佳能E468不仅具备无线打印以及AP点打印功能，同时4色FINE一体式墨盒、58元400页的打印量都使这款产品极具性价比。

互联网时代必备“文具”

随着互联网的普及，教育模式逐渐发生改变。打印机作为互联网时代必备的“文具”受到了家长与学生以及老师的欢迎。今天PChome办公频道就为大家介绍一款非常值得购买的打印机佳能E468经济型学生一体机。

佳能E468是佳能与去年8月针对学生用户推出的一款喷墨一体机新品，这款产品不仅具备无线打印以及AP点打印功能，同时4色FINE一体式墨盒、58元400页的打印量都使这款产品极具性价比。接下来我们就来看看这款佳能E468在实际使用中的表现如何。

佳能E468机身非常小巧，全黑的配色也使得整个产品看起来非常上档次，磨砂表面可以有效防止划痕以及指纹留下的痕迹，比较容易打理。

控制面板这几在机身的左侧，功能按键齐全，操作简单易上手，在打印错误或者墨水墨亮剩余不多时，指示灯会发出提示，方便用户管理打印机。

将托盘掀起就是佳能E468的进纸单元，该机支持最大A4幅面打印。

佳能E468机身集成度非常高，将整个盖板掀起是扫描单元，但是盖板无法角度固定。

通电后，打开机器下方的挡板，墨车会自动滑到中间位置，方便用户更换墨盒。

出纸托盘设计在机身，可拉伸托盘有效防止了纸张滑落。

佳能E468打印速度测试

佳能E468打印速度测试结果（单位：秒）

单页彩色Excel文档

对于一台学生机来说打印速度快慢问题其实并不重要，因为一次打印作业或者习题的量并不会很大即使速度慢一点也并不影响日常使用

我们来看看佳能E468的速度测试结果。单页彩色文档用时在14秒左右，在连续打印速度方面10页黑白文档用时仅1分中左右，这样的速度对于一台针对学生用打印机已经非常不错了。

佳能E468打印质量测试

相比打印速度，打印质量的好坏有可能影响到学生完成作业以及习题的质量，所以在打印质量方面要求也就更高。与之前佳能的学生机一样，佳能E468也采FINE一体式墨盒设计，确保了打印质量始终如一。黑色颜料墨水加彩色染料墨水的组合方式非常实用，打印文本时使用颜料墨水，防水不洇墨；打印图像时使用染料墨水，色彩更艳丽。一起来看效果

在字符字体打印方面，佳能E468表现非常出色，最小字符也可以轻松辨别，字体打印也做到了“字正腔圆”。色彩文档打印方面表现出色，颜色之间的对比度非常清晰，即使近似的灰色与白色也可以明显区分。在图片打印方面表现稍显不足，打印样张与图片对于颜色相对较深，不过饱满程度以及层次感还是表现不错的。

对于学生机来说绝大部分的用户的购买者和使用者是完全不同的，关注的问题也是截然不同的。购买者是家长，他们关注的顺序是主要是使用价格（打印成本）、购买价格、维护和售后维修；学生则是使用者，他们关注打印质量、易用性以及一些特殊的应用比如打印照片等等。不得不说网络带来的教育模式变革使得学生机在未来有非常庞大的市场。

佳能E468经济型喷墨一体机是一款明确定位于学生用户的打印机，通过测试我们可以看到佳能E468在产品设计以及功能上表现出了足够的诚意，例如机身轻便适合家庭环境摆放；采用FINE一体式墨盒设计，进一步提升打印质量；支持单黑色墨盒打印，节省彩色墨水消耗等等，从细节之处为用户提供更多的实惠。佳能E468在佳能官网售价739元，而且佳能经常会有促销，价格预计还会有一定程度的下降，拥有明显的价格优势，是一款值得购买的学生用喷墨一体机产品。

请问： 如何选择一款家用打印机？有哪些型号值得推荐？现在一般家里人都会遇到学校的老师要求打印一些乱七八糟的东西，以及自己在家可能还有复印打印的各种需求。所以想问一下有什么适合家用的？打印机最好是一体机是买激光的好还是喷墨的好。相对来说哪些耗材比较便宜。

之前在打印机店上过班，所以。。。

打印机是电脑最常用的输出设备，面对价位不同、多种多样的打印机，如何下手？希望您能在下文中找到正确的答案。

从实现办公自动化方面，企业类用户要做大量的文档打印，激光打印机应是首选。因为企业用户打印量较大，需要有较高的打印速度。

而从成本方面，激光打印机的打印成本要比喷墨打印机要低。其消耗的打印成本主要是指硒鼓的价格和打印量。在选购时可了解硒鼓用完后可否自加粉，降低成本。

从用途方面考虑，如需在灯箱布、幻灯胶片等多种介质上打印，则应选择喷墨打印机。

如果参照技术指标经常要打印A3幅面，就应在A3幅面打印机中选择。

如要打印彩色照片，则选择分辨率为1200dpi有照片打印功能的打印机。而作为网络打印机，打印速度应在l0ppm以上。

激光打印机一般自带内存，内存的大小直接关系到该机可容纳打印队列的长度。由于各台计算机可能同时向同一台联网打印机发出命令，如果内存过小，就会造成打印队列的丢失。轻则影响效率，重则造成文件数据丢失。

而它通常都与局域网相接。因此，必须考虑网络接口设备。许多机型是自带网卡的，如不自带网卡，应注意是否有网络连接设备接口或插槽，安装是否方便。同时，还应考虑打印机能否适应目前流行的几种网络操作系统，以免无法正常进行网络打印。

在选择彩色激光打印机时，首先要了解有多少彩色打印新技术和软件功能，能否满足自己的彩色打印需求。

购买时，除了考虑打印机分辨率外，喷头喷出墨水墨滴的大小是影响打印质量效果的重要指标。

比如，分辨率一样两台打印机，喷头墨滴大小为4pl要比6pl的打印质量和效果好很多，当然两种打印机的价格要相差一倍。

而在打印分辨率和喷头墨滴大小相同的条件下，原色多的打印机更好更清晰。4色打印机的效果始终不敌6色打印机。

喷头安装座数喷墨打印机的喷头安装座有l个或2个。2个喷头安装座的打印机在打印纯黑白文本和彩色图像时不必更换墨盒，较为方便。

而喷墨打印机的墨盒为集成式或独立式。如果是集成式，加墨失败问题不大，损坏本该扔掉的墨盒而已。独立式墨盒要当心，一旦加墨失败则会损坏喷头，喷头价格 ≈ 半台打印机。

本人从事打印机维修行业17年，曾在HP消费类维修中心工作6年，站在客观的角度来回答这个问题，供您参考。

首先不建议买喷墨打印机，太容易堵打印头喷嘴，尤其是夏天空气干燥。

其次，如果你有彩色打印需求，不差钱可以考虑HP的CP1025,也不过是1600左右。

如果只打印黑白文档，可以购买HP的P1106,硒鼓是cc388A，随机带的是700张印量体验鼓。个人觉得还是1020plus合适，随机带2000张印量的Q2612A硒鼓。如果有复印需求，可以考虑M1005,和1020用一样的硒鼓，不过随机的只有一半的碳粉，1000张印量。

这些打印机价格参考京东商城，实体店会便宜点，顺便说一句，京东商城自营的耗材是保真的，电脑城的有些商户会更换随机硒鼓，奸商啊。

激光打印机后期需要充碳粉，也可以换硒鼓。

本人在山东省潍坊市，原HP001419认证工程师。不建议购买小品牌的激光打印机，后期耗材和维护不占优势。

首先购买打印机之前要了解打印机的种类。

目前常见的三种类型为：针式打印机、喷墨打印机、激光打印机。

针式打印机常见为票据打印，银行的支票、收货票、常见的快递单据都是针式打印机的功劳。

喷墨打印机，由于其使用材质为墨水，所以经常用于彩色打印中，如照片、图片、喷绘等，其优点为色彩鲜艳。

激光打印机，原料使用为碳粉，其优点为速度快，维护简单，成本方面低于喷墨打印机。

家用打印机一般在喷墨打印机和激光打印机中选择。

那么打印机分打印机和多功能复印机之分，单独的打印机如曝光率较高的佳能lbp2900，成本很低，打印机寿命平均5年以上，很多单位必备的一款经济耐用性打印机，但是其功能只能打印，如果你是复印个身份证什么的，那只能选择多功能机器，所谓的多功能就是多了复印、扫描、传真等功能。

喷墨打印机和激光打印机都有多功能机型，如惠普的M系列喷墨机器，惠普的l系列激光打印机系列。

那么成本哪一种更便宜呢？

其实成本主要分采购成本和使用成本、维护成本3方面。

采购成本激光家用价格一般在之间，而喷墨的机器在400-1000之间。

使用成本喷墨打印价格整体低于激光，但是激光黑白机器价格和喷墨价格不分伯仲。

维护成本，喷墨机器如果不经常使用会容易堵头，而且原装耗材较贵，激光不存在堵头的说法，一般耐用性高于喷墨。

综上所述，首先看需求部分是打印还是要复印，其次看自身预算多少和后期的控制成本。

整体上而言，我建议家庭使用喷墨机器，因为多功能喷墨机器更能实现彩打、复印等功能，只要良好的维护就可以，反之激光的直打黑白的更推荐使用。

具体型号我就不过多推荐了以免当成广告，大家可以在某东做个对比，性价比都很高。

从事电脑数码十余载，欢迎大家下方留言发表不同看法和意见。

如果喜欢我的见解就请关注我吧！

选择家用打印机，一定要从自己的需求入手。从你的提问可以看到，你家里有打印学校作业、练习的需求，有复印的需求，所以你的第一选择就是一台一体机产品。那么到底要选择激光还是喷墨呢？

我们看到很多朋友告诉你不要购买喷墨打印机，这一点我也是支持的，但是如果你要打印量大，打印又比较频繁，那么有一种喷墨技术的打印机，也就是墨仓式就非常适合你的家庭使用，墨仓式就是外挂墨仓的喷墨打印机，墨水成本低，打印成本自然低，而且可以轻松实现彩色输出，目前惠普、佳能、兄弟和爱普生皆有此类产品，你可以在京东找到自己想要的答案。

另外，激光一体机也是家庭不错的选择，目前入门级激光一体机，价位在千元上下，而且可选择余地也比较大，如果不追求彩色输出的话，激光一体机没有喷嘴墨水堵塞的烦恼，选择像富士施乐、惠普拥有鼓粉分离式技术的打印机，一样可以获得低成本打印的体验。希望能够帮助到你。

还是激光的吧。第一款家用喷墨爱普生L101，用了七年，打印效果很好，就是一段时间不用后再用，要清洗打印头。七年后的今天终于打印嘴堵死了。用的不多，这机器费心，喷墨的基本都这样，但价格低，三五百用个六七年。就是家用，打印量不高太费心了。

爱普生坏了后，又入了个hp1025，激光彩色，打印相片还没用过，效果不知，普通文档很棒，可设成无线打印，家庭房间小，没有线缆束缚可随意摆放，有时孩子作业，直接在手机上连接打印，不用开电脑了（现在很少用电脑了）。就是有两缺点不喜，一价太高国行1600多，二不能双面打印。如何价格在1000左右就完美了，1020大约这价激光黑白，绝对经典机器，家用不建议。双面打印，好像有款价格2000左右，入了这款1025机器后才发现2000多的双面打印，没仔细了解过。想入了，可详细对比下。价格差个三五百，建议入自动双面打，更省心。

联想小新m7268w支持远程微信打印，无线连接。鼓粉分离，可以加墨。打印复印扫描三合一。我选的这款，联想应该也算个牌子吧。主要是外形小巧，适合家用。其他的没发现，比这个颜值高。暂时…东西还没到货，在京东上买得！

喷墨打印图片效果非常好，前提投入成本低，后期墨盒改装后耗材成本和激光机差不多

在公众号“佳能数码”中回复：加墨 即可查看墨盒改装视频

我们家买的canon打用机，质量不错，打印复印都很好。而且，不费墨。

喷墨的吧，激光没办法打印照片，学校作业有的会布置作业，是打印照片的

佳能售后比较不错，建议选择佳能的，点击关注公众号即可

喷墨的容易堵，建议激光一体机

家里有一台激光打印机，当时就是因为喷墨打印机太脏，还容易堵才买的激光打印机。但是老师留作业，做什么绘本之类的，黑白的就不合格，出去打又太晚了，小区附近又没有打印店。又买了一台喷墨的，连供成本低，随时加墨。就是没事就得打一张，防止喷头堵了！

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本文为你介绍2018年全球十大突破性技术。

人们通常会问，你们所说的“突破性”指的是什么？这个问题问得合情合理：我们选出的技术中有些并没有得到广泛应用，然而有些则即将实现商业化。实际上，我们寻找的是即将对我们的生活产生深远影响的单项技术或者一系列技术。

今年，人工智能领域一项被称作GAN的技术正在赋予机器想象力；人造胚胎，尽管面临棘手的伦理限制，但它正在重新定义生命产生的方式，为关于人类生命发展早期阶段的研究打开了一扇窗户。在可预见的未来，天然气很有可能是我们的主要能源来源之一，而一家位于德克萨斯州化工产业中心的实验性工厂正在尝试利用天然气来创造清洁能源。这些，以及这份榜单上的其他技术，都值得我们密切关注。

入选理由：两个 AI 系统通过玩“猫捉老鼠”游戏来获得想象力

技术突破：两个 AI 系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音，而在此之前，机器从未有这种能力

重大意义：这给机器带来一种类似想象力的能力，因此可能让它们变得不再那么依赖人类，但也把它们变成了一种能力惊人的数字造假工具；

主要研究者：Google Brain、DeepMind、英伟达、中科院自动化所、百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、依图科技、云从科技、旷视科技等；

人工智能识别物体的能力已经越来越强了：给它看一百万张图片，它就可以用惊人的准确度来告诉你究竟哪张里面有个行人在过马路。但是 AI 几乎不可能独自生成行人的图片。

如果它可以实现这一点，它将可以创造大量看似真实的合成图片，把行人放在各种环境下。而自动驾驶系统或许足不出户就能使用这些图片进行训练。

但问题在于，从无到有创造一个东西需要想象力，而这正是人工智能技术一直难以实现的能力。

直到 2014 年，当时还是蒙特利尔大学博士生的 Ian Goodfellow 在酒吧里与友人进行学术辩论时，他突然想到了这个问题的答案。这种名为“对抗式生成网络”（GAN）的手段会使用两个神经网络（一种简化人脑数学模型，是现代机器学习基石），然后让这两者在数字版的“猫捉老鼠”游戏中相互拼杀。

这两个网络会使用同一个数据集进行训练。其中一个神经网络叫生成网络，它的任务就是依照所见过的图片来生成新的图片，比如一个多长一条手臂的行人。而另外那个神经网络叫判别网络，它的任务则是判断它所见得图片是否与训练时的图片相似，还是由生成模型创造出来的“假货”，比如，判断那个长着三个手臂的人有没有可能是真的？

慢慢的，生成网络创造图片的能力会强到无法被判别网络识破的程度。基本上，经过训练之后，生成网络学会了识别并创造看起来十分真实的行人图片。这项技术已经成为了在过去十年最具潜力的人工智能突破，帮助机器产生甚至可以欺骗人类的成果。

目前，GAN 已被用于创造听起来十分真实的语音，以及非常逼真的假图片。就拿一个很有名的例子来说，来自芯片公司英伟达的研究人员们用明星照片训练出了一个 GAN 系统，而这个系统则生成了数百张根本不存在、但看起来十分真实的人脸照片。另外一个研究团队则生成了看起来十分逼真的梵高油画。在进一步训练后，GAN 可以对图片进行各种修改，比如在干净的马路上盖上一层雪，或者把马变成斑马。

但是 GAN 的成果并非完美：它们可能生成有两套把手的自行车，或者眉毛错位的脸。但由于有些图片与声音实在太逼真了，一些专家相信，GAN 在某种程度上已经开始理解它们所见到，所听到的世界的底层结构。

而这意味着，随着人工智能开始获得想象力，它们也可能开始理解它在这世界上所看到的东西。Ian Goodfellow发明出GAN后，获得Facebook首席科学家Yann LeCun、NVIDIA创办人黄仁勋、Landing.ai创办人吴恩达等大牛的赞赏，吸引了诸多的机构及企业开始研究。

在中国部分，学术机构致力于研究GAN理论的近一步改良及优化，像是中科院自动化所研究人员受人类视觉识别过程启发，提出了双路径GAN（TP-GAN），用于正面人脸图像合成，而商汤－香港中大联合实验室在国际学术大会上发表多项GAN相关研究成果。

中国企业界则是更倾向于把技术应用在服务中，相关案例不胜枚举，比如，百度使用GAN构建语音识别框架，科大讯飞通过GAN与传统深度学习框架的结合在语音合成领域获得了很大的进展。

入选理由：将机器学习工具搬上云端，将有助于人工智能更广泛的传播

技术突破：基于云端的人工智能正在降低这项技术的使用难度和价格

重大意义：目前，人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合，那它将可以对许多人变得触手可及，从而实现经济的爆发式增长；

主要研究者包括：亚马逊、谷歌、微软、百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、第四范式等；

人工智能一直以来都只是亚马逊、百度、谷歌和微软等大型科技公司，以及少数初创公司的玩物。对于其他领域的众多公司来说，人工智能太贵也太难，无法全面普及。

这个问题该如何解决？基于云端的机器学习工具正在将人工智能带给更广泛的群体。如今，亚马逊旗下的 AWS 子公司几乎统治了云 AI 市场。谷歌则试图通过 TensorFlow 这款可以开发机器学习系统的开源人工智能框架来挑战它的地位。而谷歌近日刚公开的 Cloud AutoML 也是一套经过预先训练，可以让人工智能变得更容易使用的系统。

以 Azure 平台加入云服务大战的微软则选择与亚马逊合作，推出了一款开源深度学习框架 Gluon。在理论上，Gluon 可以让创建神经网络——一款试图复制人脑学习方式的重要人工智能技术——变得和开发手机 APP 一样简单。

虽然我们不知道究竟哪家公司将会成为人工智能云服务市场的领头羊，但赢家一定会获得巨大的商业机会。如果人工智能革命会扩散至经济领域的各个角落，那么机器学习工具也将会随之成为必需品。

如今的人工智能技术绝大多数仅用于科技行业，为这个领域带来了效率的提升以及多种新的产品和服务。但是其他的公司与行业一直难以利用人工智能技术的发展。如果可以在医疗、制造以及能源等行业里更全面地推行人工智能技术，将极大提高各产业的生产力。

可惜，绝大多数的公司依然缺乏了解如何使用云端人工智能的人才。所以，亚马逊与谷歌也创办了咨询服务。

入选理由：原本为加密货币的交易过程开发的一种工具，现在能让你在上网时避免透露任何非必要信息

技术突破：计算机科学家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成验证

重大意义：如果你需要透露个人信息以在网上完成某件事，这个方法可以让你在免除隐私泄漏或身份被盗窃风险的同时轻松实现；

主要研究者：Zcash、摩根大通、荷兰国际集团等；

多亏一款新工具的出现，真正的互联网隐私终于可以实现了。

举个例子，该工具可以让你不用透露出生日期就能证明自己年满18 岁，或者不用透露自己的银行余额或其他细节，就能证明自己在银行有足够的存款可以完成金融交易。

这样就大大降低了隐私泄漏或身份盗用的风险。这款工具是一种叫做“零知识验证”（zero-knowledge proof）的新密码协议。

尽管研究人员已经研究了几十年，但直到去年人们对零知识验证的兴趣才开始暴增，某种程度上，这要得益于人们对加密货币日益增长的热情，以及大多数加密货币都为机构所拥有的的现实。

同时，很大一定程度上也得益于 2016 年末建立的电子货币——Zcash 把零知识验证应用于实际。Zcash 的研发人员使用一种叫做 zk-SNARK（简明非交互零知识验证）的方法让用户进行匿名交易。通常，这在比特币以及其他公共区块链系统中是不可能实现的，比特币以及其他公共区块链系统中的交易对所有人都是公开透明的。

尽管理论上来说，这些交易都是匿名的，但通过与其他数据进行结合，还是可以追踪到甚至识别出交易人。世界第二大区块链网络以太坊创始人 Vitalik Buterin 将 zk-SNARK 称为一项“彻底改变游戏规则的技术”。

去年，摩根大通将 zk-SNARK 添加到自己基于区块链的支付系统中。不过尽管 zk-SNARK 承诺种种好处，但计算量大，运行缓慢。

同时，zk-SNARK 需要“信任安装”，所生成的密钥如果落入坏人之手就可以破坏整个系统。不过，研究人员正在努力研究替代方案，希望可以更加高效地部署零知识验证，同时不需要上述密钥。

入选理由：虽然现有硬件并不那么好用，但谷歌 Pixel Buds 却展示了实时翻译的前景

技术突破：近实时翻译适用于多种语言，而且使用起来很方便

重大意义：在全球化日益发展的今天，语言仍是交流的一大障碍；

主要研究者：谷歌、科大讯飞、百度、腾讯、搜狗、清华大学、哈尔滨工业大学、苏州大学等；

在科幻经典《银河系漫游指南》中有这样的场景，将黄色的巴别鱼塞到耳朵里，就可以实时地听到外星人的翻译。

在现实世界中，谷歌已经研究出了一个过渡性的解决方案：一副叫做 Pixel Buds 价值 159 美元的耳塞。这副耳塞可以在 Pixel 智能手机上通过谷歌翻译应用进行实时翻译。需要一个人佩戴耳塞，另一个人手持手机。

佩戴耳塞的人用自己的语言讲话——默认是英语——然后谷歌翻译应用就会对所讲的话进行翻译，并在智能手机上大声播放。手持手机的人回应后，回答被翻译，然后在耳塞中播放。

谷歌翻译之前就已经有了对话功能，其 iOS 和安卓版应用都可以自动识别说话者的语言，然后自动翻译。但背景噪音会增加应用理解话语的难度，同时也会让应用很难判断说话人何时停顿，何时开始翻译。

Pixel Buds 有效解决了这些问题，因为佩戴人可以在说话的同时用手指点击和长按右边的耳塞。将交互分别放在智能手机和耳塞上，可以让双方都能控制麦克风，帮助讲者保持眼神交流，因为这样就不用来回传递手机了。

目前，Pixel Buds 因为低于行业平均水准的设计而备受抨击。耳塞看起来很不智能，也不是很贴合耳朵，而且很难与手机进行适配。不过硬件笨拙还是有计可施的。Pixel Buds 让大家看到了近距离实时翻译跨语言障碍自由沟通的曙光，而且你还不用把一条巴别鱼塞到耳朵里。

在中国，有许多公司也积极投入发展，科大讯飞、百度、搜狗可以说是这个领域的领先者，除了提供智能语音、翻译等服务外，也将技术引入硬件中，不过，相较于外国业者偏好以耳机作为切入点，中国企业则选择翻译机，像是科大讯飞推出晓译翻译机，百度则有共享 WiFi 翻译机。

入选理由：Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs 计划创建一个高科技社区来重新思考到底应该如何建设和运营一座城市

技术突破：多伦多的一个街区有望成为全球首个成功将尖端城市设计与前沿科技融合在一起的地方

重大意义：智慧城市会让都市地区变得更加可负担、宜居、环保；

成熟期：项目 2017 年 10 月对外公布，预计在 2019 年开始施工建设

如今，全球很多智慧城市计划都已搁浅，要么下调了曾经雄心勃勃的目标，要么因为生活成本原因逼走了超级富豪之外的普通居民。而多伦多的一个叫 Quayside 的项目，却希望从头开始重新设计一个社区，用最新的数字技术将其重建，打破现有的失败局面。

Alphabet 旗下位于纽约市的 Sidewalk Labs 将和加拿大政府进行合作，让这一高科技项目落地在多伦多 Waterfront 工业区。

该项目的目标之一就是让一切关于设计、政策以及信息科技的决策都以一个巨大的传感器网络为基础。这个网络将收集各种信息：空气质量、噪声水平以及人们的行为等数据。

在该规划中，一切车辆都是自动驾驶的共享车辆，地下也将跑着负责送快递这种低级体力劳动的机器人。Sidewalk Labs 表示，他们计划让正在设计的软件与系统开源，可以允许其他公司在其上创建服务，类似为手机开发 APP 的做法。

该公司计划密切监视公共基础设施，然而这却引起了对数据管理与隐私的担忧。但是 Sidewalk Labs 相信，它可以通过与社区和当地政府的合作，缓解部分担忧。

“在 Quayside 项目中，我们所做的最独特的一点就是，这个项目不仅包含我们巨大的野心，也有着一定程度上的谦逊”，负责城市系统规划的 Sidewalk Labs 高管 RitAggarwala 说道。

目前，北美已有多个城市正在争取成为 Sidewalk Labs 的下一个标的。据管理 Quayside 开发的某公共部门 CEO WillFleissig 表示：“旧金山、丹佛、洛杉矶以及波士顿都来联系我们，就是为了获得引荐。”

入选理由：一种针对天然气发电厂的新工程学方法，将二氧化碳回收再利用

技术突破：一家发电厂能够以廉价高效的方式捕捉天然气燃烧释放的碳元素，避免了温室气体的排放

重大意义：天然气发电为美国提供了近 32% 的电力，其碳排放量也达到电力部门总碳排放量的 30%；

在可预见的未来，我们可能要一直将天然气作为主要的发电能源之一。现成又便宜的天然气发出的电占美国总发电量的 30%, 全世界发电量的 22%。天然气虽然比煤炭清洁得多，仍造成了大量的碳排放。

在美国炼油工业区的中心休斯顿城外出现了一家前沿发电厂，他们正在测试一项可以实现清洁天然气能源的技术。

这家公司拥有 50 兆瓦特的项目，他们就是 Net Power。该公司相信他们能捕获天然气发电过程中释放的所有二氧化碳，同时又能够以低廉的成本发电，至少和标准天然气发电厂的成本相同。如果此举真的可以实现，就意味着从此就可以以合理的价格从化石燃料中获得零碳能源。这样的天然气发电必会改善能源供给的局面，因为它既不像核能那样成本高，也不像可再生能源那样供给不稳。

Net Power 公司是 8 Rivers Capital、Exelon 电力公司以及 CB&I 能源公司合作的产物。这家公司的发电厂已经在试运行且开始了初始测试，他们打算在未来几个月内就公布初次评估的结果。

这家发电厂将燃烧天然气产生的二氧化碳放置到高压高温的环境中，并用合成的超临界二氧化碳作为“工质”，驱动一个特制的涡轮机。其中，大部分的二氧化碳都能被不断地再利用，剩下不能利用的可以用一种低成本的方式捕获。降低成本的关键在于出售部分二氧化碳。目前二氧化碳主要用于协助开采原油。这个市场容量有限，也并不环保。然而最终 Net Power 希望其他行业对二氧化碳的需求能够涨起来，比如水泥制造业、塑料制造业及其他碳基材料行业。

Net Power 的科技并不能解决天然气带来的所有问题，尤其是开采方面的问题，但是只要我们还在使用天然气，就应该让天然气变的更清洁。

入选理由：新型设备首次让3D打印金属零部件成为实用型技术

技术突破：3D金属打印机实现了低成本快速金属物体打印

重大意义：按需打印大型复杂金属物体的能力将为制造业带来变革；

虽然 3D 打印技术已经存在了几十年，但它之前仍然局限在业余爱好者和设计师的小圈子内，只是用来制造一次性原型。而且，之前的 3D 打印技术使用任何非塑料材料（尤其是金属）时，成本非常昂贵，速度也慢得让人无法接受。不过现在，随着成本越来越低，使用也越来越简单，这项技术有望成为可用于零部件生产的实用技术。

如果它被广泛应用，将有可能改变我们大规模量产产品的方式。短期来看，有了这项技术后，制造商们将不再需要维持大量的库存，他们可以按需地打印一个部件。

长期来看，那些大规模生产某一特定零部件的大工厂将会被产品线丰富的小工坊所取代。这些小工坊将能按照顾客的需求随时打印出各种各样的零部件。

这项技术的优势在于它可以生产出更轻、更坚固的金属零部件，以及用传统金属加工方法无法制造出来的复杂形状的零部件。它甚至还可以在制造过程中精确调控金属的微观结构。2017 年，来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的研究人员宣布他们研发出了一种 3D 打印不锈钢零部件的方法，通过这种方法生产出来的零部件的强度是通过传统方法生产出来的两倍。

同样在 2017 年，位于波士顿附近的 3D 打印初创公司 Markforged 发布了第一台价格在 10 万美元以下的 3D 金属打印机。

而另一家位于波士顿地区的 3D 打印初创公司 Desktop Metal 也在 2017 年 12 月开始交付他们的第一台 3D 金属原型打印机。该公司还计划推出体积更大的、用于工业制造的打印机，它们的速度将会比之前的 3D 金属打印机快 100 倍。3D 金属打印的操作如今也变得越来越容易。Desktop Metal 公司现在推出了一款用于 3D 金属打印的软件。使用者只要在软件中输入他们所要打印的物体规格，软件就会生成一个适用于 3D 打印的计算机模型。

GE 公司长期以来一直将 3D 打印技术用于它的航空产品生产中。早在 2013 年“十大突破性技术”中就曾提到“增材制造”（Additive Manufacturing）。该公司现在也正在测试一款新型 3D 金属打印机，该打印机打印速度很快，可用于大型零部件的生产。而 GE 计划在 2018 年开始销售该 3D 金属打印机。

入选理由：研究者们最近开始使用量子计算机对简单分子进行建模，而这仅仅是开始

技术突破：IBM 采用 7 量子比特的量子计算机对小分子的电子结构成功地进行彷真计算

重大意义：借助该技术，科学家能了解分子的各个方面信息并以此开发出更有效的药物以及更高效生成或传输能源的新材料；

主要研究者：IBM、Google、哈佛大学 Alán Aspuru-Guzik 教授、中国科技大学、中国科学院、浙江大学、阿里巴巴等；

新型量子计算机功能强大，不过它的发展道路上依然笼罩着一层迷雾：量子计算机有着当今计算机无法比拟的计算力，但是我们至今尚未弄清楚这种能力能被用来做什么。

一个前景无限的应用方向正在向量子计算机招手：精确分子设计。

多少年来，化学家都梦想着能设计出新型蛋白质，用于研制更有疗效的药物，或是设计出新型高效电池中的电解质、直接将太阳能转化为液态燃料的神奇化合物以及更高效的太阳能电池。

然而，这些技术中的材料分子都难以在计算机上建模和彷真，遑论设计和合成了。即使彷真一个简单分子的电子形态这样的任务，都会复杂到让现有的计算机败下阵来。不过，这对于量子计算机而言就是小菜一碟了。

相比传统计算机那样采用“1”或“0”的数字比特（Digital Bits）作为计算和存储单元，量子计算机采用量子系统的量子比特（Qubits）作为运算单元。最近，IBM 的研究者应用 7 量子比特量子计算机针对一个三原子分子进行了彷真实验。

如今，科学家正在打造具有更多量子比特的量子计算机，量子算法也在提升，我们更感兴趣的大分子精确彷真计算也将成为可能。

实际上，中国在量子计算方面也有相当明显的成长，虽然目前的技术层次还无法与前面几家大企业相提并论，但是在产业、学术界，以及政府的通力合作之下，也正一步步追赶上领先者的脚步。

2017 年 5 月，中国科学院宣布由中科大、中国科学院──阿里巴巴量子核算实验室、浙江大学、中科院物理所等单位或公司联合研製的光量子电脑正式诞生。另外，同年 10 月 11 日，由中科院与阿里云合作发布量子计算云平台，量子计算的商业化已经近在咫尺，速度毫不逊色于欧美的脚步。

然而，量子计算还有不少需要突破的地方，首先，量子计算的精度相当低，虽然用在深度学习等精度需求不高的计算上相当合适，但要处理传统计算机的通用计算工作，可能就力有未逮了。

入选理由：大规模基因研究将让科学家能够预测普通疾病及人格特征

技术突破：科学家们现在可以利用你的基因组数据预测你患心脏病或乳腺癌的几率，甚至你的智商也能被预测

重大意义：基于 DNA 的预测技术可能公共健康领域下一个重大突破，但它将增加歧视的风险；

将来有一天，婴儿出生时就会得到一份 DNA 检测报告。这些报告将提供婴儿患心脏病或癌症的几率、是否对烟草上瘾，以及是否比一般人更聪明的预测。由于大型基因研究（部分研究涉及人数超过 100 万人）的开展以及科学进步，这样的报告很快就会从概念变成现实。

事实证明，最常见的疾病和人们的许多行为和特征，包括智力水平，都不是一个或几个基因影响的结果，而是许多基因作用的结果。利用正在进行的大型基因研究的数据，科学家们正在创造他们所谓的“多基因风险评分”指标。尽管新的 DNA 测试只是提供了概率推断，而不是直接得出诊断结论，但依然可以极大地造福医学的发展。

例如，如果那些患乳腺癌几率高的女性做更多的乳房 X 光检查，而患病几率低的女性做更少的乳房 X 光检查，那么这些检查可能会发现更多真正罹患癌症的患者，也能降低假警报发生的几率。制药公司还可以在针对阿尔茨海默病或心脏病等疾病的预防性药物的临床试验中使用这些分数指标。通过挑选患病风险更高的志愿者，他们可以更准确地测试药物的效果。

问题是，这些预测远非完美。谁愿意知道他们未来可能会患上阿兹海默症? 如果癌症风险指标得分低的人推迟接受筛查，然后又患上癌症怎么办? 多基因检查指标评分也存在其他争议，因为它们几乎可以预测任何个体特征，不仅仅是疾病。

然而，家长和教育工作者应该如何使用这些信息呢? 对此，行为遗传学家 EricTurkheimer 表示，这项新技术“既令人兴奋又令人担忧”，因为基因数据不仅可以造福我们，也有可能会被用于其他用途，产生不好的影响。

入选理由：科学家们已经开始通过干细胞制造胚胎

技术突破：在不使用卵细胞或精子细胞的情况下，研究人员仅从干细胞中就可以培育出类似胚胎的结构，为创造人造生命提供了一条全新的途径

重要意义：人造胚胎将为研究人员研究人类生命神秘起源提供更方便的工具，但该技术正在引发新的生物伦理争议；

主要研究者：剑桥大学、密歇根大学、洛克菲勒大学、中国科学院等；

英国剑桥大学的胚胎学家们在一项重新定义了如何创造人造生命的突破性研究中，利用干细胞培育出了一种逼真的小鼠胚胎。该胚胎并不是由卵细胞与精子结合而来的，只使用了从另一个胚胎中得到的细胞。研究人员将这些细胞小心翼翼地放在三维支架上观察，细胞随后彼此开始联结，并且排列成几天大的老鼠胚胎独有的子弹形状，研究人员被这一景象吸引住了。

“我们知道干细胞有着极其强大的潜能，可以展现出近乎魔法般的能力。然而，我们没有意识到，他们可以如此完美地实现自组织”，团队负责人 Magdelena Zernicka -Goetz 表示。

Zernicka-Goetz 称，她的“合成”的胚胎可能不会发育成老鼠。尽管如此，它们也意味着，我们很快就可以实现在没有卵子的情况下育出哺乳动物。

但这并不是 Zernicka-Goetz 的最终目标。她想研究早期胚胎的细胞是如何开始分化出其特殊作用的。她说，研究的下一步是使用人类胚胎干细胞生成人造胚胎，这也是密歇根大学和洛克菲勒大学正在进行的研究。

人工合成的人类胚胎将是科学家们的福音，这可以让他们梳理出胚胎在早期发展中经历的过程。而且，由于这些胚胎是从易操作的干细胞发展而来的，实验室将能够使用各种工具，例如基因编辑技术，在它们生长的过程中对它们进行研究。

然而，人造胚胎将会引发一些伦理问题。如果它们最终与真实的人类胚胎难以区分，我们该怎么办? 在它们形成痛觉之前，它们能在实验室里成长多久? 生物伦理学家们说，我们需要在科学竞赛愈演愈烈之前解决这些问题。