2020~2070年生活智能科技---Big Data

2070年---Ray Kurzweil預測 :計算機通過圖靈測試 ，成為第一個真正的人工智能
-----2045年Ray Kurzweil :人類藉助人工智慧獲得“永生”。
-----2035年Ray Kurzweil :人腦將可連線至雲端
-----2014.1.26谷歌4億美元收購DeepMind人工智能公司
-----2013.5.16谷歌与美国航天局成立“量子人工智能實驗室Quantum Artificial Intelligence Lab”。

2050年---Ray Kurzweil預測 :電話帶來的三維全息圖像的兩個人。
-----2049年Ray Kurzweil預測 :虛擬現實之間的區別和“真實”的現實變得混淆為foglets開始普遍使用，使得即時組裝或拆卸的各類實物
-----2023年Ray Kurzweil預測 :全方位虛擬場景電子遊戲，甚至加入少量觸感刺激。
-----2016年Juniper Research:2016年全球移动虚拟物品市场规模将高达46亿
---Juniper Research:2011年全球移动虚拟物品市场规模将高达30亿


20­50年---日本太空電梯Space elevator
-----2012年二月日本大林建設公司宣佈以100億美元建設太空電梯，時速200公里，單程需7天，預計2050年落成
-----太空電梯的概念最初出現在1895年，但是甚至就在幾年前，它還僅僅只是一種科學幻想，因為找不到一種合適的材料來製造足夠強度的纜繩。隨著近年奈米技術取得的突破性進展，建造一部現實的太空電梯已經成為可能，預計其建造成本約100億美元，遠少於國際太空站或太空梭計劃的投資。
-----2017NASA與SpaceX合作太空計程車
-----2013.8SpaceX公司製作Hyperloop概念高速運輸系統

2040年---欧盟 :5G数据流量高峰
-----2026年韓國未來創造科學部 :控制全球20％的移动通信设备市场,创造476万亿韩元的5G机械设备市场和94万亿韩元的消费市场。
-----2020年欧盟推出5G
-----2020年韓國三星电子5G商用
-----2020年DoCoMo商用5G
-----2020年华为5G商用网络面世
-----2018年嘗試提供5G服務
-----2015年實現pre-5G技術

2030年---Ray Kurzweil :納米機器人替代血細胞
-----2025年日本機器人協會 :全球機器人產值每年500億美元
-----2025年Ray Kurzweil預測 :軍事無人機和陸地車輛將100％由電腦控制。
-----2020年美机器战士驾机作战
-----2017年Ray Kurzweil預測 :自動駕駛將普及化
-----2014.9.11中醫大附醫成立3D列印醫療 研發中心=全國首座3D列印醫療研發中心日前在台中的中國醫藥大學附設醫院裡舉行揭幕儀式由亞洲­大學、美國喬治亞理工學院與中國附醫等簽定三方合作意向書，未來可利用3D列印將醫療­器材客製化，達到量身訂做，讓民眾的選擇性更精準到位。
-----2014.2.17Google Ventures贊助機器人藥丸PillCam
-----2014.2月美國FDA已核准兩款機器人藥丸
-----2014.1.7韓國未來創造科學部宣佈韓國虔南大學細菌機器人研究所研發出世界上首個可治療癌症的纳米机器人
-----2013.11.12英國3D列印顏面器官==英國團隊研發出技術能3D彩色列印出義眼，義鼻等各個顏面器官，除了比現今手工製造更快速外，費用在普及後也將便宜許多，可望造福不少需要的人。
-----2009.4.3美國賓夕法尼亞大學構建可模擬血液的人工蛋白
-----2009.3.31法國研究員成功從臍帶血中製造人工血液
-----2009.3.7澳科學家突破器官再生研究


2030年---日本建造太空太陽能發電站
-----2015年Solaren Corp打造世界首座轨道太阳能发电厂==Solaren将利用绕地球轨道运行的太阳能电池板发电，而后将电量转换成射频电波加以传送，位于弗雷斯诺的接收站则负责接收射频电波 ,,加州PG&E向Solaren购买200兆瓦特电量
-----2015年歐洲EADS Astrium :太空發電站==地球軌道放置衛星，蒐集太陽能並集中到一束束雷射光線中，透過雷射光傳遞太陽能回地球，產生電能,,透過雷射，送回地面10到20千瓦的電力,,太空發電站離地球約2萬2千300哩高度


2026年--Forbes forecast :許多行業都將消失，而新行業將誕生
---超市的自動收銀機將會徹底取代收銀員；
---計算機科技將會繼續主宰世界，
---機器將能夠提供大多數翻譯服務，導致語言專家和翻譯失業；
---全自動的戰鬥飛機也將問世，使戰鬥機飛行員無用武之地
---基因測試者: 替老板們收集和分析雇員的DNA，確定他們有沒有吸毒傾向。
---病毒隔離執行者: 如果未來爆發全球性瘟疫，為了防止瘟疫蔓延，將需要大量病毒隔離執行者。
---水淹城市救援專家
---遠距傳物專家: 人們上班再不需要乘坐汽車或地鐵，只需到“遠距傳物”站，轉眼間就會消失，然後出現在工作單位中。
---機器人修理師
---動物律師
---飛艇駕駛員: 飛艇將成為未來世界的主要交通工具，它們運費便宜，不需跑道，可在空中停留。
---好萊塢全息攝影師: 電影院將門可羅雀，制片公司最終將攝制立體全息電影。
---太空導遊: 太空旅遊將成為家常便飯，太空導遊將成為一門新行業。
---加氫站站長: 氫燃料將和汽油展開競爭，掌握專門技術的“加氫站”站長不可或缺。

2015~2023年---歐盟評估石墨烯等旗艦技術項目實施=歐盟委員會副主席內莉·克勒斯－斯米特指出，石墨烯和人腦工程這兩個旗艦技術項目未來開發出的新產品和醫療應用，將有可能推動科學變革、促進行業發展和改善人類生活。任何一個資助機構、科研團體、企業或成員國都不可能單獨完成這個任務，因此實施旗艦技術項目意義重大。
-----2015年英國投資6100萬英鎊在曼徹斯特大學創建國家石墨烯研究院，正式建成開放
-----2014.9.30英國財政大臣奧斯本宣布英國將投資6000萬英鎊在曼徹斯特大學成立石墨烯工程創新中心(GEIC)，打造新的尖端石墨烯研究設施，以開發和維持英國在石墨烯及有關2-D材料方面的世界領先地位。
-----2013.1月歐盟委員會宣佈將石墨烯和人腦工程列為“未來新興旗艦技術項目”，並於2013年１０月開始實施，每個項目將獲得１０億歐元的經費

2020年---法國建立400萬個充電站
-----2015年韩国加入10个电动巴士的充电道路系统
-----2015韩国电动巴士的充电道路系统 =电气电缆嵌在路面下传输电磁功率在线电动车公交车配备一个接收器设计转换成电能。 充电的道路系统是由韩国高等科学和技术的研究生院绿色交通。
-----2014.9.7在東倫敦4個巴士站的地下，安裝導入式無線充電系統，讓經過改裝的 Enviro400H E400 混能巴士在停站上落客的同時進行充電
-----2014.5.28韩国开发高速列车无线供电设备
-----2008.12國際無線充電標準協會(Wireless Power Consortium；WPC)成立，是目前三大無線充電技術聯盟中最先成立的。其餘二大無線充電技術聯盟為A4WP(Alliance for Wireless Power)以及PMA(Power Matters Alliance)。


2016年---Gartner預計可穿戴式智能電子產品市場規模將達100億美元
-----2015年Juniper Research :Wearable Computing產值15億美元
-----2013年Juniper Research :Wearable Computing產值8000萬美元

2014.10.6---OFweek 工控网:未来人工智能的十大应用方向
1、机器视觉==机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析，即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。
2、指纹识别==指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
3、人脸识别==人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流.首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。百度的人脸识别技术加支付场景，有两个层面上的解读。第一方面是将识图技术与商业层面打通，建立更加丰富的购物场景。目前我们的购物支付场景多是遵循常规的手法：code，命令。人脸在很大程度上可以提升交易安全性和速度，是未来的必要趋势。而更深层次的是和大数据打通。尤其人脸大数据，无论在日常生活，还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一，它更能够将个人大数据实现更大化的整合，甚至重建信用体系规则。
4、智能信息检索技术==数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。智能信息检索系统应具有如下的功能：
　　（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
　　（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
　　（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
实现这些功能要应用人工智能的方法。据此前百度公布的信息显示，百度已经建成全球规模最大的深度神经网络，这一称为“百度大脑”的智能系统，目前可以理解分析200亿个参数，达到了两、三岁儿童的智力水平。随着成本降低和计算机软硬件技术的进步，再过20年，当量变带来质变，用计算机模拟一个10-20岁人类的智力“几乎一定可以做到”。似乎可以毫无悬念地预判到人工智能在互联网企业日后竞争中的核心地位，在这个发展的过程了，相信人工智能也会开始接触更多更大，那些我们本以为互联网很难渗透进去的领域。
5、智能控制==智能控制（intelligentcontrols）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、系统学、运筹学、信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。
6、视网膜识别==视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征，血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。 视网膜也是一种用于生物识别的特征，有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。虽然视网膜扫描的技术含量较高，但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术，在20世纪30年代，通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论，进一步的研究的表明，即使是孪生子，这种血管分布也是具有唯一性的，除了患有眼疾或者严重的脑外伤外，视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。
7、虹膜识别==人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
8、掌纹识别==掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。掌纹是指手指末端到手腕部分的手掌图像。其中很多特征可以用来进行身份识别：如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹识别也是一种非侵犯性的识别方法，用户比较容易接受，对采集设备要求不高。掌纹中最重要的特征是纹线特征，而且这些纹线特征中最清晰的几条纹线基本上是伴随人的一生不发生变化的。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。点特征主要是指手掌上所具有的和指纹类似的皮肤表面特征，如掌纹乳突纹在局部形成的奇异点及纹形。点特征需要在高分辨率和高质量的图像中获取，因此对图像的质量要求较高。纹理特征，主要是指比纹线更短、更细的一些纹线，但其在手掌上分布是毫无规律的。掌纹的特征还包括几何特征：如手掌的宽度、长度和几何形状，以及手掌不同区域的分布。掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富，利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此，从理论上讲，掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。
9、专家系统==专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
10、自动规划===自动规划是一种重要的问题求解技术，与一般问题求解相比，自动规划更注重于问题的求解过程，而不是求解结果。此外，规划要解决的问题，如机器人世界问题，往往是真实世界问题，而不是比较抽象的数学模型问题。与一些求解技术相比，自动规划系统与专家系统均属高级求解系统与技术。规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。

2014.10.6---Lifehack: 未來15 個智能新科技
1. 智能眼鏡
雖然大家都知現時已有 Google Glass，不過它仍然是尚未成熟的產品，在未來仍然有很多可開拓出來的功能。現時 Google Glass 成本仍很高，很多人亦可能覺得它是不太需要。不過隨著日後成本降低，可能人人也會配戴也說不定。
2. 智能/自動化數據
雖然很多數據已經電子化，不過它們都需要我們人手輸入，例如電話中的聯絡人資料。在未來這些工序都可能自動化起來並成為主流，例如國外有一個名為 RelateIQ 的服務，可以讀取用戶在電郵服務、手機、社交網結等的聯絡人數據，自動化整合、同步並且可分析、過濾、分享。用戶不需再每每自行處理數據，未來更可能套用至更多其他類型的服務。
3. 更深入的穿戴式電子產品
有別於智能眼鏡、智能手錶或者一些智能運動用品，現時有不少更「深入」的裝置正積極開發中。例如可準確測心跳的智能耳機、可測血糖的智能隱藏眼鏡、可開鎖的暫時性紋身等等。它們將可更快速準確的取得人體資訊，甚至可將資料發送出去，在未來可能會拯救不少生命。
4. 智能家居
智能家居已經講了很多年，而各種各樣的技術亦已經存在。隨著手機發展，智能家居將會更加普及，因為只需手機安裝了相關的 Apps，我們將可做到用手機控制絕大部份支援的家庭電器，還可學習到使用者的習慣來作出合適的安排，不論成本與方便程度都較以往的智能家居吸引。
5. 虛擬實境遊戲
VR 遊戲裝置 Oculus Rift 及 Project Morpheus 相信大家都略有所聞，與 Google Glase 同樣它們仍未算十分成熟，不過有不少試玩過的人都覺得其遊戲體驗非常迫真，感覺似進入另一世界。而且除了視覺上的感官之外亦不斷發展出配合四肢的感官裝置，未來將有機會令遊戲進入感官的新時代。
6. 不需螢幕的投射技術
在電影中經常看到、在空中在出現的映像投射，在未來亦可能成為主流技術。現時有不少博物館、嘉年華、演唱會等都使用了 3D 全息投影技術，可以把電腦映像投射出來，而觀眾只需用肉眼觀看就已經看到 3D 效果。這些技術如果可以做到更輕量化、更便宜，日後要在街上投影看電視，可能都會做得到。
7. 腦機介面
腦機介面的技術同樣地已經存在了幾十年了，它們多數都應用於身體不健全者，讓他們可透過腦電波來進行一些簡單的機器操作，以讓經過鍛鍊的不健全者可自行處理生活需要或與其他人進行溝通。如果此技術可持續發展，說不定未來我們也不需要 Keyboard 與 Mouse 呢。
8. 世界通行的服務
除了信用卡之外，其實越來越多服務都有變成世界性的趨勢。例如電召的士的服務 Uber，你不論在美國、台灣、甚至是香港，使用同一個 App 都可召到的士為你服務，不需怕語言不通或不知的士站在哪裡。這種「同一個服務在其他地區都通用」，在末來相信會越來越常見。
9. 電子版取代實體版
傳統購物模式實實在在，不過隨著所有事情都電子化，人們已越來越不介意購買電子版產品，最佳的例子就是 Steam 上的遊戲及 iTunes 上的音樂。這除了實體版佔空間之外，足不出戶就可買到、安裝使用起來更快更方便、不需「換碟」等等，亦是電子版的優點。實體版在未來可能只會剩下收藏價值。 10. 機械人
現時很多工業也變得機械化，不過獨立一個的機械人還好像未普及。其實打掃用機械人、手術用機械人已經被採用中，雖然當中有不少是人手操作的，不過假以時日，只需編好程序及做好面對意外的措施，機械人將有機會普及，幫助處理一些重覆、繁瑣的事情。
11. 生物燃料與再生能源
石油與煤能源終有用完的一日，這件事在這幾十年大家都很清楚了。人類正設法搜尋其他生物燃料或再生能源，除了太陽能發電、風力發電後更有人研究小麥能源及海藻能源等。在未來日子我們將可看到更多的電力、太陽能等設備，慢慢取代舊有能源。
12. 無線充電
現時越來越多手機都支援無線充電，只需有個可配合的裝置，不需插線也可把手機放在上面進行充電。而在未來日子，我們除了可看到手機無線充電越來越普及之外，亦有機會可看到其他電子產品亦陸續支援無線充電，實行無線的「unwire」世界。
13. 5G 數據網絡
4G 在香港已經十分普及，不過科技很多時都不會就此放下腳步，現時第五代流動數據系統即 5G 已在研究中，Samsung 亦曾在上年表示過已成功開發出 5G 核心技術，下載一部高清電影只需一秒鐘，表示 5G 技術可於 2020 年開始推向商業化。
14. Artificial Intelligence人工智能
電影中的人工智能好像仍是遙不可及，不過 Apple 的 Siri 及 Google 的 Google Now，就某程度上顯示了人工智能的第一步，透過龐大的網絡來補完個體的不足，為用戶取得資料，提供分析報告、回答問題、提醒用戶各種狀況等等，而且更可為你解悶、進行一定程度的聊天、學習用戶習慣等。
15. Graphene石墨烯
石墨烯是現時世上最薄以及最堅硬的納米材料，它擁有完全透明、電阻極低、導熱系數極高的特點，可以用來製成集成電路、電晶體、導電電極、導熱材料、抗菌物質等，用作海水化淡、太陽能發電、 感光元件等感用。如果科學家研發出量產石墨烯的方法，未來有非常多的東西都會以此取代，甚至可能成為新一代的科技革命。
-----石墨烯（Graphene）是一種由碳原子以sp2雜化軌道組成六角型呈蜂巢晶格的平面薄膜，只有一個碳原子厚度的二維材料[1]。石墨烯一直被認為是假設性的結構，無法單獨穩定存在，直至2004年，英國曼徹斯特大學物理學家安德烈·海姆和康斯坦丁·諾沃肖洛夫，成功地在實驗中從石墨中分離出石墨烯，而證實它可以單獨存在，兩人也因「在二維石墨烯材料的開創性實驗」為由，共同獲得2010年諾貝爾物理學獎。石墨烯目前是世上最薄卻也是最堅硬的奈米材料，它幾乎是完全透明的，只吸收2.3%的光"；導熱係數高達5300 W/m·K，高於碳奈米管和金剛石，常溫下其電子遷移率超過15000 cm2/V·s，又比奈米碳管或矽晶體（monocrystalline silicon）高，而電阻率只約10-6 Ω·cm，比銅或銀更低，為目前世上電阻率最小的材料[5]。因為它的電阻率極低，電子跑的速度極快，因此被期待可用來發展出更薄、導電速度更快的新一代電子元件或電晶體。由於石墨烯實質上是一種透明、良好的導體，也適合用來製造透明觸控螢幕、光板、甚至是太陽能電池。石墨烯另一個特性，是能夠在常溫下觀察到量子霍爾效應。

2014.2.26---世界經濟論壇（WEF）新興技術全球議程理事會列出今年10大可能改變未來生活方式的新興技術
---10大新興技術包括大腦與電腦接合介面（brain-computer interfaces）、大規模海水淡化、超輕量汽車、電網級規模的儲電、穿戴式電子裝置、奈米線（nanowire）電池、無屏顯示器、人體微生物療法、核醣核酸（RNA）療法、預測分析。

2012.1.15---Christopher Barnatt :未來25件事需要知道
1,2020peak oil
2,climate change
3,2025peak water
4,2050food shortage
5,2050resource depletion
6,3d printing
7,nanotechnology
8,genetic modification
9.synthetic biology
10.vertical farms
11,electric vehicles
12,wind&wave power
13,solar energy
14,nuclear fusion
15,space travel
16,cloud computing
17,augmented reality
18,artificial intelligence
19,quantum computing
20,2030robots
21,genetic medicine
22,bioprinting
23,cybernetic enhancement
24,life extension
25.transhumanism