黑科技一詞來源于日本動漫《全金屬狂潮》，從字面上意思很難明白黑科技是什么，但是如果你知道外國魔幻片中的強大而邪惡的黑魔法，應(yīng)該就可以想到黑科技的意思了，原意指非人類自力研發(fā)，凌駕于人類現(xiàn)有的科技之上的知識，引申為以人類現(xiàn)有的世界觀無法理解的獵奇物。黑科技是超越現(xiàn)代人灰科技和認知的存在，而以下將要介紹的10大突破性的黑科技。

10大突破性黑科技

1、免疫工程

突破點：殺傷性T細胞可被用來消滅癌癥。

意義所在：癌癥、多發(fā)性硬化癥和艾滋病都可以通過基因免疫系統(tǒng)工程被治愈。

此技術(shù)主要研究者：賽萊克蒂斯、朱諾治療、諾華

技術(shù)上市時間：未來1-2年

技術(shù)解讀：人體內(nèi)的T細胞（即免疫系統(tǒng)中所謂的殺傷性細胞）是正常免疫細胞，可以識別和殺滅入侵者，而通過基因技術(shù)制造的工程化T細胞，能夠發(fā)現(xiàn)、攻擊特定的病毒細胞，并且對病毒進行永久隔離，達到所謂的“功能性治愈”。基因工程改造的免疫細胞正在挽救癌癥患者的生命，這也是未來免疫系統(tǒng)工程醫(yī)學(xué)的一個主攻方向。

2、精確編輯植物基因

突破點：能夠便宜、 精確地編輯植物基因組，不留下外源DNA。

意義所在：2050年世界人口到將達到100億，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率能滿足日益增長的糧食需求。

此技術(shù)主要研究者：英國塞恩斯伯里實驗室、首爾國立大學(xué)、美國明尼蘇達大學(xué)、 遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所（北京）

技術(shù)上市時間：未來5-10年

技術(shù)解讀：基因編輯技術(shù)CRISPR（入選2014年十大突破技術(shù)）為改造農(nóng)作物提供了精確方法，可以使它們提高產(chǎn)量、更有效地抵御干旱和疾病。過去一年的研究表明，這樣編輯過的植物沒有外源DNA的蹤跡。中國處于該項科技研究的領(lǐng)先地位，已研發(fā)了抗真菌小麥和水稻增產(chǎn)技術(shù)，英國正在研究抗干旱物種。由于該項技術(shù)簡便易行，CRISPR作物可以避免轉(zhuǎn)基因作物所需要的長期昂貴的監(jiān)管過程，因此被多個實驗室廣泛采用。

3、語音接口

突破點：結(jié)合了語音識別和自然語言理解能力來為世界最大的互聯(lián)網(wǎng)市場創(chuàng)造有效的語音接口。

意義所在：通過打字與電腦互動非常耗時并且令人沮喪。

此技術(shù)主要研究者：百度、谷歌、蘋果、Nuance通信公司、Facebook

技術(shù)上市時間：當前

技術(shù)解讀：中國領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的強大語音技術(shù)，帶動了整個中國手機市場。由于使用微型觸摸屏來進行漢字輸入十分麻煩，這使中國成為發(fā)展語音接口的理想市場。隨著百度在語音技術(shù)研發(fā)方面的不斷進步，語音接口將變得更為實用和有效，人們可以更為便利的與身邊的設(shè)備進行互動。百度的深度語音識別系統(tǒng)（Deep Speech 2）包含了一個既大又深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它引入了數(shù)以百萬計的轉(zhuǎn)錄語音，在識別漢語語音方面要比人為識別更加準確。

4、可回收火箭

突破點：火箭可以發(fā)射有效載荷至軌道并安全著陸。

意義所在：降低飛行成本推動了對宇宙空間的探索研究。

此技術(shù)主要研究者：SpaceX、藍源公司、聯(lián)合發(fā)射聯(lián)盟（ULA）

技術(shù)上市時間：當前

技術(shù)解讀：火箭通常會在其首航的過程中損毀，但是如今，人們可以令火箭垂直著陸，并且在重新添加燃料之后，可以被再次利用，開創(chuàng)了人類航天事業(yè)的新紀元。藍源公司（Blue Origin）以及太空探索技術(shù)公司（SpaceX）均已實現(xiàn)了這種火箭著陸技術(shù)。不難預(yù)測，該種技術(shù)帶來的影響將比過去40年阿波羅創(chuàng)造的里程碑更為深遠。

5、知識分享型機器人

突破點：機器人可以學(xué)習(xí)任務(wù)并且將知識傳送到云端，以供其他機器人學(xué)習(xí)。

意義所在：如果不需要分別對所有類型的機器進行單獨編程，那么機器人發(fā)展進程將被大量加快。

此技術(shù)主要研究者：Brain of Things、布朗大學(xué)、加利福尼亞大學(xué)伯克利分校、德國達姆施塔特工業(yè)大學(xué)

技術(shù)上市時間：未來3-5年

技術(shù)解讀：人類是通過童年來學(xué)習(xí)經(jīng)驗教訓(xùn)、認識世界的，那么機器人最理想的學(xué)習(xí)方法則是互相分享經(jīng)驗，汲取信息。布朗大學(xué)計算機科學(xué)系的教授斯蒂芬妮泰勒斯正在進行一項研究，目的是教會世界各地的研究型機器人發(fā)現(xiàn)和處理簡單的物品，并創(chuàng)造一個信息數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)上傳至云端與其他機器人進行分享和使用。她們已經(jīng)收集了大約200個物品的數(shù)據(jù)并進行了共享。