新興技術改變生活

進入21世紀后，新興技術的問世，給人類的生活帶來了巨大的變化。下面介紹的這些新技術，將在未來幾年對我們的生活產生重大影響。

原子級石墨晶體管

2006年3月，美國佐治亞理工學院宣布研制成功一種石墨晶體管。2008年3月，美國IBM的科學家在世界上率先制成了低噪聲的石墨晶體管。這一年的4月。英國曼切斯特大學科學家海姆教授和諾沃謝洛夫研究員，在美國《科學》雜志上，披露已開發出世界上最小的石墨晶體管，僅1個原子厚，10個原子寬。

同年5月，美國佐治亞科技學院教授德希爾與美國麻省理工學院林肯實驗室合作，在單一芯片上生成了幾百個石墨晶體管陣列。同年12月，IBM又發布研發成功全球最快石墨晶體管，速度達到26000兆赫。美英等國的科學家與德國研究人員也不甘落后，相繼都生產出了石墨晶體管。一時間，石墨晶體管成了半導體界的最熱門的話題。

什么是石墨晶體管呢?

這還得從2004年講起，當時，英國曼切斯特大學的海姆教授和諾沃謝洛夫研究員開發了一種石墨烯的新材料。 海姆教授等人在將石墨分離成較小的碎片時，從中剝離出極薄的石墨薄片，這是由碳原子構成的六角形結構的晶體，碳原子的排列與石墨的單原子層一樣，厚度只有一個碳原子。這種石墨就是石墨烯。它具有超薄、超堅固和超強導電性能等特性。如果在石墨烯的每個碳原子上都增加了一個氫原子，便能制成石墨烷。石墨烷是一種具有絕緣特性的材料。 研究人員認為，純凈的石墨烯與氫原子發生反應，可以使高度導電的石墨烯材料，變身為絕緣性很好的石墨烷新材料。因此，可以通過化學方法按人們的需要，控制石墨烯的電子性能，制成人們需要的半導體。

在過去幾十年間，用硅材料制作的晶體管已接近極限，急需找到一種硅的替代品，使半導體獲得快速發展。用石墨烯替代硅制作晶體管，它的性能遠比硅好，因此，立即引發了全世界的研究熱潮。

在理論上，由石墨烯制成的晶體管速度要比硅晶體管快100多倍。硅晶體管的速度在吉赫(千兆赫茲)范圍內，而石墨晶體管能達到太赫(吉赫的1000倍)級。因為在石墨烯中，電子的流動幾乎沒有阻力，只產生很少的熱量。而且石墨本身就是一種很好的熱導體，熱量會很快地散失。

同時，石墨晶體管的體積將會更小，因為硅的加工極限一般認為是10納米線寬，小于10納米后難于生產出性能穩定、集成度更高的產品。而石墨即使被切割成小于1納米的碎片，其基本物理特性也保持不變。因此。用石墨烯作為半導體材料已可以制成僅1個原子厚、10個原子寬的晶體管。這種新型晶體管有望為研制超高速計算機芯片帶來新的突破。

石墨烯器件除了讓計算機運行得更快，還能用于需要高速工作的通信技術和成像技術領域。如開發太赫茲波成像。可以用來探測隱藏的武器。

米粒大小的原子磁力計

磁力計是一種測量磁場強度和方向的儀器。在地球上，從人體到埋藏在地下的金屬；從大到一輛車、一艘船，小到分子、原子，到處都存在著磁場。正因為像蛋白質這樣的分子有它自己獨特的磁場，我們可以用磁共振成像儀，清楚、詳細地描繪出人體的圖像，并且用磁共振光譜儀來研究蛋白質傳遞的信息，了解蛋白質的內部結構，以及諸如石油這樣的化合物。

但是，現在一般的磁力計不能用來檢測微弱的磁場，因為它的靈敏度不夠，雖然也有些靈敏度很高的磁力計，但大都是固定式的，攜帶不方便，而且價格非常昂貴，能耗也很大。

上世紀60年代，法國物理學家科恩·塔諾季等人提出將原子測磁技術應用于研究原子核磁性的想法，發明了一種原子磁力計。那時的原子磁力計有一個很大的蒸汽室，雖然可以探測到10-15特級的磁場，但它是一個價格昂貴的龐然大物。

最近，位于美國科羅拉多州博爾德市的美國國家標準與技術研究所物理學家基擎，開發出了只有米粒大小的原子磁力計。與那個龐然大物相比，它幾乎具有同樣高的靈敏度，但比現行基于芯片的磁力計要靈敏1000倍。

基擎等人發明的米粒大小的原子磁力計，有著十分廣泛的應用前景。例如，這種原子磁力計可以測量水中的磁共振信號，根據水中各種化學物質發出的微弱信號，區分出水樣中各種可能的污染物。

這種原子磁力計或許可以徹底改變磁共振成像和磁共振技術，它不僅不需要昂貴笨重的冷卻系統，而且靈敏度非常高，能探測到非常微弱的磁場。無須笨重的強磁體，也能得到很好的圖像，同時，它的能耗非常小，可以制成由電池供電的便攜式磁共振成像設備。醫生用它來檢查體內植有心臟起搏器等醫療裝置的病人，再也不用擔心強磁場對這些醫療裝置的影響，以及給病人帶來的風險；便攜式磁共振成像儀可以用于救護車或戰場上；磁共振儀也能從實驗室進人曠野，幫助石油和采礦公司評估地下礦藏。 這種原子磁力計還有一個好處，就是可以在不同單硅片上同時刻出不同部件，然后將它們層疊起來，組成堆棧式原子磁力計。由于這種陣列式原子磁力計有多個傳感器，它提供的物體位置及形狀的信息就多，可以輕易地映射出探索對象的磁場強度和范圍。如果士兵用它探查未爆炸彈和簡易爆炸裝置，就更加快捷和方便。

用這種原子磁力計可以記錄老鼠的心跳過程，用于腦磁波掃記法(MEG)頭盔中，可以實時對大腦進行腦磁波掃描。在機場中，可以用在超敏機場探測儀中檢測易爆物和毒品等。

“難得糊涂”概率芯片

在科學技術發達的現代社會，人們越來越追求精確度，但是，最近在這個世界里，卻冒出了個“叛逆者”——美國賴斯大學計算學教授帕利姆的聲音：讓芯片“糊涂”一點也不錯，在芯片里有點小小的誤差也許是件好事。

我們知道，芯片每次運算都是依靠其晶體管記錄的，每當電子應對一個施加電壓而穿過晶體管時，這個記錄要么是1，要么是0，但電子總在移動，這就會產生電“噪聲”。為了克服噪聲并保證晶體管能顯示出正確的值，大部分芯片都運行在一個相對較高的電壓下。如果運算中的數字不刻意要求絕對準確，偶爾允許會得出錯誤的答案，就像我們在計算一個很大的數字時，最后一位數字可能四舍五人，甚至完全舍去，這樣便可以降低芯片的部分運行電壓，減少芯片的能耗。帕利姆認為：“將準確率放寬一些，哪怕是一點點，都能產生明顯的節電效應。”特別是在音頻或視頻處理等領域，芯片的數字運算沒有必要追求最高精度。

帕利姆教授根據這一想法，開發出一種全新的芯片——“概率互補金屬氧化物半導體技術”，簡稱“概率芯片”(PCMOS)，以犧牲微小的計算精度為代價，來換取耗電量的明顯降低。

實驗顯示，它的速度是當今用最好技術制成的芯片的7倍，而能耗僅為后者的1／30。 2006年，帕利姆和他的學生用PC-MOS電路作為處理手機等視頻流芯片的一部分，然后再把它與現有芯片的性能進行比較，結果許多觀眾都看不出兩者的畫面有什么不同。但PCMOS芯片使移動設備的電池壽命延長10倍。 PCMOS芯片大有用武之地，除了在手機、筆記本電腦、音樂播放器等移動設備中，可使電池的壽命增加10倍外，還有可能使植人人體內的芯片中的電池能量，足以延續到人的生命終止的那一刻。 將“概率芯片”嵌入皮膚下，它能完整地記錄和接收人體信息，不時地發出反饋信息，把殘疾人手臂上的神經和電腦連接起來，使之奇跡般地恢復運動功能，重獲知覺。把“概率芯片”植入人的大腦。它甚至可以代替人類進行分析思考。

未來的一天，人們將會戴上一副裝有“概率芯片”的眼鏡，可以從眼鏡上舒舒服服地觀看電影、電視節目，享受家庭影院一般的觀感。 服鏡上的兩片“鏡片”，其實就是兩塊小型液晶顯示屏。這副神奇的眼鏡還有一個功能：鏡片上的GPS地圖會指引你欣然前往想要去的地方。

纖維素酶使生物燃料獲新生

生物燃料一度被認成是解決世界能源危機的靈丹妙藥之一，但是，隨著全球糧價的飛速上漲，它又被指責為糧價上漲的罪魁禍首。 那么，生物燃料非得用糧食來生產嗎?還有沒有其他辦法呢?現在，生物燃料(乙醇)都來源于玉米粒中的淀粉，在玉米淀粉轉化為生物燃料的過程中只需要一個單酶，制造工藝比較簡單。如果用廉價的秸桿、枯草和碎木等纖維素制造生物燃料，分解纖維素需要一系列復雜的酶陣列(纖維素酶)一起工作。纖維素酶是酶的一種，在分解纖維素時起生物催化作用。 纖維素酶的分解過程過于緩慢和不穩定，纖維素酶的菌種也容易退化，導致產酶能力降低。然而，盡管用農業廢棄物生產生物燃料困難重重，它的前景卻非常誘人。地球上每年光合作用可產生大于100億噸的植物干物質，僅中國的作物秸稈年產量就可達6億～7億噸。同時，燃燒纖維素乙醇可減少汽車87％的溫室氣體排放量，而玉米乙醇僅能減少18％-28％。因此，開發以秸稈、枯草、和碎木等為主要原料的第二代生物燃料(纖維素乙醇)，成了舉世矚目的課題。

美國加州理工在大學的阿諾德教授正在雄心勃勃地從事一項纖維素生物燃料規模商業化計劃。阿諾德想設計出可將糖發酵成生物燃料的纖維素酶，找到一種“超級細菌”，大幅降低纖維素生物燃料的生產成本。

阿諾德開創了一項稱為“定向進化”的技術，可創造出許多基因突變后產生的特殊蛋白質。這些突變基因插入微生物中，會產生大量新的蛋白質。然后可以進行特性的篩選。利用計算機篩選法快速確定數千個新的蛋白質序列，建立包含有數千個新纖維素酶基因的基因庫，這樣就可以有效地篩選纖維素酶。

她還與加州大學化學工程系的廖教授合作，合成一種大腸桿菌，能有效地將糖轉化成比乙醇具有更高能量的生物燃料——丁醇，最終實現能代謝纖維素并生產出生物燃料的目標。

開發豐富寶藏的現實挖掘

2006年6月7日，基地組織在伊拉克的頭目扎卡維，被駐伊美軍派出的兩架F-16戰斗機進行精確的空中打擊而一命嗚呼。駐伊拉克美軍何以能如此迅速地找到扎卡維的藏身之地?原來，他們采用了一項高新技術——數據挖掘。

在沙特阿拉伯首都利雅的一棟大樓內，美國設有一個聯合指揮控制中心，里面有一個龐大的數據庫，儲存著有關恐怖分子固話及手機號碼的海量數據。控制中心大廳內的一面墻上，掛著一幅中東地區的網格地圖，當被監控的恐怖分子拔打或接聽手機通話，地圖上就會亮起紅燈，標出該恐怖分子的準確位置。 一旦出現這種情況，他們會立刻派警察實施抓捕，或者出動飛機進行精確打擊。即使恐怖分子不斷更換手機中的SIM卡，只要該手機拔打一次電話，這個手機的號碼同樣也會被記錄下來，所以難逃被追蹤監聽的命運。 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程，稱之為“數據挖掘”。現在，從數據挖掘中又引申出“現實挖掘”技術。 人們每使用一次手機，都會留下一些數字信息。大多數人對這些數字“面包屑”不屑一顧，但是，美國麻省理工學院教授、“現實挖掘”的先驅者彭特蘭卻沉迷于此。他說：從現實挖掘中“可以獲得如此多的社會效益”。 彭特蘭教授希望通過手機，能收集到有關它主人的更多信息。根據手機的這些信息，人們能追蹤個人健康信息，甚至能預測疾病暴發過程。彭特蘭教授10年來一直在篩選從手機收集得來的數據，他將它稱之為“現實挖掘”。

除了上面對付恐怖分子的事例外，現實挖掘還可在疾病控制中大顯身手。譬如，在抵達機場的乘客中有人感染了甲型流感，衛生官員可以通過手機運營商，采用現實挖掘技術，從電話記錄中找到乘坐這一航班的旅客，了解到誰待在家里沒去上班，誰已經光顧了醫院；可以進一步了解到與他們有過接觸的人群，如出租車司機、服務員，甚至超市中碰到的人，以便監控這些有染病風險的人群。 通過手機通話信息構建的個人交際網絡，可以預測何時你會出現在你的人際關系網中的某個人附近。彭特蘭教授的研究團隊利用手機數據，獲得美國麻省理工學院大約100名學生和教授的人際關系網絡的精確模型，并準確地預測出他們在一周的任何一天，會在哪里遇見他們人際關系網絡中的成員。

這種人際關系的信息也許還能派上更大的用場。研究人員正計劃利用手機數據，來改進現有的關于像SAPS這樣的疾病如何蔓延的計算模型。 大多數流行的模型并不能通過人們在什么地方、和誰一起度過時光這樣的細節數據來支持它們的預測，而人際關系及鄰近數據的補充則可使這些模型更準確。

研究人員說，最有趣的是，你將會看到：一種疾病的傳播取決于誰是第一個感染者。

“異常”建模技術

20世紀以來，特別是在步入21世紀后，隨著科學技術的迅速發展和計算機的日益普及。人們對了解未來發展趨勢的需求越來越高。例如，甲型HINI流感，它的走勢如何?它究竟是一次季節性流感，還是像1918年流感那樣的大流行?隨著夏季的到來，甲型流感會自生自滅嗎?目前，世界上有許多科學家正在對這些問題進行研究。

計算機模型已能相當準確地對此預測。就像上次發生的SARS那樣，數學家建立了數學模型，成功地預測了SARS的有關情況，其中包括感染人數、感染高峰的時段和大體結束時間等。 在現實生活中，我們還會碰到一些突發的異常事件。例如，本來十分暢通的道路，由于突發的交通事故造成了阻塞，像這樣的異常事件在我們的日常生活中是無法消除的。 美國微軟研究院自適應系統和交互研究部主管霍維茨認為，使用一種稱為“異常建模”的技術，可以最大幅度地減少這些異常事件。他們用這種方法去研究過去曾遭遇過的異常事件，然后建立起未來可能發生該類異常事件的模型。 所謂“模型”，就是在虛擬的數字空間中模擬真實世界中的事物，這就是虛擬現實中的建模技術。例如，建立一個人體數字模型，就是在虛擬現實環境中，根據真實人體樣本的幾何形態參數(如身高、圍度和軀干長度等)和組織結構數據，以人體系統為原型，以人體坐標為參照系，由計算機按某種算法合成的人體模型。人們可以利用這個人體模型完成各種精密甚至危險的仿真實驗。 霍維茨和他的研究團隊將“異常建模”的技術在城市交通中作了嘗試。開發了一種名為“SmartPhlow”交通預報服務軟件。

霍維茨的研究團隊將數年來城市的動態和靜態交通狀況等數據，包括能夠影響城市交通的所有因素——事故、惡劣天氣、節假日、體育賽事，以及高級官員來訪等，都加進他們建立的模型中去。然后，研究人員將一段特定的道路以15分鐘為間隔，分成數十個路段，利用這些數據來計算每種情況下的交通分布概率。

這一分布概率為司機了解該地區的交通情況，提供了相當好的模型。這樣，研究人員就能回過頭去尋找交通異常時的數據，它們會嚴重偏離平均模型。由此，就組成了一個異常交通波動的大型數據庫。

研究人員一旦發現異常的統計結果，就回溯30分鐘前正常的交通情況。然后讓機器“自行學習”。讓它們在“風起潮涌”之前就“未卜先知”，預測異常情況。Smart Phlow能在臺式機上工作，也可運行于微軟掌上電腦設備。

“異常建模”技術并不是預測不久將來可能發生的事情，而是側重于監測當前的異常情況。現在，大多數的預測模型都無視統計異常值。它是將人為因素考慮在內，明確建立人類認知過程的一種模型。 這是一種全新的技術，在交通管理、預防醫學、軍事計劃、政策、商業和金融等廣泛領域都能大顯神通。例如，它能監測信用卡欺詐或生物恐怖等大型數據集上的異常，能預測房屋價格的突變、道瓊斯工業平均指數或是貨幣匯率的變化。

當然，它要得到廣泛的應用，還有很長的路要走。