2月21日，MIT Technology Review(《麻省理工科技评论》杂志)“2017年十大突破技术”榜单在京揭晓，强化学习、360°自拍、基因疗法2.0、细胞图谱、自动驾驶货车、刷脸支付、太阳能热光伏电池、实用型量子计算机、治愈瘫痪、僵尸物联网等十项技术入选。
近年来，人工智能成为资本竞相追逐的投资领域。在今年的榜单中，属于人工智能范畴的就有强化学习、无人驾驶、面部识别等多项，而基因工程、新能源和量子计算也越来越受关注。
1、强化学习(Reinforcement Learning)——让机器比人更聪明
正向强化学习结合大型深度神经网络让人们获得了解决复杂问题所需的能力。
强化学习能使计算机在没有明确指导的情况下像人一样自主学习。按照这种方法，计算机可以通过试错法来解决问题，并将正向结果，与行为相关联。这使得计算机可以不通过具体指示或范例去学习，而是自主通过环境经验磨练技能。这一改变使得自动驾驶汽车及其他自动化领域的进展速度大大加快。
在这个研究领域，最著名的是谷歌旗下DeepMind的AlphaGo，通过自我对局的强化训练迭代更新成为围棋大师;而Mobileye(MBLY)则使用强化学习算法训练驾驶决策系统神经网络的优化升级。
在国内，科大讯飞(002230)已经针对强化学习在多个方向展开了研究和应用，包括人机对话系统、智能客服系统、机器辅助驾驶、机器人控制等方向，都已有了应用研究。而公司也计划将机器人送入高考考场，与普通考生一决高下。
此外，微软亚洲研究院等也都在此领域进行研究。
相关公司：DeepMind、Mobileye、谷歌、Uber、科大讯飞、阿里巴巴、百度。
2、自动驾驶货车(Self-DrivingTrucks)——可替代货车司机的技术
该项技术可以使长途汽车在高速路上自动驾驶，从而帮助货车司机更高效地完成运输任务。当无人驾驶技术真正成熟时，共享经济下的租车打车以及2B商业货运领域会最快落地。
去年10月，Uber旗下无人驾驶货车公司Otto完成首次商用无人卡车货运项目，全程共行驶200千米，车上唯一的真人司机始终都在驾驶室后面的休息室坐着，一刻也没有碰过方向盘。
这是自动驾驶货车第一次完成商用运输任务，它向世人证明了这项技术的巨大潜力，但目前的技术只能使货车在高速上时才能切换为自动驾驶模式。
无人卡车的需求来自现实的司机缺口，美国卡车业的运量占到了美国的70%，而到2024年司机缺口会提升到175000人。
目前，包括Uber、沃尔沃、戴勒姆和皮特比尔特都在研发自己的自动驾驶货车技术。
中国的自动驾驶货车，未来前景也十分光明：目前，中国有720万台货车和1600万个长途司机负责城际公路上的物资运输，整个产业价值高达3000亿美元，而司机的工资成本占运输总成本的40%。如果使用自动驾驶货车，一些原本需要两到三位司机合作完成的长途运输任务可以由一位司机完成。
目前，中国的货运服务良莠不齐，公众普遍期待这个行业能进行大整改。加之行业监管较松，给企业很大的创新空间。在这两个因素的驱动下，中国的自动驾驶货车产业有望得到快速发展。
互联网巨头百度与货车制造商福田汽车展开了合作，并在2016年11月上海新国际会展中心发布了国内首款自动驾驶卡车。
相关公司：Uber、沃尔沃、戴勒姆、皮特比尔特、百度。
3、刷脸支付(Paying with Your Face)
人脸识别技术如今已经可以十分精确，应用领域也十分广泛，包括较早的安防监控领域、安全支付，到最近的无人车系统等。
目前科技巨头纷纷布局脸部识别：苹果公司先后收购Polar Rose、Prime Sense、Perceptio、Faceshift、Emotient、Turi、Realface等脸部识别相关技术公司，未来的iPhone 8或将具备面部识别功能。谷歌先后收购脸部识别系统公司PittPatt和Viewdle等。在汽车领域方面，本田在17年CES上推出具有情感引擎的无人车，英伟达推出的Co-Pilot系统中也运用脸部识别技术。而包括Face++、Visionics、MirOS在内的初创企业也在人脸识别方面具备先进技术。
Face++是一家估值超过10亿美金的中国初创公司，而Face++的人脸识别技术登陆手机app已有一段时间了。目前，支付宝已经可以使用人脸识别进行授权支付;在“滴滴打车”软件中，用户能够看到司机的实名认证以及人脸认证信息，任何想注册成为“滴滴司机”的用户都需要在摄像头前扫描并进行人脸识别认证。
在中国，人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪。作为全世界首批上线人脸识别技术的国家，中国对于监控以及隐私方面的政策对此有很大的与推动。
经过了几十年的发展，人脸识别技术的精度已经达到金融交易的级别。另一方面，人脸识别还与深度学习进行了紧密的结合。
比如，全中国最大搜索引擎百度的研究人员也在将人脸识别和机器学习进行结合，并进行了软件识别人脸与真人识别人脸的对比。在前不久的一档电视节目上，百度开发的人脸识别软件与人展开了一场对决，双方同时观察嘉宾幼时的照片并以此识别真人，结果百度的人脸识别系统完胜。
百度正在开发一种人脸识别取火车票的系统，试点选在了乌镇。这座旅游城市足够的人流量将为系统实验提供充足的数据。据悉，这将需要将数百万张人脸输入数据库中才能达到99%的正确识别率。
科大讯飞也是一个典型例子：公司与中国最大的银行卡联合组织合作开发了“声纹+人脸P2P转帐”产品——“声纹+人脸”融合认证个人转账应用。通过该应用，用户只需说出类似“我要给(姓名)转(金额)”这样的指令，再通过“声纹+人脸”相结合的融合生物认证，就能完成转账操作。
主要公司：百度、科大讯飞、阿里巴巴、旷视Face++.
4、基因疗法2.0 (Gene Therapy 2.0)——改变基因能治病
数十年来，研究人员一直在追求基因疗法的梦想。基因疗法利用改造过的病毒将相关基因的健康副本递送至携带有缺陷基因的患者体内，达到治疗的目的，前景十分美好。然而，至今为止，基因疗法带来的失望远大于希望。
早期基因疗法失败的原因部分是源于其递送机制，因为新的遗传物质(改造基因)、以及将其携带至细胞的载体病毒，被错误地递送到基因组的其他位置，这会激活某些患者体内的致癌基因，或者引起患者免疫系统的过度反应，从而导致多器官功能衰竭以及脑死亡。
但是现在，一些关键的难题已经解决，基因治疗也将迎来曙光：研究人员使用了更高效的病毒将新的功能基因转运到细胞中。
很多疾病都是由单个基因突变导致的，新型基因疗法能够彻底治愈这些疾病。
在美国，Spark Therapeutics有望成为第一家迈入市场的基因疗法新创公司，该公司开发出针对渐进式失明的基因治疗方法。还有很多其他正在研究的基因疗法，正将目光投向血友病的治疗，以及一种称为表皮溶解水皰症的遗传性皮肤失能症。
目前从事基因治疗多是创业公司，如：精确编辑植物基因公司CaribouBiosciences、检测与乳腺癌和卵巢癌发病基因公司Veritas Genetic、拥有36项遗传病基因检测技术的23andMe、便携式纳米孔DNA/RNA测序仪制作公司Oxford Nanopore以及DNA应用商店Helix(Illumina子公司)等。
