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      《麻省理工科技評論》發布2026年“十大突破性技術”

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      作為全球最具影響力的科技智庫之一,《麻省理工科技評論》始終致力于追蹤科技創新的最前沿,在紛繁復雜的技術浪潮中識別那些真正具有改變世界的新興技術方向。自 2001 年起,我們開始發布“十大突破性技術”(10 Breakthrough Technologies),旨在挖掘尚處早期、卻有望深刻影響未來的創新。

      許多我們曾預見的技術,如今已從實驗室走向產業:2019 年,“靈巧機器人”首次入選時,機械臂還在笨拙地嘗試抓取物體;而到 2025 年,具身智能已成為最炙手可熱的話題之一,機器人開始逐步真正“理解”物理世界。同樣在 2019 年,我們預見到“流利對話的 AI 助手”的潛力;兩年后,GPT-3 登上榜單;到現在,大語言模型與多模態 AI 已深度融入數十億人的工作與生活。

      這種從預測到見證的循環,讓我們更加確信:識別那些尚未成熟、但終將改變世界的技術,是一件有意義的事。

      今天,我們正站在一個關鍵拐點上——AI 的發展重心,正從“能做什么”轉向“該做什么”;生命科學則在倫理爭議中持續突破認知邊界。這些趨勢清晰地表明:下一波技術浪潮,不再僅僅追求“更快”或“更強”,而是更關注人類如何在技術與倫理之間取得平衡。

      基于這一判斷,《麻省理工科技評論》選出了 2026 年的十大突破性技術。它們涵蓋多個維度:從能夠精準編輯新生兒基因的堿基編輯技術,到試圖讓滅絕物種重返地球的“基因復活”;從承載人類太空雄心的商業空間站,到支撐 AI 算力指數級增長的超大規模數據中心……其中一些技術已進入落地階段,另一些仍充滿爭議,但它們共同指向一個復雜卻值得期待的未來。



      為了更好地剖析技術背后的故事與思考,今年,我們還邀請到了 30 余位來自 AI、生命科學、能源與材料、社會人文等領域的頂尖專家學者,對這十項技術進行深度解讀。在未來一個月內,我們將陸續發布每項技術的發展脈絡、核心挑戰與潛在影響。(詳細名單見文末)


      2026 年的十大突破性技術如下,洞見未來趨勢,從此刻開始。



      重大意義:超大規模數據中心正以一種革命性的架構為 AI 模型提供動力,但其能源成本令人咋舌。

      主要參與者:OpenAI、谷歌、亞馬遜、微軟、Meta

      成熟期:現在

      在廣闊的農田和工業園區里,一棟棟塞滿計算機機架的超大型建筑正拔地而起,為 AI 競賽提供動力。這些工程奇跡是一種新型的基礎設施:它們是專為訓練和運行超大規模大語言模型而設計的超級計算機,并配備了專用的芯片、冷卻系統,甚至獨立的能源供應。

      超大規模 AI 數據中心將數十萬個被稱為圖形處理單元(GPU)的專用計算機芯片(如英偉達的 H100)捆綁成協同工作的集群,就像一臺巨大的超級計算機。這些芯片擅長并行處理海量數據。數十萬英里長的光纖電纜像神經系統一樣連接著這些芯片,讓它們能以閃電般的速度進行通信。巨大的存儲系統則晝夜不停地為這些設施中的芯片輸送數據。

      OpenAI、谷歌、亞馬遜、微軟和 Meta 等科技公司正向這種基礎設施投入數千億美元。中國、美國、中東等一些國家政府也在投入巨資。

      但驚人的算力是有代價的。密集排列的芯片運行溫度極高,普通的空調已無法滿足冷卻需求。相反,它們被安裝在冷水板上,或直接浸泡在冷卻液浴中。下一步可能是將它們浸入海水中。

      正在建設中的最大型數據中心可能吞噬超過一吉瓦的電力——這足以供整座城市使用。其中超過一半的電力來自化石燃料,而可再生能源僅能滿足四分之一多一點的需求。一些 AI 巨頭正轉向核能。谷歌甚至設想在太空中建立太陽能供電的數據中心。

      數據中心的瘋狂擴建是由 AI 的擴展定律(Scaling Laws)以及隨著該技術被嵌入到從聊天機器人到健身應用等方方面面而帶來的爆炸性需求所驅動的。但公眾可能會在未來幾年為這些建設買單,因為承載這些耗電設施的社區正面臨著飆升的能源賬單、水資源短缺、嗡嗡作響的噪音以及空氣污染等問題。



      重大意義:一種比鋰更便宜、更安全、更豐富的替代品終于開始用于汽車和電網領域。

      主要參與者:比亞迪、寧德時代、中科海鈉、Peak Energy、雅迪

      成熟期:3 至 5 年

      幾十年來,鋰離子電池以能源革命心臟之姿,驅動著全球的移動生活與綠色轉型。然而,隨著電動汽車與儲能需求呈現出爆發式增長,鋰資源的約束正成為一道高懸的產業暗影,無論是儲量有限、還是開采集中、亦或是價格劇烈波動,都在呼喚一條更寬廣、更具韌性的能源之路。眼下,技術與產業的視線,正悄然轉向一種源自浩瀚海洋與普通鹽田的元素:鈉。它是化學周期表上鋰的鄰居,很有希望成為破解能源焦慮的關鍵替代答案。

      鈉離子電池的工作原理與鋰離子電池十分相似:通過讓離子在兩個電極之間移動來儲存和釋放能量。但與鋰這種儲量相對稀少、目前僅在少數幾個國家開采的元素不同,鈉不僅價格低廉,而且分布廣泛。盡管如今的鈉離子電池在成本上尚未體現出明顯優勢,但隨著產能的擴大,其成本有望下降。

      中國憑借其強大的電動汽車產業,已率先推動這一領域的發展。電池巨頭寧德時代和比亞迪對該技術進行了大量投資。寧德時代于 2021 年發布了第一代鈉離子電池,并于 2025 年推出了名為 Naxtra 的鈉離子產品線,稱已開始大規模生產。比亞迪也正在中國建設一個龐大的鈉離子電池生產基地。

      鈉離子電池技術已開始用于汽車領域。2024 年,江鈴集團開始為旗下的 EV3 新能源車型提供鈉離子電池包的購買選項。中科海鈉的電池則正在將鈉離子電池用于低速電動汽車中。

      鈉離子技術最重要的影響或許不在于道路運輸,而在于電網領域。儲存太陽能和風能產生的清潔能源一直是個挑戰。鈉離子電池憑借其低成本、更高的熱穩定性和長循環壽命,成為一種極具吸引力的替代方案。美國初創企業 Peak Energy 目前已經開始部署電網規模的鈉離子儲能系統。

      盡管鈉離子電池的能量密度目前仍然低于高端鋰離子電池,但這一指標每年都在持續提升,并且已經足以滿足小型乘用車和物流車的需求。

      當前,新型電池也正在小型電動汽車中進行測試。在中國,電動摩托車制造商雅迪于 2025 年推出了四款采用該技術的兩輪車型。與此同時,包括深圳在內的多個中國城市已經開始試點鈉離子電池換電站,供通勤人士和外賣騎手使用。



      重大意義:堿基編輯跨越至 N=1 的定制時代,首例成功案例不僅驗證了其臨床潛力,更重塑了罕見病的監管與治療范式。

      主要參與者:費城兒童醫院、賓夕法尼亞大學、美國食品藥品監督管理局(FDA)

      成熟期:3-5 年

      長期以來,制藥巨頭遵循著“重磅炸彈”的底層邏輯——即投入數十億美元研發一款藥物,必須依賴海量患者群體來分攤成本并獲取回報。罕見病因患者基數小、研發回報低而深陷無藥可用的處境。

      對于 Kyle “KJ”Muldoon Jr. 而言,生命原本是一場與時間的殘酷賽跑。這位患有罕見遺傳病的嬰兒,因肝臟無法代謝血液中的毒性氨,時刻面臨著神經損傷甚至致命的風險。在過去,他唯一的生存希望是漫長且充滿不確定性的肝移植等待。

      轉機源自賓夕法尼亞大學研究團隊的一次大膽嘗試。為了挽救 KJ,研究人員 Rebecca Ahrens-Nicklas 和 Kiran Musunuru 并沒有選擇傳統的移植手術,而是為他“量身定制”了一套前所未有的基因編輯方案。團隊采用的是堿基編輯技術(Base Editing)——這是 CRISPR 的一種革命性改良形式。如果說初代 CRISPR 是剪斷 DNA 的“剪刀”,那么堿基編輯就是一支精準的“鉛筆”,它能在不切斷雙鏈的情況下,直接修正致病基因中那個錯誤的單堿基“拼寫”。

      在完成細胞及動物模型驗證后,7 個月大的 KJ 接受了治療。奇跡隨之發生:KJ 狀況良好,各項發育指標均按里程碑穩步推進。

      這一案例標志著基因編輯技術完成了一次歷史性的跨越。此前,基因療法多針對鐮狀細胞病等特定群體的“通用型”藥物,而 KJ 是全球首位接受“N=1”(單一個體)定制化基因編輯治療的患者。這套療法完全為他一人的基因變異設計,雖然目前的治療成本與肝移植相當,大約 100 萬美元,但隨著流程的工業化成熟,未來成本有望大幅下降。

      更深遠的突破在于監管范式的重塑。KJ 的成功倒逼了規則的改變,FDA 已展現出極大的靈活性,不僅就一項極小樣本量(僅需 5 人)的后續試驗達成一致,更在《新英格蘭醫學雜志》撰文探討針對此類個體化療法的全新審批路徑。這意味著,KJ 邁出的一小步,正在為未來無數罕見病患兒推開一扇通往“可編程藥物”的大門。



      重大意義:研究人員能夠基于新技術探查 AI 模型的內部工作機制。

      主要參與者:Anthropic、Google DeepMind、Neuronpedia、OpenAI

      成熟期:現在

      大語言模型正廣泛地被用于搜索、編程、內容生成和決策輔助等現實場景中。盡管每天有數百萬人使用它們,但一個不可回避的問題是,其有時會產生幻覺,甚至在特定情境下表現出誤導或欺騙用戶的傾向。

      實際上,我們并沒有從本質上弄清楚 AI 模型的“大腦”中到底發生了怎樣的變化:它們的本質和運作機制是怎樣的?應該怎樣設置防護措施對其進行約束?

      過去,人們將 AI 看成是一個“黑箱”系統:喂進數據,獲得結果,但其中經歷了怎樣的過程尚不清楚。隨著模型規模的提升,其表現出來越來越強的能力,這種過程不可見的狀態,逐漸成為安全和可信性方面的“定時炸彈”。

      于是,頂尖 AI 公司的研究人員通過開發新方法,來探查這些模型得出結論的過程,并開始逐步還原其中的一部分機制。在這樣的背景下,機制可解釋性(MI,Mechanistic Interpretability)開始成為一條清晰的研究路線,它旨在通過研究模型內部的計算機制,梳理整個模型中關鍵特征及其之間的路徑。

      2024 年,Anthropic 公布了一套類似“顯微鏡”的方法,來探索其 Claude 模型的內部。研究人員發現,大模型的內部并非完全無章法,某些神經元或神經元組合,會穩定地對應特定的概念,例如以邁克爾·喬丹為代表的人物和以金門大橋為代表的地點,甚至是更抽象的語義模式。

      2025 年,Anthropic 將這項研究推向了新的高度。不止步于單一概念特征,該公司利用“顯微鏡”可以解析出相對連貫的特征序列,并追蹤模型從提示到生成回答之間的大致路徑。這意味著,模型的思考過程終于“有跡可循”了。當然,這不是一家公司的獨立探索,OpenAI 和 Google DeepMind 等團隊也使用類似技術,來解釋模型的相關異常行為或危險行為。

      在人們聚焦研究機制可解釋性的同時,思維鏈監控(Chain-of-Thought Monitoring)作為另一條研究路徑,也逐漸開始發展。例如,OpenAI 使用這種技術發現了其推理模型在編程測試中,會通過作弊的行為獲得高分,而并非按預期解決問題。

      隨著模型的能力越來越強,理解它的內部機制也愈發重要。當然,研究機制可解釋性并非萬能鑰匙。目前,學界和產業界對這些技術最終能達到何種程度仍存在意見分歧:一部分研究者認為,由于大模型過于復雜,我們可能永遠無法完全、精準地理解其內部機制;也有人指出,即使無法完全理解,但如果能找到關鍵機制,將有望大幅提升大模型的安全性和可控性。

      盡管如此,這些新工具的發展推動著研究者和模型改善了關系:從相對被動地對黑箱系統測試,正在轉向更為主動地對模型內部結構進行研究。



      重大意義:新型反應堆使用新材料和小型模塊化設計,使核能更安全、更便宜。

      主要參與者:BWXT、中國核工業集團公司、Kairos Power、Newcleo、TerraPower、X-energy

      成熟期:3 到 5 年

      先進核反應堆技術正在全球范圍內吸引數十億美元的私人投資,并持續獲得政府的資金支持,這背后反映了人們正在將無碳能源視為國家戰略級基礎設施。當下,電力需求正快速增長,尤其是用于支持 AI 應用和數據中心。

      數十年來,核能始終是電網中重要的基荷能源之一,盡管傳統核電站貢獻巨大,但它面臨著一個長期的現實問題:工期太長、設計太復雜、預算太高。而下一代核能技術的出現,有望解決這些問題。有業界人士判斷,新型反應堆有可能引發自20 世紀 70 年代以來最大規模的一次核電擴張周期。

      一些公司正在開發小型反應堆,值得關注的是,其發電量不到傳統設計的千分之一;還有一些公司在探索熔鹽或鈉、鉛等金屬高溫冷卻劑,使反應堆無需像水冷反應堆那樣在超高壓下運行,并且高溫熱源可以做其他用途。

      與傳統反應堆通常為整座城市供電的能力不同,這些公司致力研發的先進反應堆,普遍具有共同特征:采用新型燃料與冷卻劑、設計更小型模塊化、制造流程更簡化。這不僅可以提升安全性,同時也能滿足工業供熱、軍事設施及數據中心等多樣化的能源需求。這些改變有助于提升電網的靈活性和韌性,對于滿足由電動汽車、空調和數據中心驅動的全球電力需求增長至關重要。

      先進核反應堆概念通常被稱為第四代反應堆設計(Generation IV)和小型模塊化反應堆(SMR,Small Modular Reactor)。從技術路徑上看,它們可分為四大類:采用 TRISO 包覆燃料顆粒的高溫氣冷堆(HTGR),代表企業包括 X-energy、BWXT 和中國核工業集團(CNNC);熔鹽冷卻反應堆,包括液態燃料設計(TerraPower)和固態燃料設計(Kairos Power,美國首家獲批開建下一代發電核反應堆的企業,其實驗熔鹽反應堆名為 Hermes 2);以液態金屬為冷卻劑的快堆(所謂快堆,是因為其不減速裂變產生的高速中子),如鈉冷快堆(TerraPower、CNNC)和鉛冷快堆(Newcleo);集成非能動安全特性的輕水小型模塊化反應堆。

      需要看到的是,能否擴大規模來滿足生產和生活的實際需求,是下一代反應堆技術面臨的關鍵問題?,F在,首批示范項目處于后期規劃階段或建設階段,未來,要想提升電網的韌性,還需要在全球范圍內建造更多此類反應堆,并具備經濟可行性。



      重大意義:隨著基因檢測技術的成熟與普及,越來越多的準父母開始面臨一個選擇:是否要借助胚胎篩查技術,為未來的孩子“優化”遺傳特征?

      重要參與者:Genomic Prediction、Herasight、Nucleus Genomics、Orchid

      技術成熟期:現在

      在美國,對胚胎進行嚴重遺傳疾病的篩查,被普遍視為合理且必要的醫療手段。但一旦檢測范圍延伸到外貌、行為乃至智力等非疾病性狀,公眾認可度便顯著下降。

      盡管如此,已有多家初創公司開始公開宣傳,聲稱其技術能夠實現這類篩選。

      胚胎植入前基因檢測(Preimplantation Genetic Testing,PGT)并非新鮮事物。自 20 世紀 90 年代起,它便以不同形式被應用于臨床。如今,這項技術針對染色體異常(如非整倍體)或單基因遺傳?。ㄈ缒倚岳w維化、亨廷頓病)的檢測,已經發展到了成熟的階段。對于有明確遺傳病風險的家庭而言,這為他們帶去了希望。

      真正引發爭議的,是近幾年出現的 PGT-P(Preimplantation Genetic Testing for Polygenic Disorders,即胚胎植入前多基因疾病檢測)。這項服務關注的并非單一基因決定的疾病,而是由成百上千個基因變異共同作用的復雜性狀——既包括 2 型糖尿病、冠心病、精神分裂癥等多基因疾病,也涵蓋身高、眼睛顏色,甚至認知能力等非疾病特征。相關公司通過構建多基因風險評分(polygenic risk scores,PRS),為每個胚胎計算其未來呈現某一性狀的統計概率,從而為準父母在多個胚胎之間做出取舍提供參考。

      2019 年,Genomic Prediction 率先將 PGT-P 引入臨床實踐。隨后,Orchid 推出了基于全基因組測序、覆蓋范圍更廣的升級版本。在商業化過程中,這兩家公司大多強調對嚴重多基因疾病的風險評估,刻意淡化甚至回避對智力等非醫學性狀的預測能力。

      但到了 2025 年,新的市場競爭者開始采取更激進的策略。Herasight 和 Nucleus Genomics 明確宣稱,其技術不僅可以評估疾病風險,還能夠對包括智力在內的多種復雜特征進行篩查。相關服務價格高昂,單次費用可達 5 萬美元,由此迅速引發輿論爭議。

      批評者警告,這類技術可能將社會推向一種“新優生學”的邊緣;也有科學家指出,多基因風險評分本質上基于群體統計,對個體——尤其是胚胎階段的個體——預測能力有限,其臨床實用性值得懷疑。即便是支持這項技術的研究者也承認,這些結果只能提供概率性參考,而非確定性判斷,其現實意義仍然相當有限。

      盡管爭議不斷,PGT-P 在硅谷已形成潮流。包括埃隆·馬斯克(Elon Musk)和彼得·蒂爾(Peter Thiel)在內的科技界人物,或通過投資,或通過公開表態,對相關企業表示支持。這項原本屬于精英圈層的技術,也正逐漸向更廣泛的人群擴散——截至 2025 年,美國已有超過 100 家生育診所開始提供 PGT-P 服務。

      市場競爭的加劇有望推動檢測價格下降、提升可及性,并促使整個 PGT 領域在技術標準、數據解釋和倫理規范方面持續改進。



      重大意義:越來越多的人正在與聊天機器人建立親密關系。對一些人來說,這是一種相對安全、可控的情感出口;但對另一些人而言,它也可能在不知不覺中埋下風險的種子。

      主要參與者:Anthropic、Character.AI、OpenAI、Replika

      技術成熟期:現在

      今天的聊天機器人已經能夠進行細膩而連貫的對話,也能高度逼真地模擬共情反應。它們似乎從不疲憊,而且始終在線。在這樣的特性加持下,越來越多的人將其視為陪伴對象——有人把它們當作朋友,有人則選擇和它們發展浪漫關系。

      美國非營利組織 Common Sense Media 的一項調查顯示,72% 的美國青少年曾使用 AI 來尋求陪伴。

      這其中有一個耐人尋味的現象:盡管存在 Replika、Character.AI 這樣專門提供情感陪伴的產品,人們卻越來越頻繁地向通用型模型——例如 ChatGPT,投射情感期待。OpenAI 首席執行官山姆·奧特曼(Sam Altman)也曾公開表示,他并不反對這種用途。

      誠然,對那些長期感到孤獨、缺乏情感支持的人來說,AI 的確能在短時間內提供情感安撫、傾聽與某種程度上的引導。但對另一部分用戶而言,這種關系反而可能放大原有的心理脆弱性。已有案例表明,長期、封閉式地與聊天機器人互動,可能誘發所謂的“AI 誘導妄想”:用戶在對話中不斷強化錯誤信念,滋生危險想法,甚至誤以為自己洞察了某種隱秘而重要的“真相”。

      更令人擔憂的是,這類風險已經釀成悲劇。多個美國家庭曾對 OpenAI 與 Character.AI 提起訴訟,指控其伴侶式模型行為與兩名青少年自殺事件存在關聯。此后,類似案件仍在增加:2025 年 9 月,社交媒體受害者法律中心(Social Media Victims Law Center)對 Character.AI 提起三起訴訟;同年 11 月,OpenAI 又面臨七起新的投訴。

      隨著風險逐漸顯現,監管開始介入。2025 年 9 月,美國加州州長簽署新法規,要求大型 AI 公司披露其用戶安全保護機制。與此同時,OpenAI 也在 ChatGPT 中引入了家長控制功能,并著手開發一款面向青少年的專用聊天機器人,承諾設置更嚴格的安全護欄。

      AI 陪伴或許不會消失,但可以確定的是,它在未來將面臨更加嚴格的監管。



      重大意義:通過在現代生物中表達遠古基因,用基因復活技術突破演化局限,為生物醫藥及生物多樣性保護提供了全新解決方案。

      主要參與者:Colossal Biosciences、佐治亞州立大學、Revive & Restore

      成熟期:現在

      2025 年初,德州生物技術公司 Colossal Biosciences 高調登上《時代》周刊封面,展示了一只雪白色的犬科動物,聲稱復現了曾在 1 萬年前的古老物種“恐狼”。

      但科學界迅速給出了更嚴謹的定義:這本質上是一只經過精密基因工程改造的灰狼。雖然它并非真正的史前生物,但它達成了一個關鍵的技術里程碑,科學家成功在其基因組中植入并激活了約 20 處源自恐狼古骨的 DNA 片段。

      這場關于“真假恐狼”的爭論,恰恰揭示了古 DNA 分析與復活技術的成熟——得益于現代遺傳學、基因編輯及克隆技術的突破,DNA 正實現“時空穿越”。科學家們通過大規模擴容的基因序列庫,不僅解碼了猛犸象、渡渡鳥乃至成千上萬名古人類的遺傳密碼,更開始嘗試將這些遠古信息在現代生物體內重現。

      這項技術的真正野心,遠不止于滿足人類對史前巨獸的好奇心,更是為現代醫療與生態拯救開辟了全新路徑。

      在醫療領域,佐治亞州立大學的研究人員去年夏天利用該技術,試圖找回人類在數百萬年前演化中丟失的一種酶。這種酶的缺失被認為是導致痛風的根源。通過將該基因重新植入肝細胞,科學家正試圖讓現代人類重新獲得這種代謝能力,從而根治痛苦的關節疾病。

      在生態領域,非營利機構 Revive & Restore 正在利用冷凍保存了數十年的細胞,克隆出瀕危物種黑足鼬。這些克隆體攜帶了在現存野生種群中早已消失的數以萬計的遺傳變異。這種找回丟失基因多樣性的能力,成為了拯救該物種免于近親繁殖滅絕的關鍵。

      隨著海量滅絕生物基因組被解碼,這項技術正在為生物醫藥及生物多樣性保護等提供全新的解決方案。



      重大意義:人們用 AI 生產軟件,而整個行業也在積極接納這類軟件,但這或許是以犧牲初級編碼崗位為代價的。

      主要參與者:Copilot、Cursor、Lovable、Replit

      成熟期:現在

      曾幾何時,寫代碼是一項孤獨的工作,是程序員與計算機的一場簡單對話。人們提到程序員,很容易會聯想到格子衫等程序員群體較為喜歡的服裝。這些程序員有不少游走于印度孟買、硅谷、北京西二旗、深圳南山等地。如今,這個群體加入了一位新伙伴:生成式編碼。它并非一個簡單工具,而是擁有從根本上改寫軟件創作的能力,可以將模糊的想法瞬間轉化為可以運行的代碼。

      無論是專業軟件工程師還是新手,都在使用 AI 編碼助手來生成、測試、編輯和調試代碼,從而減少了完成項目所需繁瑣步驟的時間。大型科技公司已全面參與:據這些公司的負責人透露,微軟高達 30% 的代碼和谷歌超過四分之一的代碼現已由 AI 編寫,而 Meta 創始人馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)則希望在不久的將來,讓 Meta 的大部分代碼由 AI 代理完成。

      與此同時,諸如微軟 Copilot、Cursor、Lovable 和 Replit 等強大的新型 AI 工具,甚至讓那些幾乎沒有編碼知識的人,僅通過一系列描述他們想構建內容的提示,就能搭建出視覺效果驚艷的應用程序、游戲、網站及其他數字項目。

      一些從業者甚至讓軟件在寫代碼時起主導作用,接受其部分或全部建議,這種方法被稱為氛圍編碼。但可靠的人類專業技能仍然無可替代,因為 AI 會憑空產生無意義的內容,其建議無法保證有用或安全。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(MIT CSAIL)的研究人員強調,即便是看起來合理的 AI 生成代碼,也可能不總是按設計執行。盡管 Cosine 和 Poolside 等公司正在致力于解決這個問題,但是 AI 工具在處理龐大復雜的代碼庫時也存在困難。

      我們也開始看到生成式 AI 編碼對于業界其他領域產生的早期影響,包括為年輕員工提供的入門級工作崗位減少。因此,盡管生成式 AI 編碼可能對你現有的工作有所幫助,但它們不一定會幫助你獲得一份新工作。



      重大意義:不出意外的話,首個商業軌道前哨站計劃于今年五月發射。

      主要參與者:Axiom Space、 Blue Origin、Vast Space、Voyager Space

      成熟期:6 個月內

      人類長久以來一直夢想著能棲居于群星之間。在過去的二十年里,已有數百人在國際空間站和中國空間站上實現了這一愿景。

      但一個新的時代即將開啟:私營企業將開始運營軌道前哨站——這意味著人類進入太空的機會有望比以往大幅增加。

      國際空間站日益老化,預計將于 2031 年脫離軌道并墜入海洋。為了尋找替代方案,NASA 已向多家公司撥款超過 5 億美元以資助開發私人空間站,與此同時,另一些公司也在自主建造各自的版本。

      打頭陣的是來自加利福尼亞州的 Vast Space 公司,計劃于 2026 年 5 月搭乘 SpaceX 的獵鷹 9 號火箭發射其名為“Haven-1”的空間站。如果一切按計劃進行,它最初將支持四名乘員在這個巴士大小的居住艙內停留 10 天。付費客戶將能夠體驗微重力生活,并開展種植植物和藥物測試等科學研究。

      緊隨其后的將是 Axiom Space 的前哨站——Axiom Station,它由五個模塊(或房間)組成。其設計風格類似精品酒店,預計于 2028 年發射。Voyager Space 計劃同年發射其名為 Starlab 的空間站,而 Blue Origin 的 Orbital Reef(軌道礁)空間站則計劃于 2030 年跟進。

      雖然入住這些前哨站的費用尚未公布,但預計最初的票價將高達數千萬美元。不過,如果這些私人空間站能夠取得成功并實現盈利,它們最終可能會為研究人員、國家航天機構,甚至希望在太空制造產品的企業提供更多的太空準入機會。

      放眼更長遠的未來,這些空間站可能是我們在地球軌道之外生活的前奏。Blue Origin 的創始人杰夫·貝佐斯(Jeff Bezos)長期以來一直設想有一天會有數百萬人生活和工作在太空,而 NASA 和 SpaceX 首席執行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)則一直直言不諱地表達了在月球和火星上生活的目標。今年,或許將是讓人類棲居群星之間的夢想變得觸手可及的一年。

      -End-



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