CB Insights挖掘了很多創投數據和媒體信息后，總結出了2017年影響世界的十大顛覆性領域，涵蓋了：神經技術、再生醫學、自動化建筑、智能公共安全、合成農業、火箭發射器、AI芯片、大規模仿真、合成動物產品和極端物流。
2017年影響世界的十大顛覆性領域
1
神經技術
思維和大腦的研究是科學的最后一個領域。
雖然這個領域在過去的幾十年中已經取得了巨大的進步，但對于思維和大腦功能基本原理的理解還幾乎處于空白。
神經技術的出現和發展可以幫助我們進一步了解人類大腦，從而達到對一些神經性的疾病加以預防和治療。
典型企業：NeuroPace——預防癲癇疾病
NeuroPace提供一個可植入的設備叫做RNS系統，來治療神經系統疾病，最初的重點是治療癲癇疾病。
這個設備可以學習患者特有的腦電波模式，一旦腦電波活動異常，設備即可識別，并發送短暫的脈沖使腦電波正?；瑥亩_到治療癲癇發作的效果。
NeuroPace總共獲得1.65億美元融資，投資機構包括Johnson & Johnson Innovation、NEA和KPCB等。
2
再生醫學
再生醫學是指利用生物學及工程學的理論方法重新創造已經失去功能或功能受損的組織和器官，使其具備正常組織和器官的結構和功能。
在未來，干細胞和其他類型的細胞可以用來治療會導致死亡的慢性病和無法治愈的疾病。
典型企業：BlueRock Therapeutics——制造細胞
BlueRock利用誘導多能干細胞（induced pluripotent stemcell, iPSC）療法使用健康細胞來治愈一系列疾病。
這個療法最早是2006年由日本的兩位科學家Shinya Yamanaka和KazutoshiTakahashi在世界著名學術雜志《Cell》率先發表，Shinya Yamanaka還因此于2012年獲得諾貝爾獎。BlueRock利用這個技術，可以制造幾乎無限量的純凈健康的細胞。目前主要針對嚴重的大腦和心臟疾病，例如帕金森氏綜合癥和充血性心力衰竭。
BlueRock總共獲得2.25億美元融資，主要的投資機構包括拜耳、Versant Ventures等。
3
自動化建筑
根據美國商會的一份調查報告，在2017年第二季度，將近95%的承包商在尋找技術工人工作的時候遇到了困難。
預計在未來的6個月，承包商雇用具有足夠技能的工人的難度將進一步加大，東北部的承包商的困難將比南部、中西部或西部更加嚴峻?；谶@樣的情況，越來越多的技術工種將被機器所代替。
典型企業：Built Robotics——自動化移土
Built Robotics提供機器人技術來進行自動移土和施工作業。
公司將無人駕駛汽車的傳感器改造成適合現場作業的設備，并開發了專門為建筑的基礎作業（例如挖掘和建筑地基分級等）而設計的自動化軟件。
這個整體解決方案可以解決建筑行業長期勞動力短缺的問題，提高生產力并防止工傷事故。
BuiltRobotics總共獲得1500萬美元融資，主要投資機構包括NEA、Great Oaks Venture Capital等。
4
智能公共安全
2017年恐怖襲擊事件層出不窮，倫敦、曼徹斯特、紐約、拉斯維加斯、埃及……都遭受了恐怖主義的襲擊，無辜的民眾死傷無數，公共安全受到前所未有的關注。
有些恐怖襲擊在發生前就已經受到FBI等機構的關注，但恐怖襲擊到底何時發生、將會以什么方式發生仍然沒有辦法預知和預防。
對于未來的公共安全，利用自動識別技術即時的掃描和識別恐怖分子或武器將會是一種很好的預防方法之一。
典型企業：Evolv Technology——保衛一定區域內的安全
Evolv Technology建造針對物理安全的硬件和軟件系統。它提供一個安全門，可以對任何進入這個門的人進行快速掃描，不需要他們停下來或放慢速度，成像傳感器即可檢測到異常情況，例如是否攜帶槍支或炸彈，并進行報警。
Evolv的軟件系統還可以與攝像頭和人臉識別軟件進行集成，通過人臉識別進入場地的人，并與數據庫進行比對，實時鑒別可疑人物。
Evolv Technology總共獲得3780萬美元融資，主要投資機構包括Gates Ventures、In-Q-Tel、General Catalyst、Data Collective等。
5
合成農業
到2050年，全球的食品需求可能要增長近98%，而合成農業將有助于滿足這些需求。
典型企業：Indigo——“微生物”新農業
Indigo利用機器學習算法、基因組測序和計算生物信息學方法，創建了一套農業微生物基因組信息數據庫。
可以分析出對植物健康最有幫助的微生物，抵御農作物病蟲害、增加營養攝入量以及水分利用率，以自然的方法促進作物健康，進而培育出耐旱、抗病蟲、產量高、單棵質量好，且無基因改造的“超級”農作物。
Indigo已經建立了一個平臺，發現并生產出一些“超級”候選作物，包括玉米、大豆、小麥、棉花和蔬菜等。
Indigo在今年9月底獲得了1.56億美元的D輪融資，估值已達12億美元，本輪后總融資金額已達到3.2億美元。
主要投資機構包括Flagship Pioneering、Baillie Gifford & Co.、Alaska Permanent Fund、ActivantCapital Group等。
6
火箭發射器
根據已經公布的和未來的開發計劃，預測到2022年，多達3000個納米衛星（1公斤－50公斤）／微型衛星（50公斤－100公斤）需要發射。
估計在2018年，將有300-400個納米衛星發射。到2022年，將有另外的約2500個納米／微型衛星要進行發射。
典型企業：RocketLab——發射小型衛星
RocketLab是一家研發小型運載火箭的初創公司，其建造的全碳復合運載火箭，專門為發射小型衛星而設計，搶占的是10U載荷以下的小型衛星市場，與SpaceX形成差異化競爭。
其發動機的主要部件均為3D打印，采用的技術是電子束熔融，推力高達5000磅，可以將小型衛星迅速的送到商業軌道。
RocketLab是一家獨角獸企業，在今年3月獲得7500萬美元D輪融資，本輪過后總融資金額達到1.48億美元。
主要投資機構包括In-Q-Tel、Lockheed Martin、Khosla Ventures、Bessemer Venture Partners等。
7
AI芯片
人工智能的應用正在蔓延至各個領域，這意味著AI公司還會得到加速發展。
AI芯片作為AI場景下底層的計算資源，可以解決AI所需要的存儲和運算處理問題，并結合各個領域已經存在的海量可標記大數據作為數據集，為AI的技術層和應用層提供資源。
典型企業：Graphcore——探索機器智能
Graphcore是研發專門為AI設計的智能處理單元（IPU）的公司。IPU芯片比同類產品的性能提升了10-100倍，可以降低云應用和企業數據中心的AI應用成本。
這種芯片可以部署于各種機器學習的應用，例如聯網設備、自動駕駛、云計算以及機器人等領域，為大型的互聯網公司提供具有處理海量數據能力的服務器。
Graphcore在今年11月份獲得了5000萬美元C輪融資，本輪之后總融資金額已達到1.1億美元。
主要投資機構包括Samsung Catalyst Fund、Dell Technologies Capital、Robert Bosch Capital等。
典型企業：寒武紀（Cambricon）——模擬人類神經細胞
寒武紀是一個專門針對人工智能深度學習而設計處理器的初創公司，其發布的1A芯片是全球首個商用的神經網絡處理器芯片，在運行主流智能算法時性能功耗比全面超越傳統處理器。
公司現在正在開發一種模擬人類神經細胞和突觸進行深度學習的大腦啟發處理器芯片。寒武紀的芯片可以使AI用于計算機視覺、自動駕駛和飛行、安全監控、語音識別等等。
同時，公司還為開發人員提供了一個AI軟件平臺。
寒武紀在今年8月獲得了1億美元的A輪融資，總融資金額達到1.01億美元。主要投資機構包括阿里巴巴、聯想創投、國投創新等。
8
大規模仿真
隨著大數據的發展和算力的提高，越來越多的場景可以被虛擬化并進行真實場景的仿真，從而可以縮短驗證時間、協助做出更好的決策、檢驗邊緣情況以及降低犯錯成本。
典型企業：Improbable——建立模擬世界
Improbable在開發一個操作環境，允許用戶建立可以實時運行的模擬世界，從而模擬數百萬個真實世界實體的行為和交互。
該公司目前專注于游戲開發，但這項技術對于從商業到安全的各個行業都有影響，使得企業和組織在實際執行之前可以很好的預測并理解他們選擇的結果。
Improbable在今年5月獲得了由軟銀領投的5億美元B輪融資，本輪之后總融資金額達到5.55億美元。
主要投資機構包括軟銀、淡馬錫、A16Z、Horizons Ventures等。
9
合成動物產品
目前的畜牧生產是不可持續的，而到2050年，牛肉和羊肉的需求將會增長95%，這一部分額外的需求可以用實驗室合成的動物產品替代和滿足。
典型企業：MemphisMeats——替代傳統肉類
MemphisMeats研發了一種技術可以在實驗室生產肉類，而完全不需要飼料、喂養和最后的屠宰過程，它通過在實驗室里養殖動物干細胞來完成。
與常規的肉類相比，這項技術所需的溫室氣體排放量、土地和水量減少了90%。未來，該公司將會擴大生產，希望來未來可以完全取代傳統的肉類。
MemphisMeats總共獲得2000萬美元的融資，主要投資機構包括Bill Gates、Cargill、Kimbal Musk、DFJ等。
10
極端物流
在很多發展中國家或欠發達國家，缺乏基礎設施是比貿易關稅更嚴重的貿易壁壘。
如何利用科技手段幫助這些國家以彌補基礎設施的不足將是改變這些國家命運的重要手段。在物流行業就出現了一些這樣的初創企業。
典型企業：Zipline——按需分配血液
Zipline建造固定翼醫療無人機，并進行空運服務，將醫療用品投放到無法通過陸路進入的地區的診所或醫院。
遠程診所和醫院的醫療工作者通過發送短信向Zipline提出需求，以便他們按需提供血液等醫療用品。
Zipline提供最多的服務是向偏遠地區的診所和醫院提供分娩手術或復雜分娩期間的輸血血液，或提供治療瘧疾的藥品。該公司正在與盧旺達和坦桑尼亞政府合作。
2018年四大技術趨勢
1
物聯網演變成物聯網+區塊鏈
預言家們犯下的最大錯誤，就是低估了超連接世界飛速發展的潛力。汽車花了一段時間才盛行于世，那是因為想要成為司機的人，需要等待道路和加油站的建設。
但是當下顛覆性創新的出現依靠的是現有移動設備的基礎設施，這使得大多數公司與數十億消費者只需幾下點擊就能進行溝通。物聯網技術便是其中之一，它可以在一些設備上安裝智能傳感器，讓人們做些諸如讓亞馬遜的數字助理Alexa關燈，或者點個披薩這樣的事情。
但是區塊鏈，這個當下大熱比特幣的基礎技術，可以讓物聯網變得更有用處。它可以橫跨成千上萬個電腦創建數字記錄，極大地降低被黑客攻擊的風險。
物聯網和區塊鏈的結合就是BIoT，它催生了一大批新服務和新公司的誕生。你可以用它追蹤藥品運輸，也可以創建一個智能城市：連接供熱系統，更好的控制能源使用；接通紅綠燈，使得高峰期的道路更加暢通。
2018年，公司都會開始使用應用程序接口（API）或者用來連接不同數據庫和電腦的軟件。善用BIoT，從倉庫傳感器獲得信息就會變得像訪問手機網站一樣簡單。當制造商、零售商、監管機構和運輸公司從嵌入在產品、卡車和輪船上的傳感器獲得實時數據的時候，分銷鏈上的每一個人都能憑其之前無法具備的洞察力獲益。公司和消費者也可以通過BIoT確保區塊鏈上自己最重要的數據不會被泄露。
2
金融科技的復興
?
雖然比特幣和區塊鏈占據了2017年的頭條，但是社會與移動支付從根本上改變了金融市場。中國的移動支付總額已經超過5萬億元。
在支付鏈中，由區塊鏈加速結算功能、智能合約處理結果，所有的環節都易受干擾。2018年，人們將會加速研發面部識別、聲音ID和指紋等生物識別技術，減少刷卡結賬等，加速購物過程。屆時，你可以拿手機掃描眼睛，通過視網膜支付技術識別身份、進行支付。
不妨再大膽地預測一下：說不定明年一些大型零售商可能會乘著加密貨幣的浪潮，發布自己的安全貨幣。
2018年的金融科技可能會更環保。隨著加密貨幣的總價值超過3000億美元，現今也有了推動量子計算投資的經濟動力。用亞原子級的能量進行計算，速度幾乎比現在微處理器快十億倍。
據估計，目前挖掘比特幣等加密貨幣需要的電量比159個國家的總用電量還多。隨著加密貨幣碳足跡的急速增加，預計目前電腦挖掘比特幣會消耗28太瓦時（TWhs）的電量，但是量子計算卻可以大幅降低用電消耗。
分析師們預測，隨著傳統金融機構將通過更高效的支付系統、貸款程序和信用工具，按照處理傳統法定貨幣的方式對待加密貨幣和其他數字財產，未來兩年內銀行每年可從區塊鏈的加密貨幣上獲益10億美元。在此過程中，消耗更少的能量，可以給世界帶來更多生機。
3
AR技術成為主流
在智能手機出現的10年前，大部分人都會覺得盯著看手機5個小時肯定是不可能的事。不過在2018年，低頭族可能都要抬起頭來了。
手機游戲 Pokémon GoAR為AR娛樂行業拉動了十億美元的需求，并引起了各大品牌的注意。價格實惠的AR眼鏡的發明，可以讓手機安靜地躺在口袋里，而讓平視顯示器（Heads Up Display）改善我們的工作、購物和娛樂方式。
平視顯示器，最初以戰斗飛行員頭盔和汽車擋風玻璃上的監測儀表而聞名，并將成為消費者眼鏡的新標準。設想你漫步于異國街道，時尚前衛的太陽鏡，會把商店招牌等信息翻譯成你的母語。
商場內的AR技術可以根據客戶身材定制模特，充足的虛擬庫存可以與任何一家網店匹敵。商家可把AR技術設置在包裝上，在你查看貨架商品的時候直接播放宣傳片，或者出現代言人的虛擬形象，讓他給你介紹產品。虛擬彈窗可以出現在任何人群擁擠的地方（體育場、繁忙的街道角落，甚或是地鐵里）。這些不費磚瓦泥石的零售店，讓商家得以在凡是帶寬能觸及的地方，給顧客帶去有趣的購物體驗。
Li-Fi是一種利用光譜傳輸數據的新型技術，傳輸速度是WIFI的100倍，它可以把物品的高清虛擬影像帶進商場。Li-Fi和AR強強聯手，可以讓消費者了解商店內各式各樣的產品和庫存。
揮一揮手，汽車銷售員就能改變汽車的模型、顏色，在展廳里隨地定制其他特征。將現實與虛擬元素相結合，可以增強戶外體驗。21世紀的體育館，觀眾或許就可以戴著平視顯示器查看運動員的信息。如果你在家里看拳擊比賽，AR技術可以讓你在客廳體驗到如臨現場的激動。AR技術的真實愿景，就是不需你問，便能給你呈上所需信息。
對許多人來說，2018年可能是“增強生活”的開元之年。
4
機器人2018
當我們打電話預定機票或者確認銀行賬戶余額的時候，已經習慣了與機器程序進行對話。自然語言機器人的用途會越來越廣泛，它將從自動客服逐漸拓展到日常服務。
家庭機器人將不只是滿足于回復要求，它還能主動提供及時信息，比如：“主人，該吃藥了。”移動機器人總是隨時隨地伴你左右，讓你覺得自己是堂吉訶德，而它就是忠誠勤懇的仆人?？?middot;潘薩。
試想一下，有一位機器人時常在耳邊提醒“不要買這件東西或你的信用額度要超了”，或者是“停車計時還有兩分鐘。”它可以幫助我們照顧孩子，充當投資顧問，是我們信任品牌的一種無所不在的增值。2018年，我們的手機會安生地呆在口袋里，為了給顧客提供更好的服務，企業會加大投入研發聊天機器人，而不是手機軟件。
當然，預知未來總是充滿了變數。
正如我相信這四個趨勢會發生一樣，形形色色的問題都會拖慢技術發展的步伐，比如說：網絡安全、政府管控以及最重要的——消費者接受和適應改變的能力。在這個創新不息的時代，你唯一能夠百分百確信的預測就是明天肯定會和今天大不相同。
