2023十大新兴科技(2023十大科技产品)学到了吗

世界经济论坛宣布了其年度突破性技术榜单，列出最有潜力对世界产生积极影响的十大技术，包括柔性电池、生成式人工智能和可持续航空燃料等《2023年十大新兴技术报告》与Fr

 

世界经济论坛宣布了其年度突破性技术榜单，列出最有潜力对世界产生积极影响的十大技术，包括柔性电池、生成式人工智能和可持续航空燃料等《2023年十大新兴技术报告》与Frontiers合作出版，由一组专家团队根据多项不同标准共同评选得出。

除了能对社会和经济带来重大利益外，这些技术还必须具有颠覆性、对投资者和研究人员有吸引力，并且预计能在五年内得到大规模应用

自2011年首次发布以来，《十大新兴技术报告》发现了许多起初鲜为人知但随后对全球产生深远影响的技术例如，2016年报告中的基因疫苗后来成为大多数新冠疫苗的基础技术2018年榜单提及基于人工智能的分子设计，而两年后首批由人工智能发现的药物即进入临床试验。

进入第二个十年，今年的新兴技术报告在过去十个版本的基础上，通过针对每项技术的专家筛选组的调查回应，扩大了评估范围，定性评估了每项技术对人类、地球、繁荣、产业和社会公平的影响2023年版还在世界经济论坛的战略洞察平台上提供了一系列转型导图。

这些导图能展示新兴技术与全球议程上其他主题的联系，并附上最新的可信出版物供读者参考，为每项技术提供更深入的洞见和背景2023年的十大新兴技术包括：1、柔性电池柔性电池是一种可以弯曲和扭曲的电池相比传统的刚性电池，柔性电池在设计和使用上提供了更多的灵活性，适应各种形状和尺寸的设备，这使得它们在可穿戴设备、柔性显示屏和其他需要小巧、轻便、可弯曲电源的设备中有着广泛的应用前景。

柔性电池的制作材料和技术各不相同，常见的包括锂离子电池、固态电池、有机电池等这些电池通常由薄膜材料构成，可通过印刷、涂布、挤出等方法制造在设计上，柔性电池往往需要解决在弯曲和扭曲过程中保持电池性能稳定的挑战。

柔性电池在越来越多的领域得到应用，包括可穿戴医疗设备、生物医学传感器、柔性显示器和智能手表等此外，可以集成到夹克、衬衫或其他服装面料中的柔性电池，可以为新兴的纺织电子产品提供动力随着可穿戴技术市场的持续增长，柔性电池的未来非常光明。

2、生成式AIChatGPT的出现将生成式AI推向了前所未有的高度生成式AI（国内也叫AIGC）主要通过学习大量的数据，理解数据中的模式和结构，然后在此基础上生成新的内容生成式AI的种类包括文本、音频、图像和视频等，火爆全球的ChatGPT是典型的文本类生成式AI，而Midjourney则属于图片类。

生成式AI的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有工作场景例如，在科学研究中，生成式AI可以通过改进实验设计、识别数据元素之间的关系和创建新理论来突破科技瓶颈一些教学机构开始将生成式AI融入到教育体系中，为学生提供个性化课程，激发创造力和获取更多新颖的想法。

不过也有一些教育机构害怕学生失去创造力，禁止使用ChatGPT等生成式AI在工作场景中，员工通过使用ChatGPT等生成式AI可有效提升工作效率并提升内容输出质量，将人的精力用在修改和创意方面，而不是反复写一些重复、冗长无意义的内容。

生成式AI的高效性很容易取代一些底层的职位，例如，前不久根据GPT-4打造的AutoGPT，可以将很多繁琐、跨业务端的业务流程实现自动化所以，很多职场人员开始大量学习各种生成式AI，以强化自己的技能提升职场竞争力。

由于生成式AI需要大量数据对模型进行预训练和微调，因此，会出现虚假信息、用户隐私、版权等问题，目前各个国家、地区以及公益组织已经出台了一些相关政策和防护措施，有效解决这些难题总体来说，生成式AI还处于早期发展阶段，在功能迭代、业务场景探索、使用安全等方面还有很长的路要走。

如果生成式AI能以安全、稳定的方式投入到实际业务中，各行业将获得巨大收益3、可持续航空燃料可持续航空燃料是一种可以替代石油基燃料的环保航空燃料可持续航空燃料的主要特点是其在生命周期中的碳排放量远低于传统的石油燃料。

这是因为可持续航空燃料主要由可再生和可持续的原料制成，如植物油、废弃物、非食用作物、藻类等。

航空业每年占全球二氧化碳排放量的 2-3%，预计 2022年至 2050年期间，排放量将达到390亿吨，因此在脱碳方面遇到了困难可持续航空燃料的使用可以显著降低航空业的碳排放，有助于减缓全球气候变化的影响。

4、设计噬菌体噬菌体是一种专门感染细菌的病毒。它们不能感染人或其他动物，因为它们缺乏感染非细菌细胞所需的机制。相反，它们将自己的遗传物质注入细菌细胞，然后利用细菌的生物化学过程来复制自己。

最近可设计的噬菌体，使得微生物组工程能够造福于人类和农业生产力可设计的噬菌体可选择性感染特定类型细菌的病毒感染后，噬菌体将其遗传信息注入细菌中使用合成生物学工具，可以对噬菌体的遗传信息进行重新编程，以便受感染的细菌执行一组生物工程遗传指令。

例如，通过生物工程噬菌体，科学家可以改变细菌的功能，使其产生治疗分子或对某种药物变得敏感噬菌体疗法在很多方面都有潜力，包括作为抗生素抗性细菌的替代治疗方法、预防食品污染、甚至作为生物材料的一部分5、心理健康元宇宙。

COVID-19（新冠疫情）的出现让心理健康危机上升到前所未有的水平，这为元宇宙支持的心理健康治疗创造了条件，利用元宇宙的环境和技术来提供心理健康服务例如，心理咨询师可能在元宇宙中创建一个安全舒适的环境，供他们的客户进行会话。

这可能使得那些由于地理位置，身体疾病或者社交焦虑而不能面对面接受心理咨询的人也能够接受服务

虽然元宇宙为心理健康服务提供了新的可能性，但也存在一些挑战例如，如何确保在元宇宙中提供的心理健康服务的质量和安全性，如何保护用户的隐私，以及如何防止虚拟环境中的滥用和骚扰等因此，对元宇宙的应用需要谨慎考虑，同时也需要有相应的监管和指导原则。

6、可穿戴植物传感器可穿戴植物传感器是一种新型的科技产品，主要用于监测和分析植物的生理状态这些传感器通常使用微电子技术，可以实时收集和处理关于植物生长和健康状况的数据这些传感器可以检测许多不同的生理参数，包括植物的水分状态、叶绿素含量、光合作用强度、温度、养分含量等。

比如，一种典型的可穿戴植物传感器可能会使用电阻或电容测量技术来检测植物的水分状态，或者使用光谱分析技术来测量其叶绿素含量

联合国粮食及农业组织指出，到 2050 年，世界粮食产量需要增加70%，才能养活全世界人口因此，农业技术创新是应对这一急剧升级和改善世界粮食安全的关键一步可穿戴植物传感器在许多领域都有应用潜力，例如精准农业、园艺、生态学研究等。

通过使用这些传感器，农民可以更准确地确定何时灌溉或施肥，从而提高作物产量并减少资源浪费此外，科学家也可以使用这些设备来更好地理解植物生长的生物学过程和环境响应7、空间组学空间组学是一种新兴的生物学研究领域，它结合了组学研究（如基因组学、转录组学、蛋白质组学等）和空间生物学的概念。

空间组学的主要目标是确定细胞和组织在空间上的组织结构，以及这种空间结构如何影响基因表达、细胞功能和细胞间的相互作用

人体由大约37.2 万亿个细胞组成它们如何共同努力让我们保持活力和健康？空间组学可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，这种新兴技术能够在分子水平上绘制生物过程的内容、地点和时间。

空间组学正在逐步改变我们对生物系统的理解例如，通过空间组学研究，科学家可以更好地理解肿瘤微环境，包括不同类型的肿瘤细胞和免疫细胞在肿瘤组织中的空间分布和相互作用，这对于开发更有效的癌症治疗方法具有重要价值。

8、柔性神经电子学柔性神经电子学是一门新兴的跨学科领域，它结合了神经科学、电子学和材料科学的知识，主要研究如何设计和制造能够与生物体系（特别是神经系统）进行高效、安全和稳定交互的柔性电子设备近年来，脑机接口（BMI）得到了广泛关注，激发了人们对有一天用思想控制机器的力量和潜力的想象力。

BMI 允许传感器硬件捕获大脑产生的电信号然后，算法将这些电信号解码为计算机可以理解和执行的指令类似 BMI 的系统已经用于治疗癫痫患者，并且在神经假肢领域——假肢使用电极与神经系统连接

柔性神经电子设备的优点是它们可以模仿神经组织的柔韧性和弹性，从而减少与周围组织的机械应力和炎症反应，提高设备的生物相容性和长期稳定性然而，要制造出既小巧、柔软又具有高性能的电子设备，需要解决许多技术挑战，比如如何在柔性基底上制造高性能的电子元件，如何保护电子设备不被体液侵蚀等。

9、可持续计算可持续计算是指一种旨在最小化对环境的负面影响，同时使计算技术更有效、耐用、可回收和能源高效的设计和使用方法，包括能源效率、绿色制造、电子废物处理、数据优化等。

可持续计算是一个重要的研究领域，因为随着计算需求的增加，信息和通信技术（ICT）对全球能源消耗和碳排放的贡献也在增加通过设计和使用更可持续的计算技术，我们可以帮助减少这些影响，同时也可以提高计算设备的寿命和性能。

10、人工智能推动的医疗保健在新冠疫情期间，全球多数医疗机构的工作量超出了日常工作数倍以上，医疗体系的低效率缺陷被无限放大。为了降本增效，医疗开始将人工智能、机器学习等与实际业务相结合。

人工智能在医疗保健领域中发挥越来越重要的作用，并且有潜力大大提高医疗服务的质量和效率例如，深度学习算法可以分析医学影像（如X光片、CT扫描、MRI等），帮助识别肿瘤、病灶等异常这种技术在肿瘤诊断、眼科疾病识别（如糖尿病视网膜病变）等领域已经得到了广泛的应用。

人工智能可以分析患者的电子健康记录，预测他们未来可能发生的健康问题机器学习模型可以通过分析患者的生理参数、疾病史和生活习惯，预测他们心脏疾病或糖尿病的风险人工智能可以通过预测分子的生物活性和毒性，帮助科学家筛选出有潜力的药物候选分子。

还可以通过模拟药物和生物分子的相互作用，帮助科学家理解药物的作用机制虽然人工智能在医疗保健中的应用带来了巨大的机会，但也存在一些挑战，包括数据隐私、算法的透明度和解释性、以及医护人员的技术培训等问题☟  获取报告全文

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