美國權威科學雜誌《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)在2月21日發佈了2017年全球十大突破性技術榜單。
入選這份年度科技榜單的技術，涵蓋了人工智慧中多個領域，如強化學習、自動駕駛等，也有涉及新能源、量子計算、生物醫療等領域的重大突破。具體來看，年度突破性技術分別是：治癒癱瘓、自動駕駛貨車、刷臉支付、實用型量子電腦、360°全景相機、太陽能熱光伏電池、基因療法2.0、細胞圖譜、僵屍物聯網、強化學習。
其中一些技術已經應用到現實生活中，例如360°全景相機、刷臉支付和基因療法；有些已經近在眼前，如研發出 AlphaGo的DeepMind、以及百度、阿里巴巴等為代表的強化學習，還有一些技術仍需要等候一段時間，如實用型量子電腦、細胞圖譜技術、自動駕駛貨車需要5-10年不等的時間，而無線腦-體電子元件治癒癱瘓、太陽能熱光伏電池等技術實現需要10-15年。
今年的榜單中最令人驚訝的是，作為榜單中突破技術之一，「刷臉支付」。而中國公司百度，成為史上首個兩度入選榜單的中國公司，百度2016年的語音技術曾入選。
針對「刷臉支付」，Will Knight在文中寫下：「百度發表的論文顯示，他們的軟體在識別人臉方面超過多數普通人。1月份，這家公司在一個公開的電視節目中，和人臉識別能力非常強的人類選手比賽『從小時候的照片找長大後的人』，並擊敗了所有人類選手。」
他還寫道：「百度現在正在開發一個人臉驗證取火車票的系統。他們已經和烏鎮合作，上線了無需門票出入景區的人臉識別系統，這需要從數萬張人臉照片中瞬間找到一張匹配的人臉，而匹配的準確度是99%。」
Will Knight在文中也提出疑問：「人臉識別系統在中國已可授權支付、通過門禁設施甚至跟蹤犯罪分子，其他國家是否能跟進？」
作為全球最為著名的科技榜單之一，《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術具備極大的全球影響力和權威性，至今已經舉辦了超過16年。每年上榜的有的已經在現實中得以應用，有的還尚需時日，但他們的重要性都毋庸諱言，註定將在未來對我們的經濟政治生活產生重大的影響，甚至會徹底改變整個社會的文化面貌。
以下為十大突破性技術榜單：
1、強化學習
人工智慧技術，它能夠使電腦和機器人在沒有更多指引的情況下，像人一樣自主學習。
重要意義：假如機器不能夠自主透過環境經驗磨練技能，自動駕駛汽車以及其他自動化領域的進展速度將受到極大地限制。
本質上，強化學習技術是從自然界中學習的一種基本法則。心理學家愛德華·桑代克（Edward Thorndike）在100多年前也注意到了這一點。在最著名的迷箱實驗中，桑代克將貓放在一個迷箱中，貓只能透過按壓一個控制杆才能逃脫。觀察結果顯示，經過相當長時間的來回徘徊，動物最終總會偶然地踩到控制杆，然後逃脫。
去年特別爆炸性的一個新聞是，AlphaGo戰勝了李世石，其實就是強化學習在其中起了關鍵作用。如果沒有強化學習技術，無論是自動駕駛的汽車還是其它自動化領域，一系列發展都會受到重大限制。
MIT 教育委員會中國區主席石嵐表示，強化學習正在迅速發展，並逐步將人工智慧滲透到除了遊戲之外的各個領域。除了能夠提升自動駕駛汽車性能，該技術還能讓機器人領會並掌握以前從未訓練過的技能。百度深度學習研究室主任林元慶在接受採訪時表示，在人工智慧落地環節，技術仍是首要攻克的難關。
主要研究者： DeepMind 、 科大訊飛、Mobileye 、阿里巴巴、微軟亞洲研究院、 Google、中科院、Uber、百度
技術成熟期：1-2年
2、自動駕駛貨車
高速路上能夠自動駕駛的貨車。它的意義在於，無論是貨主方還是貨車司機們，都能夠更高效的完成他的運輸業務。但這一工作的薪資可能會因此下降，貨車司機最終也將失業。
未來，自動駕駛貨車將在高速上與其它車輛並駕齊驅，美國170萬的貨車司機又將何去何從？
研究自動駕駛系統的Otto公司成立於2016年，總部位於舊金山南市。公司的創辦人Anthony Levandowski曾為Google的自動駕駛汽車團隊效力，Lior Ron則曾是Google地圖的負責人。
截至目前，Google自動駕駛汽車已經在美國多個州行駛了超過兩百萬英里。對萊萬多夫斯基和羅恩來說，借助為Google工作積累的大量經驗創立一家自動駕駛公司是很自然的一件事。
Otto最新一代的感測器和處理器陣列被安裝在富豪車內，很自然地和駕駛室融為了一體。全套設備包括四個面向前方的攝像機、雷達和一盒加速度感測器。
Otto的關鍵技術是一種雷射雷達系統，該系統使用脈衝雷射器記錄下貨車周圍環境的詳細資料。Otto從合作廠商買雷射雷達的成本在10萬美元左右，但該公司已經成立了一個團隊，旨在製造Otto自己的雷射雷達，並將成本控制在1萬美元以內。
Otto駕駛室內有一個液冷式的訂製微型超級電腦，大小跟麵包箱差不多。這台電腦將會處理來自感測器海量的資料，然後透過制導演算法，根據貨車的載貨量調整刹車和轉向指令。該硬體系統的最後一環是利用電子線控技術，將電腦輸出的指令轉化為貨車的機械動作。這一環的執行借助了機電作動器，它們被安裝在貨車的轉向、節流和刹車設備上。
根據美國勞工統計局的資料，全美有170萬個貨車司機職位。自動駕駛貨車的應用不會代替所有的貨車司機，但這項技術必定改變這個職位的工作性質——而這種改變不一定被每個人都接受。
目前，中國有720萬台貨車和1600萬個長途司機負責城際公路上的物資運輸——這個產業的價值高達3000億美元，而司機的工資成本占運輸總成本的40%。如果使用自動駕駛貨車，一些原本需要兩到三位元司機合作完成的長途運輸任務可以由一位司機完成。
主要參與者：富豪、戴姆勒、百度
技術成熟期：5-10年。
3、360度自拍
消費級360°全景相機，能夠更真實的還原事件和場景。
360°全景拍攝的熱潮最早是由一位哈佛大學的生態學者Koen Hufkens掀起的。去年秋天他前往麻塞諸塞州的一片叢林中探險，並在網站上即時直播了探險的過程。
當時，他使用的就是一台價值350美元的名為the Ricoh Theta S camera的360°全景相機。在這一過程中，觀眾可以透過使用滑鼠或者點擊移動設備的螢幕將直播圖像區域放大，藉此看到森林的全貌。
在學術圈，這樣的全景相機也大有用處，一家位於洛杉磯的新創公司Giblib就開發了專供醫用的4k全景相機，醫學院的學生已經可以透過它傳來的影像學習外科手術了。
市場方面，在2016年球狀全景相機的市場比例占全球相機的1%，而到2017年年初就已經增至4%，全景相機的興起之勢已不可阻擋。根據YouTube官方的回饋，很多人都會使用Google的Cardboard和Daydream設備搭配手機來觀看虛擬實境視頻，虛擬實境和全景拍攝已形成相互促進的局面。
採用非常低廉的價格——500美元以下——就可以實現360度自拍，以前如果要達到360度的拍攝，要用很多個相機，或者用非常昂貴上萬美元的相機。比如很多記者在海嘯現場的採訪、難民的現場採訪，就非常需要使用這樣的技術。
主要研究者：日本Ricoh 、360fly 、三星、JK Imaging （柯達Pixpro相機的製造廠商）、IC Real Tech（ALLie相機的製造廠商）、Humaneyes Technologies（全景相機Vuze的製造廠商）
技術成熟期：現在
4、刷臉支付
透過掃描人臉面部特徵，提供了一種安全並且十分方便的支付方式，人臉識別技術已經在交通監管、銀行交易、日常生活交易以及公共交通等個方方面面改變人們的生活。
在中國，人臉識別系統現在應用於授權支付、設備訪問以及罪犯追蹤。那麼問題來了，其他國家會效仿麼？
Face++是一家估值超過10億美金的中國新創公司，當筆者走進公司大門時，發現我那滿是鬍渣的臉呈現在了入口的大螢幕上。從那一刻起，我的臉已經進入了公司的資料庫，我也可以靠著刷臉自由出入公司大門了。
不僅如此，人臉識別系統還能對於我在各個房間內的活動進行監控。
其實，Face++的人臉識別技術登陸手機app已有一段時間了。現在，支付寶也已經可以使用人臉識別進行授權支付了。另外，在滴滴打車中，使用者能夠看到司機的實名認證以及人臉認證資訊。任何想註冊成為滴滴司機的使用者都需要在攝像頭前掃描並進行人臉識別認證。
作為全世界首批上線人臉識別技術的國家，中國對於監控以及隱私方面的政策對此有很大的與推動。
與其他國家不一樣的是，中國有一個龐大的身份證資料庫。筆者在Face++訪問的時候就見到當地政府利用人臉識別技術識別監控裡的嫌疑人。相比於尚不成熟的足跡分析技術和早已過時的嫌犯存檔照片等其它刑事鑒定技術，人臉識別顯然更加有效。
比如，全中國最大搜尋引擎百度的研究人員也在將人臉識別和機器學習進行結合，並進行了軟體識別人臉與真人識別人臉的對比。今年一月份，在一檔電視節目上，百度開發的人臉識別軟體與人展開了一場對決，雙方同時觀察嘉賓幼時的照片並以此識別真人，結果百度的人臉識別系統完勝。
現在，百度正在開發一種人臉識別取火車票的系統，試點選在了烏鎮。這座旅遊城市足夠的人流量將為系統實驗提供充足的資料。據悉，這將需要將數百萬張人臉輸入資料庫中才能達到99%的正確識別率。
目前深耕相關技術的公司主要有三家：FACE++、百度、阿里。
技術成熟期：現在
5、太陽能熱光伏電池
一種可以讓太陽能電池效率翻倍的技術，先將太陽能轉化為熱能，然後再將熱能轉化為光，可能會催生日落後仍然能夠工作的廉價太陽能發電技術。
主要研究者： David Bierman、Marin Soljacic、Evelyn Wang（麻省理工學院）、Vladimir Shalaev
技術成熟期：10-15年
6、實用型量子電腦
可以製造出穩定的量子比特（量子電腦的資訊單位），在運行人工智慧程式以及處理複雜的類比和規劃問題時，量子電腦的計算速度可能是傳統電腦的指數倍，量子電腦甚至能製造出無法破解的密碼。
主要公司： 荷蘭量子技術研究所QuTech、 英特爾、Google、微軟、 IBM
技術成熟期：4-5年
7、基因療法2.0
很多疾病都是由單個基因突變導致的，新型基因療法能夠徹底治癒這些疾病。目前，美國即將批准首個基因治療技術。
數十年來，研究人員一直在追求基因療法的夢想。基因療法的前景非常美好：利用改造過的病毒將相關基因的健康副本遞送至攜帶有缺陷基因的患者體內。然而，至今為止，基因療法帶來的失望遠大於希望。1999年，一名18歲的肝病患者Jesse Gelsinger在一場基因治療實驗中死亡，從此整個基因療法領域的發展就開始停滯不前。
早期基因療法失敗的原因部分是源於其遞送機制，因為新的遺傳物質（改造基因）、以及將其攜帶至細胞的載體病毒，被錯誤地遞送到基因組的其他位置，這會啟動某些患者體內的致癌基因，或者引起患者免疫系統的過度反應，從而導致多器官功能衰竭以及腦死亡。
但是現在，一些關鍵的難題已經解決，基因治療也將迎來曙光。研究人員使用了更高效的病毒將新的功能基因轉運到細胞中。
現在，兩種遺傳性疾病的基因療法：治療一種SCID病的Strimvelis，以及治療一種引起脂肪在血液中堆積的失調症的Glybera，已在歐洲獲得相關管理部門的批准。
主要研究者：SparkTherapeutics、BioMarin 、 GenSight Biologics、 BlueBird Bio 、 UniQure
技術成熟期：現在
8、細胞圖譜
人體中各種細胞類型的完全目錄，透過細胞內部的內容來定義活細胞，超精確的人類生理學模型將加速新藥研發與試驗。
我們究竟是什麼組成的？下一個生物學上的巨型專案將會回答。
科學家正在建立一個超詳細的「人類細胞圖譜」，即透過細胞內部的內容來定義活細胞。
在1665年，Robert Hooke凝視著顯微鏡下的一塊軟木，在其中發現了無數像房間一樣的小格子。作為第一個描述細胞的科學家，Hooke一定會被生物學的下一個大型專案震驚到：這是一個使用現代基因組學和細胞生物學中最強大的工具，來單獨捕獲和端詳數百萬個細胞的計畫。
這個專案的目標是構建第一個全面的細胞圖譜，或者人類細胞地圖。這個項目的實現將成為一個技術奇蹟，因為它將首次全面揭示人體是由什麼所組成的，並為科學家們提供一個新的複雜生物學模型，以提升藥物研發的速度。
細胞圖譜研究的執行者主要是頂尖研究所，包括英國桑格研究所、麻省理工學院和哈佛大學的布羅德研究所、以及由Facebook Mark Zuckerberg資助的位於加利福尼亞州的一個全新的Biohub研究所。在去年9月，Zuckerberg和他的妻子Priscilla Chan將細胞圖譜研究作為了30億美元醫療研究捐贈的首個目標。
主要研究者：Broad Institute、Sanger Institute、Chan Zuckerberg Biohub
技術成熟期：5年
9、治癒癱瘓
全球有數百萬人被癱瘓所折磨，而無線腦體電子元件可繞過神經系統的損傷來實現運動，利用無線電將大腦讀取技術直接連接到身體上的電刺激器，創造出法國神經科學家所稱的神經旁路，使人們的想法能夠再次控制四肢。
主要研究機構：巴黎綜合理工大學洛桑理工學院（EPFL）、韋斯生物和神經工程中心（Wyss Institute at Harvard）、匹茲堡大學（University of Pittsburgh）、 凱斯西儲大學（Case Western Reserve University）
技術成熟期：10至15年
10、僵屍物聯網
感染並控制攝影鏡頭、監視器以及其他消費電子產品的惡意軟體，造成大規模的網路癱瘓。基於這種惡意軟體的僵屍網路對互聯網的破壞能力將越來越大，也會越來越難阻止。
正在興起的物聯網熱潮有著極其危險的副作用，且該風險與日俱增。
僵屍網路並不是一個新技術。早在2000年，就有駭客透過集合僵屍網路中所有電腦的力量，隨意釋放威力強大的分散式拒絕服務攻擊（Distributed Denial-of Service Attack，縮寫為DDoS）。被攻擊的目標網站或伺服器會因為大量的資料流程量而超載下線。
在2016年10月，一個僵屍網路成功攻陷了一家互聯網基礎服務提供者Dyn，該公司的功能變數名稱伺服器（DNS）被迫斷網，大量網站如Twitter、Netflix等暫時癱瘓。攻擊Dyn的僵屍網路是由一款名為Mirai的公開惡意軟體創造的。由於該軟體可以被任何人輕易獲得，並且對感染控制電子產品的過程進行了大量的自動化設置，導致其潛在危害非常嚴重。
該如何抵抗僵屍網路的攻擊？
以彼之道，還施彼身：在僵屍網路還比較罕見的過去，直接攻擊其中央控制系統是一個非常有效的反制方式。不過，這一手段隨著僵屍網路的氾濫開始逐漸失效，對僵屍網路的攻擊進行被動防禦也是一種選擇。
目前，市場上有多家公司出售DDoS Scrubber（DDoS清理）設備。不過，它們的防禦效果並不穩定，會根據被攻擊的服務類型以及程度做出變化。
但是總體來說，駭客還是處於上風。Dyn所承受的攻擊只是一個開始，人們需要準備好承受更多來自僵屍網路的攻擊。
關鍵人物：Mirai僵屍網路軟體的創造者、任何使網路有安全隱患的人
成熟期：現在
本文授權自《鈦媒體》
