AP圈素有“五月火葬場”的魔咒，而史丹佛、耶魯等頂尖名校近期的官宣新政，更是火上澆油——即“學生一旦參加AP大考，在申請時必須如實申報所有科目的成績”這意味著，你不能再“報喜不報憂”地走捷徑，只挑選5分的成績提交。無論好壞，你考過的每一門AP成績，都將原封不動地呈現在招生官面前。這徹底終結了“刷分”和“隱藏低分”的時代。你AP履歷的“全透明”，讓每一次考試都變得至關重要。而這，絕對不是唯二兩所。面對這一變化，“考前突擊”的策略已然失效，很多留學生都坐不住了。要知道，AP各科目難度各異，知識體系龐雜。許多同學習慣於等到4月才開始蒐羅資料、倉促備考，這種“臨時抱佛腳”的方式，在“全科提交”的規則下，無疑是一場豪賭。 (INSIGHT視界)

每年數千例肝臟移植因捐贈者死亡時間預測不準而失敗。今天，AI給出了準確解決方案。在肝臟移植領域，器官短缺始終是制約救治效率的核心難題。而「循環死亡後器官捐贈（DCD）」，是補充器官來源的重要途徑。DCD指捐贈者在心跳、呼吸停止（循環死亡）後進行器官捐贈的模式。然而，這個補充器官來源的重要途徑卻長期受困於「無效取得」問題： 醫療機構為潛在捐獻者投入大量人力、裝置與運輸成本，卻因捐獻者未在器官耐受缺血的時間窗內死亡，最終無法獲得可用肝臟。這種資源浪費不僅加重醫療系統負擔，更延誤了終末期肝病患者的治療時機。近期，史丹佛大學聯合美國6個移植中心研發的LightGBM機器學習模型，為破解這個困局提供了新方案。該模型透過精確預測DCD捐贈者的死亡進展，顯著降低了無效獲取率，為肝臟移植領域的資源最佳化與病患救治帶來突破性價值。無效獲取的沉重代價要理解這項突破的價值，需要先理解DCD肝臟移植的特殊性。在循環死亡後器官捐獻過程中，捐獻者停止生命支援後，肝臟因供血中斷開始受損。通常超過30-60分鐘，肝臟就會喪失移植價值。這個時間窗口的嚴格限制，導致了醫療資源的巨大浪費。單次無效取得的經濟損失可達數十萬元，包括移植團隊調配、器官保存裝置偵錯、跨區域運輸等成本。更嚴重的是，這些資源的無效佔用，直接影響其他末期肝病患者的治療機會。更嚴峻的是，傳統決策方式難以規避這一風險：先前臨床主要依賴兩類方法。一是2012年開發的DCD-N評分等老舊工具，其資料樣本量小且未更新，難以適配當前臨床場景；二是外科醫生的經驗判斷，這種方式往往受個體經驗、認知偏差影響。LightGBM模型的精確預測史丹佛團隊開發的LightGBM模型，透過多維度指標整合，實現了死亡時機的精確預測。模型涵蓋了神經功能指標如瞳孔反射、角膜反射，循環與呼吸指標包括收縮壓、心率、血氧濃度，以及基礎臨床資訊如年齡、BMI和死亡機制。【不同時間點與資料集下模型效能對比熱力圖】在演算法選型上，模型選用 「輕量級梯度提升機（LightGBM）」 演算法，其優勢高度契合臨床資料特性：抗缺失性：臨床資料常有部分指標缺失（如緊急情況未檢測某一生化指標），LightGBM可原生處理缺失值，無需人工填充，避免資料失真影響預測；高擬合度：能有效捕捉變數間的非線性關係（如「低瞳孔反射+ 低血壓」的組合對死亡時機的影響），比傳統線性模型（如舊評分表）更適合複雜臨床場景；高效性：在處理高維度資料時運算速度快，可滿足臨床即時決策需求。為避免模型“紙上談兵”，團隊採用三階段流程，基於美國6家中心的2221例DCD捐獻資料開展嚴格測試：訓練階段：利用2022年12月-2023年6月的1616例回顧性資料，讓模型學習「指標組合與死亡時機」 的關聯規律；回顧性驗證：以2023年7月-8月的398例資料“復盤”，驗證模型對歷史案例的預測準確性；前瞻性驗證：在2024年3月-9月的207例即時臨床案例中測試，模擬實際應用場景下的決策效果。【回顧性驗證佇列與前瞻性驗證佇列中的模型效能及基於閾值的權衡關係】三階段驗證均顯示模型性能穩定，為臨床落地奠定基礎。臨床效果與傳統方法相比，LightGBM模型展現出明顯優勢。在預測30分鐘內死亡的精確度方面，模型的AUC值達到0.83，顯著高於DCD-N評分的0.799和科羅拉多州計算器的0.694。在醫師意見分歧較大的複雜案例中，模型精準率達到70%，而醫師判斷的精確率僅為52%。這一資料表明，AI能夠有效輔助解決臨床決策中的爭議情況。同時，該模型具有高靈活性。它能輸出0-100分的連續預測指數，醫療機構可以根據自身需求調整閾值。例如，希望進一步降低無效獲取率的機構可以提高閾值，而希望減少錯過可用器官機率的機構可以降低閾值。深遠意義：肝臟移植生態的最佳化這項技術的價值不僅體現在資料提升上，更在於其對整個肝臟移植生態的最佳化。透過減少無效獲取，醫療機構能夠大幅降低資源浪費，將更多資源投入高機率成功的捐獻案例。對於終末期肝病患者而言，這項進步意味著更多生的希望。與此同時，研究團隊也開發了配套的臨床資料擷取聊天機器人。醫生只要貼上病歷網頁文字，機器人就能自動擷取關鍵指標並轉化為結構化資料，大幅降低了人工錄入成本。透過這項技術，我們可以看到AI在醫療資源最佳化方面的巨大潛力。它不是要取代醫生，而是作為決策輔助工具，整合多維度資料，規避主觀偏差，為醫生提供更客觀的參考。隨著大語言模型技術的發展，未來可望實現即時資料收集、動態預測、決策建議的全流程自動化，進一步提升臨床效率。AI技術賦能醫療，正從理念走向現實，而每一次這樣的進步，都在為生命爭取更多可能。 （算家雲）

在人工智慧（AI）領域，專家們預測下一個重大進展將是多模態學習、去中心化的智能網路，這將徹底改變全球的技術和社會結構。目前，AI已經能夠創作詩歌、繪畫以及處理文書工作，但專家們認為，未來的AI將不再僅限於文字交流，而是會具備聲音、機器人技術等多種形式的互動能力。這種多模態的AI將能夠生成音訊、影像，甚至實際的物理結果，並能駕駛車輛、操作裝置或進行農作物的採摘。根據科學新聞日報的穆罕默德·圖欣（Muhammad Tuhin）所述，未來的AI助理不僅能回應輸入的文字提示，還能理解使用者的語氣、臉部表情、周圍環境和社交背景，這將使系統的互動變得更加直觀和人性化。此外，AI的智能將超越人類，個人助理將擁有比整個人類社群更豐富的知識。這一切都與邊緣計算有關，專家們認為，未來每個人都將擁有最聰明的AI，並且這些AI可能會在一個去中心化的網路中相互連接。麻省理工學院的拉梅什·拉斯卡（Ramesh Raskar）和史丹佛大學的馬騰宇（Tengyu Ma）等專家探討了AI的未來，並提出一個引人注目的觀點：未來的AI世界將涉及分散的智能網路，而不僅是一個集中的智能體。拉斯卡舉例說明，企業的CEO並不需要成為公司中最聰明的人，而是應該做為一個協調者，整個公司的才智來自於所有的優秀人才。他還提到，企業的策略已經在朝著這個方向發展，許多大公司正在逐步去中心化他們的智能定義。這意味著，未來的AI可能會是許多微型AI的集合，這些AI分佈在全球各地，並能夠訪問當地的工具和資料，進而形成一種全球智能。在這種去中心化的理論中，香港數學家洪樂潼（Carina Hong）指出，隨著推理成本的降低，將會出現更多意想不到的應用案例和市場。她認為，這將為全球的進步奠定一個巨大的基礎，並且AI將能夠以驚人的速度應用於所有的應用科學。在討論中，專家們還提到，Anthropic公司最近的資料政策變更，要求更多的使用者資料，以便更好地理解如何為不同的使用者建立有用的模型。這些專家的觀點幫助我們更好地瞭解即將到來的AI變革，未來的AI將如何影響我們的生活和工作。 (芯聞眼)

9月19日，史丹佛大學（Stanford University）和國際權威學術出版社愛思唯爾（Elsevier）共同發佈了「2025年全球前2%頂尖科學家榜單」（World's Top 2% Scientists）。榜單連結：https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw/8這份榜單分為“終身科學影響力排行榜（Career-long Impact）”和“年度科學影響力排行榜（Single-year Impact）”兩大部分，從全球近700萬名科學家中，通過基於其論文引用數、h因子、合著者修正的hm因子、單獨或第一作者的文章引用數等綜合參數，遴選出世界排名前2%的科學家，涵蓋 22 個領域和 174 個子領域。其中，“終身影響力”榜單統計科學家職業生涯期間的綜合表現，“年度影響力”榜單則聚焦上一年度的學術影響力。據統計公佈的2025年榜單，中國共有 12374 位學者進入“終身科學影響力排行榜”，有 31685 位學者入選“2025年年度影響力榜單”。在年度 Top10 大學中，清華大學排名第四，稍落後於牛津大學，強過史丹佛大學，共 746 位學者入選該榜單。在本年度Top 10科學家中，中國科學院的王中林教授一舉斬獲「終身科學影響力排行榜」和「年度科學影響力榜單」雙榜單第一，全球總排名第一，可謂全球第一人。值得一提的是，圖靈獎得主 Yoshua Bengio 位居第七。Yoshua Bengio 也是世界首位「最高引」學者，作為深度學習三巨頭之一，在深度學習、循環神經網路、注意力機制、GAN等方面均做出了開創性貢獻，推動了機器翻譯、自然語言處理、電腦視覺等領域的巨大進步。此外，在「終身科學影響力排行榜」前1000中，國內入選的共有 21 位，其中，南京大學周志華、騰訊張正友排名分別為526、969。同時，兩人入選「年度科學影響力排行榜」前1000，排名分別為 182、588。圖：「終身科學影響力排行榜」前 1000 的中國科學家，共入選 21 位圖：「年度科學影響力排行榜」前 1000 的中國科學家，共入選 50 位具體地，中國內地高校入選兩榜科學家的統計如下：清華大學、浙江大學、中國科學院大學，在“兩榜”中，入選科學家人數排名第一、二、三。清華大學在“兩榜”中，均大幅領先其它高校，國內理工科第一校非常穩！在華五高校中有喜有憂，浙大拿下第二，上交大排在第三，復旦第九，都是不錯的成績。非雙一流大學中，深圳大學的排名最靠前，其次是江蘇大學、廣東工業大學、浙江工業大學，入選人數超過了很多雙一流高校。民辦大學中，西湖大學一枝獨秀，30人入選終身榜單，60人進入年度榜單。可見施一公在引進人才方面，非常注意人才質量與層次。北京大學是top2高校，不過在今年全球前2%科學家中，僅排在了第五。(HsuDan)

各位史丹佛的同學，下午好！首先聲明 —— 我不是來教你們 “成功學” 的。畢竟 10 年前我站在類似的場合時，還在跟大家吹 “特斯拉會在 2020 年實現完全自動駕駛”，現在看來，那會兒的我不僅低估了 AI 的難度，更低估了一個更基礎的問題：人這台 “機器”，到底需要多少 “冗餘設計”。今天想跟你們聊的，不是火箭推進器，也不是自動駕駛演算法，而是我花了 20 年才搞懂的三個 “底層帳戶”—— 生理、心理、資產。我猜你們中有人會想：“馬斯克談這個？你不是連睡覺都覺得是浪費時間嗎？” 沒錯，我曾經就是這麼蠢。第一階段：把生理帳戶當 “一次性燃料”—— 我差點燒了自己2018 年 Model 3 量產時，我大概有 6 個月沒怎麼見過自己的床。每天睡在工廠的睡袋裡，離油漆車間只有 10 米，聞著苯的味道能更快睡著 —— 聽起來很 “浪漫”，對吧？但實際是：我連續 18 個月每天只睡 4 小時，靠紅牛和甜甜圈扛著，體檢時醫生說我的肝臟指標 “像個長期酗酒的卡車司機”。有次在會議室籤文件，手抖得筆都握不住，只能讓助理幫我扶著紙。那時候我覺得，生理帳戶是 “無限續航” 的 —— 年輕，能扛，先把資產帳戶堆起來再說。直到有天凌晨，我在生產線旁突然眼前發黑，被同事抬到醫務室，監護儀的警報聲像 SpaceX 火箭爆炸前的提示音。醫生跟我說：“你再這麼幹，特斯拉的 CEO 就得換別人當了。”那次之後我才明白：生理帳戶不是火箭的 “一次性燃料”，而是星艦的 “核反應堆”—— 你得定期維護，控制輸出，不然它會先於你的目標 “炸掉”。現在我強迫自己每天睡夠 6 小時，早上會花 45 分鐘舉鐵（雖然我舉得很爛），甚至開始練瑜伽 —— 別笑，當你要同時管特斯拉、SpaceX、X 三個公司時，柔韌性比你想的重要。第二階段：讓心理帳戶 “扛住爆炸衝擊”—— 我學會了 “不硬撐”你們知道 2020 年疫情最嚴重時，我每天晚上躲在 X 的伺服器機房裡哭嗎？不是因為公司快倒閉（雖然當時特斯拉現金流確實只夠撐 3 個月），是因為我爸跟我繼妹的醜聞被媒體扒出來，推特上全是罵我的人，工廠因為封控停擺，我連員工的工資都快發不出來。那時候我的心理帳戶就像沒裝防護盾的飛船 —— 隨便一個 “小行星” 就能撞出大洞。我會在深夜刷推特，跟罵我的人對噴，會在發佈會中途突然沉默，甚至開始懷疑 “我做這些到底有什麼用”。直到有天我讀《魔戒》，看到山姆說 “即使在最黑暗的時刻，我們也能找到光”，突然想通了：心理帳戶不是 “鐵殼子”，是 “緩衝墊”—— 你得允許它吸收壓力，而不是硬扛。現在我有兩個調節心理帳戶的方法：第一，每天寫 “感恩清單”—— 那怕唯寫 “今天星艦的發動機測試沒炸”“今天兒子跟我說了句‘爸爸加油’”；第二，我會定期用小劑量氯胺酮（在醫生指導下）—— 別誤會，這不是逃避，是像給過載的電路裝 “保險絲”，讓大腦從 “崩潰模式” 切換出來。記住：心理帳戶的 “赤字” 比資產帳戶的赤字更可怕 —— 資產沒了能賺，心態崩了，你連賺的動力都沒了。第三階段：讓資產帳戶 “成為推進器，不是枷鎖”—— 我學會了 “留冗餘”2018 年特斯拉快破產時，我跟Google談好了 60 億美元的收購協議，就差簽字了。那天晚上，我在工廠裡走，看到工人還在加班裝 Model 3 的車門，突然想：“我不能把自己親手建的公司賣了。” 後來我們硬是把 Model 3 的周產量從 1000 輛提到了 5000 輛，現金流活了過來。但那次之後我改了資產帳戶的邏輯：資產不是 “數位遊戲”，是 “火箭的備用引擎”—— 你得留夠冗餘，不然一次危機就能讓你墜毀。現在特斯拉的現金流裡，永遠有 “能撐 18 個月不賺錢” 的儲備；SpaceX 研發星艦時，我要求團隊同時做 3 個備用方案；甚至我的私人飛機，我都買了兩份保險 —— 不是我膽小，是我知道：資產帳戶的核心不是 “多賺”，是 “能讓你在危險時，還有機會繼續往前走”。最後想跟你們說的話我見過太多聰明的人，包括史丹佛的畢業生，把三個帳戶搞成 “零和遊戲”—— 透支生理換資產，透支心理換成就，最後要麼身體垮了，要麼心態崩了，要麼賺了錢也不知道該怎麼花。其實這三個帳戶是 “三級推進器”：生理帳戶是第一級，撐著你離開地面；心理帳戶是第二級，幫你扛住高空的壓力；資產帳戶是第三級，帶你飛到更遠的地方。少了任何一級，你都到不了 “火星”—— 這裡的 “火星”，可以是你的創業目標，也可以是你想過的生活。別像我年輕時那樣，把 “拚命” 當成 “厲害”。真正的厲害，是你能在 50 歲時，還能跟 20 歲一樣有精力搞研發，還能跟家人笑著吃飯，還能有底氣說 “我想做一件更難的事”。謝謝大家，現在可以提問了 —— 但別問我 “星艦什麼時候能上火星”，我現在更關心 “你們今天有沒有好好吃飯”。 (軟體真理與光)

就在近日，全球創新的風向標——史丹佛大學，正式發佈了備受矚目的《2025年十大新興技術報告》。這份報告不僅是科學家們對未來的一次精準“預言”，更是一份關乎我們每個人未來十年工作、生活乃至生存方式的“藏寶圖”。它告訴我們：未來，遠比我們想像的更激動人心。今天，就讓我們一起拆解這份清單，看看那些即將從科幻走向現實，並成為改變世界核心力量的“未來科技”究竟是什麼！2025史丹佛十大新興技術，重磅揭曉！史丹佛的評選標準極為嚴苛，不僅要求技術具有顛覆性潛力，還必須在未來3-5年內達到關鍵應用拐點。這意味著，它們不再是遙遠的理論，而是即將落地、並產生巨大影響的“明日之星”。1、合成生物學：生命的“程式碼編輯器”一句話理解： 像寫程式碼一樣，設計和創造新的生命形式與生物系統。為何重要： 這不僅僅是基因編輯的升級。合成生物學讓我們能夠“程式設計”細胞，讓它們成為微型工廠，生產從新冠疫苗、生物燃料到環保材料的萬物。它將徹底顛覆醫藥、農業、能源和製造業，開啟一個“生物製造”的新時代。未來展望： 個性化癌症疫苗、可降解的生物塑料、甚至能吸收二氧化碳的“工程微生物”，都將從實驗室走向現實。2、生成式AI的下一站：多模態與具身智能一句話理解： AI不僅能說會寫，還能看、能聽、能行動，擁有“身體”。為何重要： 我們正從ChatGPT代表的“文字生成”時代，邁向AI能同時理解文字、圖像、聲音和物理世界的“多模態”時代。更關鍵的是，當AI與機器人結合（具身智能），它將能真正地在物理世界中執行任務，如照顧老人、進行複雜手術、探索未知星球。未來展望： 真正能理解你情緒的AI伴侶、能自主完成家務和修理的通用機器人、能進行科學發現的AI研究員。3、可控核聚變：能源的“聖盃”一句話理解： 在地球上“製造”一個小太陽，獲取近乎無限的清潔能源。為何重要： 能源是文明的基石。可控核聚變被譽為“終極能源”，它使用海水中的氘氚作為燃料，反應過程零碳排放，且不產生長壽命核廢料。一旦實現商業化，將徹底解決人類的能源危機和氣候變化問題。未來展望： 雖然完全商業化仍有距離，但2025年將是關鍵的一年，多個實驗堆將實現“能量淨增益”的持續突破，為未來的能源革命奠定堅實基礎。4、空間組學與計算病理學：細胞的“Google地圖”一句話理解： 以前所未有的精度，繪製人體內每一個細胞的位置和狀態。為何重要： 傳統基因測序像是一份“零件清單”，而空間組學則給出了這份清單的“3D組裝說明書”。它能讓我們看清疾病（尤其是癌症）在組織中是如何發生和發展的。結合AI的計算病理學，能讓疾病診斷更早、更準，治療方案更個性化。未來展望： 癌症早篩精準率大幅提升，阿爾茨海默病等神經退行性疾病的奧秘被揭開，新藥研發周期縮短一半。5、腦機介面：思想的“無線寬頻”一句話理解： 建立大腦與外部裝置的直接通訊通道。為何重要： 這項技術首先將為殘障人士帶來福音，幫助他們通過意念控制假肢、與外界交流。但其終極目標是增強人類能力，實現記憶儲存、知識“下載”，甚至通過思想進行交流。它正在模糊人類與機器的邊界。未來展望： 幫助癱瘓者重新行走，治療抑鬱症、帕金森等神經系統疾病，未來或將成為下一代人機互動的核心平台。6、量子計算：算力的“核武器”一句話理解： 利用量子疊加和糾纏，實現經典電腦無法企及的運算速度。為何重要： 當經典電腦遇到瓶頸時，量子計算為解決最複雜的問題提供了鑰匙。它能在幾分鐘內破解現有所有加密系統，也能在幾小時內模擬新藥分子的相互作用，或最佳化全球物流網路。未來展望： 新材料發現、金融模型精準預測、人工智慧演算法的指數級加速，將開啟一個全新的“量子優勢”時代。7、可持續航空燃料：天空的“綠色革命”一句話理解： 讓飛機“喝”上由生物質、廢棄物甚至二氧化碳合成的燃料。為何重要： 航空業是脫碳最難的領域之一。可持續航空燃料是實現“綠色飛行”最現實、最快的路徑，它可直接用於現有飛機引擎，能將碳排放減少高達80%，是通往淨零航空的橋樑。未來展望： 隨著技術成熟和成本下降，未來你乘坐的航班，很可能就是由“垃圾”或“空氣”驅動的。8、智能感測器與物聯網：物理世界的“神經網路”一句話理解： 讓萬物互聯，並擁有感知、思考和決策的能力。為何重要： 當微小的、低功耗的智能感測器被嵌入到城市基礎設施、工廠裝置、農作物甚至我們的衣物中時，整個物理世界將被數位化。這構成了“數字孿生”的基礎，讓我們能即時監控、預測和最佳化現實世界的一切。未來展望： 零事故的智慧交通、自我調節的智慧農業、預測性維護的工業4.0、無微不至的個性化健康管理。9、高精度衛星遙感：從太空“看透”地球一句話理解： 用前所未有的解析度和頻率，從太空監測地球的一舉一動。為何重要： 新一代衛星星座能以釐米級的精度，每天甚至每小時對地球進行掃描。這使得即時監測全球氣候變化、追蹤非法砍伐、精準農業估產、災害預警和應急響應成為可能。未來展望： 每一塊農田的灌溉都能被精確指導，每一次自然災害的損失都能被最小化，地球的“脈搏”將被我們即時掌握。10. 先進材料與增材製造（3D列印）：原子級的“造物主”一句話理解： 從原子和分子層面設計新材料，並用3D列印技術將其“生長”成任意複雜形狀。為何重要： 材料是一切技術的基礎。我們正在告別“試錯法”，轉向按需設計具有特定性能（如超輕、超硬、自修復）的材料。結合3D列印，可以實現從飛機引擎零件到人體器官的複雜、定製化製造，顛覆傳統製造業。未來展望： 列印出功能齊全的人體器官進行移植、製造出能適應極端環境的太空基地構件、生產出更輕更堅固的電動汽車和飛機。這份清單，告訴我們什麼？看完這十大技術，我們不難發現幾個深刻的趨勢：1. 融合是主旋律： 單一技術的突破已不足以引爆革命。“AI + 生物”、“量子 + 材料”、“太空 + 物聯網”的交叉融合，正在催生出前所未有的新賽道。未來的創新，將發生在學科的邊界上。2. 可持續是硬需求： 從核聚變到可持續航空燃料，應對氣候變化和實現可持續發展，已不再是道德口號，而是驅動科技創新最強大的商業和政策引擎。綠色，就是未來最大的“金礦”。3. 人類能力的“增強”： 無論是腦機介面、AI還是基因技術，其核心都在於突破人類自身的生理和認知極限。我們正在進入一個“主動進化”的時代，如何定義“人”，將成為未來最深刻的哲學命題。4. 從“連接”到“理解”： 網際網路連接了資訊，物聯網連接了萬物。而下一代技術，如空間組學、腦機介面、多模態AI，正在追求“理解”生命、“理解”思想、“理解”物理世界。這是從數位化到智能化的深層躍遷。面對未來，我們該如何自處？面對這股撲面而來的科技浪潮，焦慮和迷茫是難免的。但更重要的是，我們應該如何擁抱它？對於個人： 保持終身學習的好奇心。你不必成為每個領域的專家，但你需要理解這些技術的基本邏輯和它們可能帶來的影響。培養批判性思維、創造力和跨界整合能力，這些是AI難以替代的核心競爭力。對於企業： 將這些技術視為戰略機遇，而非威脅。思考如何將它們與自身業務結合，進行顛覆式創新或轉型升級。敏捷、開放、敢於試錯，將是未來企業的生存法則。對於社會： 我們需要展開更廣泛的公共對話，討論這些技術帶來的倫理、安全和社會公平問題。如何確保技術向善，如何讓紅利惠及每一個人，是我們必須共同回答的課題。寫在最後：史丹佛的這份清單，不是一份遙遠的科幻劇本，它是一份正在我們眼前徐徐展開的“未來使用說明書”。 (先鋒能源情報站)

01 十項關鍵技術，勾勒未來科技藍圖報告深入剖析的十項關鍵新興技術包括：人工智慧（AI）、生物技術與合成生物學、密碼學、雷射、材料科學、神經科學、機器人、半導體、空間技術和可持續能源技術。這些技術不僅在各領域取得顯著進展，而且相互影響、協同發展。02 人工智慧：變革的核心驅動力報告將人工智慧定義為“製造智慧型手機器的科學和工程”，它賦予電腦感知、推理、學習和創造的能力。AI應用範圍廣泛，覆蓋醫療、農業、物流和法律等多個領域。其變革潛力堪比電力和網際網路，能顯著提升生產效率並創造新產業。2023年，全球AI市場規模達到1966.3億美元，北美佔比30.9%。生成式AI預計在未來十年為全球GDP貢獻7兆美元，提升生產力1.5%。03 生物技術：邁向通用技術時代生物技術利用活體系統開發產品，涵蓋農業、醫療和工業材料，2020年佔美國GDP約5%，約9500億美元。合成生物學結合生物、工程和電腦科學，設計新型生物功能。報告指出，生物技術有望成為通用技術，通過DNA編碼實現多樣化生產，徹底改變傳統製造模式。分佈式生物製造是重大突破，允許在本地生產複雜分子，如藥物或材料，降低了全球供應鏈依賴。04 密碼學：數字安全的基石密碼學是保護通訊和交易安全的核心技術，隨著數字經濟的擴張，其重要性日益凸顯。量子計算的快速發展威脅現有加密系統，後量子密碼學研究正在加速，開發抗量子演算法以應對未來挑戰。零知識證明等技術提高了隱私保護效率，為數字身份驗證和區塊鏈應用提供了新可能。05 材料科學：AI驅動的材料革命材料科學通過自動化和AI技術加速新材料發現。例如，A-Lab通過機器學習成功合成了58種目標材料中的36種，顯著縮短了研發周期。這些新材料可用於能源、電子和航空領域，如更高效的電池和輕質航空材料。AI最佳化了材料設計，新型奈米材料提高了電池效率和航空材料強度。06 神經科學：解鎖大腦奧秘神經科學探索大腦功能，開發腦機介面和治療神經退行性疾病的方法。例如，人工視網膜項目通過刺激視網膜健康細胞恢復視力，為患者帶來希望。腦機介面技術取得進展，AI輔助的神經影像技術提高了診斷精度，新型演算法加速了阿爾茨海默病等疾病的早期檢測。07 機器人技術：從自動化到自主協作機器人技術正在改變製造業、醫療和農業。協作機器人提高了生產效率，送貨無人機最佳化了最後一公里配送，外科機器人提升了手術精準度。AI驅動的機器人實現了更智能的自動化，例如在可再生能源維護和老齡化社會支援中的應用。08 可持續能源技術：應對氣候危機可持續能源技術是應對氣候變化的的關鍵。太陽能和風能已具成本競爭力，但儲能、碳捕集和電網現代化仍面臨挑戰。長時電池和氫能技術取得進展，碳捕集技術商業化加速，智能電網最佳化了能源分配。然而，原材料供應鏈依賴和高昂的前期成本仍需解決。跨領域趨勢：技術互聯的機遇與挑戰報告指出，技術發展呈現非線性特徵，長時間的緩慢積累可能引發突然突破。跨領域協同效應顯著，如AI與材料科學、機器人與生物技術的結合正在放大創新潛力。人類智慧是技術創新的核心，但STEM教育下降和移民政策限制可能導致人才短缺。到2030年，半導體行業58%的崗位可能無人填補，需加大教育投資和開放人才流動以應對挑戰。技術互聯性的增加帶來了資料洩露和研究完整性風險。學術界需加強安全文化建設，確保技術開發的可靠性。這些技術正匯聚成四股相互交織、重塑世界的“融合之力”。09 電子資訊方向scopus期刊推薦《Chips》主要關注點：晶片科學與技術（設計、製造、應用），例如不同技術（RFCMOS、SiGe/BiCMOS等）在VCO、PA、LNA等關鍵電路參數的性能《Signals》主要關注點：訊號處理的理論、演算法及應用（如生物醫學訊號處理、統計訊號處理、頻譜分析）《Traitement du Signal》主要關注點：訊號處理、成像與視覺，投稿周期：投稿到接收平均4-5個月，接收後約1個月見刊《Microsystem Technologies》 主要關注點：微系統（MEMS/NEMS）的設計、製造、材料及其在技術和生命科學中的應用（如感測器、執行器、微流體） (Scopus學術視界)