2015年世界經(jīng)濟論壇新興技術(shù)跨界理事會，一個由18位科學(xué)家組成的panel，集思廣益，選出2015年十大新興技術(shù)榜單。 從無人機到AI興起，這個榜單讓我們一睹快速邁向的科技未來。

1、燃料電池汽車 （很多汽車廠商將2015年視為燃料電池汽車市場化元年——譯者）

氫動能的零排放汽車

與電或碳氫化合物等能源驅(qū)動汽車相比，燃料電池汽車一直具有頗具潛力的優(yōu)勢。直到最近，汽車制造商們才打算將這項新技術(shù)推向市場。 燃料電池汽車的最初價格可能在7萬美元左右，但是今后幾年，隨著銷量遞增，價格應(yīng)該會有顯著降低。

蓄電池需要接上外部能源，視車輛和充電裝置具體情況，需要5到12小時的充電時間，而燃料電池就不同了， 它利用氫或天然氣直接生成電能（中間不經(jīng)過燃燒——譯者）。不過，實踐中，燃料電池和蓄電池兼而有之，燃料電池生成電能，蓄電池用來儲存動能以供驅(qū)動之 需。因此，燃料電池汽車屬于混合動力車，將來也很有可能采用再生制動 （ regenerative braking） ，將制動時產(chǎn)生的動能儲存起來，而不是變成無用的熱，這是實現(xiàn)能源利用效率、范圍最大化的關(guān)鍵。

與電池電動車不同，燃料電池汽車里程很長——每箱燃料 （通常是壓縮氫氣）可行駛650公里；氫燃料加注時間僅需大約3分鐘；氫燃燒干凈，僅排放出水蒸汽，因此，氫動能驅(qū)動的燃料電池汽車將實現(xiàn)零排放，這是減少空氣污染的重要手段。

在不產(chǎn)生碳排放的前提下生產(chǎn)氫能，辦法不少。最顯而易見的做法就是利用風能、太陽等再生能源產(chǎn)生的電能電解水 ——盡管這一過程中，整體能源使用效率非常低。利用高溫核能反應(yīng)堆，也能將氫從水中分解出來，或者從諸如煤炭、天然氣這類化石燃料中生成氫能 ，將過程中生成的二氧化碳捕捉、封存起來，而不是將之排放到大氣中。

大規(guī)模生產(chǎn)廉價氫的所面臨的重大挑戰(zhàn)之一，就是缺少能與天然氣、柴油加注站并駕齊驅(qū)、并最終取代它們的氫能補給基礎(chǔ)建設(shè)。當下，長距離運輸?shù)臍淠?（甚至需要氫能處于壓縮狀態(tài)），并無經(jīng)濟上的可行性。然而，創(chuàng)新性的氫能存儲技術(shù)，比如，不需要高壓存儲運輸?shù)挠袡C液體承運商，不久就會降低長途運輸成 本，緩解氣體儲存、意外釋放的風險。

燃料電池汽車的大眾市場，前景誘人，在驅(qū)車里程、能源補給方面，它們不僅能與傳統(tǒng)柴油、天然氣汽車媲美，還能實現(xiàn)私人交通運輸上的可持續(xù)發(fā)展。不 過，可持續(xù)發(fā)展的實現(xiàn)，不僅需要既可靠又經(jīng)濟的、能從完全低碳的能源中提取氫的生產(chǎn)方式，同時，隨著今后十年汽車數(shù)量的增長（有望增至數(shù)以百萬），還需要 氫能補給基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，與時俱進。

2、新一代機器人

走下生產(chǎn)線

人們早就預(yù)見了一個由機器人全面接管日常繁重工作的未來世界。然而，這個機器人化的未來卻頑固地抵制變成現(xiàn)實。機器人僅被限于流水線以及其他可控性 工作。盡管我們已經(jīng)嚴重依賴機器人（比如，汽車制造業(yè)），但由于機器人體型巨大，對與之合作的工人構(gòu)成威脅，他們不得不被安全設(shè)施隔離開。

機器人科技的長足進步使得日�，F(xiàn)實中的人——機器人合作成為可能。更好、更便宜的傳感器能讓機器人更加“理解”環(huán)境并對之做出反應(yīng)。受復(fù)雜生物結(jié)構(gòu) 超凡靈活性、適應(yīng)性的啟發(fā)（比如，人的手），機器人身體也變得更加靈活，適應(yīng)性也更強。借助云計算革命，機器人能夠遠距離接收指令、信息，沒有必要將之設(shè) 計成一個完全獨立的單元。

機器人新紀元將會讓這些機器離開大型制造廠商的生產(chǎn)線，幫助人類完成生活中的一系列任務(wù)。借助GPS技術(shù)，就像智能 手機一樣，人們開始將機器人用于精準化農(nóng)業(yè)，比如雜草控制與收獲。在日本，機器人也被用于護理領(lǐng)域，比如，幫助病人起床，加強中風患者肢體控制力。更小但 更機巧的機器人，比如 Dexter機器人, Baxter機器人 以及 LBR iiwa ，易于編程，主要用來處理一些繁重或人類不宜完成的工作。

實際上，機器人很適合兩種工作：不斷重復(fù)或很危險的工作，它能連續(xù)工作24小時，薪水還比人工低。現(xiàn)實生活中，新一代機器人會和人類合作而不是取代他們。即使考慮到未來可能取得的設(shè)計進步以及人工智能的發(fā)展，人類參與與監(jiān)管，仍然至關(guān)重要。

盡管之前幾波自動化風潮均促進了生產(chǎn)力的發(fā)展和提高，整體經(jīng)濟也因此受益，機器人有一天接管人類工作的風險，仍然存在。幾十年來，人們一直擔心失控 的網(wǎng)絡(luò)機器人聯(lián)合起來，隨著新一代機器人與網(wǎng)絡(luò)的鏈接，這種恐懼越發(fā)明顯，不過，與此同時，當人們將家務(wù)瑣事分派給機器人來完成時，熟悉將會取代恐懼。毫 無疑問，新一代機器人會讓人們反思人與機器的關(guān)系。

3、可循環(huán)利用的熱固性塑料

一種新的塑料，告別垃圾填埋

塑料分為兩種：熱塑性塑料和熱固性塑料。前者能夠反復(fù)多次加熱成型，從孩子玩具到洗手間馬桶，熱塑性塑料運用廣泛。由于能夠融化重新塑形，通常，熱塑性塑料也可以回收重新利用。然而，熱固性塑料經(jīng)加熱后，只能塑形一次，至此之后，即使遭受高溫高壓，它依然能夠維持原形。

由于這種耐久性，熱固性塑料在現(xiàn)代社會中，舉足輕重。他們被廣泛用于許多產(chǎn)品，從移動手機到電路板以及航空工業(yè)。但是，這個特點也使得它們難以回收利用。結(jié)果，人們不得不填埋這些熱固性聚合物垃圾�？紤]到可持續(xù)發(fā)展，我們迫切需要重新循環(huán)利用熱固性塑料。

2014年，《科學(xué)》雜志發(fā)表了一篇具有里程碑意義的論文，熱固性塑料的循環(huán)利用取得重大進展，論文指出，發(fā)現(xiàn)了新的熱固性聚合物，能夠予以回收。 這種叫做 polys或者 PHTs 的物質(zhì)能夠溶于強酸，分解聚合物鏈條，形成部件似的單體，這些單體能夠重新聚合成新產(chǎn)品。如同傳統(tǒng)不可回收利用的熱固性塑料，這些新結(jié)構(gòu)非常堅固，經(jīng)得起 熱和硬物 ，在應(yīng)用市場上，和它們不可循環(huán)利用的前輩們一樣，潛力巨大。

盡管無法實現(xiàn)100%回收，這種創(chuàng)新——如果得到廣泛適用——將會大大降低塑料垃圾的土地填埋，加快邁入可循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟的步伐。我們期待在未來五年里，可循環(huán)熱固性塑料能夠取代不可循環(huán)熱固性塑料，并能在2025年廣泛應(yīng)用開來。

4、精準基因工程技術(shù)

以更少的爭議提供更好的農(nóng)作物

傳統(tǒng)基因工程一直備受爭議。最新技術(shù)通過直接「修改」植物基因編碼，讓植物更加營養(yǎng)、更能應(yīng)對氣候變化；我們相信，這些優(yōu)點和「修改」的精準性，能將當前的擔心與質(zhì)疑化為廣泛的接受。

目前，農(nóng)作物基因工程主要采取根癌土壤桿菌技術(shù)（ bacterium agrobacterium tumefaciens）將受到青睞的DNA轉(zhuǎn)入目標基因組。盡管公眾普遍存在恐懼情緒，但是，這一技術(shù)已被證明有效、可靠，科學(xué)界的共識是，較之傳統(tǒng)雜 交技術(shù)，從基因?qū)用嫘薷霓r(nóng)作物，不會帶來更多的風險。

新技術(shù)包括 ZFNs, TALENs 以及更新進的 CRISPR–Cas9 系統(tǒng)（這一技術(shù)，可參閱2013年1月《科學(xué)》相關(guān)論文——譯者），它們是從細菌入手，逐漸演化成抵抗病毒的防御機制。 CRISPR–Cas9 利用（靶點特異性的 ）RNA 將 Cas9 核酸酶帶到基因組上的具體靶點，從而對特定基因位點進行切割，將目標基因組變異為已知、使用者挑選過的序列。 這種技術(shù)能夠讓不可欲的基因消失、或者修改它，與自然突變沒什么不同。 借由「同源重組」（homologous recombination）技術(shù), CRISPR還能被用于將新DNA序列、甚至整個基因精準地插入基因組。

在基因工程領(lǐng)域，另外一個有望實現(xiàn)重大突破的是對農(nóng)作物使用RNA 干擾（RNAi，近幾年來RNAi研究取得了突破性進展，被《Science》雜志評為2001年的十大科學(xué)進展之一，并名列2002年十大科學(xué)進展之 首�！�—譯者)。RNAi能夠有效抵抗病毒和病原真菌，保護農(nóng)作物遠離病蟲害，減少化學(xué)殺蟲劑的使用。比如，病毒基因被用來保護木瓜抵制環(huán)斑病，在夏威 夷，該技術(shù)經(jīng)過十來年的使用，木瓜自身并未進化出免疫力。RNAi也讓絕大部分糧食作物受益匪淺，比如，保護麥子抵制稈銹，谷物、土豆和香蕉抵制枯萎病。

這些創(chuàng)新中，不少特別有利于發(fā)展中國家的小型農(nóng)場主。隨著人們?nèi)找嬲J識到這些技術(shù)能夠有效增加收入、改善百萬人口的膳食質(zhì)量時，伴隨基因工程的爭議 也會越來越少。不僅如此，更為精準的基因組修改也會消除大眾恐懼，特別是，由于并沒有引入外部基因物質(zhì)，最終也就是沒有所謂的「轉(zhuǎn)基因」動植物。

總而言之，這些技術(shù)都能通過大大增強種植物的耐受性，降低對外部資源的依賴，比如水源、土地以及化肥。同時它們也更加易用適應(yīng)天氣變化。

5、積材制造（也被譯為積層制造，主要是指3D打印。2012年奧巴馬國情咨文已經(jīng)提及，創(chuàng)新制造業(yè)是振興美國制造業(yè)的重要手段。其中，積層制造就是奧巴馬政府創(chuàng)新突破口�！�—譯者）

制造業(yè)的未來，從打印器官到智能服裝

如名稱所示，積材制造是減材制造（subtractive manufacturing）的反面。后者指的是傳統(tǒng)制造方式：為了想要的形狀，要從一塊更大的材料（木料、金屬、石頭及其他）消減或去除若干層 。相反，積材制造利用數(shù)字模板（ a digital template），以松散材料（液體或粉狀）為基礎(chǔ)，逐層疊加成三維造型。

與批量生產(chǎn)產(chǎn)品不同，三維打印能夠根據(jù)最終用戶需求，高度量身定制。隱適美公司（ Invisalign）就是個例子，i根據(jù)電腦制圖中用戶牙齒形狀，定制合乎嘴型、近乎透明的牙齒矯正器。其他3D打印的醫(yī)學(xué)應(yīng)用，多見于生物學(xué)方面： 直接打印人類細胞，借此制作活體組織，在藥物安全篩查方面，這些活體組織具有廣闊的應(yīng)用前景，最終幫助人類實現(xiàn)組織修護、再生。生物打印的最早例子是打印 出的肝臟細胞層，它被用于藥物測試，最終可能會被用于制造移植器官。如今，生物打印已經(jīng)被用于生成皮膚、骨頭，以及心臟和血管組織，這些都使得個性化施 藥，前景廣闊。

積材打印的下一個重要發(fā)展階段將是集成電子部件的3D打印，比如電路板。納米級電腦部件，比如處理器，很難采用3D打印方式，因為將電子部件與其他 多種不同材料制作的部件拼接起來，非常困難。在其他領(lǐng)域，如今的4D打印有望帶來新一代產(chǎn)品，它能隨周圍環(huán)境的變化（比如，熱和空氣濕度）而發(fā)生變化。這 種技術(shù)在服裝或鞋類產(chǎn)品以及保健品，比如，能夠隨著人體環(huán)境變化而變化的人體移植物，等方面，會很有作為。

和分布式制造一樣，積材制造正對傳統(tǒng)加工、供應(yīng)鏈構(gòu)成顛覆性破壞。如今，這項技術(shù)仍處于初期階段，主要用于汽車、航空和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。隨著更多商機的不斷涌現(xiàn)，技術(shù)創(chuàng)新不斷拉近它與大眾市場的距離，這項技術(shù)有望在今后十年里獲得迅猛發(fā)展。

6、自然人工智能

當計算機能夠?qū)W習(xí)的話會發(fā)生些什么呢？

人工智能（AI），簡單來說，就是用計算機來做人類能夠做的事的科學(xué)。過去幾年，AI發(fā)展顯著：現(xiàn)在我們大部分都是用可以識別語音的智能手機，或者 利用圖像識別技術(shù)快速通過機場入境處。自動駕駛的汽車和自動無人機正處于大規(guī)模應(yīng)用前的測試階段，在某些特定的學(xué)習(xí)和記憶任務(wù)方面，機器的表現(xiàn)超越人類。 人工智能計算機系統(tǒng)Watson在問答游戲Jeopardy中打敗了人類的最佳選手。

對比普通的軟硬件，人工智能允許一臺機器感知并對變化的環(huán)境做出回應(yīng)。自然AI更進一步，通過吸取大量的信息，機器可以自主學(xué)習(xí)，自主的發(fā)展。以 NELL（Never-Ending Language Learning）為例，這個永不結(jié)束的語言學(xué)習(xí)項目來自卡耐基梅隆大學(xué)，該系統(tǒng)不僅通過瀏覽上億網(wǎng)頁以獲取真實的信息，還試圖在該過程中提高閱讀理解能 力，使得自身在未來做的更好。

就像下一代機器人技術(shù)，AI會促使生產(chǎn)力顯著地提高，就像機器取代了人工那樣，甚至更有過之。大量證據(jù)表明，自動駕駛汽車會減少撞車頻率，避免道路 交通帶來的死亡和傷害，因為機器不會犯人類犯的錯誤，如注意力不集中，視力缺陷以及其他的缺點。智能的機器能夠快速訪問大容量存儲的信息，能夠沒有感情偏 見的做出回應(yīng)，也能夠在診斷疾病時比專業(yè)醫(yī)師表現(xiàn)的更好。Watson系統(tǒng)正被應(yīng)用于腫瘤科以協(xié)助診斷，并為癌癥患者提供個性化的，以事實為依據(jù)的治療方 案以供選擇。

長期以來人來都對AI懷有科幻噩夢，AI確實會帶來風險----最顯著的就是超智能機器有一天也許會超越并且奴役人類。雖然幾十年過去了，專家們越 發(fā)重視這個問題了，很多專家簽署了一封公開信以引導(dǎo)AI遠離潛在的陷阱，刊登于2015年一月刊的Fli（未來生命研究）上。更簡單的說，由智能計算機替 代人工引起經(jīng)濟變化，可能會加劇社會不平等，威脅到現(xiàn)有的工作機會。例如，無人機會代替大部分人工運輸機，而自動駕駛短期出租車輛會使的士越來越無用。

另一方面，自然AI可能會使那些只限于人類的屬性---創(chuàng)造性，情感，私人關(guān)系---更加有價值。隨著機器在智力方面的成長，技術(shù)也在不斷的挑戰(zhàn)我們的觀念：人與機器之間的差距在快速縮小，風險與機遇共存，作為人類該如何是好？

7、分布式制造

未來的工廠將是在線式的--也在你的門口。

分布式制造正在我們制造和運輸產(chǎn)品的路上打開局面。在傳統(tǒng)的制造業(yè)中，原材料送到大型中央工廠里，在那里組裝加工成相同的成品，接下來送到客戶手上。在分布式工廠里，原材料和制作方式事分開的，制造出的成品非常接近最終客戶。

從本質(zhì)上，這個想法是用數(shù)字信息盡可能多的替代材料供應(yīng)鏈。例如，想要制造一把椅子，不再把采購木頭和制造椅子都放在工廠里，而是將組成椅子的各部 件的切割數(shù)字計劃發(fā)布到使用電腦切割工具如CNC路由的本地制造企業(yè)。消費者或者本地制作工坊可以自行組裝這些部件，變成成品。已經(jīng)在使用這種模式的公司 是美國的一家家具公司AtFAB。

目前分布式制造的利用嚴重依賴于DIY玩家的活動，愛好者們用他們自己的3-D打印機和本地材料制造產(chǎn)品。這體現(xiàn)了部分開源思想，如此一來，消費者 們可以個性化定制滿足他們需求和喜好的產(chǎn)品。與集中生產(chǎn)不同，創(chuàng)造性的設(shè)計元素更加眾包，當更多人參與到可視化和生產(chǎn)，產(chǎn)品會演變出更多的性質(zhì)。

分布式生產(chǎn)被賦予期望能夠?qū)�資源更有效的使用，減少集中式工廠內(nèi)的容量浪費。通過減少建立第一個原型和產(chǎn)品所需的資本，它同樣降低了進入市場的門 檻。重要的是，它會減少制造業(yè)對整體環(huán)境的影響：數(shù)字信息通過Web傳送，而不是實物產(chǎn)品通過道路、鐵路貨水路傳送；原材料來源于當?shù)兀�進一步減少了運輸 所需的能源。

如果分布式制造應(yīng)用更加普遍，將會打亂傳統(tǒng)的勞動力市場，及傳統(tǒng)制造業(yè)的經(jīng)濟。這的確構(gòu)成風險；調(diào)節(jié)和控制遠程人造醫(yī)療設(shè)備可能會變得更加困難，而 槍械類的產(chǎn)品既不合法又危險。并不是所有東西都能用分布式生產(chǎn)方式來制作，而傳統(tǒng)制造業(yè)和供應(yīng)鏈仍會存在以保證大部分非常重要而又復(fù)雜的消費品的生產(chǎn)。

分布式生產(chǎn)會鼓勵現(xiàn)今標準化的產(chǎn)品如智能手機和汽車更加多樣化。應(yīng)用規(guī)模無限：一家英國公司Facit Homes利用個性化設(shè)計和3-D打印為消費者建立了一幢自定義的房子。產(chǎn)品功能不斷發(fā)展，服務(wù)于不同的市場和地理位置，貨物及服務(wù)將迅速擴散至世界那些 現(xiàn)今傳統(tǒng)制造業(yè)無法覆蓋的區(qū)域。

8、能夠「感知與避讓」的無人機

用會飛的機器人（眾所周知的無人駕駛汽車，或者無人機）檢查電纜或運輸緊急物資在近年已經(jīng)成為軍事能力重要又具有爭議的部分。該技術(shù)還被應(yīng)用于農(nóng) 業(yè)，拍攝和許多其他應(yīng)用，這些地方都需要廉價和廣泛的空中偵察。但目前為止，這些無人機都需要人類駕駛員；區(qū)別在于這些飛行員都在地面上，遠程控制著這些 飛行器。

無人機技術(shù)的下一步是開發(fā)機器自行飛行，將它們帶到更廣的應(yīng)用領(lǐng)域。為了這一目的，無人機必須能夠感知和對周邊環(huán)境做出回應(yīng)，調(diào)整高度和飛行軌跡以 避免在它們的飛行軌道上與其他物體相撞。在自然界，鳥，魚和昆蟲都能聚結(jié)成群，而每一只都能夠瞬間對周邊做出回應(yīng)，得以讓整個群體如同單個單元一般飛翔或 游動。無人機可以效仿這一點。

帶有可靠地自主性和防碰撞系統(tǒng)的無人機可以開始執(zhí)行對于人類來說太過危險或太遠的任務(wù)：比如檢查電力線纜，或者緊急情況下提供醫(yī)療用品。無人運輸機 會考慮其他飛行器或障礙并找到前往目的地的最佳路徑。在農(nóng)業(yè)中，無人機會收集處理大量的來源于空氣的可視化數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以精確有效的利用化肥和灌 溉。

在2014年1月，Intel和Ascending技術(shù)公司展示了多動力無人原型機，該無人機可以定位障礙物，并且自動避讓走在它們設(shè)定的航行路線 上的人類。無人機使用了Intel的實時感知攝像頭，攝像頭僅重8克，厚度不超過4mm。這個級別的防碰撞系統(tǒng)將會迎來共享領(lǐng)空的未來，將有很多無人機在 接近人類的地方飛行，在被建立的環(huán)境里或附近操作執(zhí)行各種任務(wù)。無人機本質(zhì)上就是在3個而不是2個維度上進行操作的機器人；下一代機器人技術(shù)的進步將會加 速這種趨勢。

飛行器永遠都有風險，不管是人操作的，還是作為智能機器。為了得到廣泛接納，感知-避免無人機必須能夠在更加困難的條件下可靠地操作：在夜里，在暴 風雪或沙塵暴里。不像我們現(xiàn)今的數(shù)字移動設(shè)備（實際上并不移動，因為我們得把它們呆在身邊），無人機將轉(zhuǎn)型，因為它們是自行移動并且有能力在這個三維世界 里飛到超越人類極限的地方。一旦無處不在，它們將會極大的擴展我們的存在，生產(chǎn)率及人類體驗。

9、神經(jīng)形態(tài)技術(shù)

模仿人類大腦的計算機芯片

即使是當今最好的超級計算機也無法匹敵人類大腦的復(fù)雜性。計算機是線性的，通過高速主干網(wǎng)，在內(nèi)存芯片與中央處理器間來回移動數(shù)據(jù)。而大腦，則是完 全相互關(guān)聯(lián)的，邏輯與記憶緊密交叉，其密度與多樣性數(shù)十億倍于現(xiàn)代電腦。神經(jīng)芯片試圖用一種與傳統(tǒng)硬件完全不同的方式來處理信息，即模擬大腦體系結(jié)構(gòu)，試 圖大幅度提高計算機思維響應(yīng)能力。

多年來，小型化已在傳統(tǒng)計算能力領(lǐng)域大幅度發(fā)展，但在中央處理器與存儲中不斷轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)的瓶頸在于這樣會耗費大量的能量并且造成熱量流失，從而限制了 長遠的發(fā)展。相反，神經(jīng)芯片將數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)處理部分放在同一個相互關(guān)聯(lián)的模塊里，可以更有效的利用能源，并且更加強大。在這個意義上來說，系統(tǒng)復(fù)制了數(shù) 十億的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元，從而彌補了人類的大腦。

神經(jīng)形態(tài)技術(shù)將是強大計算的下一階段，將大大提高數(shù)據(jù)處理速度，提高機器學(xué)習(xí)能力。2014年8月，IBM透露了百萬神經(jīng)元trueNorth芯片 的原型，該芯片在一些特定任務(wù)中的電源效率數(shù)百倍優(yōu)于傳統(tǒng)CPU（中央處理器），第一次更加接近人類的大腦皮層。擁有更強大的計算能力，消耗更少的能量， 占用更小的體積，擁有這些優(yōu)點的神經(jīng)芯片將會帶來更加智能的小規(guī)模機器，從而將小型化與人工智能帶入下一階段。

潛在的應(yīng)用包括：無人機能夠更好的對視覺線索做出處理和響應(yīng)，相機和智能手機能夠更加強大和智能，大規(guī)模數(shù)據(jù)運算能夠幫助解密金融市場或者天氣預(yù)報。計算機將會預(yù)測和學(xué)習(xí)，而不僅僅只是以預(yù)編程方式做出回應(yīng)。

10、數(shù)字基因組

當你的遺傳密碼存儲在一個U盤時代的衛(wèi)生保健

第一次對組成人類基因組的32億對堿基對的DNA測序花費了多年的時間與上億美元的資金，今天，只要花上幾分鐘和幾百美元就能對你的基因組進行測序 并數(shù)字化。結(jié)果可以保存到U盤上，甚至輕易地通過Internet進行分享。這種迅速廉價的確定我們獨特，個體的基因組的能力帶來了更加個性化和更有效率 的保健改革。

很多我們棘手的健康問題，從心臟病到癌癥都與基因有關(guān)。事實上，癌癥是基因引起的疾病中最好描述的。隨著數(shù)字化，醫(yī)生將能夠通過腫瘤基因組來決定患 者的癌癥治療方式。這項技術(shù)也使精密醫(yī)學(xué)成為現(xiàn)實，開啟了高度靶向治療的發(fā)展，可以提供改進后治療方式的潛在效果，特別是針對那些正在對抗癌癥的患者們。

跟其它個人信息一樣，因為隱私原因，人的數(shù)字基因也需要保護好。個人的基因組分析已經(jīng)面臨了挑戰(zhàn)，人類對遺傳類疾病風險的更加了解會如何回應(yīng)，與此 同時其他人如雇主或保險公司會想要獲取并利用這些信息。但，利益很可能超出了風險，因為個性化治療和靶向治療可以發(fā)展出更多的潛力，可以應(yīng)用于許多因為 DNA病變導(dǎo)致或引起的疾病。