每年，美国《技术评论》杂志都会公布本年度10大新兴技术，并预计这些技术将在未来几年对我们的生活和社会产生重大影响。

　　　1“异常”建模技术

　　这项技术将洞察人类心理的大量数据结合起来，让机器学习就能帮助人类管理异常事件。

    人物：埃里克·霍维茨，微软亚洲研究院定义：异常建模技术结合了数据挖掘和机器学习技术，有助于人类更好地预测和应对不寻常事件。

　　影响：异常建模技术将给交通管理、预防医学、军事计划、政策、商业和金融等广泛领域的决策者提供帮助。

　　背景：经数千名微软员工的实地测试，已用在美国西雅图交通模式下的原型软件可成功地对异常事件进行提醒。而更广范围的调查研究工作也正在进行之中。

　　下一次飓风将在何处登陆？股票市场将如何对房价的下跌做出反应？谁又能赢得下届总统的选举？现代生活的许多方面都离不开预测。现存的计算机模型已能相当准确地预测许多事件，但异常事件仍然还是会出现，而且我们还无法消除它们。但微软研究院自适应系统和交互研究部主管埃里克·霍维茨认为，使用一种称为“异常建模”的技术，我们就能最大幅度地减少这些异常事件。

　　霍维茨强调，异常建模并不是要造出一个技术水晶球来预测股市明天将会发生什么，或是盖达组织下个月可能要采取什么行动。但他表示，我们可利用这种方法来研究过去曾遭遇过的异常事件，然后建立起未来可能会发生该类异常事件的模型。由此得出的结果可能会对从卫生保健到军事战略、从政策到金融市场等广泛领域的决策者提供帮助。

　　当然，这还只是一个远景，但它在现实世界的应用已经有了一个良好的开端。从2003年起，霍维茨和他的研究团队一直在微软公司开发和测试一个交通预报服务软件———SmartPhlow。

　　SmartPhlow既可以在台式机上工作，也可运行于微软掌上电脑设备。它利用一张城市地图来标示西雅图的交通情况，繁忙的公路用红色标示，其他交通流畅的路线则用绿色标示。虽然这仅仅是个开始，但是毕竟西雅图的大多数人现在都已知道在上下班时间走这条或那条公路兴许不是个好主意。如果一台机器不停地告诉你已经知道的东西，那它只会令你感到厌烦，因此霍维茨研究团队添加了一个只在异常情况下才予以提醒的软件，这里异常情况指的是交通开始出现许多人不曾预想的瓶颈或从慢性堵塞变得神奇畅通之时。

　　要有效地监测到这种异常情况，这台机器就必须拥有知识和远见。知识指的是人类发现异常情况的良好认知模型，远见指的是及时以某种方式预测异常情况以让用户能有所作为。

　　霍维茨研究团队利用了西雅图数年来的动态和静态交通状况数据，并加入了能够影响这些模式的所有因素：事故、恶劣天气、节假日、体育赛事甚至是高级官员的到访。然后，研究人员将一段特定道路以15分钟为间隔分成数十个路段，利用这些数据来计算每种情况下的交通分布概率。

　　这一分布状况为司机了解所期望的该地区的交通情况提供了相当好的模型。这样，研究人员就能回过头去寻找人们不想出现的那些情况时的数据，这些地方的数据会表现出严重偏离平均模式。由此，就形成了一个异常交通波动的大型数据库。

　　研究人员一旦发现一个异常的统计结果，他们就回溯30分钟到交通似乎正按照期望在流动的地方，然后运行机器学习算法来找出该模式内的微妙之处，从而可让他们预测出异常情况。

　　霍维茨表示，由此产生的模型工作得非常好。当设置参数使其误差率减少到5%%时，它能预测出西雅图交通系统中50%%的异常情况。如果这听起来还不够令人印象深刻，那么你想象一下它给司机提示的异常情况要比从其他途径获知的多50%%以上。今天，已有超过5000名微软员工在他们的智能手机上安装了这项服务。

　　霍维茨研究团队正在和微软公司交通与路由部一起研究将SmartPhlow商品化的可能性。2005年，微软宣布将核心技术授权给Inrix公司。去年3月，Inrix公司推出了Windows移动设备平台的交通应用服务。该服务可提前为横跨美国和英国的客户提供短到几分钟、长达5天的交通预报。

　　虽然包含在SmartPhlow内的技术没有一个是全新的，但这些技术的结合和应用却非同一般。斯坦福大学概率建模和机器学习专家达芙妮·科勒表示，对于像监测信用卡欺诈或生物恐怖等建立在大型数据集上的异常情况，研究人员还有相当多的工作要做。但这项工作的重点在于监测当前的异常情况，并不是预测不久将来可能发生的事情。另外，大多数预测模型都无视统计异常值，而霍维茨的模型专门追踪这些异常值。将人为因素考虑在内也是他的独到之处，他正在明确地建立人类认知过程的模型。

　　当然，问题是有多大范围的人类活动可以这种方式建模。用于SmartPhlow的算法对于特定领域是必须的，霍维茨相信总体方法应可推及到许多其他领域。他已在跟政策科学家讨论用异常建模来预测意想不到的冲突。他乐观地认为，在专家对某个市场的房屋价格、道琼斯工业平均指数或是货币汇率的变化感到惊奇时，异常建模都能预测得到。他称，该技术甚至还能预测商业趋势，在过去几十年里，许许多多的公司就是因为没有预见到技术兴起导致竞争局面的改观而倒闭。

　　霍维茨承认，大多数这样的应用还有很长的路要走。他表示，这是个长期远景，但它非常重要，因为它建立在我们称之为智慧的基础之上：理解我们所未知的东西。

    研究人员认为给计算机芯片引进一些不确定性，将能延长移动设备中的电池寿命，也许还能将摩尔定律延续下去。
    定义：PCMOS是一种可使工程师能够用一小部分计算精度换取可持续的能源节约的芯片设计技术。
    影响：在短期内，PCMOS设计可显著提高移动设备中的电池寿命，10年后，如果摩尔定 律继续发挥作用，就需要引用PCMOS背后的理论。
    背景：帕勒姆和他的合作者已开始为特定应用制造测试芯片，他正计划成立一家先进技术创新公司将该技术进行商业化。

　　克里什那·帕勒姆是芯片研究领域的一个“异教徒”。在微芯片的世界里，精确与完备一直是必不可少的。制造工艺的每个步骤都要进行测试和复检，以确保每个芯片每次运算的结果是准确的。但莱斯大学的帕勒姆教授却认为，有一点小误差兴许是件好事。

　　帕勒姆已开发了一种用计算精度的微小损失来换取耗电明显减少的芯片制作技术。他的概念有一个很长的名字叫“概率互补金属氧化物半导体技术”，简称PCMOS。帕勒姆的依据是，对于许多应用领域，特别是像音频或视频处理这样的领域，最后的结果并不是一个数字，因此追求最高精度是没有必要的。相反，芯片可设计成某一时段产生正确的答案，但在其他时段只需接近正确答案即可。帕勒姆认为，由于产生的误差很小，因此得出的结果，从本质上来说，足够接近就已经相当好了。

　　微芯片每次运算基于晶体管将对施加电压作出响应时流经它们的电子标示为一个“1”或一个“0”。但是电子不停地流动，会产生电噪声。为了克服噪声和保证晶体管标示正确的值，大部分芯片运行在一个相对较高的电压下。帕勒姆的想法是降低一个芯片的部分运行电压，尤其是运算最不重要位元（比如运算数字21693中的个位数字3）的逻辑电路。由此导致的信噪比的降低意味着这些电路偶尔会得出错误的答案，但工程师们可以计算出对任一特定电压下得出准确答案的概率。帕勒姆称，将计算的准确率放宽一些，哪怕是一点点，都能产生明显的节电效应。

　　在几年之内，采用这样设计的芯片可以提升诸如音乐播放器和手机等移动设备内电池的使用寿命。但在10年后，帕勒姆的想法可产生更大的影响力。届时，硅晶体管将是如此的小，以至于工程师们已不能精确地控制它们的行为：晶体管将具有内在的随机性。于是，帕勒姆的技术对延续摩尔定律变得更为重要，晶体管密度呈指数级增长，从而计算能力已将持续40年。

　　帕勒姆于2002年开始实施他的想法时，对PCMOS背后的原理是“相当普遍”的这一推论也曾有过怀疑。但2006年，他的观点改变了。他和他的学生模拟了一个PCMOS电路，作为处理手机视频流芯片的一部分，然后与现有芯片的性能进行比较。他们在一次技术会议上进行了展示，经举手表决，大部分的观众都看不出两者的画质有什么不同。

　　帕勒姆表示，由人类认知局限而降低精度需求的应用完全适用于PCMOS设计。在手机、笔记本电脑和其他移动设备中，图像和声音的处理消耗了相当大部分的电池能量。帕勒姆认为，PC鄄MOS芯片将有可能增加十几倍的电池寿命而不损害用户的体验。

　　PCMOS在采用概率算法的应用领域也大有用武之地，如加密技术和机器学习。这些领域的算

　　法通常设计为达成一个近似的答案。因为PCMOS就能做这样的事情，所以今天必须用软件才能做的事，PCMOS在硬件上就能达成，而且还能在节电和速度上获益多多。帕勒姆正设想制作这样一个设备，用一个或多个PCMOS协助处理器完成像加密这样的特定任务，同时一个传统芯片辅助处理其他的计算“琐事”。

　　帕勒姆研究团队已经制作出了一个加密设备，并开始进行测试。他们也正在设计一个图像设备及一个可让人们调节手机电力消耗和性能的芯片，这将为消费者可选择会消耗更多电力的高视频或通话质量，还是选择能节约电力的较低质量。帕勒姆正在计划建立一家或几家先进技术创新公司将PCMOS芯片推向市场，公司最早将于明年成立，产品将在3年—4年后问世。

　　随着硅晶体管越来越小，基础物理手段也将变得越来越不稳定。所以你想要的和你得到的结果就有了一定的随机性。除了开发硬件设计，帕勒姆还创建了布尔代数的概率模拟技术，布尔代数是计算机逻辑电路的核心。正是这种概率逻辑使研究人员相信摩尔定律将继续昂首向前。

　　如果帕勒姆的研究真的走出了一条乐观主义者坚信的道路，那么他将会拥有一个反叛者最后的满足：看到自己的异端邪说变成了教条。

    由碳纳米管制作的微型无线装置，将改善从手机到医疗诊断的功能。
    人物：阿历克斯 ·泽托，美国加州大学伯克利分校。
    定义：纳米收音机的核心是一个能够接收无线信号的单分子。
    影响：这种微型无线装置，可提高手机性能，允许像环境传感器这样的微型器件进行通信。
    背景：新的纳米技术工具正在使研究人员制作出非常小的器件。纳米收音机就是最新的成果之一。美国加州大学伯克利分校物理学家阿历克斯·泽托和他的同事已制作出一个纳米收音机，它的关键电路由一个单碳纳米管构成

　　美国加州大学伯克利分校物理学家阿历克斯·泽托和他的同事已制作出一个纳米收音机，它的关键电路由一个单碳纳米管构成。

　　任何无线设备，从手机到环境传感器，都可受益于纳米无线装置。较小的电子元件，如调谐器，将能降低电力消耗，延长电池寿命。纳米无线装置还可以把无线通信引至全新的境界，譬如可引导药物在血液中流动并释放至需要部位。

　　自1995年美国国家无线电公司推出其口袋大小的收音机以来，收音机小型化一直是人们追求的一个目标。近来，电子产品制造商已制作出微型收音机，并创造出像无线射频识别标签这样的新产品。大约5年前，泽托研究团队就决定设法研制出更小的、能工作在分子尺度的收音机，并将此作为研制廉价无线环境传感器项目的一部分。

　　泽托研究团队决定从无线接收器个别元件的微型化入手。像天线和调谐器这样的元件，可选择频率转换成电脉冲，然后送往扬声器。但是，实践证明将分离的纳米级元件整合起来难度也不小。大约1年前，研究人员灵机一动，也许碳纳米管能做到这一点。短短几天时间，他们就拥有了一个功能良好的收音机，在首次测试中，它收到了两首歌曲。

　　泽托的纳米接收机，可将无线电波的电磁振荡转换成纳米管的机械振动，反之亦然。研究人员将一个碳纳米管固定在一个和电池相连的金属电极上，纳米管自由端的远处是第二个金属电极。在电极间加上电压后，电子从电池流经第一个电极和纳米管，然后从纳米管尖端跳过微小的间隙到达第二个电极。带有负电荷的纳米管就能“感觉”到一个正在通过的无线电波的振荡。这个无线电波就像所有电磁波一样，同时拥有电波和磁波成分。

　　这些振荡依次吸引和推斥纳米管尖端，使纳米管的振荡与无线电波同步。当纳米管振荡时，电子继续从它的尖端喷射出来。当尖端远离第二个电极，也就是纳米管弯向一边时，少量的电子就会跨越间隙。这些脉动电信号能复现出编码在无线电波上的音频信息，然后送往扬声器。

　　研究人员下一步的工作是让纳米收音机不仅能接收信息，还能发送信息。泽托认为这不会很难，因为发射器基本上就是逆向工作的接收器。

　　纳米发射器将可开启其他应用的大门。比如，附在微型化学传感器上的纳米无线装置，可植入患有糖尿病或其他疾病的病人血管内。如果传感器探测到一种不正常的胰岛素水平或其他一些目标化合物，发射器可将相关信息传送给一个探测器，或者甚至可能是一个可释放胰岛素或其他治疗药物的植入式胶囊。事实上，自从在《纳米通讯》期刊上发表了纳米收音机的论文后，泽托收到了许多从事无线药物输送设备研究的科学家的电话。泽托表示，这已不单是幻想，现在研究工作已确确实实正在前进之中了。

    物理学家正在努力带领我们走进一个无线电源的世界。
    定义：无线电源技术，就是无需使用电缆就可将电力传输到设备上。
    影响：随着各种无线电源的到来，今后任何低功耗设备，如手机、iPod或笔记本电脑等，无需各种电缆，就能简单地自动充电，或许最终我们可跟电池说再见了。
    背景：抛掉电源线，将使今天无所不在的便携式电子产品变成真正的无线产品。不少研究人员和先进技术创新企业正在这一日益成长的领域奋勇争先。

　　19世纪后叶，电能点亮灯泡的现实促使人们狂热地寻求配送电力的最佳途径。领头羊就是交流发电和供电系统的发明者尼古拉·特斯拉。他有一个把电输送到世界各地的宏伟计划。但要将电送到每个城市、每栋建筑甚至是每个房间，基础设施之庞大是令人难以想像的，特拉斯指出无线输送就是他要走的技术路线。他计划建造一个57米高的塔台，并宣称要将电送到千里之外的某个地方，甚至他已经开始在长岛动工建设这个塔台。虽然他的团队做了一些试验，但在塔台完工前，他的钱用完了。空中传电的豪言壮语很快被人淡忘了，因为工业世界证明自己已经接受了有线送电的现实。

　　几年前的一天，麻省理工学院助理物理学教授马里恩·索佳西奇被一阵不停的手机蜂鸣声吵醒。他不得不从床上起来，因为如果不把手机放在充电器上，它就会一直响个不停，他也甭想再睡安稳觉了。在朦朦胧胧中，他的脑中开始浮现，如果从进家门开始，手机就能自己充电就好了。

　　自此，索佳西奇就萌发了寻找用无线方式传送电力的想法。他并没有追求那种像特拉斯一样的远程输电计划，他决定寻找一种可为手机、PDA和笔记本电脑等便携式设备充电或供电的中距离输电方式。他首先想到了无线电波，无线电波能通过空气有效地发送信息，但他很快发现它们的大部分能量会在空气中被损耗掉。而像激光这样更有针对性的方法则需要清晰的视线，而且还可能会对路径上的东西带来不利影响。最后，他终于找到了既有效又安全的方法，它既能直接给接收器供电，又不会在周边环境中损失能量。

　　他把思维落在了共振耦合现象上。共振耦合指的是调谐到相同频率的两个物体能强烈地交换能量，但是对其他物体的影响很弱。一个典型的例子就是，拿一套玻璃酒杯，每个放在不同的层，这样玻璃杯就在不同的声频下振动。如果一个歌手的声音正好和其中一个玻璃杯的频率相匹配，这个玻璃杯就可能吸收足够多的能量而破碎，其他玻璃杯则毫发无损。

　　索佳西奇发现磁共振是传输电力的一个很有希望的手段，因为磁场在空中自由穿行，而且对环境没有太大影响，只有在一定频率下才会对人产生影响。在同事的协助下，他设计了一个简单的装置，以无线方式给一个60瓦的灯泡供电。

　　研究人员制作了两个共振铜线圈，并将它们悬挂在约两米开外的天花板上。当他们将一个线圈插入墙上的电源时，流经线圈的交流电就建立了一个磁场。调谐在同一频率并连有灯泡的第二个线圈与磁场发生共振产生电流，继而点亮灯泡。这种现象甚至在线圈之间有一层薄墙时也能实现。

　　迄今，最有效的设置为60厘米的铜线圈和一个10兆赫兹的磁场。电力传输距离超过2米，效率约为50%。研究人员正在研究银和其他材料，以减小线圈的尺寸和提升效率。索佳西奇表示，最理想的情况当然是达到100%的效率，但从实际应用出发，能达到70%—80%的效率就可以了。

　　无需连接线就可给电池充电的其他方法正在不断涌现。很多先进技术创新公司已经向市场上推出这样的适配器和基座，这些产品允许用户在家里，在某些情况下也可在车里以无线方式给手机、MP3播放器及其他设备充电。索佳西奇的技术与他们的不同之处是，未来某一天，无论什么时候设备进入无线发射器的范围内，无需基座就能实现设备的自动充电。

　　这项工作已经吸引了消费电子公司和汽车业的目光。美国国防部也给这项研究投了资，期望它能给战士提供一种给电池自动充电的途径。不过，索佳西奇仍然对可能和谁合作守口如瓶。

　　索佳西奇称，在今天电池仍大行其道的世界里，无线输电技术有如此多的可以大显身手的应用场合，这只能说明该技术强大的生命力。

    微型磁场传感器将把磁共振成像仪带到它从未去过的地方。
    人物：约翰·基擎，美国国家标准与技术研究所。
    定义：相当于一米粒大小的微型原子磁力计只需很少的电力，对非常弱的磁场也很灵敏。
    影响：微型、廉宜的磁力计，将导致便携式磁共振成像仪的出现， 得以检测掩埋的炸药装置及遥测矿藏。
    背景：传感器小型化将在未来10年得到更广泛的应用。

　　从人体到埋藏在地雷中的金属，磁场无处不在。甚至像蛋白质这样的分子也能产生它们自己独特的磁场。磁共振成像仪能产生惊人详细的身体图像，核磁共振光谱仪则依靠磁信息来研究蛋白质和诸如石油这样的其他化合物。但是，目前用以检测这些微弱但重要的磁场的传感器都有不足之处。有些虽然可便携也廉价，但不是很灵敏；另外一些虽然有很高的灵敏度，但是固定式的，价格昂贵且非常耗能。

　　美国国家标准与技术研究所物理学家约翰&<83;基擎开发出的微型低功率磁传感器，几乎具有和那些昂贵的大家伙一样的高灵敏度。这种米粒大小的传感器就叫做原子磁力计。基擎希望，它们有一天能被纳入从便携式磁共振成像仪到能更快更便宜地探测未爆炸弹的所有探测设备中。

　　这个微型传感器包括三个重要组成部分，它们垂直堆栈在硅片上，其中，在一个红外激光器和一个红外线图像探测器之间，夹着一个充满蒸汽铯原子的玻璃硅立方体。在缺乏磁场时，激光径直通过铯原子，但当出现磁场，哪怕是非常微弱的磁场时，通过原子的路线就会发生变化，它们会自行吸收与磁场强度成比例的光量，这一变化会被光电探测器检取。基擎称这是一个带有超强灵敏度的简单配置。

　　原子磁力计已经存在大约50年时间了，大多数都有一个大而灵敏的蒸汽室，这个苏打罐大小的蒸汽室是利用玻璃吹制技术制成的。最灵敏的磁力计可探测1个飞母托特斯拉（femtotesla）级别的磁场。基擎的创新在于将蒸汽室体积缩小到了只有几个立方毫米，在减少耗电的同时仍保持性能可比。

　　基擎和5名物理学家合作，利用微机械加工技术制作出了蒸汽室。首先，他们利用光刻和化学蚀刻结合法，在一块硅片上冲压出3毫米跨度的方孔。然后，他们再将硅片与一片玻璃紧紧夹住，施以高热和电压创造出一个焊接点，把方孔变成一个带有玻璃底的无顶盒。

　　在真空室中，他们用一个微型玻璃注射器将盒子充满蒸汽铯原子，接着使用另一片玻璃施以高热后将盒子封装起来。这个操作步骤一定要在真空条件下进行，因为铯能与水和氧发生剧烈反应。然后，他们将完成的蒸汽室和红外激光器及光电探测器一起装在硅片上。给蒸汽室顶部和底部的导电薄膜通上电流发出热量，就可以保持铯原子的蒸发。

　　目前，基擎能在实验室中一次制造出几个磁力计，但他已经设想出了可批量生产的方法。在不同单硅片上同时刻出不同部件的多个副本，然后将它们层叠起来，这些堆栈就可以切分成多个磁力计。

　　使用这种廉价的方式，这些低功耗的传感器就可以被设置成便携式的由电池供电的成像阵列。这些阵列可轻易地映射出磁场的强度和范围，一个阵列中的传感器越多，它提供的物体位置及形状的信息就越多。如果士兵使用这样的阵列，就可更加快捷和方便地发现未爆炸弹和简易爆炸装置。

　　这种微型传感器也许还能彻底改变磁共振成像和核磁共振技术，而这两种技术都基于需要配备具有昂贵冷却系统的笨重且同样昂贵的强磁体。因为基擎的传感器能探测非常微弱的磁场，纳入这些传感器的磁共振成像仪和核磁共振仪使用非常弱的磁体就可得到很好的图像，因此也就可以造的更小、更便宜。

　　这样，磁共振成像就能得到更广泛的应用。医生可以用它来检查病人体内不能暴露在强磁场下的心脏起搏器或其他金属植入物，便携式系统甚至能被开发用于救护车或战场上。核磁共振仪也能走出实验室进入旷野，帮助石油和矿业公司评估诱人的地下矿藏。

　　基擎最近的研究表明，这种传感器可测量由水产生的核磁共振信号。他称，在该装置能解决多种化学物质发出的微弱信号，比如区分出水样中各种可能污染物之前，尚有大量的工作要做。

6 离线Web应用程序

    利用测览器和桌面应用程序两者的优势，计算机应用将会变得更强大。
    定义：离线Web应用是利用HTML和Flash等网络技术开发出来的，它能将用户脑及互联网上的资源充分利用起来。
    影响：开发商可以快速廉价地建立完全成熟的桌面应用程序，这样的应用程序可用于各种设备和操作系统。

　　基于网络的计算机程序，无论用户身在何处或是运行什么操作系统，不像它们的桌面对应程序那样永远保持最新状态并能即刻使用。Adobe系统软件公司首席软件设计师凯文&<83;林奇认为，这就是为什么云计算———之所以这么称呼，是因为它涉及的软件位于互联网的&S220;云端&S221;———已经在人们如何实际开发软件上引起了潮汐般的变化。但是云计算也有缺点：当浏览器窗口关闭时，用户就放弃了将数据存储在他们自己的硬盘上、在应用程序间拖放项目以及接收约会提醒通知的能力。

　　因此，当许多公司将用户匆匆送往云端的时候，林奇研究团队却已经在规划回程了。利用他们正在开发的AIR（Adobe集成运行时）系统，程序员就可以利用网络技术，开发出用户在线或离线时都能运行的桌面应用程序。

　　该项目根植于林奇对从桌面转向网络带来的优势及局限性的认识。他所设想的混合应用，将使用户同时利用起互联网和他们自己机器的能力。林奇研究团队从2002年起就利用此概念开始工作，去年6月，他们发布了AIR的测试版本。

　　AIR是一个"运行时环境"，一个允许同一程序运行在不同操作系统和硬件环境的额外软件层。Java则是另一个例子。利用AIR，开发人员可以使用像HTML和Flash这样的网络技术编写桌面软件。用户不用寻找到AIR就可享用它的好处，当用户想要首次使用AIR应用程序时，将会提示用户下载它。

　　Adobe团队将系统基于HTML和Flash有几个原因。第一，它使得桌面应用更容易地与网络应用交换内容，比方说，来自网站的信息能被直接拉入一个AIR应用中，其格式不会有丝毫损失。第二，它也能简化开发，促进更广范围的应用。程序员可很容易地改造现有的Web应用程序运行于桌面。以同样的方式，基于网络的应用一旦建成，将能运行于带有浏览器的任何设备；一个基于AIR的应用程序也能运行于安装了AIR的任何一台机器。Adobe公司目前可提供Windows和Macintosh版本，并正在开发Linux和移动设备版本。

　　Adobe公司正携手合作伙伴展示AIR的性能。例如，流行拍卖网站eBay已经发布了基于AIR测试版本的应用———易趣桌面，该设计旨在提高客户的招标体验，这一应用本身就能检索和显示有关易趣拍卖的内容而不依赖浏览器。它还能充分利用用户电脑的处理能力，提供比网站更强大的搜索工具。例如，它可以为相关关键词扫描搜索结果，这个过程在桌面上工作得更好，因为应用程序可以存储和快速访问用户电脑上大量相关资料。当有人对用户出价表示成交时，该程序还能通过桌面铃声通知用户。正是AIR，使得该公司能构建出一个个性化的用户界面，而不用受到由浏览器设计强加的限制及控制。

　　林奇称，AIR是对网络演化成为更具互动性的媒体作出的响应，浏览器是为网页创制的，同时开发人员已在延伸它的用途，我们需要一个对人们今天使用的网络软件来说更为适合的界面，AIR将能达成这一点。

    这种新形式的碳可能会导致更为快速、紧凑计算机处理器的问世。
    定义：石墨是只有一个原子厚的碳材料，基于石墨的晶体管可能具有不同寻常的电特性。
    影响：首先将应用于超高速通信芯片，随后是计算机处理器。
    背景：一些学术研究者和多家电子公司正在研究以石墨为基础的电子产品。

　　过去几十年间，计算机的运行速度显著提高，目前可能正在接近终点，其部分原因应归于硅材料的应用正在接近物理极限。但2007年12月在美国华盛顿特区的一个会议室里，佐治亚理工学院物理学教授沃尔特&<83;黑尔报告了他的最新研究工作，内容是硅的神奇替代品可让半导体产业的发展快得多。这种神奇替代材料就是石墨———一种可在普通铅笔芯里找到的看似平凡的物质。

　　石墨是碳的一种形式，只有一个原子厚，理论模型先前曾预测，由石墨制成的晶体管速度要比今天的硅晶体管快100多倍。黑尔报告称，可将数百个石墨晶体管的阵列制作在单个芯片上。虽然晶体管性能仍远未达到这种物质的终极前景，但安装在麻省理工学院林肯实验室的这种晶体管阵列提供的有力证据表明，石墨可为下一代电子产品实际所用。

　　今天的硅基计算机处理器，在没有过热的情况下，每秒只能执行一定次数的运算，而石墨中电子的流动几乎没有阻力，且产生很少的热量。更重要的是，石墨本身就是一个很好的热导体，允许热量快速散失。由于这些因素及其他因素，以石墨为基础的电子产品可以在更高的速度下运行。黑尔表示，硅的速度有极限，你只能跑这么远，不可能再增加它的速度了。目前硅停留在吉赫（千兆赫兹）范围内，但是利用石墨将能达到太赫级（吉赫的1000倍）。

　　除了让计算机速度更快，石墨电子产品还可用于超高速晶体管的通信和成像技术领域。事实上，石墨有可能在高频技术得到广泛应用，如在探测隐藏武器的太赫波成像上找到了它的第一次应用。当然，速度并不是石墨的唯一优势。在不丧失电子特性的情况下，硅不能刻成小于10纳米的片，而石墨即使被切割成小于1个纳米的碎片，其基本物理特性也保持不变，在某些方面它的电子性能实际上还有所改善。

　　对石墨的兴趣是由用碳纳米管取代硅的研究所引发出来的。碳纳米管本质上就是很多石墨层卷成的圆筒，具有超高性能电子产品所需的极佳电子特性。但碳纳米管都必须仔细分类和定位以制作复杂的电路，能做到这一点的好方法还没有开发出来，而用石墨就要容易得多。

　　事实上，黑尔去年12月宣布的刻入石墨的设备，使用的技术非常类似于今天用来制造硅芯片的技术。黑尔认为，这就是为什么业界正密切关注他们工作的原因。

　　石墨一直未被看成是一种有前途的电子材料，因为它并不天然呈现出计算所需要的开关行为特征。像硅这样的半导体可以一种状态传导电子，但它们也可转换到一种非常低的导电率状态，这时它们基本上关闭了。相比之下，石墨的导电率可略加改变，但它并不能关闭。这对于某些应用，如成像和通信用的高频晶体管来说也许是无关紧要的，但这种晶体管用于计算机处理器时就显得过于低效。

　　2001年，黑尔所做的一个计算机模型显示，如果石墨可以形成很狭窄的带，它就能开始表现得像一个半导体。但在实践中，黑尔一直未能制作出具有预期行为的足够窄的石墨带。但另外两种方法已经显示出类似的前景：经化学改性的石墨，或把一层石墨放在某些其他衬底顶部。在华盛顿的那次报告会上，黑尔描述了经过氧气改性的石墨带如何诱导出半导体性能。黑尔相信，将这些不同技术结合起来，它可以产生用于计算机处理器的晶体管所需的开关行为。

　　同时，石墨电子产品的前景已引起半导体产业的关注。惠普、IBM和英特尔等公司纷纷开始调查石墨在未来产品中的用途。

    研究人员希望用那些能说明神经回路复杂网络的新技水，来阐明大脑发育以及疾病产生的机理。
    定义: 神经联接学旨在描画出哺乳动物大脑中神经元之间的所有突出的联接图。
    影响：正在建立的联线图，使人们更好地了解诸如自闭症和精神分裂症这样的疾病，以及导致人们对学习和其他认知功能的新洞察。
    背景：成像技术、分子生物学以及计算技术的融合发展，使人们有可能描画出这些复杂的联线图。

　　杰夫&<83;里奇曼的办公室电脑屏幕上有一幅图案，它好像展示着一棵优美的树，细细的各种颜色的线条平行地蛇行向上，然后伸出两三个枝桠，它们的顶端缀着小小的叶子。你别以为里奇曼是个画家，他是哈佛大学的神经学家，这幅图就是哺乳动物部分中枢神经系统的第一张综合联线图。这些线条代表的是轴突；长长的、像头发一样延伸的是将信号从一个神经元传到下一个神经元的神经细胞；这些叶子则是突触，它是轴突与其他神经元或肌肉细胞之间的联接。

　　这幅图案就是刚刚兴起的&S220;联接学&S221;领域的一个成果，它试图描画出在神经系统中负责收集、处理和存贮信息的纠结在一起的神经回路图。这样的一个图最终将能揭秘大脑的早期发育或诸如自闭症和精神分裂症等可能与错误联线相关的疾病。研究人员表示，大脑基本上就像一台在发展过程中能自己布线，也能自己重新布线的电脑。如果我们拥有了大脑的联线图，就能帮助我们了解它是怎样运行的。

　　虽然数十年来研究人员一直都在研究神经联接，但现有的工具并不能提供揭示大脑如何运转的解决办法。尤其是，科学家还没有能够获得一份大脑中亿万个神经细胞或是它们之间相互联接的详图。

　　里奇曼研究团队开发的技术，可将神经细胞染色为近100种颜色，从而让科学家一看就知每个轴突的去向。理解这些布线，就能揭示出信息如何在不同的大脑区域间进行处理和转移。

　　为了创建丰富的调色板，研究人员对携带有3个蛋白质的多个基因副本的老鼠进行基因改造，这3个蛋白质带有不同颜色的荧光标志———黄色、红色或青色。该老鼠还携带有DNA编码的一种酶，这种酶能随机重组这些基因，以使个别神经细胞产生荧光蛋白的任意组合，从而形成一个彩虹图，研究人员将之称为"脑虹"。然后，研究人员使用荧光显微镜来显现这些细胞。

　　"脑虹"技术是一个令人难以置信的强大工具，就观察神经联接而言，它开启了一扇巨大的机遇之门。

　　研究人员希望借此研究多个神经回路，更好地发现这些神经系统的联线是怎样发生差错的。里奇曼表示，有这样一类神经系统失序的疾病，人们一直怀疑与神经细胞间的联接缺陷有关，但苦于没有这样一个实用工具来追踪这些联接。现在，有了&S220;脑虹&S221;技术，也许就能观察到患有自闭症或精神疾病的动物模型中的这些联接。

　　到目前为止的实验中，里奇曼研究团队利用这项技术，追踪了一小片负责控制平衡和运动的小脑中的所有这些联接。其他科学家也已经对使用该技术来研究视网膜、大脑皮层、嗅球以及非神经细胞类型内的神经联接表现出了兴趣。

　　构建哪怕是一小块大脑的神经网络图，也将是一项巨大的挑战，因为大脑中包含有大约1000亿个神经细胞和数以万亿计的突触。科学家需要找到方法来储存、注释和挖掘他们所创建的数据，以及把这些联接信息和神经回路中关于神经元的分子及生理特性的发现融合在一起。但现在，他们至少已经拥有了这样一个关键的工具来构建大脑的神经联接图。

    利用手机收集的数据，可了解更多有关人类行为与社会互动的知识。
    定义：个人现实挖掘技术是通过对可测量位置、体力活动等手机感应器收集到的信息，运用数据挖掘算法来推导出人际关系和行为。
    影响：分析来自个人和群体的数据而构建的模型，将使自动安全设置、智能个人助理和监测个人和社区的健康状况成为可能。
    背景：现在的手机功能已经足够强大，具备了收集和分析有关个人行为数据的能力。研究人员正在开发使手机能对这样的信息进行排序的技术。

　　你每使用一次手机，都会留下一些数字信息。电话要寻找最近的基站来确定位置，你的服务提供商也会记录你的通话时长和拨出的电话号码。

　　有些人对身后遗洒的这些数字“面包屑”无所谓，而潘特兰德却沉迷于此。事实上，这位麻省理工学院媒体艺术和科学系教授希望通过手机，能收集到更多有关它主人的信息，记录下这些主人从体力活动到通话节奏的所有信息。潘特兰德断定，在一些算法的帮助下，这些信息可帮助我们确定要做什么事或去认识一个新人。这也可使手机更易使用，譬如自动设定安全设置。更重要的是，手机数据还能揭示出工作场所的动态性和社区的幸福感，它甚至能预测疾病暴发过程以及提供个人健康信息。潘特兰德10年来一直在筛选从移动设备收集得来的数据，他将这项实践称为“现实挖掘”。

　　他表示，现实挖掘就是关注生活中所有模式的信息，使用这些数据可帮助我们实现像设置个人隐私模式这样的事情，和人们分享这些事情，并通知人们。总的来说，就是帮助你的生活更生动。

　　多年来，研究人员一直在从物理世界挖掘数据。工厂里的传感器能告诉经营者机器什么时候出了故障，公路上的摄像头则可监测交通流量。但是现在，现实挖掘正在变得越来越个性化。

　　潘特兰德预测，在接下来的几年里，现实挖掘将变得越来越普遍，这部分得益于手机的普及和日益精良。许多手持设备现在已拥有低端台式机的处理能力，并且因为有了像GPS这样能跟踪定位的设备，手机还能收集到更多不同的数据。像潘特兰德这样的研究人员也能更好地把握所有这些信息。

　　为构建一个个人交际网络的精确模型，潘特兰德研究团队将手机的通话记录和蓝牙设备持续收集到的邻近用户的设备信息结合起来。借助因子分析，这是一种常用于社会科学解释多重变量的相关性的统计技术，研究人员确定了数据中的模式，并将它们转换成人际关系图。这样的图可被用于将你通讯录中的人准确地归类为朋友、家人、熟人或同事。反过来，这种信息也能用以自动建立隐私设置，譬如只允许你的家人查看你的日程表。如果再加入定位数据，手机就能预测什么时候你会出现在你的人际关系网中的某个人附近。在去年5月发表的论文中，潘特兰德研究团队表示，利用手机数据，他们获得了大约100名麻省理工学院学生和教授的人际关系网络的精确模型。他们还准确地预测到，这些实验对象在一周的任一天会在哪里遇见他们人际关系网络中的成员。

　　这种人际关系的信息也许还能派上更大的用场。研究人员正计划利用手机数据来改进现有的关于像SARS这样的疾病如何蔓延的计算模型。大多数流行的模型并不能通过人们在什么地方、和谁一起度过时光这样的细节数据来支持它们的预测，人际关系及邻近数据的补充则可使这些模型更准确。研究人员称，最有趣的是，你将会看到一种疾病的传播取决于谁是第一个感染者。

　　利用手机中的其他传感器，譬如麦克风或是最新的苹果iPhone手机中内置的加速度计，甚至能将现实挖掘技术扩展，给个人健康护理带来的好处。譬如，抑郁症的诊断线索可在一个人的通话方式中找到，抑郁的人说起话来会比较慢，一个装在电话上的语音分析软件，可能会比家人或朋友更容易识别这种变化。一个电话的运动传感器可监测到步态的轻微变化，这可能预示着罹患像帕金森氏症这样的疾病的一个前兆。

　　现实挖掘的前景是非常广阔的，但收集如此多的个人信息，自然也会引起很多与隐私相关的问题。潘特兰德表示，现实挖掘的关键是行为记录技术，并不会强迫任何人。但是，法规滞后于我们的数据收集能力，这使得开始讨论技术将如何被使用显得格外重要。

　　不过现在，潘特兰德还是对现实挖掘对简化人类生活的潜力感到无比兴奋。他说：“我们拥有的设备中的所有信息，是我们完全不知道的最紧要的东西。一个人可能知道有关网页和电话号码等各种各样的东西。但说到底，我们还是要跟人打交道。现在有了现实挖掘，你就能看到它们是怎样发生的，这真是一只有趣的上帝之眼。”

    生物燃料行业的最大挑战之一，就是设计出可更好分解纤维素的酶。
    定义：纤维素酶可分解生物质中的纤维素，因此它可用作一种生产生物燃料的原料。
    影响：增加纤维素生物燃料的使用，可减少温室气体的排放，减少对石油的依赖。
    背景：对实际应用来说，制造纤维素生物燃料的工艺成本仍然过于昂贵。一些公司正在寻求解决的办法。

　　2007年12月，美国总统布什签署了能源独立和安全法案，提出美国2020年的可再生燃料产量要达到现有水平的5倍，即每年达到360亿加仑。在这个总量中，产自农业废弃物、木屑和牧草的纤维素生物燃料预计将占到160亿加仑。如果该目标得以实现，那么汽油的消费量将能显著下降，从而减少温室气体排放及进口外国石油。

　　但这个雄心勃勃的计划面临的一个主要障碍是，还没有出现真正具有成本竞争力的纤维素生物燃料生产工艺。今天，美国生产的几乎所有乙醇都来源于玉米粒中的淀粉，这种淀粉很容易分解成经发酵后可制成燃料的糖。用廉价的原材料生产乙醇，需要一种有效方式释放纤维素的结晶链，这种链是植物重要的结构成分。加州理工大学化学工程和生物化学系教授、从事蛋白质研究的工程师弗朗西斯·阿诺德称，这正是目前纤维素生物燃料大规模商业化最昂贵的一个步骤。

　　阿诺德和其他科学家相信，更有效和更低廉地分解纤维素的关键就是更好的酶。阿诺德在过去20年间一直在设计从药品到污渍清洁剂所用的酶，她对找到更好分解纤维素的酶充满信心。

　　与无论是汽油还是玉米乙醇相比，纤维素燃料具有许多优势。举例来说，燃烧纤维素乙醇而非汽油，可消减汽车87%%的温室气体排放量，而玉米乙醇仅能消减18%%到28%%。纤维素也是地球上最丰富的有机物质。

　　但是，玉米淀粉转化为糖只需要一个单酶，而分解纤维素则需要一系列复杂的酶阵列（纤维素酶）一起工作。过去，曾用在真菌中发现的纤维素酶来进行分解工作，但实践证明这些纤维素酶的分解过程过于缓慢和不稳定。通过以新的方式混合这些纤维素酶或调整其氨基酸组分来提高性能的努力，也只是取得了适度的成功。研究人员已将每生产1加仑乙醇所用的纤维素酶的成本降至20美分到50美分，但是这个成本必须降至3美分到4美分，纤维素乙醇才能和玉米乙醇相竞争。

　　最终，阿诺德不只是想制作出更低廉、更高效的纤维素酶，她想要设计出可将糖发酵成生物燃料的纤维素酶。长期以来，研究人员的目标是找到一种“超级细菌”，它既能代谢纤维素和制成燃料，又能大幅降低纤维素生物燃料的生产成本。阿诺德表示，如果能够巩固这两个步骤，就能在整个生产工艺中获得降低生产成本的协同效应。

　　巩固这些步骤则需要纤维素酶工作在用于工业发酵过程的诸如酵母和细菌等健全的有机物中。这些纤维素酶必须具有稳定性和高活性，还须耐受高糖水平，并在存在污染的环境中发挥作用。此外，研究人员还必须能够生产出足够数量的有机物。这看起来似乎有些苛刻，但这些年来，阿诺德已经开发出一些新的工具来制作新型蛋白质。她开创了一项称为定向进化的技术，可创造出许多基因突变的特殊蛋白质。这些突变基因插入到微生物中，产生大量新蛋白质，然后就可进行特性筛选。

　　她的最新策略是利用计算机筛选法来快速确定数千个新的蛋白质序列。这种方法将比其他方法产生更多的序列变异，从而大大增加了创造出具有有用新属性功能分子的机会。

　　阿诺德正在利用该技术建立包含有数千个新纤维素酶基因的基因库。这样，研究人员就可以筛选纤维素酶以观察它们如何作为一种混合酶的一部分发挥作用，而如果用它们本身来进行测试的话，则很难了解它们作为一个整体是如何工作的。

　　为了最终实现能代谢纤维素并生产出生物燃料的超级细菌的目标，阿诺德正在和加州大学化学工程系教授詹姆斯·廖进行合作研究。廖教授最近合成了一种大肠杆菌，它能有效地将糖转化成与乙醇相比具有更高能量的生物燃料———丁醇。阿诺德希望能将她的新酶混合入廖教授可产生丁醇的微生物中。阿诺德在丹佛创立的一家称为Gevo的先创公司，已经获得廖教授的技术许可，将量产丁醇等先进生物燃料。

　　克服纤维素对分解的天然抵抗力，是最具挑战性的蛋白质工程问题之一。这个问题的解决，将有助于决定低排放生物燃料是否将永远成为化石燃料的可行替代品。

对等网络技术将能直接加速视频信息的传输。  

目前，包括音像在内的视频数据占据了互联网数据流的60%%，未来2年这一比例将达到98%%，这意味着网络下载资料的速度将会越来越慢。对于互联网行将“淹没”视频数字信息的问题，信息界的专家们认为，对等网络技术将能拯救视频信息传输的未来。  

所谓的对等网络，即P2P文件发布技术。目前业界对它还没有一个标准的说法。简单地说，P2P技术是一种用于不同电脑用户之间、无需经过中继设备直接交换数据或服务的技术。P2P计算可以说是一种互联网技术的回归，这是因为互联网最初的设计目标就是让网络上的计算机互相之间可以直接通信而不需要中介。  

与传统的通信模式———用户／服务器等相比，对等网络不存在中心节点（或中心服务器），其中的每一个节点大都同时具有信息消费者、信息提供者和信息通讯等三方面的功能。随着各类数字终端、服务器资源、网络带宽等资源持续保持类似摩尔定律式的增长，P2P技术以其两大方面的突出表现：即低成本、高可靠性的超大规模计算和存储资源共享；强大的网络联通性，更直接、更灵活的信息沟通，成为信息技术发展需要的新共享方式的主要候选者之一。  

利用对等网络技术，人们上网传递信息方式将得以改变，有关源文件可分为几个部分供他人下载，每一个用户从不同的主机当中可以找到不同的部分分别下载，这样文件传输的速度就大大增加了，而且无需用网络服务器来保存源文件。  

对等网络技术是目前国际计算机网络技术领域研究的一个热点，也被《财富》杂志誉为将改变互联网未来的四大新技术之一。目前，微软、IBM等很多著名的企业和公司都投入到对P2P技术的研究之中。  

半导体量子点新技术，能够大幅度提高廉价光伏太阳能电池的效能。  

太阳能是人类取之不尽、用之不竭的能源。然而，它的能量却因太阳能电池的成本居高不下，难以得到充分应用。目前，一些化学家提出了新的解决方案，利用只有几个纳米宽的半导体量子点制成的电池，有望最终降低太阳能发电的成本，使之能够与化石能相抗衡。  

量子点是科学家自20世纪90年代以来一直潜心研究的半导体新技术，如今不断取得进展。美国能源部国家实验室的科学家发现，半导体量子点材料具有优越的与光相互作用的特性，量子点材料受高能光子撞击时释放电子的数量是硅半导体材料的2倍以上，这意味着光电转化效率能够得到大幅度的提高。不仅如此，量子点技术可以通过简单的化学反应得以实现，其材料价格将非常低廉。  

目前，通过光伏太阳能电池将阳光转换为电力的挑战在于：大幅度降低输送每瓦太阳能电力的成本，而如果要与化石燃料、核能发电竞争，还要再降低5—10倍；与初级化石能源竞争则要降低25—50倍。有关试验表明，基于纳米技术的量子点新技术可以提升太阳能发电技术的竞争力。  

美国国家再生能源实验室的高级研究员安森&#8226;诺基克认为，量子点技术的光伏太阳能电池能效可达42%%，高于目前能效为31%%的硅基电池。而且，量子点半导体材料的制造成本也很低，有效的聚合物量子点最终可使太阳能发电的成本与煤发电的成本相抗衡。尽管实现量子点技术的太阳能电池的商业化仍需几年时间，但一旦如此，它将会帮助人们摆脱化石能。  

3.“光纤开关”精确治疗神经性疾病  

利用绿藻蛋白制成的“光纤开关”，将使科研人员对人脑某一部分的功能进行开关式控制，有助于治疗抑郁症、帕金森等神经性疾病。  

美国斯坦福医学中心的卡尔&#8226;迪舍斯在医治神经性疾病患者时发现，尽管通常的电激等疗法能挽救患者的生命，但却给他们带来了失忆、头痛等严重的副作用。迪舍斯于是想到用光纤开关的方式来控制患者的神经元细胞，可实施精确治疗，而且能减少副作用，最终达到有效的治疗目的。  

迪舍斯领导的研究小组利用绿藻的一种蛋白质作为控制神经元细胞的光纤开关。当神经元细胞受光时，这种蛋白质则会刺激细胞中的微电流传导到下一个细胞。科研人员以此利用光纤开关刺激某个特定的、引起肌肉抽动反应的神经元或脑电波，达到治疗神经性疾病的目的。有关动物试验表明，这种治疗方法大大减轻了老鼠的抑郁症状。  

目前，研究小组已将他们发明的光纤开关分送到100个实验室，利用老鼠、蠕虫、苍蝇和石斑鱼进行进一步的试验。有关专家甚至认为，在研究如何治疗神经性疾病的同时，这一技术还可以成为新的研究工具。  

不过，科研人员还需要保证利用安全的基因治疗方法，将光纤开关送达目标神经元细胞。如果未来科学家发现特定的、导致神经性疾病的细胞，这种治疗方法将会更精确、更有效。  

细微的纳米级纤维通过止血以及恢复脑伤来拯救生命。  

美国麻省理工学院的科研小组利用纳米技术发明一种液体，使用这种液体对准流血的伤口，一喷即刻可止血。小组负责人艾尼斯伯力克表示，不仅如此，这种液体及其相关纳米纤维制品还有助于恢复病人的脑伤。  

据介绍，这种神奇的液体是由纳米级的蛋白质碎片（也称缩胺酸）制成的。其快速止血的能力适合用于手术、事故现场救助和战场急救等特殊情况。另一方面，缩胺酸在机体内能自我装配形成纤维网状的透明胶，这有助于恢复受损的脑和脊柱组织。有关动物试验显示，将这种纳米蛋白碎片涂覆在小鼠身体内与视觉相关的、受伤的神经周围，那些神经就能很快地生长，小鼠的视觉得以很快恢复。  

与目前的方式相比，纳米蛋白碎片的止血功能具有很多优点，如快速、透明、方便使用，不损伤其他组织以及术后无需清除等。同时，它还能以提供细胞生长所需氨基酸的方式加速伤口的愈合。  

艾尼斯伯力克表示，纳米蛋白碎片材料将最先用于手术中。不过，在应用之前，还需要对其进行更进一步的人体试验。一旦人体试验证明有效，预计此后3—5年内就可以应用。  

有关专家认为，纳米蛋白碎片材料的研制成功说明，科学家可以充分利用纳米结构材料的自我组装功能，借鉴这一思路可以开发出更多的、更理想的医疗技术产品。  

5.数字扩张技术让手机上的世界更清晰  

将整个真实世界的数字信息化加倍，让手机告诉你更多细节。  

对于一个在陌生城市的人来说，有一张导游图，或是一台GPS，今天也许就够用了，不过还是要费很多口舌；将来，你需要的可能是一部手机，它能够很快告诉你某某餐馆的饭菜口味、价位等信息。  

诺基亚公司研发中心麦克斯&#8226;卡哈里带领的团队正在以“手机上的扩张世界”项目打造这样的手机，他们希望将现有真实世界的数字信息量再扩大几倍，好让手机上显示的世界更清晰。  

该科研团队最近在国际会议上展示了这样的手机模型，他们把GPS传感器、指南针等功能加入诺基亚的智能手机。利用GPS传感器的信息，智能手机能像照相机那样精确地显示物体间的距离。随着手机位置的移动，其外部环境的地理名称立刻就能显示出来。此外，用户还可从网上下载需要的详细信息载入手机备查。  

不过，尽管诺基亚的GPS传感器性能可靠价格也不贵，但是一些工程人员还是认为，他们在手机上引入过于复杂的功能。法国一家名为“整体包容”的公司则采用扩张真实世界的理念，以图像技术作为手段。仅凭相关软件，这家公司开发出能模拟物体间距离的手机，这种手机已在亚洲和欧洲的一些地区开始试销，他们希望这样的手机能率先用于赌博游戏和商业广告。  

实际上，诺基亚研究人员也在研究实时图像识别算法，他们希望这样的算法软件进一步完善现有智能手机的准确性和可靠性能。无论是诺基亚还是“整体包容”公司，他们的研发工作均在传递这样一个信息：将真实世界显示在手机上的概念将成为2007年的手机潮流。  

超材料将引发通信、数据存储和太阳能等方面的革命。  

我就站在你面前，你却看不见我。这样的隐身衣不再是科幻故事的专利，科学家利用超材料已经将这种隐身衣变成了现实。  

美国杜克大学的大卫&#8226;史密斯科研小组于2006年11月展示了这种隐身衣的雏形。他们利用包裹在玻璃纤维内的金属和线缆，设计并制成了“超材料”中的同心环部件，让微波辐射沿最内圈弯曲，就像水绕开石块儿流动那样。与通常的材料相比，这种新型圆环吸收或反射的微波量更少。科研小组表示，“我们的材料已经能减少了物体产生的反光和影子，彻底消灭反光和影子正是隐身衣必须具备的重要特征。”  

超材料科学专门研究具有不同于自然原子光学特性的人工原子。全球从事超材料研究的权威专家认为，利用超材料实现隐形，这是光学材料领域的一个全新概念。超材料的薄层能够让光线绕过物体，从而使物体隐形。它就像一扇大门，可以将人们引入一个看似虚幻无比，却又真实存在的神奇世界。  

史密斯小组表示，制备这种超材料并不容易，需要使材料组份小于10—20纳米。目前可以预计的超材料用途包括：利用超材料可以在很大程度上自由地设计用于隐形的材料；开发能使光线传输更集中的材料等。实际上，很多研究小组正在开发这种材料，一旦开发成功，超材料制成的CD或DVD所存储的信息量将倍增，同时在光纤通信领域超材料能起到加速信息传输和降低能耗的作用。另一方面，在能源收集方面，超材料制成的太阳能板可以吸收来自各个方向的光束，不必局限于直射的太阳光，这将大幅度地提高太阳能的利用效率。 

数字压缩成像技术能够让照相机和医疗扫描仪更有效地抓取高质量的图像。  

目前的数字式照相机就像一台微型摄像机，400万像素的照相机在工作状态时，每个成像传感器都要工作，但是实际上后来上传到计算机时，却丢失很多信息，而且整个拍照过程耗能很大。对此，美国莱斯大学电气和计算机工程系的巴拉尼克与凯利教授给人们带来有关数字成像的新思路，他们相信从软件和硬件方面，可以将照相机做得更小、拍照速度更快，而且图像效果更好。  

两位教授表示，他们开发出一种新型照相机，这种照相机利用单个图像传感器收集光学信息，并利用新的软件算法重新构建高清晰度的图像。照相机的核心采用压缩感应新技术，收集只相当于目前照相机感应的一小部分的光学数据。但是，相关软件却可以将这一小部分视频数据放大，并利用计算机将其重新还原成高清晰度的图像。  

2004年，研究人员首次提出了压缩成像这一概念。专家认为，未来两年内这一技术及其产品将有实际应用。在医学核磁共振系统中，它拍照的速度将是目前的10倍。未来5年—10年内，新技术能装载到微型手机等电子消费品上。  

8.个性化监控仪成为病人与医生的好帮手  

让计算机帮助解读医疗检测数据，医疗诊断和预警正朝个性化方向发展。  

医疗行业是对专家的依赖程度最高的行业，需要专家分析大量的检测数据，从而诊断出患者的病情。美国麻省理工学院电气工程和计算机系的教授戈特奇设想：能否让计算机承担一部分数据分析工作？在某种程度上说，计算机能够帮助医生更高效地解读各类医疗检测数据，甚至还能提供更为准确、更个性化的检测分析结果。  

戈特奇的科研小组为此进行了有关计算机解读人体内电信号数据的工作，并开发设计出了个性化的癫痫症探测器。目前，许多病人采用一种能刺激其迷走神经的植入性仪器来控制癫痫症状，但这种仪器没有任何灵活性，不管病人是否愿意，仪器每隔几分钟都会工作。为了克服这一缺陷，戈特奇设计一种非侵入性、由软件控制的传感器来测量病人脑电波，使仪器在特定情况下开始工作。这些传感器无须植入病人体内，除了待命工作外，甚至就可以帮助病人在癫痫症出现之前，提醒他们到安全地点休息等，在现实生活中，这种提前预警功能可以拯救很多患者的生命。  

除了开发癫痫诊断探测仪外，戈特奇小组现在还针对心脏病进行类似的研发。他们与心脏病学专家合作，在研究大量的有关心脏病数据的基础上，建立了有关心脏病监测和预警的模型，进而开发相关软件和仪器。  

上述两种诊断仪器的研发代表医学发展的一种新潮流。美国西奈山医院医疗信息学中心负责人凯瑞教授说，戈特奇小组的工作很有应用前景，是向精确化、自动化医疗数据诊断方面迈出的重要一步。  

高聚光性的纳米光天线，突破激光应用的极限，可在一张DVD盘中容纳数百部电影片。  

在过去数年中，科研人员一直尝试制造一种容量可与计算机芯片相当、像素能与光学显微镜相媲美的高性能DVD，但总因碰到衍射极限这样的难题而失败。如今，哈佛大学的科研小组开发出一种简单的新工艺———他们研制的“光天线”，可使激光等高集聚性光突破这一技术瓶颈，得到更广泛的商业应用。  

物理学上的衍射极限，是指镜头很难将直射光束聚焦成一个直径小于该光束波长一半的亮点上。由于这一技术瓶颈，激光应用受到限制。由电气工程师科吉尔和克帕森领导的小组，采用金元素制成了纳米级的“光天线”，通过将“光天线”应用激光上，他们将红外线聚焦在直径仅40纳米宽的亮点上，这一直径仅是红外线波长的二十分之一，进而突破了衍射极限的限制。  

科研小组认为，利用这样的光天线，在未来激光读取储存的能力将使DVD光盘能够存储3600千兆字节的数据，其容量相当于750盘现今容量为4700兆的DVD盘。目前，小组已经展示了各种激光器模型，并就此发明开始与一些存储公司进行协商。  

除了能够提高激光读取储存能力之外，光天线还能用于图片的平板印刷，特别是用于硅芯片制造方面，有望突破目前激光在芯片上进行刻蚀的极限。不过，研究人员表示，在此应用之前，还需要制造出只有50纳米长的天线。一旦商业化试验成功，光天线将引发从超高密光存储到超高清晰度光学显微镜等方面的技术革命。  

探测到单个细胞瞬间的变化，不仅有助于了解生命的过程，而且可以改善医学测试和治疗手段。  

为了更好地了解和治疗诸如癌症、糖尿病等人类疑难病症，科学家总是希望在上百万个细胞中，了解典型的、致病的细胞的行为和状态，特别是单个细胞的差异。  

单细胞分析是分析化学、生物学和医学之间渗透发展形成的跨学科前沿领域。在过去几十年中，已有一些方法帮助科学家了解单个细胞的行为差异，但它们仍有很大的局限性。利用这些方法，科研人员只能研究目前已知的细胞，但难以研究大多数目前未知的细胞。美国华盛顿州立大学的诺尔曼&#8226;道奇科研小组的单细胞分析成果，则成为探索单细胞活动的有力帮手，他们以超灵敏的技术分离了单细胞，并能揭示其中未知的分子活动情况。  

目前，道奇小组利用单细胞分析技术从事食道癌和肺癌方面的研究，他们在识别由单个癌症细胞主导的蛋白质变异方面取得了成功。小组还在研究，癌症扩散是否是由细胞中蛋白质不断分化所造成。这一问题一旦得到证实，细胞间活动的差异就能显示疾病是否在传播。这样的技术可以使医生尽早地了解癌症发病情况，以及尽早采取措施。  

密西根大学的肯尼迪教授曾通过分析单细胞的胰岛素，揭示出了多种糖尿病的病因。他对此评论说，道奇小组的新技术可以揭示细胞活动的差异。这样的新技术实现大规模的商业化还需要10年到20年的时间，不过一旦成熟的话，将能很好地造福人类。