新華社北京1月20日新媒體專電 德國《法蘭克福匯報》網站1月11日刊載題為《邁向新境界——量子計算機、納米抗體、新邏輯：2021年將帶來哪些技術突破？》的文章，文章預測了2021年即將夢想成真的幾個科技領域。全文摘編如下：
行為互聯網
處理器通常被解釋和描述為計算機的運算大腦。因此，如果現在數十億台計算機通過網絡相互連接，人們或許可以將這種網絡視為一種類似於大型人工神經系統的東西。就像自然界裏的一個器官系統一樣，它能吸收、比較和應對外部發展和內部變化。
現在，在本就喜歡用“高大上”詞彙的科技行業，以自信著稱的美國高德納諮詢公司的專家們又推出一個概念：行為互聯網。英國物理學家斯蒂芬·沃爾弗拉姆2009年推出的“計算機知識引擎”勾勒出了它的技術基本特徵。蘋果的Siri和微軟的必應等應用均以此為基礎。
2021年可能是行為互聯網的一年，畢竟這種網絡源於所謂的物聯網，即機器間相互溝通的網絡。它們使用的人工語言雖然是人類設計的，但今天大多數人已根本不再理解這些語言。因此，從某種意義上説，這些機器完全自成一體。不僅如此，它們還具備技術能力，能夠從不斷變化的環境中得出自己的結論，並根據這些結論進行(指導性)決策。
在亞馬遜網站下過幾次訂單、看過亞馬遜算法給出推薦的人，都知道這些建議有多智能。因此，機器可以通過分析數據塑造其他機器的行為，進而影響消費者的行為。面對由此最終衍生出的系統，傳統的自然思維者需要強健的神經予以應對。
探知宇宙更深處
毫不誇張地説，詹姆斯·韋伯太空望遠鏡就是太空望遠鏡界的“爛尾工程”。
早在上世紀90年代，美國航空航天局就開始了該項目最初的研發工作。韋伯太空望遠鏡將成為哈勃太空望遠鏡的繼任者。韋伯太空望遠鏡原計劃耗資5億美元（1美元約合6.5元人民幣——本網注），計劃發射時間是2007年。但由於各種延誤和意外，發射日期被一拖再拖，目前耗資已超過100億美元。
現在似乎可以肯定的是，今年10月，韋伯太空望遠鏡最終將在法屬圭亞那的庫魯航天中心由阿麗亞娜5型火箭送入近地空間。科學家們對此充滿期待。多年來，在他們發表的大量文章中，結語都表達了對獲得進一步認知太空的期望，而這種認知只有通過韋伯太空望遠鏡才可能實現。
這架望遠鏡的口徑達6.5米，而哈勃太空望遠鏡的口徑僅為2.4米。這意味着高靈敏度的韋伯太空望遠鏡將有7倍於哈勃太空望遠鏡的面積用於收集電磁輻射。此外，與前任相比，韋伯太空望遠鏡能在直至中紅外波段的更長波長上工作，這將使該望遠鏡能夠觀測到更久以前的宇宙。如此一來，最年輕的星系、最初的恆星以及對外星生命痕跡的探尋都將被列入研究議程。
競速無人機普及
今年，無人機飛行將有所不同：對雄心勃勃的業餘愛好者來説，競速無人機將變得可控和可購買。
人們可以通過無人機眼花繚亂的自由式飛行動作製作極其炫酷的視頻，而非電影式的風景視頻。站在地面上的飛行員可通過視頻眼鏡實時觀看第一視角下競速無人機拍攝的視頻圖像，幾乎沒有延遲。飛行員不再像以往那樣看着手機屏幕，而是從無人機的視角體驗飛行，就像飛鳥一樣。這一切已經成為現實，但只適用於能將無人機、視頻眼鏡和運動攝像頭融為一體的組裝者和專業人士。
不過，這一技術的應用正在大眾化，視頻眼鏡、攝像頭、遙控器和無人機可以一站式購齊。新型第一視角無人機的速度遠快於傳統型號，其電池使用時間也可達20分鐘以上。今年還會出現使用手部動作而不再是操縱桿的新遙控方式。為配合視頻眼鏡的使用，飛行員還需要一名“觀測手”，後者負責觀察無人機飛行並向佩戴視頻眼鏡的飛行員發出潛在危險的警告。
這背後還有一點：如果説虛擬現實眼鏡一直未能獲得普遍接受，現在隨着新型第一視角無人機的出現，虛擬現實眼鏡可能迎來真正的春天。
納米抗體對抗病毒
如果在信使核糖核酸疫苗取得歷史性成功後，最終也在治療上實現期待已久的突破，那麼人們最終將如何看待這場對抗新冠病毒的苦戰呢？
理想的情況是研發一種針對病毒量身定做的低成本藥物，載體可以是鼻噴劑或糖衣藥片，這種藥物能像精密制導武器一樣瞄準病毒最脆弱的部位。如今，這樣的製藥奇蹟不再是幻想，而是一個有望在今年實現的真實選項——“納米抗體”。
在新冠病毒研究中，傳統的所謂單克隆抗體已經取得相當大的成功。但人類抗體每次注射要花費數萬歐元，生產成本高，且在動物細胞中繁殖的抗體產量很低。相比之下，納米抗體——即人類抗體的一種迷你版——則更穩定、更廣泛、更易得。更重要的是，它們可以在酵母或細菌生物反應器中被大量生產。
20世紀80年代末，人們在羊駝和駱駝的血清中首次發現這種迷你抗體。目前，它們已能被人工合成，甚至被設想用於洗髮水(治療皮膚病)。長期以來，這種抗體的有效性一直有待提高。隨着新冠藥物研發大規模升級，現已開發出生物技術納米抗體，有望很快在人體臨牀試驗中被證明是一種全新的抗病毒物質類別。
“哲學新邏輯”問世
數學如今無處不在，從世界貿易到統計和評估感染數字都需要數學。
另一方面，哲學負責的幾門思想學科可以在情況變複雜時幫助我們判斷它到底意味着什麼：倫理學是其中之一，此外還有認識論和世界觀。
令人遺憾的是，如今大學裏有關數學的哲學討論在很大程度上仍停留在100多年前數學邏輯的水平上。這讓英國數學哲學家戴維·科菲爾德非常擔心，以至於他已藉助最新的數學基礎理論之一同倫類型論着手開發一種“哲學新邏輯”。同倫類型論的開發者希望確保越來越多基於計算機的數學實踐(如創建證明)不僅能兼容機器，而且易於人類理解。
2020年，經過幾年的前期工作，科菲爾德的《模態同倫類型論——哲學新邏輯的前景》出版。受疫情影響，相關學術界對該書的討論主要在網上展開。討論肯定會在今年繼續，其方向將是一種可能既非純自動也非習以為常的人類邏輯。
或許只有當我們不再只是思考、設計和討論，而是同時使用和體驗這種邏輯時，我們才能找到適合描述它的詞彙。
爭奪量子位
與人工智能一樣，量子計算機被認為是IT領域的下一場革命。這種根據量子物理規則計算的機器應能以閃電般的速度搜索大型數據庫，極快地處理大量數據，以及破解所有迄今被認為安全的代碼。因此，圍繞令所有超級計算機黯然失色的最強大量子計算機的賽跑仍在繼續。
谷歌、國際商用機器公司(IBM)和微軟等企業為此投入鉅額資金，歐洲的研究機構和大學也獲得大量經費用於製造量子計算機。害怕掉隊是有理由的，畢竟谷歌的53量子位計算機“梧桐樹”和最近中國的量子計算原型機“九章”已表明，它們解決特殊數學問題的速度比最快的超級計算機還快。計算機制造商IBM將推出其量子計算機王牌——已公佈的127量子位計算機。不過，這只是初級階段，該公司希望在2023年打造超過1000量子位的計算機。其他公司也會繼續升級它們的量子計算機，畢竟系統的計算能力會隨量子位數量增加而呈指數級提高。
然而，儘管取得了各種進展，2021年估計仍不會出現通用的容錯量子計算機，即像傳統計算機那樣可自由編程的量子計算機。因此，量子計算機將繼續完成其最初設定的工作：作為複雜的物理和化學過程的高效模擬器，這是傳統方式難以或根本無法實現的。
從少量數據中學習
人工智能領域的最新成果令人印象深刻且影響深遠。為在這場競爭中立於不敗之地，全球的企業和政府都在大舉投資——這將帶來經濟、政治、軍事和社會影響。
到目前為止，一個重要的成功秘訣在於不斷增加投入：更高的計算能力、更多的員工、更多的數據。計算機已經學會並在繼續借助大量例子學習識別物體，將詞句從一種語言翻譯成另一種語言，或合理地回答問題。人工神經元網絡之所以能如此有效地運轉，是因為它們可以獲得廣泛訓練。
現在，一個從多方面看都令人興奮的人工智能研究領域，正嘗試開發使用更少數據的方法，即用“小數據”代替“大數據”。該領域被稱為“少樣本學習”。例如在德國，人工智能專家馬蒂亞斯·貝特格就在研究這一領域。該領域的進展可使計算機的能力更加接近人腦，因為人類通常不是從大量例子中學習的。
對很多行業而言，人工智能能否取得商業突破取決於程序能否基於較少的樣本學習變得像人類一樣勝任某項工作。