麻省理工：2026十大突破性科技

我们生活在一个巨大的趋势里，却误以为那就是命运。 这是我看完《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）总结公布的「2026年十大突破性科技」后的感受。至少未来多年内，大量资本仍然会围绕这十个方向去狠砸。于是乎，我们普通人的命运仍然会受到驱动，跟着改变。

果然，命运都是扯淡，事实真相见不得光。 可是世界人类文明都走到这一步了，谁又在乎呢？谁又能左右呢？谁又能去阻止它呢？我们能做的，唯有顺势、从流，以及用那双劳苦不堪的手臂牢牢抓住趋势洪流中的悬浮的水草。也许能喝口肉汤岸。 分享下十个趋势吧，至于怎么抓、怎么跟，只能靠自己去实际探索了。 2026十大突破性科技 《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review），是由麻省理工学院于1899年创刊的杂志。侧重于报道新兴科技、创新商业。从2001年开始，它们每年都会评选一次全球级的「十大突破性技术」。今年是第25个年头了。从过去多年总结公布的榜单案例来看，那些突破性技术，到现在大部分都得到了验证，且一直坚挺。 1、钠离子电池（Sodium-ion batteries） 下一代电池，可能就不需要锂电池了。 过去十几年，新能源汽车和储能产业都是锂电池，锂离子电池几乎统治了移动电子设备、电动车和储能市场。但锂并不是一种无限、廉价、到处都有的资源。 钠离子电池将重新进入产业视野。钠的资源更加丰富，成本和供应链压力也有机会降低，而且在安全性等方面具有潜在优势。 当然，它并不是全面取代锂电池。对于手机、笔记本电脑等特别强调能量密度的产品，锂电池仍然具有明显优势。 但在电网储能、部分新能源汽车等场景中，它足够便宜、足够安全、足够稳定。 2、生成式编程（Generative coding） 这个大家都不陌生。以后写软件的人，不再主要负责写代码。 都是由AI负责生成代码、修改代码、测试，甚至完成越来越多的软件开发流程。 这意味着软件生产正在发生一个很重要的变化：代码可能正在从「人类生产的主要产品」，变成「AI生产的一种中间产物」。 以前，一个不会编程的人想做软件，第一道门槛是学习编程。以后会变成：有没有能力把一个想法描述清楚，并判断最终结果对不对。 3、下一代核能（Next-gen nuclear） AI时代最容易被忽略的问题，其实是电。每一个大模型背后，都有巨大的服务器、芯片、数据中心和电力需求。这也是为什么「下一代核能」重新进入技术前沿。 新一代核反应堆正在尝试通过更小型化的设计、不同燃料体系和新的冷却方案，让核能变得更加灵活。 4、AI伴侣（AI companions） AI将真正进入「关系」领域。这一项可能是十项里面最值得普通人警惕、也最值得观察的。 因为过去我们使用AI，主要是为了工作、做事。 但AI伴侣作用就大了，陪你聊天、记住你、理解你的情绪、持续和你互动。甚至让一些人产生类似朋友、恋人或者亲密关系的感觉。毕竟AI永远耐心、永远在线、永远不会嫌你烦。 5、基因编辑婴儿（Base-edited baby） 医学正在从「治疗疾病」走向「个人定制治疗」。 基因治疗正在从针对某一种疾病的通用治疗，走向针对某一个具体患者的个性化治疗。榜单提到的案例中，一名婴儿接受了针对其特定遗传疾病设计的基因编辑治疗。 这意味着未来医学可能出现一种新的模式，从「标准化治疗」逐渐走向「个体化生物工程」。 6、基因复活（Gene resurrection） 灭绝的动物，真的可能重新回来。个人绝的，这是十项技术里最像科幻的一项。活脱脱《侏罗纪世界》。 所谓「基因复活」，就是利用已经灭绝物种留下来的DNA信息，再通过基因工程等技术，让某些已经消失的遗传特征重新进入现代生物。 人类极有可能获得修改生命历史的能力。 7、机制可解释性（Mechanistic interpretability） 我们人类可以开始试着看懂AI的大脑了！ 这绝对是AI领域非常重要的一项技术。 今天的大模型非常强。知道输入是什么，也知道输出是什么。但中间发生了什么，往往像一个巨大的黑箱。机制可解释性研究，就是试图打开这个黑箱。 研究人员正在寻找模型内部不同神经元、回路和特征之间的关系，希望理解：AI到底是怎么形成一个概念的？它为什么会做出某个判断？为什么有时候会突然犯一个看起来非常奇怪的错误？ 当AI开始参与医疗、金融、科研、司法、企业决策，那么「理解它为什么这么做」会成为一种基础能力。 8、商业空间站（Commercial space stations） 太空正在从国家项目变成商业基础设施。 过去几十年，人类进入太空主要依靠国家。NASA、俄罗斯、中国、欧洲等国家和机构承担了绝大多数太空探索任务。 但未来的太空会开始商业化。商业空间站未来可以承担科研、制造、微重力实验，也可能出现太空旅游等商业服务。 当然了，这两年已经冒出来了不少太空旅游案例。商业空间站这个方向，毋庸置疑。 9、胚胎评分（Embryo scoring） AI开始进入生命的「选择题」。 这一项可能是整份榜单里争议最大的技术之一，就是通过大量遗传信息，AI直接可以预测这个胚胎未来可能是个什么样的人。 不过，一旦技术进入这里，科学问题立刻变成社会问题。 什么可以筛选？什么不能筛选？疾病和“性状”的边界在哪里？如果富裕家庭能够获得更先进的基因选择技术，会不会出现新的生物学不平等？ 这比单纯的预测男女更值得我们审视。 10 、超大规模AI数据中心（Hyperscale AI data centers） AI公司开始越来越像能源公司和基础设施公司，AI革命最后拼的一定是电厂。 模型只是AI产业的一部分。真正支撑这一切的，是越来越庞大的数据中心。大量GPU组成高度协同的计算系统，同时需要巨量电力、散热、网络和土地。 谁拥有更多算力？谁拥有更便宜的电？谁能够建设更大的数据中心？谁能够获得稳定的电网、芯片、土地和冷却资源？ 这些才是真正会影响AI的发展速度的因素。谁有能力支撑这些模型，谁更容易胜出。 活在趋势的阴影里 好家伙，一顿操作猛如虎的看完下来，结果发现，what？？没一个是我能碰到的。但非要往外延展，可能也就AI离自己近一些把。比如合理的去消费AI、正确去使用AI。好吧，如此看起来，我们的命运似乎只能跟着趋势漂浮，活在趋势的阴影里。 言归正传。从《麻省理工科技评论》过去总结发布的技术榜单来看，2026年这「十大突破性技术」，确实应该值得关注，乃至未来几年内都值得关注。即使活在趋势的阴影里，仍然值得关注。