達沃斯世界經濟論壇（World Economic Forum）發布了2018十大新興技術報告：增強現實、個性化醫療、人工智能分子設計、數字助手、可植入細胞藥物、實驗室培育肉、電子療法、基因驅動、等離子體材料和量子計算機算法。

　　動脈網（微信：vcbeat）發現，其中大多數都與醫療相關，或者在醫療領域有巨大的應用潛力。

　　動脈網翻譯了相關報告，對于一系列醫療相關問題——比如機器學習算法如何幫助研發新藥、可植入細胞藥物如何改變長期病癥的治療方法、電子療法如何減少藥物依賴、光控納米顆粒如何用于治療癌癥，這篇文章將會給出答案。

　　1.增強現實：形成患者皮下組織的三維圖像

　　虛擬現實（VR）讓人沉浸在一個單獨的虛構世界中。相比之下，增強現實（AR）則是將計算機生成的信息實時疊加在現實世界上。當你看著或戴著裝備有增強現實軟件和攝像頭的設備時——無論是智能手機、平板電腦、耳機或智能眼鏡——相關程序會分析輸入的視頻流，下載大量關于場景的信息，并疊加相關數據、圖像或動畫，這些通常都是在三維空間中完成。

　　比如：幫助安全倒車的顯示器以及熱門游戲《精靈寶可夢GO》。許多消費者應用程序——包括為外國游客翻譯路牌的應用程序，能夠讓學生解剖虛擬青蛙，讓購物者在把椅子帶回家之前，先看看它在客廳里的樣子——這其中也涉及VR技術。未來，通過這項技術，參觀博物館的人能夠想象出模擬全息圖的博物館導圖，外科醫生能夠在三維場景中可視化患者的皮下組織，建筑師和設計師能夠通過一種新穎的方式展開合作，無人機操作員能夠通過增強圖像控制遠程機器人，新手能夠快速學習從醫藥研發到工廠維護等任務。

　　未來幾年，用于設計應用程序的軟件應該更多地考慮消費者產品。不過，目前AR作為第四次工業革命或工業4.0的一個重要組成部分，在這一領域的影響很大：通過物理和數字系統的結合，實現制造業的系統轉型，從而提高質量和效率并降低成本。例如，許多公司正在其生產線上進行測試。AR可以在需要的時候提供正確的信息（例如工人對于零件的選擇），從而降低錯誤率，提高效率和生產力。它還能夠可視化設備中出現的問題，并創建問題所在的實時圖像。

　　ABI Research、IDC和Digi- Capital等企業的市場分析師認為，AR正處于走向主流的風口浪尖。他們預計到2020年，AR市場的價值（目前約為15億美元）將增長至1000億美元。包括蘋果、谷歌和微軟在內的主要科技公司都將投入大量財力和人力資源，用于研發AR和VR產品以及相關應用程序。2017年，AR和VR領域的投資額達到了30億美元，僅第四季度就占其中的一半。哈佛商業評論強調，“增強現實”是一項革命性技術，將對所有的行業產生重大影響。

　　然而，硬件和通信帶寬的限制給消費者的日常使用帶來了障礙。例如，許多現有的博物館和旅行應用程序必須提前下載，才能通過AR來增強體驗。此外，圖像的質量也可能達不到用戶的要求。然而，隨著價格更便宜、速度更快的AR移動芯片出現，更多的多功能智能眼鏡進入市場，以及帶寬的增加，這一領域將得到快速發展。然后，通過互聯網和實時通訊，AR將會成為我們日常生活中的一部分。

　　2.個性化醫療：先進的診斷工具檢測并量化多種疾病癥狀

　　在20世紀時，所有患乳腺癌的女性都接受相同的治療。但現在，治療變得更加個性化：乳腺癌被分為不同的亞型，并進行相應的治療。例如，針對腫瘤導致雌激素受體表達異常的情況，患者可以服用專門針對這些受體的藥物，并接受標準的術后化療。2018年，研究人員向更加個性化的治療又邁進了一步。他們發現，有相當一部分患者的腫瘤具有某種特征，這表明他們可以安全地放棄化療，并避免嚴重的副作用。

　　診斷工具的進步加速了許多疾病個性化或精確治療的發展。這些技術可以幫助醫生檢測和量化多種生物標志物（標志疾病存在的信號分子），根據患者對疾病的易感性，以及對特定治療可能會出現的反應，將他們分成不同的亞組。

　　早期的分子診斷工具只著眼于單個分子。比如，糖尿病只注重對葡萄糖的檢測。然而，在過去十年里，“組學”技術不斷發展，幫助研究人員快速、可靠地進行全基因組測序，或者測量體液或組織樣本中所有蛋白質（蛋白質組）、代謝副產物（代謝組）或微生物（微生物組）的含量。該技術的常規應用能夠產生大量數據集，人工智能可以挖掘這些數據集，以發現對臨床有用的新的生物標志物。高通量組學技術與人工智能的結合，正在引領一個先進診斷技術的新時代，這將改變人們對許多疾病的理解和治療，使醫生能夠根據患者的分子特征定制治療方法。

　　一些先進的診斷技術已經應用于癌癥。一種叫做Oncotype DX的技術可以檢測21種基因，幫助許多患有乳腺癌的女性避免化療。另一種被稱為“FoundationOne CDx”的技術，可以檢測出實體瘤中300多種基因突變，并指出對患者可能有用的特定的基因靶向藥物。

　　除了癌癥，一些技術還應用于子宮內膜異位癥，這是子宮內膜不在其正常部位的一種女性常見婦科疾病，通常需要進行手術才能診斷。DotLabs的一項無創唾液檢測可以通過測量一組名為microRNAs的小分子來識別子宮內膜異位癥。此外，血液檢測也可以幫助識別大腦紊亂，例如自閉癥、帕金森綜合癥和阿爾茨海默癥。目前這些疾病的診斷都是通過臨床醫生對癥狀的主觀評估。研究人員也在探索是否能夠通過全基因組的測序，分析微生物群落，測量健康人體內數百種蛋白質和代謝物的水平，對預防疾病提供個性化的指導。

　　需要注意的是，使用這些診斷工具的醫療機構和研究人員必須嚴格保護患者隱私。此外，對于生物標志物作為診斷工具，還需要明確的管理規定和標準，以幫助新的生物標志物進入臨床階段。

　　盡管如此，先進的診斷技術已經開始挑戰疾病診療的標準方法。通過引導患者采用最有效的治療方法，相關機構和人員可以減少醫療支出。未來，我們也許會擁有一個生物標記數據的云檔案。隨著時間的推移，這些數據將累積起來，隨時隨地告知患者和醫生治療情況。

　　3.人工智能分子設計： 機器學習算法幫助制藥行業快速識別和開發新藥

　　如果想要設計一種新的太陽能材料、抗癌藥物或者阻止作物感染病毒的化合物，首先必須應對兩個挑戰：找到有關物質正確的化學結構；并確定哪些化學反應會把正確的原子連接成所需的分子或分子組合。

　　一般來說，解決以上問題靠的是復雜的猜測和意外的發現。然而整個過程非常耗時，可能會有許多失敗的嘗試。例如，一個綜合計劃有數百個單獨的步驟，其中許多步驟會產生不想要的副反應或副產品，或者根本不起作用。然而，利用人工智能（AI）可以提高設計和合成的效率，使整個過程更快、更容易、更經濟，同時減少化學廢物。

　　在人工智能中，機器學習算法可以分析所有的已知實驗，這些實驗試圖發現和合成相關的有效物質，但都以失敗告終。基于所識別的模式，這些算法可以預測潛在新分子的結構以及合成方法。然而，單一的機器學習工具不可能完成所有的工作，但是人工智能技術正在加速藥物分子和材料的設計。

　　例如，德國明斯特大學的研究人員開發了一種AI工具，可以反復模擬1240萬個已知的單步化學反應，并形成一個多步合成路線——比人類進行這一工作快30倍。

　　在制藥領域，基于人工智能的生成機器學習技術也得到了快速發展。大多數制藥公司對上百萬的化合物進行篩選，發掘其作為新藥的潛力。但是，即使有機器人技術和實驗室自動化工具，這種篩選過程也是非常緩慢的，而且產生的結果也相對較少，只包含1030個理論上可能的分子中的一小部分。通過學習已知藥物（和候選藥物）的化學結構及其特性的數據集，機器學習工具可以構建相似且更實用、更具特性的新化合物的虛擬數據庫，幫助藥物先導物的識別。

　　近100家初創企業通過人工智能來研發藥物，包括Insilico Medicine、 Kebotix 和BenevolentAI。其中，BenevolentAI已經籌集了1.15億美元，計劃將其人工智能技術應用于運動神經元疾病、帕金森綜合癥和其他疾病的藥物研發——從新分子的發現到臨床試驗的設計和分析，旨在證明藥物的安全性和有效性。

　　在材料領域，Citrine Informatics等企業正在采用與制藥公司類似的方法，并與BASF 和 Panasonic等大公司合作，以加速創新。美國政府也在支持人工智能設計的研究，自2011年以來，它已在材料基因組計劃（Materials Genome Initiative）上投資超過2.5億美元，用于建設包括人工智能和其他計算方法在內的基礎設施，以加速先進材料的開發。

　　過去的經驗告訴我們，新材料和化學物可能對健康和安全造成不可預見的風險。幸運的是，人工智能方法能夠預測并減少這些不良結果。這些技術似乎可以顯著提高新分子和新材料的研發速度和效率，并幫助

　　將其推向市場，改善醫療和農業、加強資源保護以及可再生能源的生產和儲存。

　　4.數字助手：幫助醫生找到與復雜醫療案例相關的研究

　　如今，Siri、Alexa等智能助手使用復雜的語音識別軟件來響應用戶的要求，并生成自然的語音，針對具體問題提供相關信息。這些系統首先必須經過“訓練”——接收人類可能發出的大量請求——研究人員必須設計合適的答案并組織成高度結構化的數據格式。

　　這項工作非常耗時，而且會導致數字助手在執行任務時受到限制。這些系統可以“學習”——它們的機器學習能力使它們能夠改進輸入問題與現有答案之間的匹配——但其范圍是有限的。即便如此，這一技術仍然產生了重大影響。

　　AI技術正在不斷發展，向更高層次的復雜性邁進。下一代系統可以接收和處理來源廣泛的非結構化數據（原始文本、視頻、圖片、音頻、電子郵件等），在一個未被訓練過的主題中，自動形成合理的建議。

　　我們已經在提供聊天機器人的網站上看到了這種功能，這些機器人可以回答自然語言問題，這一過程涉及他們訓練過的各種數據集。它們在特定問題或請求方面需要相對較少的訓練，甚至根本不需要培訓。這些機器人結合了預先配置的數據和“讀取”相關背景材料的能力。然而，在做出高度準確的反應之前，他們確實需要一些識別語言和意圖的訓練。

　　今年6月，IBM推出了一種更為先進的技術：一種無需事先準備就能與人類專家進行實時辯論的系統。通過非結構化數據（包括來自維基百科的內容，其中一些內容為了準確度被進行了編輯），該系統必須確定信息的相關性和準確性，并將其重組為可用信息，形成條理清楚的論點，它還可以對人類對手的論點作出反應。該系統在發布會上進行了兩場辯論，在其中一場辯論中，很多觀眾認為該系統的辯論更具說服力。

　　這項技術的開發歷時超過五年，并且目前仍處于研發階段。其中包括一種軟件，它不僅能理解自然語言，還能檢測積極和消極情緒。然而，非腳本的人工智能系統在與公認的人類專家的比賽中取得了勝利，為無數相關的應用程序奠定了基礎。在未來三到五年甚至更短的時間內，這些應用程序可能會不斷地出現。例如，智能系統可以幫助醫生迅速找到與復雜病例相關的研究，然后討論給定治療方案的優點。

　　這些智能系統將只對學習現有知識有用，而不是像實驗室科學家或專家那樣創造知識。盡管如此，隨著機器變得越來越智能，它們可能會導致大量失業的情況。這些問題需要人類的智慧才能解決，而社會理應向下一代提供所需的技能。

　　5.可植入細胞藥物：不被免疫系統排斥，改變長期病癥的治療方法

　　許多糖尿病患者每天會多次測量血糖水平，并決定他們需要的胰島素劑量。通過移植制造胰島素的胰臟細胞——也就是所謂的胰島細胞——可以簡化這個繁瑣的過程。同樣，細胞植入可以改善其他疾病的治療，包括癌癥、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森綜合征。但是細胞植入有一個主要的缺點：接受者必須無限期地服用免疫抑制劑來防止免疫系統的排斥反應。而這類藥物會導致嚴重的副作用，還會增加感染或患惡性腫瘤的風險。

　　經過幾十年的研究，科學家們發明了一種方法，用半透性的保護膜包裹細胞，防止免疫系統攻擊植入的細胞。這些類似膠囊的結構仍然允許營養物質和其他小分子流入，以及必要的激素或其他治療蛋白流出。然而，僅僅讓植入細胞不受到傷害是不夠的:如果免疫系統認為這種保護性物質本身是外來的，它將導致疤痕組織在“膠囊”上生長。這種“纖維化”會阻止營養物質進入細胞，從而導致細胞死亡。

　　目前，研究人員正在致力于解決纖維化帶來的的挑戰。例如，2016年，麻省理工學院的一個研究小組發布了一種方法，可以使植入物對免疫系統不可見。在生產和篩選了上百種材料后，研究人員確定了一種名為藻酸鹽的化學凝膠，而且這種物質對人體無害。研究人員將胰島細胞封裝在該凝膠中，然后植入糖尿病小鼠體內。這些細胞立即產生改變血糖含量的胰島素，并在6個月的研究過程中持續控制血糖水平，而且沒有出現纖維化的情況。在另一項實驗中，研究小組發現，在巨噬細胞上阻斷一種特定分子（集落刺激因子-1）可以抑制瘢痕形成，而對于纖維化來說，巨噬細胞是重要的免疫細胞。添加這種阻滯劑可以進一步提高移植物的存活率。

　　目前，已有幾家公司在開發封裝細胞療法。其中，Sigilon Therapeutics正在推進麻省理工學院開發的技術，用于設計糖尿病、血友病和一種名為溶酶體儲存疾病的代謝紊亂的治療方法；制藥公司Eli Lilly正與Sigilon合作開展糖尿病研究；Semma Therapeutics也有針對糖尿病的相關技術；Neurotech Pharmaceuticals針對青光眼和各種以視網膜變性為特征的眼部疾病，在臨床試驗中進行了植入手術；Living Cell Technologies正在進行帕金森綜合征移植物的臨床試驗，并開發其他神經退行性疾病的治療方法。

　　目前，被整合到“膠囊”中的細胞一般是從動物、人類尸體或人類干細胞中提取的。未來，植入式細胞療法可能會包括更廣泛的細胞類型，包括一些通過合成生物學改造的細胞。合成生物學通過重組細胞的基因，賦予其新的功能，比如控制特定藥物分子按需釋放到組織中。而這些研究目前還處于早期階段，封裝細胞療法的安全性和有效性都沒有在大型臨床試驗中得到證實，但現有的成果都表明這一領域具有巨大潛力。

　　6.實驗室培育肉制品：降低肉類生產的環境成本

　　Mosa Meat、 Memphis Meats、SuperMeat 和Finless Foods等初創企業正在開發實驗室培育的牛肉、豬肉、家禽和海鮮。而這個領域的投資情況也相當可觀。比如在2017年，Memphis Meats獲得了1700萬美元的投資，投資方包括比爾·蓋茨以及農業公司Cargill。

　　如果這一技術得到推廣，實驗室培育的人造肉，可以避免許多殘忍的對待和屠宰。它還可以大幅度降低肉類生產的環境成本，并且整個過程只需要生產和培養細胞，而不需要一個完整的生物體。

　　技術人員先從動物身上提取肌肉樣本，再從組織中收集干細胞，讓它們大量增殖，然后分化成原始的纖維，并形成肌肉組織。Mosa Meat公司表示，從一頭牛身上提取的一份組織樣本可以產生足夠多的肌肉組織，生產出8萬份四分之一磅重的牛肉。

　　一些初創企業表示，它們預計未來幾年相關產品將會上市。然而，這種“人造肉”想要變得商業化，就必須克服一些困難，比如成本和口味。在2013年，記者們就發現一個用實驗室培育肉制作的漢堡，其肉餅的制作成本超過30萬美元。而且這種肉脂肪太少，肉質過于干燥。此后，費用開始下降，Memphis Meats今年發布的報告顯示，四分之一磅的絞碎牛肉價格約為600美元。考慮到這一趨勢，人造肉可能在未來幾年內成為傳統肉類的有力競爭對手。對于肉質的注意和其他成分的適當添加可以有效解決口感問題。

　　為了獲得市場的認可，人造肉必須能夠安全食用。雖然目前還沒有證據證明實驗室生產的肉類會對健康造成危害，但美國食品和藥物管理局（FDA）已經開始考慮如何對其進行監管。同時，傳統肉類的生產商也作出了回應，他們認為，實驗室生產的產品根本不是肉類，所以不應該被貼上這樣的標簽。有關調查顯示，公眾對于食用實驗室培育肉的興趣不大。盡管面臨著這些挑戰，生產“人造肉”的公司仍在致力于研發產品。如果他們能成功地制造出價格實惠、口味純正的產品，“人造肉”就能使我們的日常飲食習慣更加符合道德標準和環境可持續發展的要求。

　　7. 電子療法：調節免疫系統，減少藥物依賴

　　電子療法——通過電脈沖治療疾病——在醫學上有著悠久的歷史，比如心臟起搏器，人工耳蝸以及針對帕金森綜合癥的腦深部刺激器。其中涉及向迷走神經傳遞信號，而迷走神經負責在腦干和大多數器官之間傳遞脈沖。

　　來自Feinstein Institute for Medical Research的Kevin Tracey等人的研究表明，迷走神經可以釋放出有助于調節免疫系統的化學物質，因此迷走神經刺激（VNS）可能會產生新用途。例如，脾臟中某個神經遞質的釋放會使與炎癥相關的免疫細胞停止工作。這些發現表明，對于電信號紊亂類疾病，比如自身免疫性疾病和炎癥，VNS可能會是一個有效的治療方法，因為現有的藥物常常會失效或導致嚴重的副作用。而VNS的耐受性更強，因為它作用于一種特定的神經，而藥物通常在全身傳播，會潛在地擾亂治療目標以外的組織。

　　到目前為止，有關炎癥應用的研究成果顯著。由SetPoint Medical開發的VNS設備在早期的人體試驗中已經被證明是安全有效的，其中涉及類風濕性關節炎（關節炎癥）和克羅恩病（腸道炎癥）。目前，SetPoint Medical正在對這兩類疾病進行更多的試驗。電子療法也被用于與炎癥相關的其他疾病，如心血管疾病、代謝失調和癡呆癥以及自身免疫性

　　疾病，如迷走神經不活躍的紅斑性狼瘡。而防止移植組織的免疫排斥是另一個潛在的應用。

　　大多數迷走神經刺激器，包括SetPoint的設備和用于治療癲癇以及抑郁癥的設備，都屬于移植物。醫生通常把這些裝置植入到鎖骨的皮膚內。植入物的導線纏繞在迷走神經的一個分支上，并以預先設定的時間間隔向它傳送電脈沖；而頻率和其他性能都是通過一個外部的電磁器設定的。目前一般的植入物直徑大約是1.5英寸，這一尺寸預計會更小，其可編程性也會更強。

　　盡管我們對于迷走神經刺激如何幫助這些癥狀尚不清楚，但緩解叢集性頭痛和偏頭痛的非侵入式手持迷走神經刺激器最近獲得了FDA的批準，表明相關機構對于這一技術的肯定。手持設備可以通過頸部皮膚或耳朵向神經傳遞溫和的電刺激。

　　新型電子療法并不是只集中于迷走神經。在2017年底，FDA批準了一種非植入式裝置，它可以通過耳后皮膚向顱神經和枕神經的分支發送信號，從而緩解阿片類戒斷綜合征。在73名阿片類戒斷綜合征患者的癥狀嚴重程度降低31%以上后，該設備獲得了FDA的認可。

　　植入物和手術的成本可能會阻礙VNS療法的廣泛應用，盡管隨著該技術的侵入性降低，這一問題會得到緩解。但成本并不是唯一的挑戰，研究人員仍然需要了解更多的相關信息，包括迷走神經刺激在每種情況下如何產生效果，以及如何確定每位患者的最佳刺激模式。此外，針對迷走神經的脈沖也可能會對周圍神經產生負面影響。

　　然而，隨著更多研究和試驗的開展，VNS等電子療法有望使大多數慢性疾病得到更好的管理，減少數百萬患者的用藥需求。

　　8.基因驅動：永久性地改變一個種群甚至整個物種的特征

　　一項基因工程技術的研究正在迅速進行，這項技術可以永久性地改變一個種群甚至整個物種的特征。這種方法利用基因驅動，以及在種群中傳播迅速的異常遺傳因素。基因驅動的過程是自然發生的，但也可以通過基因工程來實現，這在很多方面都對人類有益。這項技術可以阻止昆蟲傳播疾病；通過改變攻擊植物的害蟲來提高作物產量；使珊瑚可以承受環境壓力；阻止入侵的植物和動物破壞生態系統。然而，研究人員意識到，改變甚至消滅一個物種可能會產生深遠的后果。所以，從實驗室到臨床試驗以及更廣泛的應用，他們都在制定規則來管理基因驅動。

　　幾十年來，研究人員一直在考慮如何利用基因驅動來對抗疾病和其他問題。近年來，CRISPR基因編輯技術的引入推動了這項研究，使得將遺傳物質插入染色體的特定部位這一過程變得更加容易。2015年，幾篇論文報道了CRISPR基因驅動技術在酵母菌、果蠅和蚊子中的成功試驗。其中一項實驗通過蚊子種群驅動了針對瘧原蟲的抗性基因，這在理論上應該會限制寄生蟲的傳播。而另一項研究成功改變了另一種蚊子的雌性生殖能力。

　　2018年，研究人員在老鼠身上對一種CRISPR基因驅動系統進行了試驗，試圖操縱老鼠的皮毛顏色。但發現該系統只對雌性有效。即便如此，研究結果也支持了這樣一種可能性，即這項技術可能有助于消滅或改變侵入性小鼠或其他哺乳動物種群，這些種群會威脅到農作物、野生動物或者傳播疾病。

　　美國國防高級研究計劃局（DARPA）投入了1億美元用于基因驅動研究，旨在對抗通過蚊子傳播的疾病以及侵入性嚙齒動物。The Bill & Melinda Gates Foundation向一個機構投資了7500萬美元，用于研究針對瘧疾的基因驅動。

　　盡管目前這一領域的形勢較好，但基因驅動還是引起了很多擔憂。它們會無意中傷害或者破環其他的野生物種嗎？從生態系統中淘汰選定物種的風險是什么？兇狠的一方會不會把基因驅動當作一種武器，從而對農業產生影響？

　　為了避免這些可怕的設想發生，一個研究小組發明了一種“開關”，在基因驅動起作用之前，必須通過傳遞某種特定物質來開啟開關。與此同時，多位科學家正在研究方案，來指導基因驅動測試每一階段的進展。例如，2016年，美國國家科學院、工程院和醫學院審查了這項研究，并對具體實施提出了建議。在2018年，一個大型的國際工作小組制定了一份方案，來管理從實驗室研究到成果發布的全過程。該組織還特別提出了基因驅動在非洲控制瘧疾的應用，并表示，如果這項技術得以實施，那么非洲地區的人們將會獲益匪淺。

　　除了限制這項技術本身的風險，許多調查人員還希望避免可能導致公眾或政策反對的事故或失誤。2017年，在一篇關于通過基因驅動消滅有害哺乳動物的論文中，麻省理工學院的Kevin M. Esvelt和新西蘭奧塔哥大學的Neil J. Gemmell表示，這樣的反對事件可能會讓研究工作倒退10年甚至更長的時間。光是針對瘧疾，研究的推遲可能導致數百萬起本來可以避免的死亡事件。

　　9.等離子體材料：光控納米顆粒用于治療癌癥

　　2007年，加州理工學院的Harry a . Atwater在Scientific American上預測，他所謂的“表面等離子體光子學”（plasmonics）技術可能會產生一系列的應用，從高度敏感的生物探測器到隱形斗篷。十年后，各種等離子體技術已經成為商業現實，其他技術也正在從實驗室向市場過渡。

　　這些技術的原理主要是控制電磁場和金屬（通常是金或銀）中的自由電子之間的相互作用，自由電子決定了金屬的導電性和光學性能。金屬表面的自由電子在受到光線照射時產生集體振動，形成所謂的表面等離子體。當一塊金屬面積很大時，自由電子會反射擊中它們的光線，使材料發光。但是當金屬只有納米大小時，它的自由電子就被限制在一個非常小的空間里。而振動的具體頻率取決于金屬納米顆粒的大小，所以它的振動頻率也是有限的。在共振現象中，等離子體只吸收與等離子體振動頻率相同的入射光，并反射其余部分。這種表面等離子體共振可用于制造納米天線、高效太陽能電池等設備。

　　等離子體材料的最佳應用之一是用于檢測化學和生物試劑的傳感器。研究人員將等離子體納米材料涂上某種物質，這種物質可以與有關分子（比如細菌毒素）結合。在沒有毒素的情況下，照射在材料上的光線會以特定的角度反射。但如果毒素存在，它會改變表面等離子體的頻率，從而改變反射光的角度。這些變化可以被精確測量，甚至可以檢測到微量的毒素。

　　有幾家初創公司正在開發基于這一技術的相關產品，其中包括一種電池內部傳感器，它可以監測電池的工作情況，以幫助提高功率密度和充電率。還有一種設備能區分病毒感染和細菌感染。等離子體學也應用于磁盤上的磁存儲器。例如，熱輔助磁記錄設備通過在寫入瞬間加熱磁盤上的小點來增加內存。

　　在醫學領域，研究人員正在臨床試驗中測試光激活納米顆粒治療癌癥的能力。納米顆粒被注入血液，然后進入腫瘤。用與表面等離子體頻率相同的光照射腫瘤，使粒子通過共振產生熱量。該熱量可以殺死腫瘤中的癌細胞而不傷害周圍的健康組織。

　　越來越多的新公司開始關注等離子體技術，他們將需要確保其產品價格合理、可靠耐用，可以大量生產并與其他產品結合。盡管仍面臨這些挑戰，但其前景還是十分廣闊的。超材料的出現——等離子體產生不尋常的光學效應的合成納米材料——使等離子體研究人員能夠使用除金和銀以外的材料，如石墨烯和半導體。來自Future Market Insights的研究預測等離子體傳感器的北美市場價值將從2017年的近2.5億美元增至2027年的近4.7億美元。

　　10.量子計算機算法：更有效地執行任務，改善新材料的設計

　　在接下來的幾年，由于相關硬件和算法領域的發展，量子計算機有望超過傳統計算機。

　　量子計算機利用量子力學進行計算。其計算基本單位——量子位，類似于標準位（0或1）。但它是在兩個計算量子態之間的量子疊加：它可以同時是一個0和一個1。這種特性，以及其特殊的量子糾纏，可以使量子計算機比任何傳統計算機更有效地解決某些類型的問題。

　　這項技術雖然令人興奮，但卻很容易受到影響。例如，退相干（Decoherence）可以對其功能造成破壞。研究人員發現，擁有幾千個量子位元的量子計算機可以量子誤差修正技術來解決退相干的問題。但迄今為止，最大的量子計算機——比如，來自IBM、Google、Rigetti Computing和 IonQ等實驗室的計算機——只包含了幾十個量子比特。加州理工學院的John Preskill 將其命名為“嘈雜中型量子（NISQ）”計算機，目前還沒有校正錯誤的功能。然而，大量專門為NISQ編寫算法的研究可能使這些設備能夠比傳統計算機更有效地執行某些計算任務。

　　世界各地用戶對NISQ機器訪問的增加，極大地促進了這一技術的發展，使越來越多的研究人員能夠為這類機器開發和測試小型程序。一個專注于量子軟件的初創公司生態系統正在逐漸形成。

　　研究人員注意到了NISQ的兩種算法：模擬算法和機器學習算法。1982年，著名理論物理學家Richard Feynman提出，量子計算機最強大的應用之一就是

　　模擬自然過程：原子、分子和物質。許多研究人員已經開發出算法來模擬NISQ設備上的分子和物質（以及可以完全糾正錯誤的量子計算機）。這些算法可以改善新材料的設計，應用于能源和健康科學等領域。

　　開發人員還在評估量子計算機是否更擅長機器學習任務。在機器學習任務中，計算機學習大量數據集。針對NISQ設備的算法測試已經表明，量子計算機確實可以改善機器學習、信息分類等任務，并生成新的統計樣本。至少有三個研究小組都提到了生成式對抗性網絡（GAN）這一方法，在過去幾年里，它對機器學習領域產生了重大影響。

　　盡管許多算法在現有的NISQ機器上運行正常，但還沒有人能給出正式的證明，證明它們比在傳統計算機上執行的算法更強大。這樣的證明過程非常困難，可能需要幾年的時間才能完成。

　　在接下來的幾年里，研究人員很可能會開發出更大、更可控的NISQ設備，以及具有數千個物理量子位元的錯誤校正機器。相關算法的研究人員認為NISQ的算法足夠有效，有望超越最先進的傳統計算機算法，盡管仍需要錯誤校正的機器，但這一領域的前景十分廣闊。