《麻省理工科技评论》年度青年英雄榜：全球35名35岁以下的青年创新者，6位中国人上榜

《麻省理工科技评论》年度青年英雄榜：全球35名35岁以下的青年创新者，6位中国人上榜

原创 2016-08-23 MIT TR DeepTech深科技

DeepTech深科技  麻省理工科技评论独家合作

 

 

 

 

编者按：美国时间8月23日，《麻省理工科技评论》公布了第16届TR35榜单，即全球35名35岁以下青年创新者榜单。各路精英在创造力、毅力、管理能力方面都堪称翘楚，他们的创新领域涉及医疗、能源、计算机和先进电子器件；他们的事业舞台涵盖初创公司、研发机构和企业巨头。他们是各自领域的领军人物。

 

在35名上榜者中，共有6名中国人，他们是IBM研究中心研究员曹庆、美国伊利诺伊大学助理教授刁莹、加州大学伯克利分校博士后高伟、前百度深度学习实验室主任研发构架师/首席设计师顾嘉唯、清华大学副教授张一慧以及南京大学教授朱嘉。此外，还有卡内基梅隆大学助理教授杨黅晶等华裔人士。

 

今年，《麻省理工科技评论》收到了数百份提名，经过编辑初筛后的名单被提交第三方人士对各位候选人进行发明潜在影响力的评估，最终形成了本年度青年创新英雄榜。该榜单分为5大类别，即远见者（Visionaries）、发明者（Inventors）、创业者（Entrepreneurs）、科技先锋（Pioneers）、人文关怀者（Humanitarians）。

 

与此同时，DT君已经开始筹备2017年中国大陆地区的第一届MIT TR35榜单评选。敬请期待！

 

 

远见者（Visionaries）

 

经典技术，全新应用——依靠与众不同的视角，这些青年远见者们找到了经典技术的新应用。

 

 

杨黅晶，29岁，卡内基梅隆大学计算机科学系助理教授

 

“有多少种方法让船沉没，就有多少种方法让信息泄露。”

 

当码农们构建一个应用或一个页面时——即使是最简单的日历——他们也应该注意保护用户个人信息，比如地理位置，免遭泄露。

 

不用说，目前这个安全理念还不是IT行业的标准。

 

杨黅晶因此发明了一种编程语言Jeeves。使用Jeeves，码农无需费力设计用户信息安全代码，因为其内置了自动的用户信息安全机制。

 

杨黅晶已经在开源平台发布了Jeeves的代码供全世界使用。Jeeves源于她担任卡内基梅隆大学计算机科学助理教授期间的灵感。

 

她说：“为世界提供一种强大的编程工具的感觉真不错。”

 

 

 

 

Evan Spiegel，26岁，Snapchat公司联合创始人

 

为什么保护用户隐私不是计算机的默认状态？Snapchat联合创始人认为人们需要一种更安全的社交应用。

 

作为一款信息阅后即焚聊天应用，Snapchat估值200亿美元，拥有1.5亿用户。它的创始人是26岁的天才，以及豪车和超模爱好者Evan Spiegel。

 

但另一方面，Spiegel在Snapchat的朋友圈只有50个好友。他拒绝了我们的专访，因为在他看来，Snapchat是一个与媒体格格不入的异类。

 

成立6年来，Snapchat公司击败了诸如Poke、Ansa、Gryphn、Vidburn、Clipchat、Efemr、Wink、Blink、Frankly、Burn Note、Glimpse、Wickr等不计其数的对手。美国每天有41%的18-34岁的人会使用Snapchat，而它的盈利模式是在你发送给好友的私密信息中插入广告。

 

为什么Snapchat最后脱颖而出？部分原因是它的设计使得用户会迫不及待地使用它。Spiegel利用了人们的一种心理：人们喜欢分享一个场景，然后看着它消失。

 

 

 

 

Nora Ayanian，34岁，南加州大学计算机科学助理教授

 

为了建造更好的机器，一名机器人科学家的脚步远远不限于自己的学科。

 

Nora Ayanian将机器人称为“他们”而不是“它们”。这是她工作的动力。

 

她的核心理念是：机器人应当协作完成任务。例如，一个农夫有一批无人机来自动监测庄稼并采集土壤样本。你不能对每一台无人机下同样的指令，因为每台无人机都有不同的任务。目前，只有人类才可以组成团队，容纳多元化的成员，并协作完成一项复杂任务。

 

Ayanian通过研究人的合作来实现机器人的协作。一种方法是让实验者玩简单的电脑游戏，但限制他们的感知和交流。他们需要找出有效的协作方法来完成任务。Ayanian想知道人们如何利用尽可能少的信息来完成任务。

 

为什么不制造一个领头机器人来监管其他机器人？Ayanian认为，若领头机器人没电了，或者死机了，整个机器人大军会土崩瓦解。但是分布式和多元化的机器人团队，总可以在解决问题方面做得更好、更可靠。

 

 

 

 

Maithilee Kunda，32岁，美国范德比尔特大学计算机科学及工程系助理教授

 

自闭症患者引发了她构建人工智能技术的新思路。

 

她的研究开始于研究生阶段研究人工智能系统的日子。某天，她阅读了动物学教授坦普尔·格拉丁的《图像化思考》（Thinking in Pictures by Temple Grandin）。在书中，这位科学家记述了她的自闭症如何给她提供了大多数人没有的视角。

 

Kunda意识到，大多数人工智能系统都是依靠变量、数字和表格进行思考，而不是像自闭症患者那样进行“图像化思考”。

 

如果人工智能系统也基于图像进行思考——比如旋转和拼合图像——那会有什么结果？如果坦普尔·格拉丁能基于图像思考做出惊人的成就，那么人工智能系统也可以。

 

Kunda对具有图像思维能力的自闭症患者进行了研究，并设计了对应的人工智能系统。

 

目前，对图形化人工智能的研究刚起步，但坤达认为它很有希望。用不同方法思考的人工智能系统能够给人类提供多种解决问题的思路，比如，如果要迅速找到流行病的原始爆发点，就必须用多种方案处理采集到的海量数据。这时，图形化人工智能可以帮到大忙。

 

 

 

Kevin Esvelt，34岁，麻省理工学院媒体实验室助理教授

 

一个致力于研发基因编辑技术，同时对其潜在副作用发出警告的科学家。

 

Esvelt就职于麻省理工媒体实验室，研究如何影响生态系统演化。10岁时去加拉帕格斯游玩，意识到进化是影响未来的强大力量。他的业余爱好是独轮车和滑翔伞。

 

目前，他的工作主要围绕开发一项在动物种群中快速扩散某种基因的技术。目的是什么？消灭蚊子，并把疟疾一起消灭。他说：“自然不能消灭疟疾，我们就自己动手。”

 

实际上，这项技术是一把双刃剑。基因驱动是否是一项安全的技术？该技术是否会有未知副作用？这些问题都还有待回答。理论上，基因驱动技术不应该用来进行扩散全球的生物转基因，甚至试验也是危险的。

 

而他的解决方案是开发安全、可控的基因驱动技术。

 

美国联邦调查局对他所从事工作的评价是，“这项技术对基因驱动技术风险的重视对生物安全有重大意义。”

 

 

 

 

Jonathan Downey，32岁，Airware公司CEO

 

他提前多年预见了无人机的广阔前景，并创立了无人机飞行控制软件公司Airware。

 

2002年，当他还是MIT计算机科学与工程专业的学生，Downey就组建了一个团队研发无人机，参与市场竞争。

 

在波音公司工作期间，美国国防部资助他开发一款无人直升机飞行控制软件。

 

2011年，在一次不成功的无人机自动驾驶系统研发尝试后，他建立初创公司Airware，并花5个月时间参加直升机驾驶课程，在拉斯维加斯和大峡谷之间来回飞行。

 

2012年，Airware向无人机生产厂家提交第一版无人机控制软件。

 

2014年，通用动力公司向Airware投资，认为无人机能够廉价安全地维护工业管线之类的基础设施。

 

2015年，Airware推出多款旨在方便大企业使用无人机的软件。例如，由公司中的前游戏开发人员开发的软件让用户能够操纵无人机进行航拍。此外，农场使用Airware的技术来检查雨后仓库屋顶的破损情况。

 

2016年，美国监管部门放松了对企业使用无人机的监管，为更多企业使用Airware的服务铺平了道路。

 

据美国人机系统协会预测，商业无人机的市场前景将在2025年达到800亿美元，提供10万个就业岗位。

 

Downey表示：“那时人类会发现自己已经离不开无人机了。”

 

 

发明者（Inventors）

 

小到智能防汗带，大到先进存储技术，这些创新者们正在创造属于未来的产品。

 

 

 

Alex Hegyi，29岁，PARC公司研发主管

 

超光谱相机能让你的智能手机辨别假药，帮你挑出最熟的桃子。

 

Alex来自施乐公司下属科技创新企业PARC（Practicing Open Innovation），跟他发明的摄像头比起来，目前智能手机摄像头能提供的细节可谓少得可怜。这是因为Alex的相机记录了一部分肉眼不可见的光谱。

 

Alex的相机由于获取了更宽的频谱，因此它可以做普通智能手机摄像头做不到的事情：从挑熟透的水果——成熟水果对某些波段的光吸收更强，到发现假药——真药的反射光有特殊的模式。

 

Alex希望在不久的未来，他的技术能够被整合入智能手机，从而让每个人都能借此进行超光谱成像（hyper spectral imaging，即使用宽频域的电磁波进行成像）。

 

超光谱成像技术在空间对地遥感和食品药品质量检测中的应用已经有多年历史，但是体积和价格使得它们难以走入日常生活。

 

Alex的超光谱相机更加小巧轻便，通过USB接口与上位机进行通信。他在光学传感器前面配备了液晶镜头和极化滤波器组。

 

此外，他还编写了控制该相机的电脑软件。

 

 

 

Evan Macosko，34岁，麻省总医院精神病学讲师

 

 

研究细胞如何形成组织和器官，取得重大突破。

 

如果想真正了解人类基因组，我们首先需要提高对单独细胞之间的区别的认知。虽然人体内每个细胞都有相同的DNA蓝图，但在同一时间内，它们在解读和使用这个蓝图上有着非常大的区别。这个区别的存在才让人体内有大量的细胞种类，有些细胞会成为神经细胞被用于记忆功能，但另一些细胞会变成脚趾甲。

 

然而，即便是同一种细胞，每个细胞个体之间也会有不同之处。对我们来说，基因如何在细胞内运行是个巨大的问号，这严重的影响了基因医学的研究进展。

 

来自哈佛大学医学院的Evan Macosko参与了一项名为“Drop-Seq”技术的开发。这项技术将允许研究员对数千个细胞逐一检查，来判断每个细胞是如何执行基因命指令的。

 

在这之前，现有的技术虽然允许研究员检查单个细胞，但是这些方式往往非常困难并昂贵。研究员需要把单个细胞移到微观的“井”中。Macosko对此说道：“如果你不小心在一个井里放入两个细胞，你前功尽弃。”

 

Macosko的技术极大的加快了分析速度。研究员需要把每个需要分析的细胞拆开，把已被运行的基因附在一个极小的、有识别码的珠子上。当每个细胞的基因材料都被标识后，它们可以被迅速的分析。而这新技术的成本仅为每个细胞7美分。

 

Evan表示，他和他的团队已经快完成鼠脑中的数十万个细胞的分析归档。他们下一个目标就是人脑中那860亿个神经元以及无数个其他细胞。他意图分析出人脑中所有的细胞之间的区别，以找出例如精神分裂症、自闭症、以及阿兹海默症等脑部疾病背后的罪魁祸首。

 

 

 

 

高伟，31岁，加州大学伯克利分校博士后

 

 

新发明的防汗带可以监测身体健康。

 

高伟在中国徐州的一座小村庄里长大。在他小的时候，目睹了周围很多人因为各种疾病而死亡。很多人都不知道自己得了病，等他们发现的时候已经太迟了。那时他就想发明一款可穿戴的电子设备用来监测个人身体健康，可以在病变之前就提醒我们身体的不妥之处。

 

“我们的身体无时不刻的在制造数据。市场上已经有无数种可穿戴设备，比如苹果手表、Fitbit，但是它们大多数只能测量运动量和生命征象，而不能提供在分子层次上的信息”，高伟说。“我就开始思考，能不能利用汗液？”

 

高伟在今年制造出了一种可穿戴设备：一条聚集了传感器、微处理器、以及蓝牙通信模块的柔性印刷电路板。当你戴上这个防汗带时，它可以分析出你汗液的成分并把数据无线传输至你手机上的APP。

 

高伟发明的防汗带中的部分传感器可以和你汗液中的葡萄糖和乳酸盐等化学成分进行反应，然后检测反应造成的电流变化；另外一部分传感器检测的则是钠和钾离子造成的电压变化。在最新的版本中，他还增加了一款可以监测到重金属的传感器。

 

如今，高伟的防汗带已经可以从汗液中分析出大量的数据。他面临的难题就是如何利用这些数据来分析用户的健康状况。因此，他正在与运动生理学家合作，通过临床研究来找出各种病症在汗液里的早期征兆。

 

 

 

 

Muyinatu Lediju Bell，32岁，约翰·霍普金斯大学助教授

 

 

更清晰的成像技术能更早被确诊癌症。

 

在她在MIT读本科时，生物医学工程师Muyinatu Lediju Bell的母亲就因为癌症去世了。一直以来，Bell都认为如果她母亲的癌症被发现的更早，她很有可能还活着。

 

因此，她决定找出超声波成像模糊的原因，正是这些模糊的图像妨碍了医生诊断癌症和其他疾病。

 

在杜克大学读博期间，Bell发明了一种能增加超声波实时成像清晰度的新型信号处理技术。此技术对于肥胖病人来说更有帮助，由于脂肪会散射和扭曲超声波，因此肥胖的病人体内的病症往往被发现的更晚。

 

“我觉得，一项被频繁使用的重要技术，如果对一个大群体的病人（肥胖病人）使用效果总是很差的话，（对于这些病人来说）是非常不公平的。”Bell说道。

 

如今，Bell正在试图改进另外一种非侵入式的医疗成像技术。这个名为“光声成像”的技术是一种光学和声学两种模式组合而成的生物/医学成像方法。

 

她希望，通过此技术能够实现对血管的即时成像，以减少在神经外科手术中意外伤害到颈动脉的风险。对此，她在约翰·霍普金斯大学的实验室计划于2017年在病人身上开始临床试验。

 

 

 

 

Adam Bry，27岁，Skydio联合创始人

 

创造自由翱翔的空中助手。

 

“在我合伙创建的Skydio公司里，我们列出了人们想用无人机做到的一切可能，由此得出了一个结论：现在的产品还极其原始。今天，使用者普遍的经历就是‘把它从盒子里面拿出来，然后撞向大树’”，Adam说道。

 

而Adam正在创造一款完全不同的无人机。它了解周边的物质世界，对你有智能的反应，并且可以通过数据做出决定。它的数个摄像头可以使计算机视觉算出它的轨道，并了解周围的3D世界。它还可以理解‘这是个人’以及‘这是棵树’之间的区别。

 

他们已经成功展示了他们的产品能够在障碍物边近距离的安全自动飞行，以及跟随用户走路、跑步、以及骑车。”

 

此外Adam还表示：“可以确定的是，它将是一款极其智能的高端产品，其自动飞行将媲美，甚至超越专业飞行员。可以想象，理解你并且可以对你做出反应的无人机，将是一件多么令人激动的事。”

 

“无人机将是第一款大规模部署的移动型机器人。”

 

 

 

 

Kendra Kuhl，34岁，Opus 21创始人

 

一款可以把二氧化碳转化成有用的化学物质的简易反应堆。

 

在蒙大拿乡间长大的Kendra Kuhl目睹了家乡那世界闻名的冰川国家公园里冰川的缩小。对此，她说道：“我们在目睹全球暖化”。

 

而这也激发了她创业的想法。“我喜欢以对环境有益的方式将原子结合起来”，她说道。这正是Kuhl在2014年创办公司的目标。

 

Opus 12正在发明一款可以使用发电站释放的二氧化碳生产有用的化学物质的反应堆。

 

在劳伦斯伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）下属的初创企业孵化器里，Kuhl为我们展示了Opus 12的一款原型机。这是一个小型反应堆，输入口为二氧化碳，输出口则连接到可以分析产品的仪器上。

 

此技术核心为反应堆的设计。该反应堆使用了数种她在斯坦福大学读博时开发的催化剂。金属反应堆的中心使用一个有催化剂涂层的膜作为电极。这将允许在低温低压条件下产生固碳反应，从而减少对能量的需求。

 

Kuhl表示，Opus 12不是第一家试图把二氧化碳转化为常用化学物质的公司，但是它的新型催化剂以及扩展性极强的反应堆设计与众不同。

 

不过，在和传统化学公司竞争上，Opus 12还有很长一段路要走。

 

在2017年，Kuhl计划生产出一款使用数个电极堆叠，可以日产数公斤产品的反应堆。

 

 

 

 

Desmond Loke，33岁，新加坡科技设计大学助教授

 

扔掉你的RAM和闪存吧，我们有更好的存储器了。

 

计算机设计师们长久以来的愿望就是以一款通用的存储技术，来取代RAM（随机存取存储器）和闪存（Flash）。

 

目前，两种技术各有优缺点，RAM读写速度快，但是价格昂贵、需要保持电源才能存储数据；闪存不需要保持电源，但是读写速度慢。

 

这个愿望的紧迫感正在随着摩尔定律瓶颈的到来而增加。如果我们无法在RAM芯片上植入更多的晶体管，那么我们就需要找到一种新的廉价而又高速的非易失性存储技术来代替它了。

 

目前，一种极有希望的技术就是相变材料(PCM - Phase Change Material)。这种新型存储器存储数据的方式不再是通过晶体管内电流的开或关，而是通过把一种叫硫化物玻璃的材料在非晶态和晶态之间转变来实现的。

 

这种材料有着和RAM媲美的速度，以及和闪存一样的非易失性。自2010年以来，Desmond Loke和他的同事们已经解决了技术商业化的问题。

 

一直以来，研究人员都无法将相变材料在晶态和非晶态（1 和0）之间的转换速度降到50纳秒以内。

 

相比之下，RAM中的晶体管的开关转换时间少于1纳秒，但Loke发现，他可以通过对该材料保持固定的电荷使它的转换时间降至0.5纳秒。

 

Loke和他的同事还把每个存储单元的体积缩小至纳米级别。在此之外，他还成功地降低了新型存储器的耗电量，并且通过3D堆叠，使在体积不变的情况下植入更多的存储单元。

 

 

 

 

顾嘉唯，30岁，前百度深度学习实验室主任研发构架师/首席设计师

 

 

设计出帮得上忙，而不是惹人厌的用户界面。

 

当在北京798艺术区的一家咖啡馆里见到顾嘉唯时，他关掉了微信提示关掉。当他抽空查看手机时，已有“超过17000个未读信息”。顾嘉唯表示，我们和科技交流的方式是失败的，“我不想成为‘未读提示音’的奴隶”。

 

顾嘉唯曾经是百度“人机交互”的负责人。他负责的项目之一DuLight小明，是一款帮助盲人的人工智能产品。一个被用户戴在头上、或者手机上的摄像头就可以扫描账单，火车时刻表，标签等日常物品。被扫描对象上的图形、物品、或者文字将被识别。

 

通过深度学习算法以及用户手机上的芯片，被识别的数据将被转换成语音，输送到用户的耳机里。顾嘉唯还表示：“现在的人脸识别功能已经非常强大了。”

 

顾嘉唯对未来的想象是一个不会被数据线和提示音所累，但还可以享受到科技福利的未来。

 

他表示：“我想把人类带回‘不插线’时代。”

 

 

 

 

Dinesh Bharadia，28岁，MIT计算机科学与人工智能实验室研究员

 

一款看似不可能的无线电设计将使无线数据传输性能翻倍。

 

Dinesh Bharadia发明了一款所有人都说不可能实现的电信技术：他找到可以在一个频率上同时传送和接收数据的方式。

 

通常而言，由于无线电的广播性质，传送信号要比接收信号大1千亿倍，一直以来，人们都认为外传的信号会淹没接收的信号。这就是为什么无线电通常使用不同的频率，或者用同一个频率但是在传送和接收之间迅速切换。

 

Bharadia表示，“就连教科书都认为这是不可能的。”

 

于是，Bharadia发明了一款结合硬件和软件的系统。该系统可以剔除振幅更大的传送信号，让无线电可以破解接收的信号。

 

这款世界上第一台全双工无线电的发明，通过使用同一个频率，轻松地使世界上的无线带宽翻倍，若这项技术被运用到手机上，将成为电信公司和用户们的福音。

 

为了将这一发明商业化，Bharadia暂停了他在斯坦福大学的博士学业，把时间全部花在他的初创公司Kumu Networks上。

 

一家德国电信公司已在去年开始测试他的技术，但是由于Bharadia的设计原型电路板对于手机来说太大了，他现在需要和其他工程师合作来缩小原型尺寸。

 

 

创业者（Entrepreneurs）

 

7位青年创业者，试图把“颠覆式创新”变成“颠覆式公司”。

 

 

 

Ari Roisman, 32岁，Glide公司CEO

 

 

为什么未来的通讯将在你的手腕上？

 

很显然，Ari Roisman极其渴望交流。在和记者认识仅仅几分钟之后，这位Glide公司32岁的首席执行官就已经开始对记者诉说犹太教在他生命中的角色，以及他是如何为了搬到耶路撒冷，而放弃了一个在清洁能源业非常有前途的工作。

 

自2012年以来，Roisman试图创造出一种比文字短信更加人性化的替代品。通过他的产品，Glide的APP，你不再需要使用智能手机上那小小的键盘打出短信，你可以通过一个按键来录制一段视频短讯。

 

他表示，目前Glide已拥有数百万用户，但是对于社交网络来说这是非常小的一块蛋糕，尤其在Instagram和Facebook向各自的视频短讯平台注入数百万美元的背景之下。而就在今年春天，Glide解雇了25%的员工。

 

Roisman说为了确保公司的流动资，他已经减少了营销和用户服务方面的预算。他的目标是专注于一款将使视频短讯成为主流的技术：智能手表。他表示，与当初个人电脑给Email带来的助力一样，视频短讯将被人们手腕上的小屏幕推向未来。

 

Roisman坚信，视频短讯将在手表上成为主流，因为手表的屏幕对于打字来说实在太小了。

 

 

 

 

Stephanie Lampkin，31岁，Blendoor创始人

 

她找出一种方法让硅谷的员工结构看起来更像社会结构。

 

当年，Stephanie Lampkin原本希望申请一个大型科技公司的分析师职位，却被分配到一个销售职位。对于她来说，这就是偏见。Lampkin拥有斯坦福大学的管理科学与工程学位，并且已经任职过其他工程岗位。不管是她的种族还是性别，很明显招聘者经常会根据与工作能力无关的一些指标来做评价。

 

2014年的一项研究结果显示：简历上显示的外国名字会影响申请者获得职位甚至获得面试的机会。

 

当然，Lampkin拒绝了销售职位，并创立了Blendoor求职平台。Blendoor是一家在应聘初始阶段隐匿掉求职者姓名和照片的求职平台。目前已有超过5000的应聘者注册，各大公司如推特（Twitter）、脸书（Facebook）、谷歌（Google）、微软（Microsoft）以及因特尔公司（Intel）的招聘者也在使用Blendoor平台。

 

Lampkin期望通过Blendoor求职平台打破硅谷缺乏多样性的现状。Lampkin称：“我们了解大型科技公司的需求，虽然目前的早期用户多是女性和少数族裔，但我们期待能成为一个被广泛使用的求职工具。”

 

 

 

 

Christine Ho，33岁，Imprint Energy公司CEO

 

她的创业公司主打业务是研发轻薄柔软，可通过印刷方式制造的电池，这是她在伯克利分校研究工作的延续。

 

在传统电池的支持下，可穿戴设备、手机和个人医疗设备工作得很好，那么印刷电池有什么必要？

 

传统电池需要消耗大量塑料和金属做隔离，且需要保护电路，因为传统电池依赖的化学反应非常剧烈，所以必须用隔离材料来控制放电速度。

 

而印刷电池本身的化学反应原理使得它的放电反应温和得多，因此不需要隔离材料，能做的非常简单和轻薄。印刷电池依赖的锌性价比不错，且储量丰富，对人体无毒。

 

那为什么之前的电池不采用基于锌的技术？

 

首先，锌电池很难制成可充电形式；其次，传统电池使用锌时，要使用腐蚀性很强的电解液。考虑到安全性，一般的便携设备不会采用这种腐蚀性的锌电池。

 

那么如何解决这些技术难题？传统电池被做成多层结构。中间层的电解液就像夹在三明治中的肉饼。

 

Christine Ho意识到，如果把电解液换成较稳定和可充电的电解质，就可以制造出全新的锌电池。

 

在尝试了大量材料之后，她获得了一种看上去完全符合要求的材料，可以用来制造固态的薄膜电池。薄膜电池可以裁剪，可以卷曲，都不会影响其性能。

 

 

 

 

Meron Gribetz，30岁，Meta公司CEO

 

 一个增强现实（AR）技术的梦想者试图将他的愿景变成生意。

 

2011年 Meron Gribetz创立了Meta公司，他的目标是通过数字技术增强现实。迄今，他已融资7.3千万美元，在他的产品同微软头显HoloLens相比也毫不逊色。

 

今年，格里贝茨发布了该公司的最新AR产品Meta 2，价格只有HoloLens的三分之一。你可以戴着它看到你双手的3D图像，同其他Meta用户进行视频对话，在对话中，他们可以发给你一个3D虚拟物体，你可以从各个角度观察这个物体。

 

Meta和HoloLens的共同目标在于吸引软件开发人员为其开发软件。Gribetz对这个目标充满信心，他期望AR系统可以取代笔记本电脑、智能手机和平板电脑的位置。

 

在5年内，AR头戴设备将做得和普通眼镜一样轻薄。

 

Meta公司正在开发操作系统，力图摆脱传统的windows图标模式。Gribetz是如此迷恋AR系统，以至于他下令，公司所有员工将在明年春天停止在办公中使用计算机显示器和鼠标，而用Meta 2和配套的手势跟踪功能取而代之。

 

 

 

 

Samay Kohli，30岁，GreyOrange公司CEO

 

在印度电子商务市场站稳脚跟之后，Samay Kohli 正计划在海外市场和Amazon争雄。

 

印度电商公司正努力降低价格，提高送货速度，以满足印度中产阶级日益增长的消费需求。

 

然而，使这一切得以实现的关键是Samay Kohli团队在GreyOrange公司研发的仓储机器人。

 

GreyOrange公司推出了多款仓库配货机器人和理货机器人，能在仓库中应对各种体积的货物，和人类相比毫不逊色。该公司占领了印度92%的仓储机器人市场。

 

GreyOrange在新加坡和香港设立了办事处，以期拓展海外业务。它计划进军中国、欧洲和中东市场。2012年，Amazon收购了仓储机器人公司Kiva Systems，但并不向Amazon的电商竞争对手出售仓储机器人技术。这给了Kohli和其他创业公司难得的机会。

 

2011年，在中国电商蓬勃发展的刺激下，Kohli和合伙人Akash Gupta创立仓储机器人研发公司GreyOrange，延续他们在大学校园中的事业——机器人研发，他们曾制造出印度第一个人形机器人。

 

 

 

 

Heather Bowerman，31岁，Dot Laboratories公司CEO

 

廉价的激素检测技术有助于女性健康。

 

女性对疾病和药物的反应在很多情况下和男性显著不同，但迄今没有什么针对女性的高效治疗方法问世。

 

例如，激素差异导致男女血小板特性不同，但是心血管病药物主要针对男性的生理反应，因此药物对男性的作用要比女性显著。对激素特性的详细检测有助于医生为女性设计针对性的药物和治疗方法。

 

Bowerman是创业公司Dot Laboratories的CEO，该公司旨在研发廉价快速的女性激素检测技术。用户只需要在特定时间保存一点唾液，并将其邮寄到Dot Laboratories，公司就可以分析激素水平，并通过网络向用户和医生传回结果。该技术还处于测试期，公司计划于2017年正式推出该项检测服务。

 

当然，针对激素水平研发针对性药物还要一些时间。即使这样，一名医生、同时也是医疗领域投资人的Anula Jayasuriya表示，激素检测技术可以对女性医疗产生积极影响。

 

 

 

 

Kelly Gardner，31岁，Zephyrus Biosciences公司CEO

 

加德那的公司正在研发单细胞蛋白质测试技术，其意义何在？

 

蛋白质是细胞的基础组分，测量细胞蛋白质水平对疾病的诊断和治疗非常重要。但是蛋白质测试比DNA测试难得多，因为目前没有蛋白质扩增的技术，所以样本量少得可怜。

 

不过，对单细胞的蛋白质进行检测可以帮助诊断和治疗癌症，因此意义重大。

 

各大研究机构是单细胞蛋白质检测技术的客户。在开始产品研发前，Zephyrus Biosciences公司同100名生物医学研究人员洽谈，分析了用户感兴趣的技术，最终确定进行单细胞蛋白质检测技术研发。

 

科研机构的创新成果很难走出实验室，一大原因在于投资人对初创期的生物技术公司热情不高——生物科研投资太高。因此该公司借鉴IT公司，引入敏捷开发模式，只筹集180万美元资金，员工只有几人。

 

在创立2年半后，Zephyrus Biosciences公司即将被ProteinSimple公司收购。

 

不过，Kelly Gardner自认是一位天生的企业家，他表示，只要找到合适的技术突破口，他也许会在充满创业气息的硅谷湾区进行下一轮冒险。

 

 

科技先锋（Pioneers）

 

这些创新者勇于挑战技术极限，不断拓宽科学的疆土。

 

 

 

 

Aleksandra Vojvodic，34岁，美国斯坦福大学研究员

 

一个计算机奇才加快了寻找催化剂的步伐，让绿色化学成为可能。

 

经历了上亿年的进化，植物才能轻而易举的利用酶将水裂解为氧气和氢气，从而用于代谢反应。自此人类也能利用氢气作为燃料，或者以此作为从其他间歇可再生资源获取能量（如太阳能）的储能方式。然而，我们却没有机会利用上百万年的时间，来琢磨如何制造实际可用的催化剂。

 

Aleksandra Vojvodic利用超级计算机设计新型催化剂用于裂解水以及其他反应。她解释说，利用计算机这个想法是为了绕过自然界和化学实验室的试错法则。

 

裂解水需要两种催化剂，一种用于产生氢气，一种用于产生氧气。沃伊沃迪克说：“高效的方法要么罕见，要么昂贵。”而这就是需要计算化学施展拳脚的地方。

 

为了预测催化剂的反应特性，Vojvodic根据量子力学规则将材料的功能与结构耦合起来建立计算模型。化学家知道催化剂需要有什么功能，知道不同种类的原子和结构有可能如何运作。而Vojvodic在SLAC国家加速器实验室（SLAC National Accelerator Lab）的计算化学实验成功生产出用于产生氧气的催化剂，其性能不下于那些昂贵材料制作的催化剂，甚至更出色。

 

Vojvodic的成功得益于当今能够进行更复杂计算的超级计算机，同时也离不开她自己的计算机才华。她提出了数学计算中电子性质、化学机构、纳米结构以及其他相关结构的新表达方法，并编写程序来计算这些数据。

 

Vojvodic与其合作者近日成功制造出了根据其计算模型预测的非常高效的裂解水催化剂。研究者目前正将目光投入其他催化剂的研究，包括那些将氮气等高丰度分子转化为有用化学材料的催化剂。

 

 

 

 

朱嘉，34岁，南京大学教授

 

只要有阳光，微型便携式装置可以随处将水源净化成饮用水。

 

水资源无处不在，然而可饮用水却不是随处都有。朱嘉发明了一个薄金属片装置能够悬浮在水面上，吸收大量阳光并将太阳能用于蒸发其下方的水从而产生洁净水。朱嘉说：“这个方法非简单，只需要两样东西：一样是水，什么水都行；另一样是太阳。”

 

这个装置还能用于海水淡化或者污水处理：水蒸发后剩下的就是盐分或者凝固的污染物，十分易于回收。

 

朱嘉还设想了其他使用这个巧妙装置的方法，他认为产生的水蒸气不需要冷凝，这有可能用于发电。

 

 

 

张一慧，30岁，清华大学副教授

 

“弹出式”三维成型技术使得制作微小形状结构更容易。

                                                                    

张一慧闲暇时喜欢邀请客人到他的办公室去拉伸一块高弹硅胶，其上连着一个类似足球的结构。一旦硅胶被从四个角拉紧后，原来的三维足球结构就会变成二维图案，看起来像是一个中心由六边形与五边形相邻拼成的轮子。当再次松开硅胶之后，扁平的二维结构又弹回到原来的三维立体结构。

 

正是这个小把戏，帮助张一慧解决了许多研究者面临的挑战：如何制造复杂三维纳米结构。

 

虽然目前只是在宏观尺度上做出验证，这个新奇的想法也适用于纳米结构：在紧绷的弹性基底上制作设计好的二维图案，当弹性基底释放后二维图案会按一定规则褶皱弹出，形成三维立体结构。这种“弹出式”三维快速成型技术适用于大多数材料，如金属和高分子聚合物。

 

这种“弹出式”三维快速成型技术可用于制作多种用途的纳米结构。张一慧称，最终希望开发出一个模型数据库或者算法，来帮助研究者更容易的将期望得到的三维立体结构映射成二维前驱图案。“这是一个工具，各个领域的研究人员可以用它来进行各自的创新。”

 

 

 

曹庆，32岁，IBM研究中心研究员

 

他的发明正在帮助IBM实现十多年的追求：以更高效的碳纳米管取代硅晶体管。

 

2001年：IBM的研究人员发明了一种生产碳纳米管晶体管阵列的方法。

 

2002年：IBM的研究人员证实碳纳米晶体管电流性能是性能最好的硅晶体管的两倍以上。这是首次证明碳纳米管晶体管比硅晶体管性能优越。

 

2006年：IBM发明了首个使用单根碳纳米管的集成电路。

 

2008年：在伊利诺伊大学攻读博士学位期间，曹庆发明了一种在柔性塑料衬底上打印碳纳米管电路的方法。

 

2013年：曹庆在IBM开发了一种利用机械力将溶液中的纯碳纳米管组装成高密度、高度有序阵列的方法。

 

2015年：曹庆克服了将碳纳米管晶体商业化的一个障碍。他发明了一种通过将金属原子焊接至碳纳米管两端的办法来将碳纳米管与金属导线相连接。

 

2016年：为了研究如何优化和大规模实现碳纳米管晶体管技术，IBM将碳纳米管晶体管纳入其内部半导体研发生产线。

 

2020到2025年：IBM计划用碳纳米管晶体管取代硅晶体管。根据估计，碳纳米管晶体管在能耗只有一半的前提下，会获得比硅晶体管高2到3倍的性能提升。

 

 

 

 

Oriol Vinyals，33岁，谷歌DeepMind公司研究员

 

教会机器如何学习看似游戏，实则是一项严肃的工作。

 

15岁的时候，Oriol Vinyals迷上了星际争霸（StarCraft）（一种网络联机对战游戏），游戏中三个种族激烈争夺地盘，就像在国际象棋的黑白棋子中再加入红棋争夺。Vinyals很快就成了西班牙的顶级游戏玩家。

 

如今，Vinyals回忆起来说：“那时我对游戏中展现的人工智能问题如此着迷，我有一种预感，这款游戏在将来一定会重新回到我的生活中。”

 

一晃十多年过去了，Vinyals的预感成为了现实。他在加州大学伯克利分校学习时，协助发明了一个能够自主进行《星际争霸》对战游戏的人工智能程序，并以游戏中的虫族“主宰（Overmind）”命名，这代表了机器学习领域的巨大成功。

 

在这之后，Vinyals加入了谷歌人工智能团队，研究自然语言翻译的新技术。

 

有一天，Vinyals突然有了新的想法, 他决定试试能否让计算机来准确地描述一幅图像。这也算是一种翻译，只不过是将像素翻译成文字。他说：”我清楚地记得，我改变了一行代码，将原来的法语输入改为输入一幅图像。”

 

紧接着第二天，他向程序输入了一个闹市摊位的场景图像，在摊位旁边还堆放着很多香蕉。程序处理的翻译结果描述为：“一群人在市场摊位前买水果。”

 

回忆起当时的情景，Vinyals仍旧非常激动：“翻译成功了！翻译结果不是简单的描述‘人们在街上’，而是运用复杂的思维逻辑来深度解读图像。”

 

这项技术现已运用到谷歌图像搜索（Google Image Search）技术中，帮助用户在输入相关的搜索图片时解析图像并显示出对应文字内容。

 

目前，Vinyals在DeepMind正致力于开发能够在复杂战略游戏中自主学习并最终赢得游戏的智能程序，不是依靠对游戏规则的硬编码，而是赋予程序自主学习经验的能力。

 

 

 

 

刁莹，33岁，美国伊利诺伊大学助理教授

 

她知道怎么才能打印出完美的高分子太阳能电池。

 

通常而论，柔性太阳能电池能以较低的成本被打印在各种表面，甚至窗户上。然而，柔性功能所需的聚合物材料却在太阳能光电转化效率方面表现不佳。原因之一是聚合物材料具有像意大利面一样凌乱的分子结构——聚合物材料不像其他太阳能材料具有规则的晶体结构，比如晶体硅，

 

刁莹提出了一种打印技术，用于将聚合物分子规则有序，而不是混乱无序的组装起来。她制造出来的有机太阳能电池，其光电转换效率是先前的两倍之高。她想到了一个微观“梳齿”的方法，从而可以控制分子的流向，并在打印过程中将分子组装成有序的结构。

 

 

 

 

Vivian Ferry，32岁，美国明尼苏达大学助理教授

 

她利用纳米晶体捕获阳光并提升太阳能电池的效率。

 

现有的太阳能电池主要吸收有限波长范围的光线，却眼睁睁地看着大部分其他波长的太阳能溜走。如果太阳能电池能够捕获更多波长的光线，就能转化为更多电能从而降低太阳能发电的成本。

 

来自美国明尼苏达大学（University of Minnesota）化学工程与材料科学系的助理教授VivianFerry发现了一种能够吸收高能短波蓝光的微晶体。除此之外，她还提出利用纳米结构金属制成的微镜，来捕获特定波长的太阳光，并将其引入太阳能电池。

 

目前，Ferry用硒化镉和硫化镉材料制作荧光纳米晶体，然而由于镉本身是一种有毒的金属，因此这两种材料都不甚理想。

 

但从Ferry的改进以及显著成本降低来看，这一定是个正确的方向。这种技术即便利用其他丰度高，毒性小的材料也是可行的。

 

 

 

 

Sergey Levine，29岁，加州大学伯克利分校助理教授

 

他教会机器人如何观察，并从以往的成功案例中学习经验。

 

Sergey Levine在谷歌的九个月期工作间，正好目睹了今年三月份谷歌AlphaGO智能程序击败世界上最优秀的围棋选手。Levine 作为加利福尼亚伯克利大学的机器人学专家，十分钦佩AlphaGo在机器学习领域的成就。但是，他也看到了这个强大的围棋游戏算法中存在一个明显的缺点。Levine开玩笑说：“它们（程序）从未亲自拿起过一枚棋子。”

 

机器人学专家的玩法是截然不同的——他们给机器人设定一个目标，比如说给一个瓶子拧上盖子，但是具体完成要靠机械臂自身去识别、分辨每个物体。通过反复的训练，机器人最终实现了目标。但是，这个学习过程需要大量的尝试和训练，而且面对复杂的任务，并不是很有效。

 

Levine的突破在于将已经十分出众的图像识别分类算法用于机械臂。首先，Levine给机械臂设定一些手头上很容易解决的目标(比如，拧上瓶盖)，完成之后机械臂就可以回顾之前的成功案例并从中学习经验。机器人会观测视觉系统数据如何映射到机械臂的电机信号，从而正确地完成任务。此外，机器人还会监督自己的学习过程。

 

Levine表示：“这是对机器自身行为的逆向工程。”这样，它就可以将学习到的知识应用到随后的相关任务中。

 

随着人工智能（AI）技术的发展，得益于训练效率的大幅提升，先前那些不能解决的机器人学问题突然变得能够实现了。不知不觉间，机器人变得越来越聪明了。

 

 

人文关怀者（Humanitarians）

 

他们另辟蹊径，给我们带来一个更健康、更清洁和更适合人类居住的世界。

 

 

 

 

Sonia Vallabh，32岁，布罗德研究所（Broad Institute）朊病毒专家

 

一纸诊断书让她化身为医疗界的科学工作者。

 

5年前，Sonia Vallabh从哈佛大学法学院毕业后任职于一家小型咨询公司。然而，一纸令人震惊的医疗诊断书彻底改变了她的人生轨迹——她罹患了会引起大脑死亡的遗传变异。

 

目前，Vallabh与丈夫工作于麻省理工学院与哈佛大学联合创办的布罗德研究所，并发表了关于一种可能的治疗方法的研究成果。

 

正如2月份Vallabh与奥巴马总统在精准医疗大会上所讲述的故事：

 

“我的悲惨故事仅仅始于基因组的一个小小的序列错误。通常，健康人体的DNA也会携带成千上万种小型异变错误，但大部分并不会影响人体的健康。不幸的是，我的基因异变却是一个异乎寻常的案例。这个特定基因的突变，会引起一种致命的遗传性朊病毒疾病。这种情况下，病人能健康活到50岁，随后会突然陷入痴呆并于一年内死亡。这个病无药可救，至少目前无药可救。

 

在2010年，在我的家庭里我亲眼见识了这种疾病。那时，我和Eric Minikel 刚结婚，是我51岁身体健康的母亲一手准备了这场美好的婚礼。然而，顷刻之间，我们亲眼看着她日渐消瘦。当时我们根本没有意识到我们真正经历的是什么。直到看到母亲的尸检报告，我才意识到自己有50%的概率遗传到那种致死的遗传变异。

 

我们立刻决定参加基因测试，经历了数月坐立不安的等待之后，遗传学家不幸证实了我们所害怕的：在我的基因组发现了相同的致病变异。

 

这个残酷的事实反而让我们开始想办法着手对付这个顽固的敌人。我们想尽了千方百计来学习疾病相关的一些知识：上夜校、参加国际会议、甚至最终在实验室参与研究工作。

 

白天，我们进行研究和学习；晚上，我们将学到的知识用来分析疾病。四年来，我们一直致力于探索治疗疾病的方法。

 

我知道前方的路是未知的，更多的努力工作并不能保证有治愈方法。但我们将竭尽所能，团结各领域创造性的盟友，致力于寻找可行的治疗途径来挽救我以及无数其他患者的生命。”

 

 

 

 

Ehsan Hoque，34岁，美国罗彻斯特大学助理教授

 

想更好地融入团体？先和机器来练习吧！

 

计算机能否使我们自己变得更好？美国罗彻斯特大学的助理教授EhsanHoque对此深信不疑。Hoque已经发明了两套用于培训人们社交能力的计算机程序系统。

 

举例而言，这些计算机程序设定一个虚拟女企业家，她能够在交谈中识别用户的表情和话语，并以点头、微笑以及进一步回问的方式与用户交谈。谈话结束的时候，她会基于用户的人际交流表现给予反馈，包括用户的肢体语言、语调以及目光交流等。

 

Hoque也提供了免费的精简手机版应用。相比之下，精简手机版应用没有设定动画人物，而是通过记录并分析视频的方式评测，然后发回关于用户社交技能的测评报告，指明用户的语速、音高、微笑的感染力以及是否过度使用某些词语等特点。

 

最初，Hoque所做的一些研究都是为了他的弟弟，一个唐氏综合征患者（Down syndrome）。Hoque作为弟弟的监护人,亲眼目睹了对于弟弟来说各种形式的社交有多困难，尤其是在学校里的社交。这是驱使Hoque发明计算机社交训练的缘由。

 

当然，Hoque希望他发明的这种社交培训工具能够帮助所有需要帮助的人：比如阿斯伯格综合征（Asperger's syndrome）青少年患者、客户服务代表、或者对公开演讲和报告感到焦虑的学生，甚至仅仅是想在约会和面试前做好准备的人。

 

 

 

 

Ronaldo Tenório，30岁，HandTalk创始人

 

移动手机应用Hand Talk，给听障者随时随地提供手语翻译。每月进行600万的手语翻译。

 

一位听障者走进了一间酒吧。这并不是一个笑话的开头，而是一个令人沮丧的情景——除非酒吧服务员恰好懂手语交流。这就是为什么我们需要Hand Talk？它能够把语音输入转化为手语语言，并通过动画形象显示在智能手机屏幕上。

 

目前，Hand Talk只能识别葡萄牙语并翻译为巴西的手语Libras（注：Ronaldo Tenório的家乡是巴西）。仅仅巴西就有至少一千万的听障人士，其中有一百万已经下载了Hand Talk手机app应用。

 

听障者在与普通人交流时只需拿着智能手机，出示Hand Talk应用的“请讲话并翻译”画面。一旦接收说者的语音，一个动画形象雨果（Hugo）就开始将其翻译成手语。

 

将语音转化为手势动画需要十分费力的编程工作，因为每一个细节都必须准确无误，甚至小到雨果的面部表情，也承载着手语的含义。特诺里奥和他的团队以成千上万条示例语句训练他们的程序，并将其与三维手语动画相匹配。而且，将来他们会通过应用升级不断推送新的改进。

 

特诺里奥计划发布Hand Talk应用中动画形象的不同版本，让用户能对自己的雨果进行性别或者种族的设定。这样可以扩展应用的吸引力和可用性，让人人口袋里都有个辅助性虚拟翻译器。

 

 

 

 

Jagdish Chaturved，32岁，InnAccel公司临床研究带头人

 

 医生笑谈成为一个创新者的坎坷之路。

 

 本文为Jagdish Chaturved亲自撰写：

 

我发明了一种低成本的耳、鼻、咽喉成像设备ENT（注：耳、鼻、咽喉英文首字母缩写），所以我可以自豪的称自己为企业家（注：企业家英文单词entrepreneur前三个字母也为ENT）！

 

当然，这只是一个玩笑。我是一个业余的即兴喜剧演员。我热爱表演，这是我放松的一种方式，并且我发现喜剧能够帮助我提升观察力，变得敏锐。

 

正是敏锐的观察力帮助我发明了Entraview，而这个设备目前已经帮助了二十万患者。

 

在做实习医生的时候，我看到很多农民患了晚期咽喉癌。我意识到，只有大城市才有专业的成像检测系统，更不用说昂贵的价格，所以乡村医生只能依靠过时的反射镜和头灯检查。当我向老板提出疑问：为什么没有人尝试将内窥镜连接在小型通用相机上呢？老板鼓励我说：“何不由你来做呢？”

 

Entaview的发明对我来说一个难得的学习历程。起初我和一个小设计公司合作，但我们太固执的追求发明一个通用的、一劳永逸的万能设备。直到我快耗尽了所有的资金，老板建议我出去学习一下究竟如何发明。

 

斯坦福-印度生物设计项目（Stanford-India Biodesign program）旨在教授印度医生和工程师如何发明。学习他们的发明过程让我意识到自己哪里出了问题，最终促成了我与美敦力（Medtronic）公司的合作。

 

我们打算简化并重点关注耳朵的问题。虽然这不是最初的宏伟目标，但是这是设备简化并市场化最快的途径，并且现在这个简化的检测装置还可以进一步改进提升。

 

自那之后，我已经提交了18项医疗设备的发明，目前是医疗技术孵化器InnAccel的临床研究带头人，我会帮助多个创业公司并且继续实践医学以保持与临床需求的紧密联系。

 

印度医疗技术75%依靠进口。我们拥有很棒的发明家，但是往往由于没有理解真正的创新过程而犯同样的错误，而创新的第一步是找到一个好团队。

 

 

 

 

Kelly Sanders，31岁，美国南加州大学助理教授

 

她更好地定义了如何计算用水量。

 

几乎所有的发电厂都要用水做冷却剂，这些冷却水的用量占了所有淡水资源的40%。

 

来自美国南加州大学土木与环境工程学院的助理教授Kelly Sanders，提出了一些新的方法来分析水资源和能源之间的复杂关系，并展示了如何更明智的使用两种资源。

 

Sanders表示，电厂目前的各种节水措施都会有各种的问题，有些电站将冷却水使用完毕后排回水源，但这样有可能会污染水源并破坏环境；有些电厂用循环的方式使用冷却水，但却会导致更多的水蒸发掉。

 

此外，Sanders还分析了核电厂以防过热导致核反应堆芯融毁（注：会引起核泄漏）所使用的冷却水。如果水源温度过高，这些水源在用之前还要先进行降温，而这一过程将导致电厂减产。那为什么这些复杂的情况都没有体现到电厂的成本计算中去呢？

 

所以，Sanders重新定义了水资源和能源的使用和计算方法，这让她在政策和计划的制定上越来越有影响力。

 

 

 

 

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