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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。
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%。
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。
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。
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。
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。
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。
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”。
《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)