根本不需要培訓，它們結合了預先配置的數據和“讀取”提供給它們的相關背景材料的緊急能力。然而，在做出高度準確的反應之前，它們確實需要些識別語言和意圖的訓練。

今年6月，IBM展示了一種更先進的技術：一個系統與人類專家進行了實時辯論，但事先沒有就辯論主題接受過培訓。使用非結構化數據(包括來自維基百科的內容)，該系統必須確定信息的相關性和準確性，并將其組織為可重用資產，它可以調用該資產來形成一致的論據，以支持自己的論點。它還必須回應人類對手的論點。該系統在演示過程中進行了兩場辯論，許多觀眾甚至認為它的論點更具說服力。

這項技術是在五年多的時間里開發出來的，它包括了一種軟件，不僅能理解自然語言，還能應對檢測積極和消極情緒。然而，非腳本AI系統對公認的人類專家的勝利打開了無數相關應用的大門，這些應用可能在未來三到五年甚至更短的時間內出現。例如，這樣的系統可以幫助醫生迅速找到與復雜病例相關的研究，然后討論給定治療方案的優點。這些智能系統將只對組合現有知識有用，而不是像實驗室科學家或專家那樣創造知識。盡管如此，隨著機器變得越來越智能，它們還是增加了失業擔憂。

5.植入式制藥細胞

許多糖尿病患者每天會刺幾次手指來測量血糖水平，并決定他們需要的胰島素劑量。通常在體內制造胰島素的胰臟細胞植入物，也就是所謂的胰島細胞，會取代這個繁瑣的過程。同樣，細胞植入物可以改變其他疾病的治療，包括癌癥、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森氏癥。但是細胞植入有個缺點，即接受者必須無限期地服用免疫抑制劑來防止免疫系統的排斥反應。這類藥物會導致嚴重的副作用，包括增加感染或惡性腫瘤的風險。

幾十年來，科學家們發明了一種方法，將細胞包裹在半透性的保護膜中，防止免疫系統攻擊植入的細胞。這些膠囊仍然允許營養物質和其他小分子流入，需要激素或其他治療蛋白流出。然而，不讓這些細胞受到傷害是不夠的，如果免疫系統認為這種保護性物質本身是外來的，它將導致疤痕組織在膠囊上生長。這種“纖維化”會阻止營養物質到達細胞，從而殺死它們。

現在研究人員開始解決“纖維化”挑戰。例如，2016年，麻省理工學院的研究人員發現了新方法，可以使植入物對免疫系統不可見。在生產和篩選了數百種材料后，研究人員確定了一種名為藻酸鹽的凝膠化學物質，它在人體中有很長的安全使用歷史。當他們將這種凝膠中的胰島細胞植入糖尿病小鼠體內時，它們會立即釋放胰島素，以應對血糖水平的變化，在6個月的研究過程中成功控制了血糖水平，未見纖維化。在另一項研究中，研究人員后來報告說，在巨噬細胞上阻斷一個特定的分子可以抑制瘢痕形成，巨噬細胞是重要的纖維化免疫細胞，添加這種阻滯劑可以進一步提高植入物的存活率。

現在已經有公司專門開發封裝細胞療法。其中Sigilon Therapeutics公司正在推進麻省理工學院開發的用于糖尿病、血友病等代謝紊亂疾病的治療技術。美國禮來制藥公司(Eli Lilly)正與Sigilon合作開展糖尿病研究。此外，Semma Therapeutics公司也在使用自己的技術關注糖尿病，Neurotech Pharmaceuticals公司在青光眼和各種以視網膜變性為特征的眼部疾病的臨床試驗中植入了植入物，Living Cell Technologies公司則在進行帕金森氏癥植入物的臨床試驗，并正在開發其他神經退行性疾病的治療方法。

如今，被整合到膠囊中的細胞是從動物或人類尸體中提取的，或者是從人類干細胞中提取的。將來，植入性細胞療法可能會包含更廣泛的細胞類型，包括通過合成生物技術改造而成的細胞，這些生物技術可以重組細胞的遺傳基因，使其執行新的功能，比如控制特定藥物分子按需釋放到組織中。封裝細胞療法的安全性和有效性都沒有在大型臨床試驗中得到證實，但這些跡象令人鼓舞。

6.人造肉

想象一下，你咬下多汁牛肉漢堡的感覺，而它卻是在不殺死動物的情況下制作而成的。利用實驗室里的細胞培育出來的肉正在把這種設想變成現實。多家初創企業正在開發實驗室培育的牛肉、豬肉、家禽和海鮮，其中包括Mosa Meat、Memphis Meats、SuperMeat以及Finless Foods等公司。這個領域正在吸引大量資金。例如，在2017年，Memphis Meats從比爾·蓋茨(Bill Gates)和農業公司Cargill處獲得了1700萬美元投資。

如果被廣泛采用，人造肉可以消除許多殘忍的、不道德的屠殺動物的行為。它還可以減少肉類生產的可觀環境成本。只需要生產和維持培養的細胞，而不需要從出生起就維持整個生物體。這種肉是先從動物身上提取肌肉樣本制成的。技術人員從組織中收集干細胞，讓它們進行增殖，并且分化成原始纖維，然后膨脹成肌肉組織。Mosa Meat公司說，從一頭牛身上提取的一份組織樣本可以產生足夠多的肌肉組織。

許多初創企業表示，它們預計未來幾年將有產品出售。但是，人造肉要想在商業上可行，就必須克服許多障礙，包括成本和味道。2013年，當記者們看到人造肉制作的漢堡時，肉餅的制作成本超過30萬美元，而且過于干燥(因為脂肪太少)。自那以后，費用已經大幅下降。Memphis Meats今年報告稱，113克重的絞碎人造牛肉價格約為600美元。考慮到這一趨勢，人造肉可能在幾年內成為傳統肉類的競爭對手。更加注意質地，并補充其他成分可以解決口味問題。

為了獲得市場的批準，人造肉必須被證明是安全的。雖然沒有理由認為實驗室生產的肉類會對健康造成危害，但FDA直到現在才開始考慮如何對其進行監管。與此同時，傳統的肉類生產商正在反擊，他們辯稱人造肉根本不是肉類，不應該被貼上肉類標簽。調查顯示，公眾對食用人造肉興趣不大。盡管面臨這些挑戰，人造肉公司仍在穩步前進。如果他們能成功地制造出價格實惠、口味純正的產品，人造肉就能使我們的日常飲食習慣更加符合倫理和環境可持續性發展標準。

7.電休克療法

電休克療法在醫學上有著悠久的歷史，比如心臟起搏器、耳蝸植入和帕金森病的大腦深層刺激。其中一種治療方法將變得更加多樣化，顯著改善對多種疾病的治療。它包括向迷走神經傳遞信號，將腦干的脈沖發送給大多數器官，然后再返回。迷走神經刺激(VNS)的新用途已經成為可能，部分原因是范因斯坦醫學研究院的凱文·特蕾西(Kevin Tracey)等人的研究表明，迷走神經釋放出有助于調節免疫系統的化學物質。例如，在脾臟釋放的特定神經遞質，就會使全身炎癥的免疫細胞安靜下來。

這些研究結果表明，VNS可能對自身免疫和炎癥條件等電信號紊亂的疾病有益。對于那些患有這些疾病的患者來說，這可能是個福音，因為現有的藥物常常會失效或導致嚴重的副作用。VNS可能更容易耐受，因為它作用于特定的神經，而藥物通常在全身傳播，會潛在地擾亂治療目標以外的組織。

迄今為止，有關炎癥相關應用的研究令人鼓舞。由SetPoint Medical公司開發的VNS設備在早期的人體試驗中已經證明是安全的，用于治療風濕性關節炎和克羅恩病(Crohn’s)。目前正在對這兩項技術進行更多的試驗。電休克療法也被用于治療其他具有炎癥成分的疾病，如心血管疾病、代謝失調和癡呆，以及狼瘡等自身免疫性疾病。在這種疾病中，迷走神經本身變得不活躍。

防止移植組織的免疫排斥是另一項潛在應用。大多數迷走神經刺激器，包括SetPoint的設備和那些已經用于治療癲癇和抑郁癥的設備，都屬于植入物。醫生通常把這個裝置放在鎖骨下的皮膚下面。植入物的導線纏繞在迷走神經的一個分支上，并以預設的間隔向它傳送電脈沖，頻率和其他性能通過外部磁棒編程控制。如今的植入物直徑約為1.5英寸，但隨著時間的推移，預計會變得更小，可編程性更強。

旨在緩解叢集性頭痛和偏頭痛的無創手持式迷走神經刺激器最近也獲得了FDA的批準，盡管尚不清楚迷走神經刺激究竟是如何幫助這些癥狀的。這種手持設備通過頸部皮膚或耳朵向神經傳遞溫和的電刺激。迷走神經并不是唯一一個被新型電療法治療的目標。在2017年底，FDA批準了一種非植入裝置，可以通過耳后皮膚向顱枕神經和枕神經的分支發送信號，從而緩解阿片類藥物的戒斷反應。在73名阿片類藥物戒斷患者癥狀嚴重程度降低31%或更高之后，該設備獲得了FDA的認可。

植入物和手術的成本可能會阻礙VNS療法的廣泛應用，但隨著該技術的侵入性降低，這一問題應該會得到緩解。但成本并不是唯一的挑戰。研究人員仍然需要了解更多關于迷走神經刺激在每種情況下是如何產生效果的，以及如何最好地確定個體患者的最佳刺激模式。此外，他們還需要研究迷走神經的脈沖是否會以不受歡迎的方式影響周圍的神經。然而，隨著更多的研究和試驗檢驗其機制和效果，VNS和其他的電子療法最終可能更好地治療廣泛的慢性疾病，潛在地減少數百萬患者的用藥需求。

8.基因驅動

可以永久性地改變某個種群甚至整個物種特征的基因驅動技術正在迅速進步。所謂基因驅動是指基因元素從父母傳給后代的數量異常高，從而在種群中迅速傳播。基因驅動是自然發生的，但也可以被改造，這樣做在很多方面對人類來說都是一種恩惠。這項技術有潛力阻止昆蟲傳播瘧疾和其他可怕的感染，通過改造攻擊植物的害蟲提高作物產量，使珊瑚對環境壓力產生抵抗力，并防止入侵植物和動物破壞生態系統。

然而，研究人員深切地意識到，改變甚至消滅某個物種可能會產生深遠的后果。作為回應，他們正在制定規則來管理基因驅動被從實驗室應用到現場測試和更廣泛的使用中。幾十年來，研究人員一直在考慮如何利用基因驅動來對抗疾病和其他問題。近年來，CRISPR基因編輯技術的引入使得將遺傳物質插入染色體上的特定位置變得更加容易，從而推動了這項研究的快速發展。

2015年，幾篇論文報道了基于CRISPR的基因驅動在酵母、果蠅和蚊子中的成功傳播。一項演示通過蚊子種群驅動了對瘧原蟲的抗性基因，理論上這應該會限制瘧原蟲的傳播。另一項研究干擾了另一種蚊子的雌性生殖能力。今年，一種CRISPR基因驅動系統在老鼠身上進行了試驗，試圖操縱它們的皮毛顏色。這種方法只對雌性有效。即便如此，研究結果也支持了這樣一種可能性，即這項技術可能有助于消滅或改變侵入性小鼠或其他哺乳動物的種群，這些種群會威脅到農作物、野生動物或傳播疾病。

美國國防高級研究計劃局(DARPA)對這項技術充滿熱情，它投入了1億美元用于基因驅動研究，旨在對抗蚊子傳播的疾病和入侵嚙齒類動物。比爾和梅林達·蓋茨基金會(Bill & Melinda Gates Foundation)也向一個研究瘧疾基因驅動的研究財團投資了7500萬美元。盡管前景光明，但基因驅動還是引起了很多擔憂。它們會無意中跳到其他野生物種并破壞它們嗎？從生態系統中淘汰選定物種的風險是什么？惡毒勢力會不會把基因驅動當作武器來干擾農業？

為了避免這種可怕的前景，有研究人員開發出一種開關，在基因驅動起作用之前，必須通過傳遞某種特定物質來開啟開關。與此同時，多組科學家正在研究通過基因驅動測試的每個階段來指導進展的規程。例如，在2016年，美國國家科學、工程和醫學科學院審查了這項研究，并對負責任的做法提出了建議。2018年，一個大型的國際工作小組制定了一份路線圖，監督實驗室的研究。

除了限制這項技術本身的風險之外，許多調查人員還希望避免可能導致公眾或政策反彈的事故和失誤。麻省理工學院的凱文·艾斯維爾特(Kevin M. Esvelt)和新西蘭奧塔哥大學的尼爾·格默爾(Neil J. Gemmell)在2017年發表了論文，對基因驅動在消滅害蟲哺乳動物方面的潛在用途表示擔心，他們認為單次國際性事件可能會讓研究工作倒退10年或更長時間。他們預測：“僅就瘧疾而言，這種延遲的代價可能需要用數百萬本來可以避免的死亡來衡量。”

9.等離子體材料

2007年，加州理工學院的哈里·阿特沃特(Harry a . Atwater)曾撰文預測，所謂的“等離子體”(plasmonics)技術最終可能會被投入到一系列應用中，從高度敏感的生物探測器到隱形斗篷。十年后，各種等離子體技術已經成為商業現實，其他技術也正在從實驗室向市場過渡。這些技術都依賴于控制電磁場和金屬(通常是金或銀)中自由電子之間的相互作用，自由電子決定了金屬的導電性和光學性能。金屬表面的自由電子在受到光線照射時集體振蕩，形成所謂的表面等離子體。

當一塊金屬很大時，自由電子會反射擊中它們的光線，使材料發光。但是當一種金屬只有幾納米時，它的自由電子就被限制在非常小的空間里，從而限制了它們振動的頻率。振蕩的特定頻率取決于金屬納米顆粒的大小。在一種稱為共振的現象中，等離子體只吸收與等離子體本身以相同頻率振蕩的入射光的一部分。這種表面等離子體共振可用于制造納米天線、高效太陽能電池和其他有用的設備。

等離子體材料的研究應用最廣泛的領域之一是用于檢測化學和生物試劑的傳感器。在一種方法中，研究人員將一種等離子體納米材料包裹上一種物質，這種物質與一種有趣的分子（比如細菌毒素）結合在一起。在沒有毒素的情況下，照射在材料上的光線會以特定的角度重新發射出來。但如果毒素存在，它會改變表面等離子體的頻率，從而改變反射光的角度。這種效果可以非常精確地測量甚至檢測到微量的毒素。

幾家初創公司正在開發基于這一技術和相關方法的產品，其中包括一種電池內部傳感器，可以監測電池的活動，以幫助提高功率密度和充電率。此外，還有一種能夠區分病毒和細菌感染的設備。等離子體也被用于研究磁盤上的磁存儲器。例如，熱輔助磁記錄設備通過在寫入時瞬間加熱磁盤上的小點來增加內存存儲。在醫學領域，光激活納米顆粒正在臨床試驗中測試其治療癌癥的能力。納米顆粒被注入血液，然后聚集在腫瘤內。接著，使用與表面等離子體相同頻率的光照射其上，使粒子通過共振產生熱量。熱量有選擇地殺死腫瘤中的癌細胞，但卻不會傷害周圍的健康組織。

當新的公司開始利用等離子體技術時，他們需要確保自己的產品價格合理、可靠、堅固、易于大規模生產和與其他部件集成。盡管面臨這些挑戰，前景還是光明的。“超材料”（等離子體產生不尋常的光學效應的合成納米材料）的出現使等離子體研究人員能夠使用除金銀以外的材料，如石墨烯和半導體。來自Future Market Insights的一項分析預測，僅等離子體傳感器應用的北美市場價值就將從2017年的近2.5億美元增至2027年的近4.7億美元。

10.量子計算機算法

得益于在硬件和算法上取得的進展，量子計算機在幾年內就能趕上甚至超過傳統計算機。量子計算機利用量子力學進行計算。它們的基本計算單位——量子位，類似于標準位(0或1)，但它是在兩個計算量子態之間的量子疊加：它可以是零，也可以是1。這種性質，加上另一種獨特的量子特性——糾纏，可以使量子計算機比任何傳統計算機更有效地解決某些類型的問題。

這項技術雖然令人興奮，但卻是出了名的進展困難。舉例來說，一個被稱為退相干（decoherence）的過程可以破壞它的功能。研究人員已經確定，擁有幾千量子位元的嚴格控制的量子計算機可以通過被稱為量子誤差修正的技術來承受退相干效應的影響。但迄今為止，實驗室所展示的最大量子計算機也僅包含數十個量子位。這些被加州理工學院的約翰·普瑞斯基爾(John Preskill)命名為“噪聲中等規模的量子計算機”(NISQ)，目前還不能執行錯誤校正。然而，大量專門為NISQs編寫的算法研究，可能使這些設備能夠比傳統計算機更有效地執行某些計算。

世界各地用戶對NISQ的訪問增加，極大地促進了這一進展，使越來越多的學術研究人員能夠為這種機器開發和測試小型版本的程序。一個專注于量子軟件不同方面的初創公司生態系統也正在蓬勃發展。研究人員在兩種用于NISQ的算法中看到了特別光明的前景，即模擬算法和機器學習算法。1982年，傳奇理論物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）提出，量子計算機最強大的應用之一將是模擬自然本身——原子、分子和材料。

許多研究人員已經開發出算法來模擬NISQ設備上的分子和材料(以及未來完全糾正錯誤的量子計算機)。這些算法可以提高從能源到健康科學等領域的新材料設計。開發人員還在評估量子計算機是否更擅長機器學習任務，即計算機從大數據集或經驗中學習。快速增長的NISQ設備測試算法已經表明，量子計算機確實可以促進機器學習任務。

至少有三個研究小組獨立報告了機器學習方法的量子版本的開發進展，這種方法被稱為生成對抗性網絡(GANs)，在過去的幾年里，它已經在機器學習領域掀起了一場風暴。盡管許多算法似乎在現有的NISQ機器上運行得很好，但還沒有人能給出正式的證明，證明它們比在傳統計算機上執行的算法更強大。這些證明是困難的，可能需要幾年的時間才能完成。在接下來的幾年里，研究人員很可能會開發出更大、更可控的NISQ設備，然后是具有數千個物理量子位的完全錯誤校正機器。NISQ的算法應該足夠高效，能夠超越最先進的傳統計算機。