2018年麻省理工学院技术评论的前10项突破性技术包括人工智能(云人工智能)、对抗性神经网络、人工胚胎、基因占卜、传感城市、巴别鱼耳塞、完美的网络隐私、材料的量子飞跃、pra3D金属打印机，零碳。天然气发电有10个突破点。
马萨诸塞科学技术评论的年度十大突破性技术清单具有鲜明的特点。除了列出了技术选择的原因、突破点、重要性和成熟度外，还列出了关键参与者，全球领先的技术研发人员。其中为中国定做，主要研究人员均为国内一线生产厂家。
同样，在2018年十大突破性技术排行榜上，经过深入调查和反复考虑，《马萨诸塞科技评论》中美编辑部也加入了中国的主要研究人员行列，尤其是在与艺术相关的领域。中国的研发能力已经成为世界上最重要的力量之一，在某些领域可以与世界顶尖的技术公司竞争。
3D印刷已经发展了几十年。但是到目前为止，3D印刷仍然主要用于一次性原型产品的制造。如果你想使用塑料以外的材料，如金属，来印刷，不仅昂贵，而且慢。
然而，目前3D金属印刷的成本越来越低，逐渐成为一种实用的零件制造方法，如果广泛推广，将会改变批量生产的方式。
在短期内，制造商将不再需要维持大量的库存。对于汽车零部件，这种产品可以在必要时直接印刷。
从长远来看，生产少量大量备件的大型工厂
可能被更适应客户需求变化的小型工厂所取代。
三维金属印刷可以生产更轻、更强的部件，获得传统方法难以实现的复杂形状，并能更精确地控制金属微观结构。
实验室研究人员宣布，他们已经开发了一种三维印刷方法，可以生产出比传统工艺强两倍的不锈钢。
同样在2017，来自波士顿的3D打印公司MalfFrand发布了它的第一台3D金属打印机，售价不到100000美元。
波士顿的另一家初创公司DesktopMetal在2017年推出了金属印刷原型机。该公司计划销售用于实际生产的大型机器，这种机器的生产速度比传统的金属印刷方法快100倍。
金属零件的打印变得更加容易。DesktopMetal目前可用的软件可以生成适合3D打印的设计。用户只需要通知对象参数该软件想要打印，并且该软件可以生成适合打印的计算机模型。
通用电气在航空产品中长期使用3D印刷技术。该公司正在测试新型金属打印机，这种打印机的速度足以印刷大型附件。该公司计划在2018年销售这种打印机。
技术突破：不使用卵子或精子细胞，研究人员可以从干细胞单独生长胚胎样结构，为创造人工生命提供了新的途径。
意义：人工胚胎将为研究人员提供更方便的工具来研究人类生命的神秘起源，但是这项技术正在引起新的生命伦理学争论。
剑桥大学的胚胎学家在一项突破性的研究中重新定义了如何创造生命。他们使用一个干细胞来产
生逼真的小鼠胚胎。不使用卵子或精子，只使用从另一个胚胎中提取的细胞。
研究人员仔细地把这些细胞放在三维支架上进行观察。这些细胞相互交流，排列成几天大的小鼠胚胎的形状。
研究小组组长MagdelenaZernicka-Goetz说：我们知道干细胞的潜力是非常神奇的，但是我们没有意识到它们可以如此美丽和完美地自我组织。
ZelnicaGross说合成胚胎可能无法发育成老鼠。然而，这仍然表明我们可以在不需要卵细胞的情况下繁殖哺乳动物。
这不是Zelnicagross的目标。她想研究早期胚胎细胞是如何发挥特殊作用的。她说下一步是利用人类干细胞来开发人工胚胎。密歇根大学和洛克菲勒大学也在这方面进行研究。
人工智能合成的人类胚胎将给科学家带来好消息，帮助他们了解人类早期发育的每一个过程。由于这些胚胎来源于易于操作的干细胞，因此在实验室中可以使用各种工具，例如基因编辑工具，以适应人类早期发育的需要。UCT在其生长过程中的研究。
然而，人工胚胎带来了伦理问题。如果这些胚胎无法与真正的胚胎区分开来，它们能在实验室中生长多久才能感到疼痛生物伦理学家认为，在科学竞争开始之前，我们需要首先解决这些问题。
选择的原因：字母表的人行道实验室计划创建一个高科技社区重新思考如何建设和经营城市
技术突破：多伦多的一个街区有望成为世界
上第一个成功地将尖端城市设计与尖端技术结合起来的地方。
许多智能城市的计划被推迟了，他们的目标正在缩小，或者只能覆盖富人。多伦多的新项目码头希望扭转这种失败模式。该项目计划开始从零开始思考城市社区，并围绕最新的数字技术重建社区。人类学。
该项目于2017年10月宣布，建设将于2019年开始。来自纽约和字母表的人行道实验室正在与加拿大政府合作进行该项目，该项目计划在多伦多海岸工业区实施。
该项目的目标之一是利用大型传感器网络收集空气质量、噪声水平、人口活动和其他数据，然后指导设计、政策和技术决策。
这样的计划要求所有车辆实现自动驾驶，并进入共享的旅行平台。机器人将从事一些琐碎的家务，如递送邮件。路边实验室说，它将开放对公司软件和系统的访问，以便其他公司可以在此基础上开发服务。就像第三方开发智能手机的应用一样。
该公司计划密切监测公共基础设施，引起人们对数据管理和隐私保护的关注。然而，SidewalkLabs说，这些关注可以通过与社区和地方政府的合作来消除。
路边实验室城市系统规划主管RitAggarwala说：我们为码头所做的不同之处在于，这个项目不仅雄心勃勃，而且人性化。这可以帮助码头避免重复过去智能城市规划的错误。
负责岸边开发的政府机构多伦多滨水说，其他北美城市
也在与侧墙实验室联系，成为下一个合作城市。该机构的首席执行官WillFleissig说：旧金山、丹佛、洛杉矶和波士顿都要求进入。诱拐。
意义：目前，人工智能的应用是由少数几家公司管理的，但是一旦与云技术相结合，它将使许多人能够访问它，并实现爆炸性的经济增长。
到目前为止，AI主要由亚马逊、百度、谷歌、微软等公司以及一些初创企业的玩具所主导。对于许多其他公司来说，AI的成本太高，整体部署非常困难。
因此，解决办法就是基于云的机器学习工具将人工智能带给更广泛的受众。到目前为止，亚马逊AWS是云人工智能的领导者。谷歌通过其开源人工智能库TensorFlow向亚马逊发起挑战。最近，谷歌还宣布了CloudAutoML。Chan-AI更容易使用。
微软还拥有Azure，一个集成AI的云计算平台。此外，微软还与亚马逊合作，提供开源的深度学习库GISON。Gluon主要用于开发神经网络，使神经网络易于作为移动应用开发。
目前还不清楚哪家公司将成为云AI的领导者，但对于赢家来说，这意味着巨大的商机。
目前，人工智能主要应用于科技产业，在这个行业中，人工智能创造了效率，带来了新的产品和服务，然而，许多其他的企业和行业也在尝试利用人工智能，如果该技术也可以完全部署在制药领域，人工智能。随着能源和工业的发展，生产力将大大提高，整个产业将发生革命性的变
化。
然而，大多数企业仍然缺乏足够的人才来发现如何使用云人工智能。亚马逊和谷歌也在提供咨询服务。一旦云计算向每个人普及技术，真正的人工智能革命将开始。
技术突破：两个人工智能系统可以通过面对面来创建超真实的原始图像或声音，而这些机器以前从未能够做到。
重要意义：这赋予了机器一种想象力，使它们不那么依赖人类，同时也使它们成为令人惊叹的数字伪造工具。
主要研究方向：GoogleBrain、DeepMind、.gweida、中国科学院自动化研究所、百度、阿里巴巴、腾讯、上塘科技、伊藤科技、云聪科技、无知科技等。
人工智能非常擅长识别物体。在一百万张照片中，它可以精确地指出哪些行人正在过马路。然而，人工智能不适合画出显示行人过马路的图片。如果这样做，人工智能可以创建一个非常逼真的仿真环境，其中无人驾驶汽车可以进行训练。
2014年，蒙特利尔大学博士生伊恩·古德费罗（IanGood.）在一家名为生成对抗网络（GeneratedAntagonisticNetwork，GAN）的酒吧举行的学术辩论中首次提出了这一解决方案。GAN允许两个神经网络在猫和老鼠游戏的数字版本中相互竞争。
这两个网络使用相同的数据集进行训练，其中一个被称为发电机。任务是创建你所看到的图像的不同版本，比如三手的人。另一个任务，叫做鉴别器，是为了识别你看到的图像是否是由发生器生成的虚
假图像。
通过这个过程，发生器将非常善于生成图像，导致鉴别器不能确定哪个是真实图像哪个是假图像，本质上，发生器被训练来识别并产生真实外观的图像。
GAN已经被投入使用以产生听起来非常逼真的声音和图像。例如，因维达研究人员为GAN提供了大量的明星照片，然后创建了数百个不存在的化身。另一个研究小组制作了类似于梵高的作品的假画。进一步她，GAN可以用不同的方式重新想象照片，比如把阳光路变成雪路，或者把马变成斑马。
结果并不总是完美的：GAN可能把两个把手放在自行车上，或者把眉毛放在错误的地方放在头上。然而，由于产生的图像和声音往往是非常真实的，专家们相信，在某种意义上，GAN已经开始理解世界的底层结构了。这意味着除了想象力之外，人工智能还能获得更多独立的能力去理解它所看到的世界。
主要研究方向：谷歌、科技大学、迅飞、百度、腾讯、搜狗、清华大学、哈尔滨理工大学、苏州大学等。
在通俗科幻小说《银河系漫游指南》中，你可以把黄色的巴别鱼放进耳朵，同时听到翻译。在现实世界中，Google提出了一个临时的解决方案：一副159美元的耳机，叫做PixelBuds，可以和wit一起使用。H像素智能手机和谷歌翻译应用程序进行实时翻译。
一个戴着耳机，另一个拿着手机。耳塞佩戴者用他或她的语言（默认
情况下是英语）说话，App应用程序翻译句子，把它们发送到电话并大声播放。用电话回答对方；答案被翻译并传送他戴上耳机。
谷歌翻译已经具备了会话功能。它的iOS和Android应用程序允许两个用户交谈，并且会话将被自动识别和翻译。然而，背景噪声使得应用程序很难理解人们的谈话，并且很难知道人们何时停止谈话以及何时开始翻译。
PixelBuds通过允许用户一边说话一边拿着右耳塞来绕开这些问题。分离手机和耳机之间的交互可以人工控制麦克风，这有助于打电话者在不拿手机的情况下保持目光接触。
PixelBuds的设计很差而且受到广泛的批评。它们看起来很傻，可能不适合你的耳朵，并且很难与移动电话互连。
但是庞大的硬件并不难弄清楚。PixelBuds显示了语言之间实时理解和通信的前景，并且不再需要鱼了。
技术突破：发电厂可以廉价有效地捕获天然气燃烧释放的碳，避免温室气体排放
重要意义：在美国，天然气发电量占电力总量的32%，其碳排放量占电力行业总碳排放量的30%。
在可预见的将来，天然气可能是世界上主要的能源之一，因为它便宜且容易获得。今天，美国超过30%的电力和世界22%的电力受益于天然气。然而，尽管天然气比煤炭便宜，但它仍然是碳排放的主要来源。
在休斯敦郊外的美国天然气和炼油中心，一个试点发电厂正在测试一种技术，该技术
承诺使天然气成为清洁能源梦想的实现。这个50兆瓦的项目，叫做NetPower，据信能以较低的成本发电，至少与t.标准的天然气发电厂的帽子，并回收所有在运行过程中排放的二氧化碳。
如果这样的话，就意味着世界已经找到了一种以合理的价格从化石燃料中提取无碳能源的方法，天然气发电厂可以根据需求增加或减少产量，避免核电的高资本成本，避免可再生能源供应的不稳定性。
该电网项目的合作伙伴包括技术开发公司8RiversCapital、埃克森发电公司和能源建设公司CBI。未来几个月的结果。
该工厂将天然气燃烧排放的二氧化碳置于高压、高温下，利用该工厂产生的超临界二氧化碳作为工作流体驱动特种涡轮。费用低廉。
降低成本的关键是销售二氧化碳。今天，二氧化碳的主要目的是帮助从油井中提取石油。这是一个有限的市场，它不是一个特别环保的市场。然而，净电力项目最终希望看到二氧化碳在水泥制造和塑料和其他碳基材料的制造中的应用。
净能技术不能解决天然气，尤其是采矿中的所有问题，但是，只要我们使用天然气，就应该尽可能清洁地使用它。减少碳排放。
包含理由：最初为加密货币交易过程开发的工具现在允许您避免在网上泄露任何不必要的信息。
技术突破：计算机科学家正在完善一种加密工具，它可以在不泄露不必要的信
息的情况下进行验证。
重要意义：如果你需要在网上公开个人信息，这种方法可以使你更容易避免隐私泄露或身份被盗的风险。
有了新工具，真正的网络隐私最终会成为可能。它有很多功能，包括判断你已经超过18岁而不泄露出生日期，或者证明你在银行有足够的钱进行金融交易而不泄露你的余额或其他细节。这就限制了隐私泄露或身份盗窃的风险。
该工具是一种新的加密协议，称为零知识证明。尽管进行了几十年的研究，人们对它的兴趣在过去一年中才开始激增，部分原因是公众对加密货币的痴迷，其中大多数与私有制无关。
零知识证明技术大部分得益于Z.，Zcast是2016年底推出的数字货币。Zcast开发人员使用了一种称为zk-SNARK的复杂加密技术，允许用户匿名交易。
在Bitcoin和大多数其他公共块链中，这通常是不可能的，每个人都可以看到交易。虽然交易在理论上是匿名的，但它们可以与其他数据结合来跟踪甚至识别用户。世界第二流行的CC方块的创始人VitalikButerin海因网络，称为ZKSNARKS绝对游戏改变技术。
对于银行来说，这可能是一种在支付系统中使用块链而不牺牲客户隐私的方法。去年，JP摩根大通在其基于块的链支付系统中加入了zk-SNARK。
尽管zk-SNARKs的前景光明，但是它的计算繁琐而缓慢，并且需要所谓的可信设置来创建加密密钥，一旦它落入恶意用户的手中，就可能危及整
个系统。在不需要密钥的情况下更有效地部署零知识证明。
技术突破：科学家现在可以使用你的基因组数据预测你患心脏病或乳腺癌的风险，甚至你的智商也可以预测。
主要研究者：螺旋、23和ME、万有遗传学、英国生物库、博大研究所、华大根锷、益珍生物、威根等。
有一天，婴儿出生时将收到DNA报告卡。这些报告将提供关于他们患心脏病或癌症的机会，以及他们是否吸食烟草以及是否比一般人群更聪明的预测者的信息。
已经证明，最常见的疾病和许多行为和特征，包括智力，不是由一个或多个基因引起的，而是由许多基因的协同作用引起的。M
尽管新的DNA检测只能提供概率，不能提供诊断，但它可以极大地有益于医学。例如，如果高危乳腺癌妇女增加乳房X光检查的数量，而低危妇女减少乳房X光检查的数量，这些检测可以检测出更多真正的癌症并恢复正常。CE错误警报。
制药公司也可以将这些分数应用于阿尔茨海默病或心脏病等疾病的预防药物的临床试验。通过选择更容易患病的志愿者，他们可以更准确地测试药物的有效性。
问题是这些预测还远远不够完善。谁想知道他们是否会发展成阿尔茨海默病如果低癌症风险的人推迟筛查，然后发展癌症呢
多基因评分也有争议，因为它们可以预测任何特征，而不仅仅是疾病。例如，他们现
在测试智商测试结果的准确性约10%。RMIT
对于行为遗传学家EricTurkheimer来说，基因数据是混杂的，使得新技术既令人兴奋又令人担忧。
意义：有了这项技术，科学家可以了解分子信息的所有方面，并且开发更有效的药物和新材料，以便更有效地产生或传输能量。
主要研究方向：IBM、谷歌、哈佛大学、中国科技大学、中国科学院、浙江大学、阿里巴巴等高校的AnAspuru-Guzik教授。
新的量子计算机具有广阔的前景，但是它也带来了一个难题。它们的计算能力远大于今天的机器，强大到令人难以想象，但是我们还没有弄清楚如何应用它们。
化学家已经梦想着开发新的蛋白质来生产更有效的药物，开发新的电解质来生产更好的电池，将阳光直接转化为液体燃料的化合物，以及更高效的太阳能电池。
我们没有这样的东西，因为分子很难在传统的计算机上建模。即使我们试图模拟相对简单的分子中电子的运动，其计算复杂度也远远超出了当今计算机的能力。
但对于量子计算机来说，这是小菜一碟，因为它不用1和0的数字位，而是量子系统的量子位。
最近，IBM研究人员用量子计算机模拟了一个由三个原子和七个量子比特组成的小分子。
当科学家创造更多的量子比特时，他们应该能够准确地模拟更大更有趣的分子。同样重要的是，量子算法将进化得更好。
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