2026年将大热的科技：人工智能与核能

技术进步与科学进步类似，往往是渐进式的，部分由解决问题和克服障碍的随机突破推动。偶尔，某项创新会发展到足够成熟的阶段，通过大规模实际应用或找到广泛用途而产生真正影响。自2018年起，《自然》杂志每年都会列出下一年值得关注的新兴技术，最新一期于本周发布。

2026年值得关注的七大技术
人工智能（AI）如过去几年一样再次上榜。今年值得关注的主要AI技术是人工智能气象学，它正在加速和改进本地天气预报、风暴追踪及全球气候模拟。例如，伦敦谷歌DeepMind的研究人员开发的AI模型，提前数天预测到去年10月在加勒比海造成严重破坏的“梅丽莎”飓风将升级为五级飓风，并准确预测了其移动轨迹。另一个基于多源气象数据训练的模型，能在天气事件发生前10天提供准确预报。

量子计算今年第二次登上该榜单，这得益于旨在改进量子比特（量子信息的基本单位）纠错问题的研究。2022年首次上榜时，本刊作者曾指出，在将单个原子作为量子处理器的量子比特进行操控方面取得了初步但诱人的进展。此后，该领域投资激增：2023年，美国、英国、德国和韩国宣布的量子技术投资总额近100亿美元；2025年，仅日本就投资了约70亿美元。

今年，核能技术首次进入榜单。核聚变研究的进展使这种能源有望提供丰富能量的愿景更近一步。同时，小型模块化核反应堆正在快速发展，以帮助各国应对为AI应用供能的数据中心激增的能源需求。

榜单技术的选择参考了《自然》旗下期刊编辑的建议与观点、研究和政策文献趋势以及时事。回顾过去，基因编辑、显微镜技术和信使RNA（mRNA）技术一直是常客。新冠疫情的影响也不容忽视：2020年12月，首个针对新冠病毒的mRNA疫苗获得紧急使用授权，距离疫情暴发不到一年，mRNA疫苗也因此在2021年登上榜单。

AI的潜力与风险
或许并不意外，AI是该系列榜单中最显著的反复出现的主题之一。“人工智能”一词在2018年首份榜单中就已出现，当时AI被认为是整合和分析来自可穿戴设备、科学仪器及研究文献等多种来源数据的有前景技术。两年后，《自然》旗下四本期刊发表了一系列利用机器学习评估全球农业科学文献的文章，这些研究发现，针对占全球农民大多数的小农的研究存在不足。

AI第二次作为值得关注的技术出现在基因组学领域。2022年，基于AlphaFold2模型的发布，蛋白质结构预测成为值得关注的AI技术，该模型能根据氨基酸序列推断折叠蛋白质的形状。2024年，AI因用于设计具有创新功能的蛋白质（应用范围从疫苗开发到合成生物学）再次上榜。同年，我们还关注了AI的阴暗面——重点介绍了可用于打击深度伪造图像扩散、区分AI生成与真实音视频及照片的技术。

让2026年成为全球携手保障AI安全的一年
去年的榜单包含最多AI相关条目，包括“自动驾驶”实验室（机器人和AI算法可规划和解读化学与材料研究的工作流程）、细胞类型分类和基因网络分析模型，以及利用AI加速光基（光子）计算机开发的方法（此类计算机用光子而非电子传输和处理数据）。

从一开始，该系列文章的作者就认识到，AI的变革潜力需要谨慎管理其相关风险。2018年1月，加州伯克利Socos实验室的神经科学家薇薇安·明曾提问：考虑到大型科技公司在AI领域的主导地位，谁将控制AI平台上的数据？新发现将如何发表？AI公司的研究人员虽在同行评审文献上发表成果，但数量远未达其能力所及，也应发表更多。薇薇安·明的话如今仍像该系列开始时一样真实：“科学这一令人惊叹的传统不应仅被少数人掩盖。”我们完全同意，并期待未来几年看到全球科学界更多大胆的尝试和无畏的探索。