1.4D打印 

相信大家都看過電影里的變形金剛在短時間內變形，在不久的將來，4D打印技術將能使你需要的模型在短時間內成型。4D打印是指利用“可編程物質”和3D打印技術，制造出在預定的刺激下（如放入水中，或者加熱、加壓、通電、光照等）可自我變換物理屬性（包括形態、密度、顏色、彈性、導電性、光學特性、電磁特性等）的三維物體。其中，“可編程物質”是指能夠以編程方式改變外形、密度、導電性、顏色、光學特性、電磁特性等屬性的物質。4D打印的第四維是指物體在制造出來以后，其形狀或性能可以自我變換。

4D打印制造的物體至少有兩種形式：一種是物體的各部分連接在一起，可自我變換成另一種形態或性能；另一種是該物體由可分離的三維像素（一種基于體積的像素，與平面像素類似，三維像素是“可編程物質”的基本單元，不同的“可編程物質”具有不同的三維像素）組成，三維像素可聚集形成更大的可編程部件，該部件也可分解成三維像素。

4D打印比3D打印多了一個時間維度，3D打印是預先建模再打印出成品，而4D打印則是把產品通過打印機嵌入可以變形的智能材料中，在特定的時間或激活條件下按事先的設計進行自我組裝。打印過程并不新鮮，關鍵是打印出來后發生的變化，對于這項技術的運用，可以讓物體在地下管道等難以接觸到的地方進行自我組裝，也可以應用到家具、自行車、汽車、建筑物等的制造上。4D打印概念的靈感來自于生物的自我復制能力。一些專家認為，這一技術的問世可能預示著自我組裝家具時代的來臨。

2.精密基因工程 

傳統基因工程一直飽受爭議。然而，新技術正在興起，使我們可以直接“編輯”植物的遺傳密碼，以提高植物營養成分、更好地適應氣候變化等。這些技術包括鋅指核酸酶(ZFNs)、轉錄激活因子樣效應物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在細菌中演化為病毒防御機理的CRISPR-Cas9系統。這種系統使用核糖核酸分子來鎖定目標DNA，并在目標基因組中按照一組已知的、用戶選定的序列進行剪切。這樣，便能抑制不需要的基因，或者將該基因進行改良，使其發揮出與自然變異別無二致的功用。通過采用“同源重組”的辦法，CRISPR也可用于精確地向基因組中植入新的DNA序列乃至完整的基因。

基因工程另一個有望取得重要進展的領域是將核糖核酸干擾技術(RNAi)用到農作物身上。核糖核酸干擾可有效預防病毒和真菌病原體，保護植物免受病蟲害，減少對化學殺蟲劑的需求。病毒基因已廣泛用于保護木瓜樹免遭環斑病毒侵害。以夏威夷為例，采用此法十多年來，并沒有出現病毒抗藥性增強的跡象。此外，核糖核酸干擾也能惠及主要糧食作物，預防小麥稈銹病、稻瘟病、馬鈴薯晚疫病、香蕉枯萎病等。

現在有很多生物科學家致力于研究癌癥的突破，這當中基因工程必不可少，也許在不久遠的未來人類可以實現癌癥的強效治愈，從而使人類的生命更加長壽持續。

3.無線電力傳輸 

如 今，越 來越 多的電子產 品為人們 的工作生活帶 來了極大 的便捷 ，但傳 統 的電力傳輸 方式大多是通過導 線或插座 將電力傳輸到終端產 品。隨著移動設備、 無線數據 傳輸 、無線網絡技 術的 曰益 普 及 ，人們 希望能擺脫 傳統 電力傳輸方 式 的束縛 ，解 除紛亂 電源線帶 來的困擾 。 由此 ，無 線 電力 傳輸 技 術成 為 21世 紀 最 值得期 待的技術 ，無線 充電產品成 為 人們關注的新焦 點。目前，全球許多國家 都 在研究 開發 無線 電力傳輸技術 ，探 索 無線電力傳輸系統在不 同領域的應用 ， 致 力于將其實用化。

無線 電力傳輸 (W irelessPowerTransmission，WPT)也 稱 無 線 能 量傳 輸或無線 功率傳 輸，它通過 電磁 感應和能量 轉換來實現 。無線 電力傳輸主要通過 電磁 感應、電磁其 振、射頻、微波、激光等 方式實現非接觸式的電力傳輸。根據 在空間實現無線 電力傳輸供電距離的不 同，可 以把無線 電力傳輸 形式分為短程、中程和遠程傳輸三大類。

4.無人駕駛 

自動駕駛汽車，又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，為一種運輸動力的無人地面載具。作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人類操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部分可靠技術才下放至量產車型，逐漸成為現實。

自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS及電腦視覺等技術感測其環境[1][2]。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路，以及障礙與相關標志。根據定義，自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料，更新其地圖資訊，讓交通工具可以持續追蹤其位置。

自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間，第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現于1980年代。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計劃與ALV計劃；1987年，梅賽德斯-奔馳與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計劃。從此以后，許多大型公司與研究機構開始制造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以后，伴隨著資訊科技的進步，更是突飛猛進，全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被制造出來，特斯拉汽車率先推出特定環境下的自駕車。

5.全天候能源收集技術 

一種無論何時何地都能從各種燃料當中生產出能源的技術，利用人體和環境的溫差產出電力。芬蘭國家技術研究中心研發出一種“能源收集樹”，能從周圍環境中收集能源并轉換為電能，給小型電子設備充電。在英國已有了靠著人們的腳步就能產生電源來啟動燈泡，還能幫手機充電，這項發明科技將成為智慧城市的下一步，在高密集人流量的街道上，鋪上全天候能源收集跑道，走在跑道上，人人都為綠色能源出份綿力。

6.智慧工廠 

智慧工廠”的發展，是智能工業發展的新方向。特征體現在制造生產上：

一、系統具有自主能力：可采集與理解外界及自身的資訊，并以之分析判斷及規劃自身行為

二、整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、仿真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與制造過程。

三、協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成好用的系統結構。

四、自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在制造過程中落實資料庫補充、更新，及自動執行故障診斷，并具備對故障排除與維護，或通知對的系統執行的能力。

五、人機共存的系統：人機之間具備互相協調合作關系，各自在不同層次之間相輔相成。

結合高度自動化與大數據、物聯網接軌的一種未來工廠型態，通過各種感測器、網絡技術、云端運算等，減少人力而且能有效率地生產。相較現行的大量生產策略，未來將轉變成多樣少量客制化生產。 隨著工廠制造流程連接的嵌入式設備越來越多，通過云端架構部署控制系統，無疑已是當今最重要的趨勢之一。所謂工業4.0就是新一代的工業革命，第一次的工業革命，由水力及蒸汽帶動機械化，跟隨著是第二次工業革命，通過電力驅動引入大量生產，再下一個則是數位革命，引入信息技術以更進一步地自動化生產，現在，我們正處于第4次工業革命的邊緣，而它將是自動化與數位化的融合。

7.隔空揮手遙控 

該技術運用仿生學原理（蝙蝠用超聲波捕食）能夠識別揮手運動信號反射回來的超聲波，將人在揮手瞬間產生的動作信號精準捕捉識別，從而實現了對電源的相對遠程控制。所以，哪怕你睡在床上，只要使用這種開關，對著開關遠距離揮手，就能開關你家中不同房間里的電燈和其他電器。最近華為的最新手機發布會上也展示了該種功能可以隔空通過手勢識別來截屏滑動點擊APP，也意味著，未來隔空操控智能產品，智能家居也會成為現實。

8.虛擬現實 

處于不同時空可克服距離的限制，共同參與活動的實感體驗型技術，例如，呆在家中也能與遠方親友“一起”打球。目前已經到了商用化的階段，全息圖的應用技術也在開發中。 VR是利用電腦模擬產生一個3D的虛擬世界，提供給用戶視覺、聽覺、觸覺等的模擬，讓用戶感覺彷佛身歷其境，可以及時同步、沒有限制地觀察三維空間內的事物。用戶進行位置移動時，電腦可以立即進行復雜的運算，將精確的三維世界影像傳回產生臨場的感覺。

9.人臉識別技術 

人臉識別 [1] 技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區分生物體個體。

2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗領軍的團隊發布研究成果，基于原創的人臉識別算法，準確率達到98.52%，首次超越人眼識別能力（97.53%）。 [2] 2019年8月17日，北京互聯網法院發布《互聯網技術司法應用白皮書》，該《白皮書》闡述了十大典型技術應用，其中包括人臉識別技術。

10.高度人工智能 

人工智能（英語：Artificial Intelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。同時，通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被其取代。

人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligent agent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫于1955年的定義是 “制造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和邁克爾·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智能定義為“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。

人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及范圍極廣[8]。人工智能的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程序。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等[9]。人工智能當前仍然是該領域的長遠目標[10]。當前強人工智能已經有初步成果，甚至在一些影像識別、語言分析、棋類游戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平，而且人工智能的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的AI程序，無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力的統合強人工智能還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智能和傳統意義的AI。當前有大量的工具應用了人工智能，其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。而基于仿生學、認知心理學，以及基于概率論和經濟學的算法等等也在逐步探索當中。 思維來源于大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現，而思維又是對所有數據采集的整理，相當于數據庫，所以人工智能最后會演變為機器替換人類。 

 

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