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6月26日，世界经济论坛（WEF）发布了《2023年十大新兴技术》（Top 10 Emerging Technologies of 2023），

 

6月26日，世界经济论坛（WEF）发布了《2023年十大新兴技术》（Top 10 Emerging Technologies of 2023），其中重点介绍了将在未来三至五年内会对社会产生积极影响的技术。

该报告不仅列出了十大技术及其相关风险和机遇，还评估了每项技术对社会、经济和环境的潜在影响。摘译 | 林心雨/赛博研究院实习研究员来源 | WEF

01 柔性电池从可卷曲的计算机屏幕到“智能”服装，电子产品未来将越来越“灵活”可穿戴设备、柔性电子和可弯曲显示屏的快速发展迫切需要能够与这些系统的灵活性相匹配的电源标准的刚性电池很快可能会成为过去，因为轻薄的柔性电池（由可以轻松扭曲、弯曲或拉伸的轻质材料制成）已经进入市场。

目前有几种类型的柔性电池可供选择，包括放置在导电聚合物电流收集器上的锂离子或碳锌体系，并且这些电池都可以充电在某些情况下，添加剂可以增强导电性和柔韧性柔性电池的电极可以涂覆或甚至印刷在柔性基材（包括石墨烯、碳纤维或织物等碳基材料）。

上柔性电池将应用于越来越多的领域，包括可穿戴医疗设备和生物医学传感器、柔性显示器以及智能手表同时，柔性电池市场预计将在未来几年迅速扩张一项研究预测，全球柔性电池市场在2022年至2027年间将增长2.4亿美元，在此期间的复合年增长率为22.79%。

增长的主要驱动因素预计是对可穿戴设备的需求增加以及电子产品微型化和柔性化的趋势柔性电池的可弯曲和拉伸能力使其成为可穿戴设备的理想选择随着市场对可穿戴技术的需求持续增长，柔性电池的未来充满希望但它与其他电池需要面对的同一个问题就是它们的安全处置和回收。

，而这应该随着技术和相关应用的循环而实现。柔性电池技术及其相关产业的革命性进步的出现还需要较长的一段时间。

02 生成式人工智能生成式人工智能（AI）是一种功能强大的人工智能，它可以通过学习数据中的模式，利用受人脑启发的复杂算法和学习方法，创造出新的原创内容虽然生成式人工智能目前仍专注于生产文本、计算机编程、图像和声音，但这项技术有潜力能够应用于更多的用途，包括药物设计、建筑和工程等。

就工作场景而言，使用基于人工智能的语言模型（如最近流行的ChatGPT或其后续产品）可以提高工作效率和产出质量，将人类的任务从粗略起草转变为创意生成和编辑人工智能生成技术特别有益于能力较低的工人，可以提高他们的工作满意度和自我效能感。

鉴于采用这些新技术有可能带来生产率的提升，人们必须认识到可能出现的工作替代现象因此，不论是确保技术创新的好处得到广泛分享，还是使工人具备就业市场中所必要的技能，制定支持工人提升技能的政策和计划是至关重要的。

03 可持续航空燃料航空业每年产生的二氧化碳排放占全球总量的2-3％，预计2022年至2050年间航空业的排放量将达到39千兆吨电动汽车在陆地交通中的使用正迅速增加，但航空业在减少碳排放方面一直举步维艰，因为长途飞行需要更高能量密度的燃料。

此外，更换飞机的高成本意味着现有机队将继续运营数十年，并且电动或氢燃料飞机可能在任何情况下都无法用于长途飞行如今出现了一种无需对现有航空基础设施和设备进行大规模改变的解决方案：可持续航空燃料（SAF），它由生物（例如生物质）和非生物（例如二氧化碳）资源生产

结合其他减碳战略，包括系统范围的运营效率、新技术和碳抵消，SAF应该可以使航空业在未来几十年内实现净零碳排放目前，利用可再生能源从生物原料中生产SAF的能力正在稳步提升根据国际航空运输协会的数据，2022年SAF的生产量达到至少3亿升（乐观估计为4.5亿升），几乎是2021年的三倍。

同时，越来越多的航空公司承诺使用SAF通过世界经济论坛的“清洁明天蓝天计划”和“先行者联盟”等全球合作，这一趋势将不断加速。

04 工程噬菌体噬菌体是一种选择性感染特定类型细菌的病毒通过生物工程噬菌体，科学家可以改变细菌的功能，例如使其产生治疗分子或对某种药物敏感由于噬菌体通常只感染一种细菌，因此可以针对复杂微生物群中的单个细菌物种。

工程噬菌体显示出治疗与微生物相关的疾病的潜力，如溶血性尿毒症（HUS），这是一种由大肠杆菌引起的罕见但严重的疾病，会影响肾脏和凝血功能科学家改造了感染大肠杆菌的噬菌体的遗传物质，使其编码能够切割导致HUS的大肠杆菌基因的遗传“剪刀”。

动物实验表明，服用这些设计的噬菌体可显著减少微生物组中导致HUS的大肠杆菌菌株，并缓解HUS症状噬菌体疗法的早期成果十分显著，吸引了大量风险投资，这有助于促进工程噬菌体的临床测试在44项具有治疗目的的噬菌体相关临床试验中，有29项是自2020年初以来发布的。

涉及天然噬菌体和工程噬菌体的噬菌体疗法不断涌现，逐渐成为改造微生物组，提高人类、动物和植物健康水平的有力方法。

05 改善心理健康的元宇宙过多地使用社交媒体会影响心理健康，但如果是负责任地使用，它们也可以改善心理健康构建共享虚拟空间，可能有助于应对日益严重的心理健康危机共享虚拟空间是人们可以进行专业和社交互动的数字环境。

这些空间的未来通常被称为"元宇宙"（metaverse），可能包括通过增强现实或虚拟现实（AR/VR）增强的虚拟共享空间正如目前存在多个共享虚拟平台一样，未来也可能出现多个元宇宙，其目的和沉浸程度各不相同。

一些游戏平台已经用于心理健康治疗这些平台不仅增加了患者的参与度，还有助于消除心理健康问题的社会污名例如，DeepWell Therapeutics创建了用于治疗抑郁症和焦虑症的视频游戏利用元宇宙满足心理保健需求的持续性可能是一个双赢的局面。

不仅患者会受益，而且将元宇宙与实际必要的应用结合起来，可能推动这个不断进步的虚拟空间的出现。

06 可穿戴式植物传感器可穿戴式植物传感器是一种小型非侵入式设备，可安装在作物植株上，对温度、湿度、水分和养分水平进行连续监测来自植物传感器的数据可以优化产量，减少水、肥料和农药的使用，并检测疾病的早期征兆。

但是，可穿戴式传感器的安装和维护成本很高，而且解读传感器数据可能需要专业知识同时，还需要改进数据分析工具，才能帮助农民根据传感器数据对作物管理做出明智的决策此外，可穿戴传感器对植物生长发育的长期影响也值得研究。

尽管存在上述这些挑战，可穿戴植物传感器仍有望彻底改变农作物的生产和管理通过提供有关植物健康和环境条件的实时数据，这些设备可以帮助农民优化农业生产力，减少浪费，并最小化农业对环境的影响，同时助力养活不断增长的全球人口。

07 空间组学人体由大约372万亿个细胞组成它们如何共同工作，使人们保持生命和健康？空间组学或许能为研究人员提供答案通过将先进的成像技术与DNA测序的特异性和分辨率相结合，这种新兴方法能够在分子水平上对生物过程的“是什么、在哪里以及何时”进行细致的映射。

科学家首先选择一个感兴趣的器官（如小鼠大脑），将组织切片成仅一细胞厚的切片然后使用创新技术来可视化每个切片中特定生物分子的位置空间组学能够以前所未有的细节观察以前无法观察到的细胞结构和生物事件根据2021年的统计，相关市场总价值为2.3亿美元，预计到2030年收入将达到5.8亿美元，。

越来越多的公共和私营公司正在寻求提供空间组学解决方案虽然学术和转化研究中心在2020年占据了市场的89%，但市场正在迅速扩展，包括制药和生物技术行业为了实现空间全息技术的全部前景，必须解决数据采集、处理、存储和标准化报告方面的技术难题。

此外，应扩大应用范围，绘制其他生物大分子（如代谢物）和其他生物（包括植物和无脊椎动物）的图谱，以进一步阐明潜在的生物学问题自2021年《自然-方法》（Nature Methods）将空间组学选为年度方法以来，空间组学已经从一项小众技术发展成为一项有望实现标准化和广泛应用的技术，将彻底改变人们对生命的认识。

08 柔性神经电子学近年来，脑机接口（Brain-Machine Interfaces，BMI）获得了关注，激发了人们对通过思维控制机器的力量和潜力的想象脑机接口允许捕捉大脑产生的电信号，并通过算法将这些电信号解码为计算机可以理解和执行的指令。

研究人员最近在生物兼容材料上开发了柔软、灵活的脑机接口电路柔性电路可以适应大脑，减少瘢痕和传感器漂移，而且它们可以装载足够的传感器，同时刺激数百万个脑细胞，大大超过了硬探针的规模和时间未来，材料制造和软电路打印技术的进步将进一步改善灵活的BMI技术，最终实现真正的人机交互。

与许多新兴技术一样，在广泛应用这些接口之前必须考虑广泛的伦理问题此外，鉴于脑源性数据的敏感性，在使用之前必须确定如何在短期、中期和长期使用这些数据。

09 可持续计算数据中心消耗全球产电量的约1%通过将新兴技术以创新的方式结合和整合，使零能耗数据中心成为可能可持续计算就是泛指这些技术的综合首先，为了解决热管理问题，开发使用水或绝缘冷却剂来散热的液冷系统，并将多余的热量重新利用于空间供暖、热水供应和工业过程等应用。

其次，人工智能被用于实时分析和优化能源使用，最大限度地提高效率而不影响性能如DeepMind已成功展示了人工智能驱动的能源管理的潜力，在谷歌的数据中心实现了高达40%的能耗降低第三，支持净零能源数据中心的技术基础设施正变得更加模块化和需求驱动。

例如，云计算和边缘计算系统可以将数据处理和存储分布在多个设备、系统甚至地点上。要实现零净能耗数据中心，需要采用创新方法，将上述方法与新的发电、存储和管理技术相结合。

10 人工智能辅助医疗政府和学术团队将人工智能（AI）和机器学习（ML）应用于医疗领域，既是为了预测即将到来的大流行病，也是为了有效应对它们目前这项技术还处于初级阶段，但将随着更多优质数据整合到AI和ML模型中快速扩展。

基于AI的医疗可能在发展中国家产生更深远的影响，这些国家通常缺乏基础设施和人员来为大部分人口提供医疗服务除了保护数据隐私和收集所需的高质量数据外，实施人工智能辅助医疗方法所面临的其他挑战还包括推进公众接受和普遍采用此类技术、确保患者数据合规以及解决可能的国家安全问题。

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