2 月 24 日，《麻省理工科技評論》2021 年 “十大突破性技術(shù)” 發(fā)布會在杭州余杭區(qū)未來科技城舉辦。

從 2001 年開始，《麻省理工科技評論》每年都會進(jìn)行 “十大突破性技術(shù)” 的評選。今年恰逢《麻省理工科技評論》“十大突破性技術(shù)” 發(fā)布 20 周年，“十大突破性技術(shù)” 第一次在線下首發(fā)。

在發(fā)布會的開始，杭州市委常委、余杭區(qū)委書記張振豐、《麻省理工科技評論》中國聯(lián)合出版人劉炯分別致辭。來自高校和企業(yè)的十多位專家學(xué)者對本次評選的 “十大突破性技術(shù)” 進(jìn)行了解讀。

任奎：數(shù)據(jù)信托讓數(shù)據(jù)更安全

浙江大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院院長任奎介紹，數(shù)據(jù)信托是對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和決策的新概念。個人和團(tuán)體將其數(shù)據(jù)委托給數(shù)據(jù)信托受托人，按照預(yù)設(shè)的隱私策略或者條款進(jìn)行管理。

過去十年，新技術(shù)的發(fā)展攫取了越來越多的數(shù)據(jù)，為我們提供多元化的數(shù)據(jù)服務(wù)，同時數(shù)據(jù)安全和隱私問題變得更加嚴(yán)重。在此背景下，數(shù)據(jù)信托的目標(biāo)是幫助用戶重新獲得數(shù)據(jù)控制權(quán)，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的所有權(quán)、知情權(quán)、選擇權(quán)以及隱私權(quán)。

任奎介紹，數(shù)據(jù)信托有四個角色：受托方，作為可信第三方或聯(lián)合體保護(hù)數(shù)據(jù)擁有者在共享數(shù)據(jù)過程中的權(quán)益；協(xié)調(diào)者，平衡數(shù)據(jù)擁有者與使用者之間的訴求沖突，并對法律法規(guī)的制定提供建議和幫助；仲介者，降低數(shù)據(jù)管理與共享的成本和門檻，引入更多數(shù)據(jù)共享參與者，發(fā)揮數(shù)據(jù)的更加社會價值；執(zhí)行者，決定哪些實體在荷重前提下的數(shù)據(jù)訪問內(nèi)容與方式，并實施監(jiān)管與追蹤。

任奎認(rèn)為，數(shù)據(jù)信托實踐可以在三個維度上進(jìn)行。

第一，在政策法律法規(guī)維度上，通過研究和實踐對法律法規(guī)具體的落地和實踐提供支撐、反饋，以便制定更符合實際要求的政策法規(guī)；第二，在機制和系統(tǒng)設(shè)計維度上，數(shù)據(jù)信托需要提供數(shù)據(jù)擁有者和使用者之間的交互和信任，進(jìn)行數(shù)據(jù)確權(quán)。此外，數(shù)據(jù)價值、流通方式的確認(rèn)，數(shù)據(jù)如何使用、認(rèn)證、溯源、追責(zé)，都要進(jìn)行機制的設(shè)立。第三，在技術(shù)維度上，研發(fā)數(shù)據(jù)授權(quán)、使用、托管、交易等技術(shù)為數(shù)據(jù)信托提供保障。

盧策吾：多技能 AI 讓機器像人一樣擁有智能

上海交通大學(xué)研究員、博士生導(dǎo)師，非夕機器人首席 AI 科學(xué)家盧策吾對多技能 AI 進(jìn)行了解讀。他介紹，此前的人工智能研究一般為單一技能，比如計算機視覺語言和機器人等都屬于單技能 AI。單技能 AI 一般在某一個數(shù)據(jù)上做得特別好，但在其它方面存在較大短板。

多技能 AI 是近些年人工智能研究的趨勢之一，目標(biāo)是讓機器可以像人一樣擁有智能。單獨的技能無法使機器獲得人的智能。盧策吾舉了一個例子：比如說從視覺的角度，機器看到了一個杯子，這樣的技能只是模式的識別。如果機器要真正理解 “杯子” 這個概念，要有很多的技能。這樣也就解釋了深度學(xué)習(xí)研究遇到的難題：即使機器識別了非常多的圖片，學(xué)到了視覺概念，但還是不能像人一樣穩(wěn)定地識別圖像。

人工智能領(lǐng)域上一輪的深度學(xué)習(xí)研究更多是模式識別，此后則需要走向?qū)Ω拍畹睦斫狻１R策吾說，多技能 AI 慢慢在此研究領(lǐng)域得到了重視，像 OpenAI、Facebook 這樣的機構(gòu)會越來越多地研究這個問題。他認(rèn)為，多技能的代入帶來了方法論的改變，其發(fā)展本質(zhì)是這個領(lǐng)域的研究者在慢慢思考智能的獲取和表達(dá)。在多技能或者多感官的背景下，研究將人工智能往前推一步。

朱建科：TikTok 推薦算法滿足三方需求

20 年前，最具突破性的進(jìn)展是搜索引擎，其解決的是數(shù)據(jù)黑洞問題，即如何在龐大的互聯(lián)網(wǎng)上找到對應(yīng)的網(wǎng)頁。2020 年最火熱的詞是短視頻。浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授朱建科說，TikTok 流行的背后是它的推薦算法滿足了用戶、廣告商、平臺三方需求。

滿足用戶需求，讓用戶找到感興趣的內(nèi)容是核心。朱建科說，視頻檢索和文本檢索不同，視頻的維度很高，有標(biāo)題、語音、文字，還有視頻本身。視頻的模態(tài)比文本復(fù)雜，文本只要去做好標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)，而解決短視頻的推薦需要多輪迭代，讓用戶在檢索過程中找感興趣的內(nèi)容。

視頻的發(fā)布和傳播需要大量的計算資源。字節(jié)跳動的后臺有一個知識圖譜，通過設(shè)計復(fù)雜的算力，深刻挖掘用戶的需求。短視頻映射到數(shù)百上千個標(biāo)簽，通過這些標(biāo)簽，短視頻推薦回到了傳統(tǒng)的文本推薦，廣告商通過對視頻的標(biāo)簽進(jìn)行競價，實現(xiàn)流量變現(xiàn)。這是一個三贏的策略，用戶體驗了服務(wù)，廣告商獲得了注意力，TikTok 實現(xiàn)了短視頻內(nèi)容的分發(fā)，并實現(xiàn)了流量變現(xiàn)。

朱建科介紹，TikTok 推薦算法涉及復(fù)雜的計算。視頻內(nèi)容分析包括視頻的標(biāo)題、內(nèi)容、聲音、標(biāo)簽，此外，還包括設(shè)備的地理信息、底層的技術(shù)及自然語言的理解。通過視頻內(nèi)容分析、音頻分析、視頻標(biāo)注，最后每一個視頻都對應(yīng)知識圖譜里面的標(biāo)簽。

此外，TikTok 推薦算法還解決了吸引新用戶、確定用戶畫像的問題，朱建科說。

邱錫鵬：GPT-3 是自然語言處理領(lǐng)域的新突破

GPT 是 Google 提出來的一種參數(shù)非常多的轉(zhuǎn)化器、變壓器模型。復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師邱錫鵬認(rèn)為，GPT-3 代表自然語言處理領(lǐng)域新的技術(shù)突破。

一般來說，GPT 這種模型需要在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。GPT-3 就用了非常多的數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行語言模型訓(xùn)練。邱錫鵬介紹，與以前的模型相比，GPT-3 實現(xiàn)了參數(shù)量指數(shù)級的上升，達(dá)到了 1700 多億的參數(shù)量，在語言生成中的能力令人驚嘆。

此外，GPT-3 改變了機器學(xué)習(xí)模型的范式。GPT-3 不使用微調(diào)的方式，而直接給模型輸入一些例子，通過這些例子改變模型的內(nèi)部狀態(tài)，從而生成所需要的答案。這種創(chuàng)新非常接近于所謂人的智能，也就是研究人員一直追求的通用人工智能。GPT-3 在某種程度上可以通過大的算力以及大的數(shù)據(jù)達(dá)到一定的通用人工智能的能力。

不過，GPT-3 到目前為止還是僅限于論文上，想要使用到真正的生產(chǎn)環(huán)節(jié)仍非常的困難，邱錫鵬說。目前為止，GPT-3 的效果沒有得到充分的驗證。如何把錯誤率降低，分析它為什么能夠工作，GPT-3 還隱含了哪些知識，是改進(jìn)視覺知識還是語言知識，都需要進(jìn)一步的研究。他補充道，GPT-3 本身還是單模態(tài)，只是在語言端。如果要達(dá)到某種通用人工智能，模型必須是多模態(tài)，因此我們還需要進(jìn)一步去研究跨模態(tài)的通用預(yù)訓(xùn)練模型。

趙天成：從四個角度解讀 GPT-3

浙江大學(xué)濱江研究院人工智能 OM 研究中心主任趙天成從四個角度對 GPT-3 進(jìn)一步解讀。

GPT-3 是一種語言模型。語言模型提出于 1940 年，就是在一段文字里把一些字隱藏，看這個模型能否把這個空缺填出來，趙天成解釋說。更嚴(yán)格來說，GPT 是一個基于 Transformer 和預(yù)訓(xùn)練的語言模型。

趙天成說，在 GPT-3 之前，GPT-2 對深層內(nèi)容來說表現(xiàn)已非常好。與之相比，GPT-3 共有三個特點：更大、更貴、展現(xiàn)出了語言模型可以作為小樣本學(xué)習(xí)的多面手的潛能。首先，GPT-3 比 GPT-2 大了 100 倍，這意味著可以給它配更多數(shù)據(jù)，潛力更大；因為它很大所以更貴，訓(xùn)練一次該模型耗費約 1200 萬美金。投入的增加使得計算的能力加強，損失函數(shù)的值不斷下降；最后，它變成了一個小樣本的多面手，可以在不用再做任何精調(diào)的情況下解決其它任務(wù)。

趙天成介紹，過去做機器學(xué)習(xí)可能覺得模型不能太大，而 GPT-3 改變了這個觀念。在 GPT 這個場景里，當(dāng)模型不斷增加，它的性能是從質(zhì)變到量變的過程。他認(rèn)為，GPT-3 展示了 AI 一種新的范式：它告訴我們，未來可能有一個通用的 AI 底座，或許一個普通的研發(fā)人員也可以實現(xiàn)低成本的落地應(yīng)用場景。

他認(rèn)為，在目前大數(shù)據(jù)計算能力不斷攀升的過程中，我們遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到算力可以發(fā)揮的作用，所以更大的模型會不斷地被發(fā)掘出來，因此未來的 GPT-4 可能會變得更大。不過，它也可能會變得很小，以便部署到手機或服務(wù)器上。最后，GPT-3 本身是一個隨機的、概率性的語言模型，未來這類模型將會變得更可控。

王巖：遠(yuǎn)程技術(shù)助力在線教育

圖 |作業(yè)幫首席架構(gòu)師王巖

作業(yè)幫首席架構(gòu)師王巖以作業(yè)幫為例，介紹了疫情期間遠(yuǎn)程技術(shù)在在線教育領(lǐng)域的探索。

疫情給在線教育提出了兩大挑戰(zhàn)。

1、用戶量的激增對基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高的要求。作業(yè)幫通過調(diào)整技術(shù)架構(gòu)，保證直播的穩(wěn)定，減少延遲、卡頓。它還將基于一家云供應(yīng)商的服務(wù)遷移到了多家云供應(yīng)商，這增強了冗余性和彈性。此外，作業(yè)幫自研了一套基于 ZRTC 協(xié)議的直播架構(gòu)，利用遍布在全國各地的服務(wù)器節(jié)點，為各類業(yè)務(wù)提供了完善的音視頻直播能力。

2、保證教學(xué)效果是在線教育面臨的最大挑戰(zhàn)。王巖介紹說，作業(yè)幫開發(fā)了一套課堂聽課狀態(tài)智能分析系統(tǒng)。這套系統(tǒng)由基于部署在用戶終端上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及部署在云端的 AI 能力一起組成。通過 AI 采集到學(xué)生各種各樣的狀態(tài)，以匯總的形式讓直播老師能夠清楚地看到。

王巖說，他們也在探究如何讓線上課比線下課實現(xiàn)更好的教學(xué)效果。AI 技術(shù)的應(yīng)用，讓每個學(xué)生了得到更多的關(guān)注，可能對他們學(xué)習(xí)的效果有很大提升。此外，他們持續(xù)迭代深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，實現(xiàn)拍照搜題系統(tǒng)的優(yōu)化，改善用戶的體驗。

最后，在線教育或遠(yuǎn)程化的方式把教學(xué)過程給數(shù)字化了，這意味著這些數(shù)據(jù)可以被利用起來，作業(yè)幫采集到這些數(shù)據(jù)后，可實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析。

趙毅：超高精度定位具有多種應(yīng)用場景

日常生活當(dāng)中所運用的衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)越來越多，但不管哪一種導(dǎo)航定位技術(shù)都不可能滿足所有的需求，而是各種技術(shù)疊加和融合的應(yīng)用，千尋位置研究院院長趙毅說。

他介紹，超高精度定位系統(tǒng)通過衛(wèi)星與地面基站，實現(xiàn)了亞米級、厘米級，甚至是毫米級的定位，在生活中有多種應(yīng)用場景。

超高精度定位應(yīng)用在水庫、高層建筑、橋梁的監(jiān)控系統(tǒng)之中，可以監(jiān)測這些大型建筑的微小位移。比如杭州灣大橋上的衛(wèi)星導(dǎo)航監(jiān)控設(shè)備，可以實時監(jiān)控整個橋梁的穩(wěn)定程度，包括橋的左右晃動、上下沉降都會實時監(jiān)測。一旦發(fā)現(xiàn)危險，可以立即采取補救措施。

超高精度定位還是智能網(wǎng)聯(lián)汽車或自動駕駛的基礎(chǔ)支撐關(guān)鍵技術(shù)。實現(xiàn)駕駛的自動化過程，首先要感知到汽車的位置以及周邊環(huán)境，定位導(dǎo)航是必不可少的條件。目前為止，提供導(dǎo)航的主流基礎(chǔ)手段是激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波、視覺衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)。不同的車廠采用的技術(shù)配置方案不一樣，有的是采用視覺 + 衛(wèi)星導(dǎo)航，有的是采用雷達(dá) + 衛(wèi)星導(dǎo)航。

超高精度定位可以將時空信息虛擬化，把運動的物體在實體空間里面的行為進(jìn)行描述，在計算機虛擬世界里面展示出來，對城市的管控、規(guī)劃提供了非常大的指導(dǎo)和幫助。此外，這項技術(shù)還可以應(yīng)用至無人機、電網(wǎng)的巡查等領(lǐng)域。目前，部分智能手機配備了超高精度定位功能，在部分城市具備高精度的定位能力。

方黎明：數(shù)字接觸追蹤技術(shù)實現(xiàn)安全的追蹤定位

數(shù)字接觸追蹤技術(shù)聽起來 “高大上”，其實疫情期間新冠密切接觸者的定位就涉及到這項技術(shù)，南京航空航天大學(xué)密碼與應(yīng)用安全實驗室副主任方黎明介紹稱，疫情中使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計其實是非常粗線條的方式，而密切接觸者的追蹤需要一項更加精準(zhǔn)的技術(shù)。

例如可以通過基于 GPS 的手機導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行追蹤，但這種方法有兩個大的缺點：一是精度不夠，二是 GPS 信號還會泄漏個人隱私。此外，手機自帶的 Wi-Fi 通訊系統(tǒng)也可以用于定位。這些手機自帶的短距離通訊方式被各個國家應(yīng)用于新冠患者的追蹤定位，但只能判斷初步的、范圍較廣的密切接觸者。

方黎明介紹，Google 和蘋果兩家公司合作開發(fā)了基于藍(lán)牙的數(shù)字追蹤方式。只要個人打開藍(lán)牙，個體之間距離幾米就能感應(yīng)，可以用于偵測長期的接觸者，他解釋說。

事實上，追蹤定位的難點在于如何最大化保證用戶的隱私，方黎明說。蘋果和 Google 進(jìn)行合作，打通相互之間的協(xié)議，每個用戶擁有一個私鑰。使用藍(lán)牙通信的好處是，整個過程有密鑰進(jìn)行保證，最大限度保證了個人隱私。短距離 Wi-Fi 通訊也可以達(dá)到這種效果，并且不需要額外的攜帶，他補充說。

不過，這項技術(shù)仍然存在安全和隱私問題，而數(shù)字簽名、同態(tài)加密、區(qū)塊鏈等技術(shù)可以為其提供技術(shù)保證，使數(shù)字接觸追蹤技術(shù)更好地服務(wù)大家。

韓進(jìn)松：mRNA 技術(shù)可用于快速制備新冠疫苗

中國藥科大學(xué)教授韓進(jìn)松帶來關(guān)于 mRNA 技術(shù)的解讀。

他介紹，人體內(nèi)的 DNA 到蛋白通過兩步：DNA 通過轉(zhuǎn)錄得到 mRNA，然后 mRNA 通過翻譯得到蛋白，最后可以產(chǎn)生人類各種各樣的功能的蛋白，因此 mRNA 被稱為生命的軟件。

mRNA 發(fā)展的歷史分為四個階段。1961 年，人類首先發(fā)現(xiàn)了 mRNA 的生物大分子。2005 年科學(xué)家發(fā)現(xiàn)化學(xué)修飾的 mRNA 是具有免疫原性的，2009 年的時候首次用到了人體身上，用來開發(fā)癌癥的相關(guān)疫苗。

在最近幾年，mRNA 技術(shù)有很大的突破。2015 年用于治療血友病，兩年后科學(xué)家發(fā)現(xiàn) LNP 可以遞送 mRNA 來治療寨卡病毒。2019 年，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)可以通過各種方法開發(fā)很大的 LNP 的庫，從里面篩選具有更高效率的 LNP 來制備 LNP 和 mRNA 的載體，特異性的激活 STEAM，達(dá)到更強的癌癥免疫治療的效果。

mRNA 藥物包括兩個部分，一個是核心的 mRNA 序列，另外一塊是 LNP 載體。mRNA 的序列包在 LNP 形成一個離子，進(jìn)入到體內(nèi)以后釋放。mRNA 可以通過核糖體翻譯成具有各種作用的蛋白，起到治療的作用，或者說用來制備疫苗。

mRNA 技術(shù)的特點是能夠在短期內(nèi)快速、低成本制備出我們需要的疫苗。例如，制備 mRNA 疫苗只用了 42 天。此外，mRNA 可以用于治療感染性、稀有性、免疫性和腫瘤類型的疾病。

孫永明：固態(tài)鋰離子電池技術(shù)有望顛覆現(xiàn)有鋰離子電池技術(shù)

華中科技大學(xué)武漢光電國家研究中心教授孫永明認(rèn)為，固態(tài)鋰離子電池是替代現(xiàn)有鋰離子電池最有潛力的侯選技術(shù)，其能量密度有望實現(xiàn)鋰離子電池的 2 倍以上，并可能從本質(zhì)上解決現(xiàn)有液態(tài)鋰離子電池的安全性問題，有望實現(xiàn)循環(huán)性能和更長的使用壽命。

他介紹，在上個世紀(jì) 80 年代，鋰離子電池發(fā)展之初，首先出現(xiàn)的是鋰金屬電池。由于采用了液態(tài)電解質(zhì)，最終導(dǎo)致電池的安全性和電化學(xué)性能極差。90 年代以來，石墨作為負(fù)極的液態(tài)鋰離子電池得到迅速發(fā)展和成功商業(yè)化應(yīng)用。

然而，當(dāng)前石墨為主要負(fù)極，為負(fù)極的鋰離子電池能量密度越來越接近理論上限。可燃性的液體電解液仍然成為電池安全的重要隱患。因此，提高電池安全性和比能是當(dāng)前發(fā)展的緊迫任務(wù)。

固態(tài)鋰離子電池則在能量密度和安全性方面展示了誘人的前景。我們需要采用更高比容量鋰金屬負(fù)極，結(jié)合更為安全的固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)，實現(xiàn)高性能固態(tài)鋰金屬電池，這對于推動當(dāng)前的高比能電池的應(yīng)用需求是十分重要的，孫永明說。

孫永明解釋，固態(tài)鋰金屬電池要走向商業(yè)化應(yīng)用，其成本要與現(xiàn)有鋰離子電池相當(dāng)或者是更低。低成本的固態(tài)金屬鋰電池技術(shù)則要求材料體系、電極和電變解質(zhì)材料等便于新的設(shè)計，以及智能制造裝備的成熟。

蔣昆：綠色氫能是可持續(xù)能源的儲能介質(zhì)

上海交通大學(xué)長聘教軌副教授、博士生導(dǎo)師蔣昆介紹，通常所說的可持續(xù)性清潔能源主要包括太陽能、風(fēng)能等。但是，太陽能、風(fēng)能此類可持續(xù)能源是間歇性的，如何進(jìn)行儲存是關(guān)鍵問題。氫氣可以起到儲能介質(zhì)的作用，這就是它在整個現(xiàn)代能源結(jié)構(gòu)變化當(dāng)中所扮演的角色。

過去的 15 年之間，全球的能源消費結(jié)構(gòu)當(dāng)中，石油和天然氣仍然是能源構(gòu)筑當(dāng)中最主要的消費品。大概從 2004 年開始，太陽能和風(fēng)能等可持續(xù)能源在整個能源構(gòu)筑中占比逐步提升。像這類間歇式的太陽能和風(fēng)能為代表的可持續(xù)能源，在完整的白天或者是晚上進(jìn)行充分利用，實際上是需要能量的載體。

早期的光解水或者電解水嘗試，造成了資源極大的浪費。綠色氫能則以太陽能和風(fēng)能作為能源的驅(qū)動力，直接電解水，得到氧氣。氫氣可以直接再燃燒供能，或者通過化工合成的方式得到甲醇。

把氫氣作為石油的替代物，成為能量的載體，最終實現(xiàn)了低碳甚至是零碳排放。綠氫的制備主要有兩種技術(shù)路線，目前最為成熟的技術(shù)是質(zhì)子交換膜電解池。該技術(shù)因為離子膜技術(shù)比較成熟，所以整個裝置得到的親密性和導(dǎo)電性都比較好，產(chǎn)物純度較高。

蔣昆認(rèn)為，綠色氫能將是未來 10 年內(nèi)能源領(lǐng)域一個非常具有顛覆性的技術(shù)。

圓桌討論：推動技術(shù)融合發(fā)展，打通 “產(chǎn)學(xué)研” 三環(huán)節(jié)

除了邀請專家學(xué)者解讀 “十大突破性技術(shù)” 外，發(fā)布會還設(shè)置了圓桌討論環(huán)節(jié)，邀請元禾原點合伙人、南京智子集成電路產(chǎn)業(yè)基金合伙人樂金鑫；斯道資本合伙人張矩；浙江大學(xué)研究員、博士生導(dǎo)師陸盈盈；浙江大學(xué)百人計劃研究員姚思宇與解讀專家，共同圍繞如何推動不同技術(shù)融合發(fā)展，打通 “產(chǎn)學(xué)研” 三個環(huán)節(jié)進(jìn)行探討。

作為投資界的人士，樂金鑫表示具有突破性的技術(shù)雖然極具重要性，但最終是要向生產(chǎn)交付產(chǎn)生價值。他說，如果站在用戶的角度，他們并不太關(guān)注究竟是什么樣的算法能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能。但是對于一家優(yōu)秀的企業(yè)來說，選擇低成本、更少數(shù)據(jù)樣本的算法則特別重要。

樂金鑫認(rèn)為科研與生產(chǎn)是相輔相成的關(guān)系。他說，我們往往看到某個專業(yè)領(lǐng)域技術(shù)的突破，最終走向產(chǎn)業(yè)化形成產(chǎn)品以后，會逐漸把大量的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)積累成一個底座。軟件發(fā)展到一定的階段時會往硬件走，硬件面臨一定的物理極限時需要軟件去突破。投資者并不會盲目地投資某項技術(shù)，而是要看到它的產(chǎn)出。

張矩認(rèn)為，極具想象力的突破性技術(shù)變成生產(chǎn)力，能對社會造成很大的影響，但這是一個相對漫長的過程。比如，GPT-3 可以帶來非常高效的輸出，但其可靠性和可解釋性仍待考驗。數(shù)據(jù)信托的發(fā)展需要多方支持，取決于社會框架、社會公約以及政府引導(dǎo)等因素。他說，我們主要看的是技術(shù)的一步步采用，并且最后轉(zhuǎn)化成實際生產(chǎn)力的過程。不過，對早期技術(shù)可以進(jìn)行風(fēng)險投資，有可能產(chǎn)生巨大價值回報。這些技術(shù)在早期可能還看不到特別明確的應(yīng)用，但是這類技術(shù)因它產(chǎn)生的巨大影響力而具有很高的投資價值，他補充說。

科研界同樣關(guān)注技術(shù)的落地。

陸盈盈、蔣昆、姚思宇共同探討固態(tài)鋰電池在電動汽車行業(yè)的應(yīng)用以及綠色氫能的應(yīng)用。陸盈盈表示，鋰金屬電池的發(fā)展很早，科研人員圍繞提高電池的能量密度和安全性，在材料級別、系統(tǒng)級別以及對安全檢測和管控等方面做了很多研究。雖然最終交付用戶手中仍會是非常大的一個突破，但固態(tài)鋰電池在未來具有很好的應(yīng)用前景。例如，QuantumScape 公司在未來 3-5 年有希望實現(xiàn)商業(yè)化。

雖然全球范圍內(nèi)都在推進(jìn)新型能源發(fā)展，但綠色氫能的發(fā)展仍面臨諸多技術(shù)壁壘。蔣昆表示，在能量驅(qū)動層面上綠氫的制備需要不同能量的微網(wǎng)之間并行偶聯(lián)。在制備器件層面，則需要熱管理系統(tǒng)、更高效的催化劑，需要提升制氫的速率以及能量轉(zhuǎn)化效率。姚思宇則認(rèn)為，氫氣的儲存和運輸也是主要的技術(shù)壁壘之一。

在另一場圓桌討論中，王巖介紹了遠(yuǎn)程技術(shù)在在線教育領(lǐng)域的實際應(yīng)用中面臨的問題及解決措施，方黎明、趙毅則圍繞數(shù)字接觸追蹤的應(yīng)用進(jìn)行討論。

參與圓桌討論的專家都認(rèn)為，突破性技術(shù)的落地離不開不同技術(shù)的融合發(fā)展。比如，數(shù)據(jù)信托需要底層的技術(shù)基座，靠單一的計算沒有辦法實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全。樂金鑫說，數(shù)據(jù)信托的發(fā)展需要完善機制，而不在于單點技術(shù)意義上的突破。同樣的，TikTok 的精準(zhǔn)推薦，離不開數(shù)據(jù)的支持，數(shù)據(jù)信托則能夠在數(shù)據(jù)安全方面發(fā)揮作用。蔣昆也表示，綠色氫氣的制備也需要多學(xué)科交叉研究。

此外，浙江省委組織部人才辦副主任王國強、杭州市委人才辦副主任王孟輝、余杭區(qū)委副書記、組織部長朱紅丹、余杭區(qū)委常委、常務(wù)副區(qū)長陳夏林、杭州未來科技城（海創(chuàng)園）黨工委書記梅建勝、DeepTech 創(chuàng)始人兼 CEO 周爾方也出席了本次發(fā)布會。

原文標(biāo)題：《麻省理工科技評論》2021 年 “十大突破性技術(shù)” 發(fā)布會在杭州余杭未來科技城圓滿舉辦！

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