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一、量子計算機
什么是量子計算機？ 是一類遵循量子力學規律進行高速數學和邏輯運算、存儲及處理量子信息的物理裝置。當某個裝置處理和計算的是量子信息，運行的是量子算法時，它就是量子計算機。量子計算機的概念源于對可逆計算機的研究。研究可逆計算機的目的是為了解決計算機中的能耗問題。
早在1920年，奧地利人埃爾溫·薛定諤、愛因斯坦、德國人海森伯格和狄拉克，共同創建了一個前所未有的新學科——量子力學。量子力學的誕生為人類未來的第四次工業革命打下了基礎。在它的基礎上人們發現了一個新的技術，就是量子計算機。
量子計算機的技術概念最早由理查德·費曼提出，后經過很多年的研究這一技術已初步見成效。2013年6月8日，由中國科學技術大學潘建偉院士領銜的量子光學和量子信息團隊首次成功實現了用量子計算機求解線性方程組的實驗。相關成果發表在2013年6月7日出版的《物理評論快報》上，審稿人評價“實驗工作新穎而且重要”，認為“這個算法是量子信息技術最有前途的應用之一。
實驗的成功標志著我國在光學量子計算領域保持著國際領先地位。2017年5月3日，中國科學技術大學潘建偉教授宣布，在光學體系，研究團隊在2016年首次實現十光子糾纏操縱的基礎上，利用高品質量子點單光子源構建了世界首臺超越早期經典計算機的單光子量子計算機。
量子計算機原理：普通的數字計算機在0和1的二進制系統上運行，稱為“比特”（bit）。但量子計算機要遠遠更為強大。它們可以在量子比特（qubit）上運算，可以計算0和1之間的數值。假想一個放置在磁場中的原子，它像陀螺一樣旋轉，于是它的旋轉軸可以不是向上指就是向下指。所以，常識告訴我們：原子的旋轉可能向上也可能向下，但不可能同時都進行。但在量子的奇異世界中，原子被描述為兩種狀態的總和，一個向上轉的原子和一個向下轉的原子的總和。在量子的奇妙世界中，每一種物體都被使用所有不可思議狀態的總和來描述。
2019年1月10日，IBM宣布推出世界上第一臺商用的集成量子計算系統。
中科院量子信息重點實驗室副主任、本源量子計算公司創始人兼首席科學家郭國平郭國平認為，量子是一門學科，一門科學，而不是玄學，它是對某種物理狀態的描述，所以量子這個詞不只特定出現在量子力學中。郭國平認為，現在沒有真正意義上的量子計算機。在經典計算機里面，我們大多數討論的是物理比特，但是真正的量子計算機實際上是邏輯比特。邏輯比特跟物理比特的差距就是，物理比特是會有錯誤率的，比如說萬分之一，甚至是千分之一。用一個或多個物理比特編碼才能夠形成真正的比特，也就是邏輯比特。所以從這個概念來看，目前無論是國內、國外，他們做的基本上還是停留在物理比特的階段，當然現在已經在嘗試邏輯比特。所以，我們說，現在還沒有真正的量子計算機。
量子器件不僅體積小，而且工作原理和現有的半導體電子器件完全不一樣。迄今為止，各種硅半導體電子器件都是通過控制電子的數目來實現信息處理的。例如，開關元件通過有無電子流來控制電路的通、斷，或表示狀態“1”或“0”；放大元件是控制所通過電子的多少來實現放大功能的。 然而，量子器件不單純通過控制電子數量的變化，而主要是通過控制電子波動的相位來進行工作的，它能實現更高的響應速度和更低的電力消耗。
因此，量子器件的出現，人們就有可能研制出比現有最小的電子器件還要小的、由單個電子構成的元器件。據報道，美國威斯康星大學的材料科學家根據量子力學理論已制造出了一些可容納單個電子的被稱為“量子點”的微小結構。這種量子點非常微小，在一個針尖上就可容納幾十億個。這將為制造更微型化的微處理器和更高容量的存儲器開拓了美好的前景。科學家認為，量子力學的理論將會對整個電子工業產生重大的影響，就是產生量子計算機。
所謂量子計算機，是指建立在量子力學理論基礎上的計算機，它有兩個含義：一是指它所用的微處理器是一種量子器件；二是指它的計算過程將利用量子力學理論。量子計算機除了所用的器件同現在的計算機不同外，其工作原理也不一樣，且可以快速完成復雜的計算任務。如要對一個巨大的數進行因子分解，使用現在的計算機時，不僅需要完成大量的除法操作，且操作次數可迅速呈指數上升，而量子計算機卻可迅速完成這一工作。
二、液體活檢
液體活檢是什么？ 液體活檢作為體外診斷的一個分支,是指一種非侵入式的血液測試，它能監測腫瘤或轉移灶釋放到血液的循環腫瘤細胞(CTC)和循環腫瘤DNA(ctDNA)碎片,是檢測腫瘤和癌癥、輔助治療的突破性技術。液體活檢中的“液體”以血液為主，也包括糞便、尿液、唾液以及其他體液樣品。
數據顯示，在我國癌癥篩查結果中，只有20%是早期，80%的癌癥往往查出來都是中晚期了，而這20%的癌癥早期還是體檢查出來的。眾所周知，癌癥越早發現、治愈率越高，但由于患者缺乏相應的篩查手段，體檢得來的報告結果，其靈敏度和準確度都相對較低。現如今在美國，有一種被稱為液體活檢的檢測方法開始興起，尤其是為一些病人省去了手術活檢和穿刺活檢，因為這兩種活檢是長期需要來指導病人癌癥治療的。
國內也有一些生物公司在研發液體活檢技術：只需抽取6~8ml血，就能夠篩查是否患有6大常見癌癥（比如肺癌、胃癌、食管癌、肝癌、大腸癌、乳腺癌），準確率超過80%，花費大約2000～3000元。
液體活檢的優勢：在于能解決精準醫療的痛點，通過非侵入性取樣降低活檢危害,而且能夠有效延長患者生存期，具有十分高的性價比。液體活檢技術主要包括：CTC 和ctDNA，及外泌體檢測。
基因突變是腫瘤產生發展的重要原因，幾乎所有癌癥患者都攜帶有DNA突變，這些突變只存在于腫瘤細胞而不是存在于正常細胞，因此為腫瘤組織的檢測與跟蹤提供了方便的特異性生物標記。種類繁多的突變位點及基因型也為腫瘤的精確診療提供了必要的信息。
因此，液體活檢對于癌癥疾病的攻克是效果十分顯著的，同時還可以更加迅速地對癌細胞癥狀進行準確的定位，具有多項優勢。
液體活檢的優勢在于：一是副作用小，二是非侵入式。傳統的手術活檢和穿刺活檢由于其侵入式操作，往往帶有并發癥，腫瘤復發風險，液體活檢則僅僅是抽取一定量的血液，風險小；操作簡便，無需影像學支持。傳統活檢依賴于影像學（CT、MRI、超聲波等）的發現，定位腫瘤的準確位置和大小后進行手術或者穿刺操作，操作性難，而液體活檢則不需要影像學支持，并且操作簡便；
傳統活檢因其侵入式原因對病人體質要求較高，一般病人一年內最多做2-3次手術或穿刺，而部分重癥病人甚至不能做手術或穿刺，難以滿足檢測要求，液體活檢一般只需要5-10ml血液，因此支持重復多次取樣，能夠有效應對腫瘤異質性。
腫瘤異質性是指患者不同部位腫瘤突變信息可能不同，甚至同一腫瘤內也可能包含不同突變的腫瘤細胞，傳統活檢無法解決腫瘤異質性問題，獲取的樣本所包含的腫瘤信息可能缺失，而無論是血液中的CTC還是ctDNA都可能包含不同突變腫瘤細胞的信息，有效應對腫瘤異質性；發現早于影像學檢測。研究表明腫瘤患病的早期血液中就已經有CTC和ctDNA的出現，液體活檢對腫瘤的檢測可早于影像學發現，做到提前預測，且成本低。
三、人類細胞圖譜計劃
人類細胞圖譜計劃對于人類基因來說，是一個極其偉大的工程。“人類細胞圖譜計劃“是一項大型國際合作項目： 根據獨特的分子信息（如基因表達）對所有人類細胞種類進行定義，并將這些信息與傳統的細胞學表述（如位置和形態）相關聯。
人類細胞圖譜計劃是一項大型國際合作項目，致力于建立一個健康人體所包含的所有細胞的參考圖譜，包括細胞類型、數目、位置、相互關聯與分子組分等。該計劃是通過全世界范圍內優秀的生物學家、技術專家、病理學家、內科醫生、外科醫生、計算機科學家、統計學家等共同討論提出的具有劃時代意義的國際合作項目。
實際上，人類細胞圖譜必須包含一個綜合性參考目錄，基于所有人類細胞的穩定屬性和瞬態特征，以及它們的位置和豐度。而一個圖譜亦不僅僅只是一份目錄：它能夠顯示這些要素之間的關系，并有時能夠據此揭示功能性進程。
要想做到有用，一份圖譜必須是抽象化的：綜合性地體現出某些特性，而忽略其他。此外，一份圖譜還必須提供一個坐標系統，這個系統中的概念可以在不同水平上都通用。在任何分辨率下都可以了解概念特征，高維信息則能夠被化繁為簡。
此，一個關鍵性問題是人類細胞圖譜如何做到提煉主要特征，提供坐標并展現它們之間的關聯。一個自然的解決方案是：通過定義一系列分子標志物來描述每個人類細胞。除了描述編碼人類蛋白的基因的表達狀況外，分子標志物的集合還將包括非編碼基因的表達水平、轉錄本可變剪接的水平，每個啟動子和增強子的染色質狀態，以及每個蛋白和它們的的翻譯后修飾狀態的水平等。所需收集信息的最佳量級和種類是由技術可行性和每個層次的生物學視點所決定的。如今，獲取具體到每個細胞每個基因表達水平的信息已經可以通過高通量來實現。
從某些方面來說，人類細胞圖譜計劃（基本單位是單個細胞）和人類基因組計劃（基本單位是單個基因）非常相似。二者均致力于創建生物學的“元素周期表”，綜合性地羅列兩個人類生命中關鍵性的“原子”單位（細胞和基因），并由此為生物學研究和醫學應用打造重要基礎。而二者不同之處在于，由于人類細胞圖譜計劃獨特的細胞生物學方向，它需要特殊的實驗工具、分子和細胞學描述符的選擇，以及通向終點途中的大量挑戰。
理想的人類細胞圖譜計劃應當包括不同領域中所有可能的標志物：1）一個人體中的所有細胞；2）每個細胞的空間位置；3）一個人類生命中每一刻的每個細胞；4）每個人類的細胞圖譜的疊加，根據不同健康狀態、基因型、生活方式和外界環境加以注釋。
四、從陽光中收集液態燃料
哈佛大學的科學家發現一款新型鈷-磷催化劑，能夠利用太陽能，將水分子分解成氫氣和氧氣，隨后這些氫將二氧化碳轉化成有機物。在這樣一個封閉系統中，燃燒釋放的二氧化碳將重新被轉化成燃料，而不是被排放到大氣中。這項技術或將會給太陽能和風能行業帶來革命性的影響。
五、基因疫苗
基因疫苗，指的是DNA疫苗，即將編碼外源性抗原的基因插入到含真核表達系統的質粒上，然后將質粒直接導入人或動物體內，讓其在宿主細胞中表達抗原蛋白，誘導機體產生免疫應答。抗原基因在一定時限內的持續表達，不斷刺激機體免疫系統，使之達到防病的目的。
基因疫苗的操作簡單，最重要的就是價格便宜，它能夠有效且快速地適應病原體突變問題，讓人體細胞產生相應的抗體，在發生疫情的時候會有很大的幫助。
相比于在細胞培養物或SPF雞蛋中生產的傳統蛋白疫苗，基因疫苗制作起來也十分簡單、且廉價。通過這種方法制得的疫苗能夠快速適應病原體突變。基因疫苗的最終目標是：科學家找出能夠抵抗病原體的人群、純化能夠為人類提供保護的抗體，然后，設計出基因序列，誘導人體細胞產生這種抗體。
基因疫苗優點：
基因疫苗不僅可以產生體液免疫應答，而且可以導致細胞毒T淋巴細胞激活而誘導細胞免疫，而傳統的疫苗只有活苗可誘導細胞免疫，但存在活疫苗的毒力回升的危險。
基因疫苗可以將編碼外源性抗原的基因插入到含真核表達系統的質粒上，然后將質粒直接導入人或動物體內，讓其在宿主細胞中表達抗原蛋白，誘導機體產生免疫應答。抗原基因在一定時限內的持續表達，不斷刺激機體免疫系統，使之達到防病的目的。
基因疫苗存在的問題：
質粒DNA一般不會整合到宿主細胞的基因組上，目前也未發現插入突變的證據。但不能完全排除少數質粒DNA插入到染色體上引起突變的可能性。一旦整合到基因組中就可能使細胞癌基因激活或抑癌基因失活。
基因疫苗的免疫效率很難達到百分之百的免疫保護，且存在明顯的種屬個體差異，這或與不同動物細胞需要不同啟動子、抗原基因、給藥方法途徑、給藥量等有關。
六、深度學習與機器視覺
深度學習適用于計算機領域，對于圖像識別能力的幫助是非常顯著的，甚至可以超過人類大腦；機器人視覺則被應用到多個領域之中，比如農業生產、自動駕駛以及醫學診斷等等。
深度學習的概念來源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。
深度學習的概念：是由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。另外，Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。
深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，它的動機在于：建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
值得一提的是，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分.不同的學習框架下建立的學習模型很是不同，比如卷積神經網絡就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網就是一種無監督學習下的機器學習模型。
那些需要使用深度學習來最終解決的問題有如下的特征:
深度不足會出現問題。
人腦具有一個深度結構。
認知過程逐層進行，逐步抽象。
機器視覺，是人工智能的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品，將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來，一直在機器視覺中應用。
機器視覺實際上是一項綜合技術，其中包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數字頻技術、計算機軟硬件技術(包括圖像增強和分析算法、圖像卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。
機器視覺系統最重要特點：就是提高生產的靈活性和自動化程度。特別是在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，采用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
中國已成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，機器視覺應用范圍涵蓋了工業、農業、醫藥、軍事、航天、氣象、天文、公安、交通、安全、科研等國民經濟的各個行業。一個重要原因是中國已經成為全球制造業的加工中心，高要求的零部件加工及其相應的先進生產線，使許多具有國際先進水平的機器視覺系統和應用經驗也進入了中國。
早在2010年，中國機器視覺市場迎來了爆發式增長。數據顯示當年，中國機器視覺市場規模達到8.3億元，同比增長48.2%，其中智能相機、軟件、光源和板卡的增長幅度都達到了50%，工業相機和鏡頭也保持了40%以上的增幅。
機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不視覺系統工作原理簡圖適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。重要的是，機器視覺比較容易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（其中包括定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、 相機（其中包括CCD相機和COMS相機）、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監視器、通訊 / 輸入輸出單元等。
七、從空氣中收集凈水
空氣中收集凈水，這項科技對于缺少水資源的國家地區來說會有很大的幫助，而且不需要耗費過多的資源，最大的要求就是需要在空氣濕度低至20%的環境之下才能夠進行這樣的工作。
地球資源面臨著匱乏的重大生存問題，疊加人類活動使其超負荷，出現能源危機已經不是危言聳聽。因此，人類發明出了一種特殊“燃料”，對于太陽能和風能行業將會帶來巨大的影響。
比如科學家已經能夠從空氣中收集凈水，但現有的技術是，需要耗費大量的電力，并且只有在濕度較高時才能實現。而目前，情況正在發生了重要改變。比如來自MIT和加州大學伯克利分校的研究團隊通過一類新型多孔晶體——金屬有機骨架，能夠在空氣濕度低至20%的環境下成功收集凈水，重要的是，這一過程完全不需消耗能量。
再比如，美國一家位于亞利桑那州的初創企業Zero Mass Water，可以通過離網型太陽能系統，每天可以生產2.5升水。
八、可持續型社區
可持續型社區是一種現代高科技環保社區，人類居住在這樣的環境之中，可以更加合理的利用水資源和電力。
什么是可持續型社區？ 是指在人口、資源、環境等方面綜合平衡發展的某一人文地理區位。比如能將綠色建筑理念一次性應用到大規模的建筑過程中，它將可能為能量、水資源的消耗帶來一場革命。
美國加州大學伯克利分校的科學家之前正計劃通過智能微電網，將本地產生的太陽能用于建筑的電力供應，最終將減少一半的電力消耗，并將碳排放降至0。同時，他們還計劃重新設計建筑的排水系統，實現廁所和下水道中水資源的就地循環利用，同時雨水也將被收集利用，這些重要的舉措將會使飲用水的需求量下降70%。
可見，可持續型社區倡導的是“人與自然共生”的和諧思想，倡導生態化生態循環發展空間思維，可持續型社區包含“環境永續化、社會永續化、經濟永續化”三維理念。具有“適當的地域范圍與人口規模，具備共同的生態文化意識，成為環境宜人、社會和諧與經濟高效的生態化發展”的居住區。
可持續型社區重點強調社區的歸屬感與場所感，十分注重人與人之間的空間聯系，大力追求社區空間環境的生態永續性，可持 續性社區的特色主要表現為強烈的歸屬感、標志性建筑、歷史文化傳統的延續、社區公正參與意識、與自然共生協調、步行可達空間鄰里尺度、集約型的土地利用、 多樣性的住宅以及低碳、節能技術應用等。
可持續型社區尤其強調滿足現有和未來居民、其子孫和其他使用者的各類需求，促進生活品質的提高，并能夠提供機會和選擇，其居民能夠以有效合理利用自然資源，提升社區空間環境，促進社區意識及社區規劃，以及加強經濟社會繁榮等方法來實現可持續發展。
九、精準農業
精準農業，又稱為精確農業或精細農作，其發源于美國。精準農業是以信息技術為支撐，根據空間變異，定位、定時、定量地實施一整套現代化農事操作與管理的系統，是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。精準農業是近年出現的專門用于大田作物種植的綜合集成的高科技農業應用系統。因而，精準農業技術被認為是21世紀農業科技發展的前沿，是科技含量最高、集成綜合性最強的現代農業生產管理技術之一。
精準農業對于農民來說是一項十分偉大的發展，能夠更好地去提高農作物的產量甚至是質量，且還能夠減少用水量，避免農藥過度使用。
用大白話來說，精準農業的理念就是需要多少給多少，需要什么給什么。精準農業的具體含義就是按照農業操作每一單元的具體條件，精細準確地調整各項農業管理措施，在每一生產環節最大限度地優化各項農業投入，以獲取最大經濟效益和環境效益。
精準農業由十個系統組成：全球定位系統、農田信息采集系統、農田遙感監測系統、農田地理信息系統、農業專家系統、智能化農機具系統、環境監測系統、系統集成、網絡化管理系統和培訓系統。
1、全球定位系統。精準農業之前廣泛采用了GPS系統用于信息獲取和實時的準確定位。為了提高精度廣泛采用了 DGPS(Differential Global Positioning System)技術，即所謂"差分校正全球衛星定位技術"。它的特點是定位精度高，根據不同的目的可自由選擇不同精度的GPS系統。
2、地理信息系統GIS：精準農業離不開 GIS(Geographical Information System)的技術支持，它是構成農作物精準管理空間信息數據庫的有力工具，田間信息通過GIS系統予以表達和處理，是精準農業實施的非常重要步驟。
3、遙感系統 RS：遙感技術(Remote Sensing)是精準農業田間信息獲取的關鍵技術，為精準農業提供農田小區內作物生長環境、生長狀況和空間變異信息的技術要求。
4、作物生產管理專家決策系統：其核心內容是用于提供作物生長過程模擬、投入產出分析與模擬的模型庫;支持作物生產管理的數據資源的數據庫;作物生產管理知識、經驗的集合知識庫;基于數據、模型、知識庫的推理程序;人機交互界面程序等。
5、田間肥力、墑情、苗情、雜草及病蟲害監測及信息采集處理技術設備。
6、帶GPS系統的智能化農業機械裝備技術：比如帶產量傳感器及小區產量生成圖的收獲機械;自動控制精密播種、施肥、灑藥機械等等。
精準農業其核心是建立一個完善的農田地理信息系統(GIS)，可以說是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。精準農業并不過分強調高產，而主要強調效益。它將農業帶入數字和信息時代，是21世紀農業的重要發展方向。
傳統農業的發展在很大程度上依賴于生物遺傳育種技術，以及化肥、農藥、礦物能源、機械動力等投入的大量增加而實現。由于化學物質的過量投入引起生態環境和農產品質量下降，高能耗的管理方式導致農業生產效益低下，資源日顯短缺，在農產品國際市場競爭日趨激烈的時代，這種管理模式無疑已不能適應農業持續發展的需要。
美國是全球最早提出并實踐精準農業的國家，代表著這一領域最先進的發展水平。美國大約有200多萬個農場，其中有60%-70%采用了精準農業技術。精準農業主要應用于美國中西部大豆、小麥、玉米和部分經濟作物。
以色列同樣是精準農業的代表，擁有發達的溫室技術與節水灌溉。比如在20世紀70年代之前，以色列農產品大量依靠進口，后來，以色列依據本國的自然資源條件，調整了農作物種植結構，減少了對土地資源要求高的糧食作物種植，積極發展溫室技術，改種產值高的花卉、蔬菜及水果，大大改善了其農業生產狀況。以色列的溫室技術從20世紀70年代至今，已經完全實現了智能化與自動化，一個溫室大約4000㎡，從播種開始到收獲，全過程電腦控制，幾乎不需要人力，而且將滴灌技術引入溫室系統，進一步提高了花卉、蔬菜等農作物的產量。
十、廉價的氫能汽車催化劑
無污染的氫燃料電池技術，就是廉價的氫能汽車催化劑，對于能源汽車領域來說，這無疑是一項偉大的發明。
丹麥科學家曾經開發了一種廉價新型催化劑。讓氫能汽車發展駛入快車道。或將會對汽車行業產生重要十分影響，它的相關研究結果發表在《自然材料》雜志上。
世界上，氫動力汽車畢竟還很少，其原因全都與催化劑的成本有關，由于催化劑的生產需要鉑，因此，在普通汽車中使用大約五克這種昂貴的金屬材料，那么在環保型氫發動機中，要高出十倍的成本。
哥本哈根大學的化學家開發了一種廉價的鉑金催化劑，且新催化劑不含碳。研究人員使用具有大表面積和高強度的納米線網絡代替了納米粒子，因此，這種新型催化劑可以使每克鉑產生更多的馬力。
研究負責人、化學教授馬蒂亞斯·阿倫茨(Matthias Arenz)曾經說：“我們的催化劑僅需要現代汽車氫燃料電池中常用鉑金的一小部分。鉑金是常規汽車所必需的，但我們的新型催化劑比當今氫能汽車所用的催化劑穩定得多。”
研究人員表示：有了這一突破，氫燃料汽車將變得司空見慣，這使它們更便宜，更環保，更耐用。
中國科學技術大學科研人員研制的一種新型催化劑攻克了氫燃料電池汽車(氫能汽車)推廣應用的關鍵難題，使氫燃料電池汽車即使在寒冬也能正常啟動。該催化劑解除了氫燃料電池一氧化碳“中毒休克”危機，延長了電池壽命，拓寬了電池使用溫度環境，該研究成果日前在線發表在國際權威學術期刊《自然》上（來自于中化新網訊）。
該新型催化劑由中國科學技術大學教授路軍嶺、韋世強和楊金龍等課題組合作開發。該聯合團隊設計了一種原子級分散于鉑表面的氫氧化鐵新型催化劑，該催化劑能夠在-75℃~107℃溫度條件下100%選擇性地高效去除氫燃料中的微量一氧化碳。因此，該新型催化材料可以為氫燃料電池在頻繁冷啟動(即使在約-75℃的極寒條件下)和連續運行期間提供全時保護，避免氫燃料電池一氧化碳中毒。
“這一成果可能會大大加速氫燃料電池汽車時代的到來。”路教授曾經介紹說，“我們的最終目標是開發一種廉價的，具有高活性、高選擇性的一氧化碳優先氧化催化劑，既可以提供機載燃料電池的全時保護，也可以為工廠高純氫氣制備提供有效手段。”
所謂十大新科技是《科學美國人》與世界經濟論壇在2017夏季達沃斯論壇期間聯合發布了2017年全球十大新興技術。這份榜單由《科學美國人》雜志、《科學美國人》全球顧問委員會、世界經濟論壇全球專家網絡、世界未來委員會共同選出，涵蓋了在醫療、計算機、環保等領域的最新技術，它們在提高生活質量、促進產業轉型、保護地球環境等方面具有無限潛能。
