2017 十大新興科技 台灣何處著力？

11月份的《Scientific American》以“Top 10 emerging technologies of 2017”為封面主題。《Scientific American》現在是《Nature》集團的一員，各領域的專家資源比以前更豐富。對於可行性的判斷，相信比其他調研機構更靠譜。

這10大新興科技簡述如下：

1. Water made by sun：用太陽能驅動空氣經過金屬有機架構(Metal-Organic Frameworks；MOFs)吸附空氣中的水以及將水冷凝。即使在相對溼度20%的乾燥環境也可製水。

2. Fuel from an artificial leaf：製造人工樹葉利用光合作用轉換二氧化碳為燃料，譬如雜醇(fusel alcohols)，能源轉換效率遠較天然樹葉高，加上細菌和生態系統還可以產生其它燃料和肥料。

3. AI that sees like human：主要是圖形辨識，應用在自駕車及醫學診斷。

4. Precision Farming：利用感測器、機器人、GPS、映射工具及資料分析工具來客製化精準農業。

5. Mapping every cell：監測每個細胞、描述細胞內蛋白質的即時動態、快速定序DNA及RNA，建立人體細胞地圖集(human cell atlas)，用以瞭解疾病以及防治方法。

6. Liquid biopsies：收集血液中腫癌細胞中的ctDNA(circulating tumor DNA)，以取得比過去以腫瘤切片更廣泛、更精準的資訊。

7. Hydrogen car for the masses：降低燃氫車中所需的貴金屬觸媒，提高觸媒效率，以大幅降低成本。

8. Genomic vaccines：用DNA或RNA攜帶抗原蛋白質編碼，也可以直接攜帶抗體。可以攜帶多種抗原/抗體，也可以隨時改變攜帶的內容以應付快速突變的細菌/病毒。

9. Sustainable community：整個社區－而非單一住宅－集體綠化，在水、電、電動車共享交通的效率遠勝於單宅綠化。

10. 量子電腦：已有可供公共使用成品，譬如IBM的Q-experience。目前雖然一台量子電腦q-bit最多可以有幾千個，品質優良的大致只有數十個，且需在極低溫環境運作。亟需突破的是q-bit coherence time的提升與錯誤率的降低。start up公司已有50餘家。

這些趨勢講的是近期的趨勢。譬如紅極一時的AI只提了圖像識別，圖像識別與自然語言都是AI研究經年的課題，所以是比較成熟的技術。應用之一的自駕車一般預計會在2020年商用，離現在只有2年多。

用這些未來預計會創造價值的科技可以檢視台灣的科技研發現況。這些趨勢大致可以分為三個領域：能源與資源、生命科學與醫學以及ICT。

由於在材料科學與基礎生醫台灣投入較少，以及在這方面的產業、投資較缺乏，在能源、資源與生醫領域範疇的新科技研發台灣幾乎沒有涉及。但是沒有先期的涉入並不代表沒有應用甚至商業化的機會。

以water made by sun的技術為例，原來的應用預想地域是在缺電、缺水極乾燥的地域。台灣目前其實水、電都緊張，水的匱乏是由於生態及系統無法涵養豐沛的降雨，MOFs正是涵養水份的最佳工具，而台灣的相對溼度－即使在乾燥的冬季－長年的超過50%，前瞻計畫中的水資源計畫可以認真考慮應用甚至投入MOFs的研發。

另外在精準農業上，台灣目前沒有這樣的計劃，但是必要條件幾乎都具備。這項科技的應用障礙是對小農啟動費用太高，因此如何降低預計耕作規模、降低啟動成本變成研究主題之一。台灣擅於精緻農業，也有所有必要的物聯網系統和零件，有足夠的條件立即加入研發，成功後有機會將結果輸出到氣候、農業型態相似的東協25億人口。

小國的資源有限，無法涵蓋整個研發光譜。加強、延伸既有強項，並且在有些新興科技項目成為快速跟隨者、利用地域特色成為應用面的先驅，擷取商業成果，這是目前可以想到的最好策略。