麻省理工版2016十大突破性科技（上）

上期咱發布了WEF世界經濟論壇版的2016年度十大新科技排行榜，因為是全美最暢銷科普讀物《科學美國人》背後操刀的，所以篩選的大多是影響公眾未來生活的新技術。

本期呢，咱換個更純粹的科研機構，再次梳理一下2016年不可錯過的那些高科技。擁有117年科研資歷的美國麻省理工學院MIT，動員65位科學家、科技編輯，從147個國家、200個科研成果中，篩選出本年度最具突破性的十大科技（不屬TOP10，不分先後），一起瞧瞧吧。

Immune Engineering

免疫工程

實現期：1～2年

MIT評語：通過基因工程製造免疫細胞，絕殺癌細胞，挽救癌症病人。T-細胞就像一群微小機器人一樣，感知並殺掉癌細胞。

2016年1月12日，科技控奧巴馬在他任內的最後一次國情咨文報告中宣布了【抗癌登月計劃】，一項旨在尋找癌症治癒方法的「登月計劃」。舉國之力甚至全球之力去攻克癌症，試比登月計劃，既偉大又艱難。還好這一年叫咱看到一些希望。

名叫Cellectis的一家抗癌類生物製藥商，最早在2014年開發了基於T-細胞的嵌合抗原受體工程來治療癌症的一種方法（簡稱CAR-T療法），2015年又研發了創造性產品UCART19，針對慢性淋巴細胞性白血病、急性淋巴細胞白血病、其他惡性血液疾病上具有突出療效。2016年實現工業化規模生產。

CAR-T療法跟其他免疫療法的最大不同，這種T-細胞基因編輯方法，不限於單個癌症個體，不必再需要一對一的基因修飾，而是適用於整個同類癌症病人。這種通用型免疫工程逐步擴展後，有望不再談癌色變，抗癌登月計劃邁出關鍵一步。

Precise Gene Editing in Plants

精準編輯植物基因

實現期：5～10年

MIT評語：通過精準而廉價的基因編輯方法CRISPR，讓植物免受外源DNA和病毒侵襲。

在2050年地球人口達到100億之前，提高農業產量一直是科學家的不懈追求，一種新的基因編輯技術CRISPR，有望能夠實現這一科技突破。在有效修復植物天然免疫系統的同時，能夠更有效地抵抗病毒和乾旱，甚至能夠免受外源DNA准基因生物的侵襲，還有兩個很現實的好處，這種基因編輯方法既精準又廉價。

目前這種精準編輯植物基因的方法，已在中國的水稻、小麥，英國的大麥、土豆、西紅柿，美國的玉米、土豆、大豆等實驗田裡廣泛應用，有望5到10年在全球廣泛推廣。

Reusable Rockets

可回收式火箭

實現期：現在

MIT評語：成千上萬次火箭發射都是一次性的，直到SpaceX和藍色起源改變了這一宿命論。

以往所有火箭的處女航都是單程的，一直到2015年年底，兩家私營太空公司的兩次火箭回收，歷史性地終結了這個宿命。經過數百公里的航行穿梭後，這兩艘明星般的火箭都妥妥地垂直降落在返航坪上，就好像《阿波羅13》火箭發射鏡頭回放似的，整個過程叫人目瞪口呆。

請記住這兩個歷史性的時間點：

2015年11月23日，藍色起源Blue Origin新謝潑德號可回首式火箭首次成功著陸。

2015年12月21日，SpaceX獵鷹9號可回收式火箭首次成功陸上著陸。

隨著藍色起源、SpaceX兩家公司再接再厲——

2016年1月22日，藍色起源同一艘火箭再次實現成功著陸。

2016年4月9日，獵鷹9號可回收式火箭首次實現海上著陸。

表面上看這是兩家公司的同台PK，但實際上卻是這兩家新興太空公司挑戰傳統舉國體制的航天巨頭。低成本高技術的新打法，讓一貫寡頭霸佔的太空變得活躍起來。太空運輸成本至少銳減一個數量級不說，讓太空旅行最終變得更加開放而平價，才有更重要的意義。

就像SpaceX背後的馬斯克目標鎖定在火星，「開啟火星之旅，實現移民火星10萬人」。藍色起源Blue Origin背後的貝索斯（亞馬遜CEO）最終目標是，「有一天讓數百萬人在太空中生活和工作」。遨遊在神奇的藍色空間，始終是一部分地球人的最終夢想。而夢想成真的第一步，就得依靠像SpaceX和藍色起源這樣的高技術公司先行一步。

Robots That Teach Each Other

機器人互教

實現期：3～5年

MIT評語：不知疲倦的機器人一旦能夠互相學習，互通有無，那麼整體進化程度和智能程度將無法限量。

人類對於機器人的要求總是那麼迫不及待。既期望寵物機器人能夠開心解悶，又希望能夠包圓所有家務。既期盼工業機器人拚命製造東西，又希望它能充當高級白領足夠聰明。既期待Siri能像林志玲那樣嘴甜，又希望能擁有沃森那樣超級腦瓜……

但可憐的現實是，目前咱大傢伙兒能接觸到的機器人，不是能力單一，就是不夠聰明。即使AI大神們絞盡腦汁，變成拚命三郎，似乎也無法加速進化機器人的智能程度。

按照美國布朗大學教授斯蒂芬妮·泰利克斯Stefanie Tellex的解釋，因為機器人都在單打獨鬥地學習、訓練各種能力，當然進化速度快不起來。但要是能讓所有機器人彼此互教學習，共享數據，那麼很可能會徹底改觀。

事實上，布朗大學和康奈爾大學已經開始這麼幹了。在康奈爾大學一種名叫PR 2科研用機器人，通過這個平台學習到了一系列的簡單任務，比如說從桌子上拿起幾個馬克杯，並把它們放在碗口朝上的碗里。而在幾百英里外的布朗大學實驗室里，一種完全不同類型的機器人，名叫Baxter，已經學會了PR2 的這種技能，並且能在不同環境下完成相同的任務。

根據麻省理工學院對Baxter的測試，這種機器人的學習能力要比直接向它輸入編碼命令可靠性提高75%。而未來這種機器人將會被成百上千的應用到工廠的生產線或者倉庫中。例如現在亞馬遜已經開始探索機器人倉庫保管員的項目，相信還有許多其它公司也有類似的打算。

學習、分享的能力，原本是人類文明進化的主線，如今卻在兩個完全不同的機器人身上實現了，這是機器人史上一座不小的里程碑——機器人之間能夠分享、互教啦。

Conversational Interfaces

語音接入技術

實現期：現在

MIT評語：跟蘋果的Siri，微軟的Cortana，谷歌的OK谷歌，亞馬遜的Alexa相比，百度研究院開發的Deep Speech 2，更具挑戰性和突破性，因為針對難搞的漢語，以及需要在喧鬧的街頭使用。

作為中國百度的一個研發部門，設在矽谷的百度研究院2016年初，公布了一項語音識別技術成果——Deep Speech 2，主要專註於提高嘈雜環境里的英語語音識別的準確率。在噪音環境下，Deep Speech的出錯率要比谷歌Speech API，Wit.AI，微軟Bing Speech，蘋果Dictation低10%多。

語音識別是一項越來越重要的技術，早已被用於蘋果語音助手Siri、語音輸入功能Dictation以及谷歌語音搜索中。但以往的主流語音識別技術大多採用模式識別，依賴於大規模數據的獲取、高性能計算技術的支持，而百度Deep Speech 2 採用的是，端到端end-to-end的深度學習模式。這讓Deep Speech 2不僅能處理不同口音的英語，還能處理更為複雜的漢語，下一步將會開發多種方言版本的漢語識別系統。

百度矽谷人工智慧實驗室的首席科學家Andrew Ng博士認為，隨著Deep Speech 2的大範圍推廣，廣泛應用於移動裝置的語音識別系統將遭受此系統的巨大衝擊。按照這一樂觀估計的話，一旦Deep Speech系統獲得成功，通過語音接入互聯網、物聯網的科幻時代就會提前到來。

因為篇幅關係，一下子都擼完十大科技太長了，所以呢本期主推5大，剩下的下期補上。最後，為了方便大傢伙兒記憶，咱再梳理一下這五大突破性科技，腦圖版滴——

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