未来可能颠覆世界的十大技术1.4D打印相信大家已经在短时间内看到了变形金刚在电影中的蜕变。在不久的将来，4D打印技术将使您需要的模型在短时间内成型。4D打印是指利用“可编程物质”和3D打印技术创造出可以改变物理特性（包括形状、密度、颜色、弹性、导电性、光学特性、电磁特性等）的物体。其中，“可编程物质”是指可以通过程序改变形状、密度、电导率、颜色、光学特性和电磁特性等特性的物质。4D打印的第四维度是指物体被制造出来后，其形状或性能可以自行发生变化。4D打印制造的物体至少有两种形式：一种是物体的各个部分连接在一起，可以将自身转化为另一种形式或表现；另一种是物体由可分离的三维像素（基于体积的）组成类似于平面像素，三维像素是“可编程物质”的基本单位，不同的“可编程物质”具有不同的三维像素），三维像素可以聚合形成更大的可编程组件。可以分解成体素。4D打印比3D打印多了一个时间维度。3D打印是预先建模，然后打印出成品，而4D打印则是通过打印机将产品嵌入到可变形的智能材料中。设计用于自组装。印刷工艺并不新鲜。关键是打印后发生的变化。这项技术的应用可以让物体在地下管道等难以到达的地方进行自组装，也可以应用于家具、自行车、汽车、建筑物等制造。4D打印概念的灵感来自于生物的自我复制能力。一些专家认为，这项技术的出现可能预示着自组装家具时代的到来。2.精准基因工程传统的基因工程一直饱受争议。然而，新技术不断涌现，使我们能够直接“编辑”植物的遗传密码，以提高植物的营养成分，更好地适应气候变化等。这些技术包括锌指核酸酶(ZFN)、转录激活因子样效应核酸酶(TALENS)和最近推出的CRISPR-Cas9系统，该系统可以进化为细菌中的病毒防御机制。该系统使用核糖核酸分子靶向DNA，并根据一组已知的、用户选择的序列将其切割到目标基因组中。通过这种方式，可以抑制不需要的基因，或者可以修改基因，使其功能与自然变异无法区分。CRISPR还可以通过“同源重组”的方法，将新的DNA序列甚至完整的基因精确地插入到基因组中。基因工程的另一个有望取得重大进展的领域是核糖核酸干扰（RNAi）在作物上的应用。RNAi可以有效地预防病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害侵害，并减少对化学农药的需求。病毒基因已被广泛用于保护木瓜树免受环斑病毒的侵害。以夏威夷为例。这种方法用了十几年，也没有出现抗病毒能力增强的迹象。此外，核糖核酸干扰还可以使主要粮食作物受益，防止小麦茎锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病和香蕉枯萎病。许多生物科学家现在都致力于癌症研究的突破，其中基因工程必不可少。或许在不久的将来，人类将能够实现对癌症的强力治愈，从而使人类的寿命更长、更可持续。3、无线电力传输如今，越来越多的电子产品给人们的工作和生活带来了极大的便利，但传统的电力传输方式大多是通过电线或插座向终端产品传输电力。随着移动设备、无线数据传输和无线网络技术的日益普及，人们希望摆脱传统电力传输方式的束缚和杂乱无章的电力线带来的困扰。于是，无线电力传输技术成为21世纪最受期待的技术，无线充电产品也成为新的关注焦点。目前，全球多个国家都在研发无线电力传输技术，探索无线电力传输系统在不同领域的应用，并致力于其实际应用。无线电力传输（WirelessPowerTransmission，WPT）也称为无线能量传输或无线电力传输，它是通过电磁感应和能量转换来实现的。无线电力传输主要通过电磁感应、电磁振动、射频、微波、激光等方式实现非接触式电力传输。根据无线电力传输在空间的供电距离不同，无线电力传输的形式可分为三类：短程、中程和远程传输。4、无人驾驶无人驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、电脑驱动汽车或轮式移动机器人，是一种无人驾驶的地面运输工具。作为自动驾驶汽车，自动驾驶汽车可以在没有人为干预的情况下感知周围环境并进行导航。全自动驾驶汽车尚未完全商业化。其中大部分是原型和显示系统。一些可靠的技术只是转移到量产车型上，逐渐成为现实。自动驾驶汽车可以通过雷达、激光雷达、GPS和计算机视觉等技术感知周围环境[1][2]。先进的控制系统将传感数据转化为适当的导航路径、障碍物和相关标志。根据定义，自动驾驶汽车可以通过感知输入数据更新其地图信息，从而使车辆能够持续跟踪其位置。自动驾驶汽车的演示系统可以追溯到1920年代和30年代，而第一辆真正的自动驾驶汽车出现在80年代。1984年，卡内基梅隆大学推动了Navlab项目和ALV项目；1987年，梅赛德斯-奔驰与位于慕尼黑的德国联邦国防大学共同启动了EurekaPrometheus项目。从那时起，许多大公司和研究机构开始建造自动驾驶汽车的工作原型。进入21世纪后，随着信息技术的进步，它有了突飞猛进的发展。已经在测试车辆上制造了全自动驾驶车辆。特斯拉汽车公司率先推出了特定环境下的自动驾驶汽车。5、全天候能量收集技术一种可以随时随地利用各种燃料产生能量，利用人体与环境的温差来发电的技术。芬兰国家技术研究中心研发出一种“能量收集树”，可以从周围环境中收集能量，并将其转化为电能，为小型电子设备充电。在英国，人们的脚步声可以产生电能来启动灯泡和给手机充电。这项发明技术将成为智慧城市的下一步。在交通密度高的街道上，将铺设全天候的能量收集。跑道，走在跑道上，人人为绿色能源贡献力量。6、智能工厂发展“智能工厂”是智能工业发展的新方向。其特点体现在制造和生产上：1、系统具有独立的能力：可以收集和理解外界和自身的信息，并据此分析、判断和规划自己的行为2、整体视觉技术的实践：结合信号处理、推理与预测、仿真与多媒体技术，将现实放大，展现现实生活中的设计与制造过程。3、协调、重组、扩展的特点：系统中各组的职责是根据工作任务，自行形成有用的系统结构。4、自学习和维护能力：通过系统的自学习功能，可以在制造过程中对数据库进行补充和更新，自动进行故障诊断，具有故障排除和维护能力，或通知正确的系统执行的能力。5、人机共存系统：人机之间具有相互协调、合作的关系，在不同层次上相互补充。将高度自动化与大数据、物联网相结合未来的工厂类型，通过各种传感器、网络技术、云计算等，可以减少人力，高效生产。与目前的量产策略相比，未来将转变为多种多样的小规模定制化生产。随着越来越多的嵌入式设备连接到工厂制造过程，通过云架构部署控制系统无疑是当今最重要的趋势之一。所谓工业4.0，就是新一代的工业革命。第一次工业革命是由水力和蒸汽驱动的机械化，随后是第二次工业革命，通过电力驱动引入大规模生产，再一次是数字革命，引入信息技术进一步实现生产自动化，而现在，我们正处于第四次工业革命的边缘，这将是自动化和数字化的融合。7.空中挥手遥控该技术利用仿生学原理（蝙蝠利用超声波捕食猎物）识别挥手动作信号反射的超声波，准确捕捉和识别人在空中产生的动作信号挥动的瞬间，从而实现电源的相对遥控。因此，即使您在床上睡觉，您也可以通过使用此开关并从远处向开关挥动手来切换家中不同房间的灯和其他电器。近日，华为最新的手机发布会也展示了该功能可用于通过手势识别截屏和滑动点击APP。也意味着未来智能产品、智能家居将成为现实。8、虚拟现实可以克服不同时空的距离限制，是一种共同参与活动的实感体验技术。比如宅在家里，也可以和远方的亲友“一起”玩。目前已进入商品化阶段，全息图的应用技术也在开发中。VR是利用计算机模拟生成一个3D虚拟世界，为用户提供视觉、听觉、触觉等方面的模拟，让用户仿佛置身于场景之中，同步观察三维空间中的事物。时间和没有限制。当用户移动位置时，计算机可以立即进行复杂的计算，并传回准确的三维世界图像，产生临场感。9.人脸识别技术人脸识别[1]技术是指利用计算机技术进行分析、比较来识别人脸的技术。人脸识别是一个热门的计算机技术研究领域，包括人脸跟踪检测、图像放大倍数自动调整、夜间红外检测、曝光强度自动调整等技术。人脸识别技术属于生物特征识别技术，是通过个体生物体（泛指人）自身的生物学特征来区分个体。2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中科院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥带领的团队发布了研究成果。基于独创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%）。[2]2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，对包括人脸识别技术在内的十大典型技术应用进行了解读。10、高度人工智能人工智能（英文：ArtificialIntelligence，简称AI），又称全知、机器智能，是指人类制造的机器所表现出的智能。人工智能一般是指通过普通的计算机程序来呈现人类智能的技术。该术语还指研究是否以及如何实现这种智能系统。同时，随着医学、神经科学、机器人学和统计学的进步，有人预测无数人类职业将逐渐被它们取代。一般教科书中对人工智能的定义是“智能体的研究与设计”。智能代理是指能够观察周围环境并采取行动以实现目标的系统。约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。AndreasKaplan和MichaelHaenlein将人工智能定义为“一种能够正确解释外部数据、从这些数据中学习并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务能力的系统”。人工智能的研究具有很强的技术性和专业性，各个分支领域的研究深度不同，因此涉及面广[8]。人工智能的研究可以分为几个技术问题。它的子领域主要集中于解决特定问题，其中之一就是如何使用各种工具来完成特定的应用。人工智能的核心问题包括构建类似于甚至优于人类的推理、知识、计划、学习、通信、感知、移动物体、使用工具和操纵机器的能力[9]。人工智能仍然是该领域的长期目标[10]。目前，强人工智能已经取得初步成果，甚至在图像识别、语言分析、桌游等方面的一些单方面能力已经达到超越人类的水平，而人工智能的多功能性意味着能够解决以上问题是同一个AI程序可以直接利用已有的AI完成任务而不需要重新开发算法，这与人类的处理能力是一样的，但是要达到集成的具有思维能力的强人工智能还需要时间去研究。比较流行的方法包括统计方法、计算智能和传统意义上的人工智能。目前有大量应用人工智能的工具，包括搜索和数学优化、逻辑推导等。基于仿生学、认知心理学、概率论和经济学的算法也在逐步探索中。思维来自大脑，思维控制行为。行为需要意志去实现，而思维是所有数据集合的排列，相当于一个数据库，所以人工智能最终会演变成机器取代人类。特别声明：以上图片均来自网络
