EDN分析师团队在过去一年报道的各大前沿技术中，挑选出十项读者反馈最多的前沿技术，这些引人入胜的技术前景正重新定义着我们的生活和未来。随着这些技术的蓬勃发展，它们将在医疗保健、能源利用、通信技术和环境保护等领域发挥深远影响。

这十项技术涵盖了从脑机接口和微型器件到太阳光数据传输和固态电池等多个领域，本文将从行业背景、技术思路和未来应用三个层面探讨这些技术，并对其技术突破性、潜在应用领域和商业化可行性进行评分。

关注一：脑机接口更易行：

“脑电波+AI”读取大脑

      行业背景：脑机接口(BMI)技术一般是通过侵入式方法，用手术在大脑中植入电极，来采集大脑的电信号。这种方法的安全风险较大，在AI技术得到重大突破的同时，业界开始流行“脑电波+AI”的技术方向，来实现脑电信号的采集。

技术思路：“脑电波+AI”的思路是通过脑电波读取相应脑电波信息，再进一步结合AI与大语言模型来翻译大脑意图。发布类似研究的机构包括：

      悉尼科技大学发布的便携式非侵入式系统，他们首次将离散编码技术纳入大脑到文本的翻译过程，为神经解码引入了一种创新方法，并与大型语言模型整合开辟神经科学和人工智能的新领域；

       Araya公司利用高密度脑电图(EEG)设备成功地实现了脑机接口操作，他们通过非侵入式脑机接口与ChatGPT结合起来，成功发送了一封Gmail。

清华大学的SpiralE BCI脑机接口采用“入耳式”设计，通过耳道内设备读取相应脑电波信息，该方案由稳态视觉诱发电位(SSVEP)-BCI和听觉BCI组成，前者用于捕捉并解码用户的视觉脑电波，后者则可记录并解码用户所听到的声音。实验数据表明，SpiralE BCI的解码精度在95%左右，信息传输速率(ITR)达到36.86±15.53比特/分钟。    

      此外，加州理工学院使用功能性超声(fUS)读取大脑活动也是一个方向，他们通过超声波测量流向特定大脑区域的血流的变化来读取大脑活动，再通过用机器学习编程的解码器破译其含义。

未来应用：非侵入式脑机接口技术对于帮助残疾人患者恢复自主的日常社交活动具有潜力，在大脑信息采集与分析、脑疾病诊断、神经疾病和精神系统疾病治疗康复等领域具有广阔的应用前景。

技术突破性：   ★★★☆☆

潜在应用领域：★★★★☆

商业化可行性：★★★★☆

关注二：全硅扬声器进入消费电子

行业背景：在无线耳机内部，电池和扬声器占用了主要的设计空间，耳机内部所有组件都需要朝着更小尺寸、更低功耗以及更低成本的方向持续改进，显然对微型扬声器技术提出了更高的创新要求。

技术思路：在电子领域，硅加工技术所带来的小型化和集成化不仅可提高芯片的性能，还进一步降低了整体电路的功耗，将硅加工技术应用于扬声器领域也带来了前所未来的技术进步。图：用硅芯片的微腔体而不是表面振膜来产生声音的微型扬声器3D示意图。(来源：Bosch Sensortec)

全硅扬声器区别于传统的机械振动元件的扬声器，采用了电子调节频响的技术，具有线性特性、频响可控、低失真等优点。与传统的机械振动元件扬声器不同，全硅扬声器利用硅基材料制造，实现了更小巧的设计和更低的功耗。这项技术突破革了扬声器设计的传统思路，为音频设备的发展提供了新的可能性。

海外厂商包括xMEMS、Bosch Sensortec(收购Arioso Systems)，已有相关产品推出，国内如瑞声科技、诺思微系统、共达电声等，也开始积极布局相关技术专利。

未来应用：TWS耳机等可穿戴设备以及轻量化和智能化的领域。

技术突破性：   ★★★☆☆

潜在应用领域：★★★★★

商业化可行性：★★★★★

关注三：用太阳光进行数据传输，

比Wi-Fi更节能

行业背景：目前的无线通信技术通常基于射频(RF)通信或光通信，但前者的主要问题是频段拥挤，而后者则需要激光和发光二极管(LED)等能源昂贵的有源光源。面对大量仍未被利用的环境光，如太阳光，科学家一直在探索如何将这种光通过调制来传输数据，使其成为无线通信的一种补充解决方案。    

技术思路：沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学的一个研究团队设计了一种智能玻璃系统，包括一个可以嵌入玻璃表面的光调制器和一个室内接收器，能够调节穿过它的阳光，将太阳光线编码成数据，房间内的设备检测到光线并由此进行解码，手机摄像头也可以接收光信号并将其转换回二进制数据。    

该系统的创新性在于，它提供了一种更环保的通信模式，与传统的Wi-Fi或蜂窝数据传输相比，这种设计可以增加数据传输的速度，从每秒千比特增加到兆比特和千兆比特。此外，还可以避免可见光通信(VLC)链路的信号与背景光(即太阳光)之间的干扰，减少对环境的影响。

未来应用：基于LCD的被动阳光通信系统可应用于任何有玻璃的室内外环境，如户外的广告牌、公共交通站台等，进一步扩大网络覆盖范围，未来在智慧城市、物联网、交通安全监控等领域可实现应用。

技术突破性：   ★★★★☆

潜在应用领域：★★★☆☆

商业化可行性：★★☆☆☆

关注四：阿秒激光，

点燃人类窥探亚原子世界的火花

行业背景：皮秒级(10-12s或ps)脉冲激光可用于研究分子旋转动力学过程，揭示分子之间的相互作用和反应机制；飞秒级(10-15s或fs)脉冲激光的应用则更为广泛，可用于研究原子尺度的震动和电子在材料中的行为；而到了阿秒级(10-18s或as)，我们就可以窥探亚原子的世界，研究电子的运动，也就是电子动力学的领域。

2023年的诺贝尔物理学奖表彰了3位在阿秒激光研究方面做出杰出贡献的科学家。

技术思路：最常用的钛宝石飞秒激光的波长是800nm，光波振荡的周期为2.67fs，对应的光子能量是1.55eV，这距离阿秒光脉冲还非常的遥远。

但科学家发现当用飞秒激光轰击惰性气体，通过激光的电离—加速—离子复合的三步过程，所产生的高次谐波光脉冲就能达到亚飞秒或者说阿秒时间尺度。

未来应用：利用阿秒激光人类可以去跟踪化学反应中的电子，去了解甚至操控反应的进程，也可以仔细观察光电池和纳米结构中的电子，寻找更高效的太阳能电池和更结实的纳米纤维，还可以用阿秒激光度量超导体中的电子对，去寻找揭开超导秘密的钥匙……阿秒激光不仅可以帮助人类更深入地了解微观世界，也将为人类未来的科技和工业提供全新的可能。

技术突破性：   ★★★★★

潜在应用领域：★★☆☆☆    

商业化可行性：★☆☆☆☆

关注五：声学传感器实现“收发一体”，

助力“人工喉”新突破

行业背景：现有电子喉助音器无法清晰还原后天型失语者声音，发音模糊，训练周期长，并且需要患者自己手持助音器于喉部，会造成极大不便，所以亟需便于失语者携带、操作简单、性能优异的新型人工喉声学器件。

技术思路：传统的高灵敏发声与收声器件通常是分立器件，单器件无法同时实现发声与收声，除此之外，传统的声学器件不具备柔韧性，故不适用于柔性可穿戴应用。

而由清华大学研制的可穿戴人工喉则不同，该人工喉是一种收发同体的集成声学器件，基于石墨烯的热声效应可以发射声音，同时利用石墨烯的压阻效应可以接收声音，该器件对低频的肌肉运动、中频食管振动和高频声波信息都有很高的灵敏度，同时也具有抗噪声的语音感知能力。

未来应用：渐冻人蔡磊(京东集团原财务副总裁)已成为全球首个可穿戴人工喉的试用者。未来该项技术还将与声纹识别、机器学习等技术结合，在语音识别、家庭医疗等领域实现更加广阔的应用。    

技术突破性：   ★★★☆☆

潜在应用领域：★★☆☆☆

商业化可行性：★★★★★

关注六：超微型超级电容：

集电池和电容器的优点于一身

行业背景：目前电池供电设备的电衰问题亟待解决。电容能存储更长时间的电荷，但与电池不同的是，超级电容不能持续放电，也就无法为手机等消费电子供电。因此，集电池和电容的优点于一身的超级电容逐渐大放异彩。

技术思路：与传统电容相比，超级电容器能够存储更多的能量，这使得它们在一些需要瞬间释放大量能量的应用中备受青睐。但对微型化、高能量密度的储能需求与日俱增，超级电容也向微型化发展。

印度科学研究院就已设计出了一种新型超微型超级电容，其存储能力超过了目前市售的所有型号，且更小、更紧凑，据介绍，在特定条件下电容增加了3000%。

超微型超级电容充放电速度快，使用寿命长，且对环境友好。由于其工作原理不涉及化学反应，因此其循环寿命通常远高于传统电池。这减少了电子设备的维护成本，并且减少了电子废弃物的产生，符合可持续发展的要求。

未来应用：微型超级电容器具有高能量密度、快速充放电、长周期寿命等优点，可为电子设备提供更加高效、便捷的能量存储解决方案。在消费电子产品、新能源汽车、医疗设备、工业电子等领域都巨有相当大的应用潜力。

技术突破性：   ★★★★☆

潜在应用领域：★★★★★

商业化可行性：★★★★☆

关注七：固态电池通过改变电解质和

电极材料提高安全性和能量密度

行业背景：电池技术是新能源车和储能等关键“双碳”技术的核心，而下一代电池的研究焦点是比目前商业化锂离子电池具有更高安全性和更大能量密度的全固态锂电池。与此同时，固态电池的研究也有望帮助手机等便携式设备解决类似的痛点。

技术思路：固态电池是电动汽车的一个重要研究方向，该领域的研究成果包括：

中国科学技术大学马骋教授提出了一种关于正极材料的新技术路线。对全固态电池而言，理想的正极材料需要至少具备两个条件，即优秀的离子电导率和良好的可变形性，而这两点都很难在氧化物材料中实现。因此，马骋课题组采用非常规的材料设计思路，选择氯化物，而非氧化物，构筑了一种全固态锂电池的新型正极材料——氯化钛锂。由氯化钛锂组成的复合物正极不需要包含额外的固态电解质即可实现相当高效的离子传输，而其良好的可变形性也有助于实现较长的循环寿命。

固态电解质的使用有望解决传统锂离子电池中液体电解质引发的枝晶问题。麻省理工学院的研究团队发现，通过施加和释放力来控制枝晶生长的方法，可以使枝晶沿着特定方向生长，从而减少短路风险。虽然机械应力并不能完全消除枝晶形成，但它们可以帮助控制枝晶的生长方向。使用固态电解质有望提高固态电池的安全性和寿命，为电池技术的进一步发展提供了潜在的希望。

包括手机在内的便携式设备是固态电池另一个潜在的应用方向。在这一领域的研究动态有：

日本山梨大学和早稻田大学的研究人员合作开发了一种全固态空气蓄电池，它使用质子交换膜为电解质并以具有氧化还原活性的有机物为负极。

小米宣布了预研固态电池技术，称这有望一举解决手机电池能量密度、低温放电性能和安全性三大痛点。

未来应用：目前许多电动汽车制造商和电池厂商都已开始布局固态电池并计划将其用于下一代电动汽车中。未来，通过提高构成材料的性能和优化，提高耐久性，固态电池也有望应用于手机和其他小型电子设备的电源中。

技术突破性：   ★★★☆☆

潜在应用领域：★★★★★

商业化可行性：★★★★★

关注八：能量采集技术突破点：

新材料+新型能源

行业背景：能量采集正朝着可再生和清洁能源的方向发展。常见的能量采集种类包括太阳能、风能、水能和地热能等。目前，这类技术也在向着新材料和新型能源的方向发展。

技术思路：最近，太阳能电池在新材料方面有两项重大突破：

英国Oxford PV公司开发出钙钛矿/晶硅串联太阳能电池，其在258.15cm2商用尺寸下的效率达到28.6%，引领了新的效率纪录。该太阳能电池技术是先在晶硅太阳能电池上涂上一层薄薄的钙钛矿，然后组装成面板，创造一种效率更高的电池，与纯硅电池技术相比，其从阳光中产生的电力至少要多20%。    

中国科学院上海微系统所的研究团队开发出了高柔韧性单晶硅太阳电池，它可以像纸片一样弯曲，且不易断裂。该研究团队发现，单晶硅太阳电池在弯曲应力作用下的断裂总是从单晶硅片边缘处的“V”字型沟槽开始萌生，该区域被定义为硅片的“力学短板”。根据这一现象，研究团队创新地开发了边缘圆滑处理技术，将硅片边缘的表面和侧面尖锐的“V”字型沟槽处理成平滑的“U”字型沟槽，从而改变了硅片边缘的微结构以及力学特性，在增强硅片柔韧性同时，并不影响硅片对光的吸收能力。

此外，在新型能源方面也有两项研究成果：

南洋理工大学的研究团队设计了一种高效液滴能量纳米发电机(DENG)，它通过在回收的DVD光盘表面直接涂覆复合层制成，并通过液滴能量来发电。实验结果显示，DENG表现出优异的电性能，输出电压约为192V，瞬时功率密度为65W⋅m-2，滴能量转换效率为3.60%，在同类成果中位居前列。

马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究团队则构建了一种“空气发电机”，仅利用周围环境的空气就能产生近乎恒定的电力。该技术的重点取决于材料是否具有一种特性，即具有直径小于100nm的微小孔洞。当潮湿的空气通过空气发电机材料的小孔时，水分子在穿过薄层时很容易撞到孔的边缘。这会导致发电材料的上部会比下部受到更多携带电荷的水分子的轰击，也就会携带更多的电荷，产生了电荷不平衡，从而形成电池。

未来应用：能量采集技术是一项日益重要且不断发展的领域，未来有许多潜在的应用领域，包括可穿戴科技、物联网设备、工业应用、科学研究和探险，以及军事和安全领域等等。总的来说，能量采集技术在未来可以为许多领域提供可持续的能源解决方案，改善设备的使用体验，提高设备的可靠性和持久性。    

技术突破性：   ★★★☆☆

潜在应用领域：★★★★☆

商业化可行性：★★★☆☆

关注九：活体计算机，

模糊机器与生物的边界

行业背景：生活中，心脏起搏器、人工耳蜗、胰岛素泵等各类与人体相结合的机器已经屡见不鲜，可使用人或者其他动物的细胞来制造的机器却仍旧很少见，目前来说生物-机械混合技术仍旧处于起步的阶段。

技术思路：对于生物-机械混合，2023年3月美国科学家尝试了一个新的方向，利用细胞和硅元件的分工协作来减少训练传统神经网络时所需的时间和资源，进而提升效率。研究人员在培养皿里种植培育了大约8万个重编程小鼠干细胞得到的神经元，并将其放置在光纤和电极网格之间，组装成了一台可识别光和电模式的活体计算机。

在保证了细胞活力的前提下，研究人员反复通过十种不同的电脉冲刺激和闪光模式来训练生物计算机，并记录下神经元发出的信号。用于衡量该系统神经网络识别模式效率的参数是F1值，其中0最差，1最好，该设备的最佳得分为0.98，达到了相当高的水平。

未来应用：研究团队正致力于构建出规模更大的活体计算机形式，未来借助活体细胞低功耗、高鲁棒性等方面的优势以及细胞本身自有的感知能力，不但能够实现更高效的计算设备，更有望突破传统机器人感知的难题。

技术突破性：   ★★★★☆

潜在应用领域：★★★★☆

商业化可行性：★☆☆☆☆

关注十：

柔性传感器的“滑觉”和“可拉伸”突破

行业背景：柔性应变传感器广泛应用于智能穿戴、医疗康复、人机交互等领域。目前的柔性传感器大多基于压电式、电阻式、电容式等传感原理，探索新的传感模式对于推动柔性传感器的创新设计和技术革新至关重要。另一方面，可拉伸应变传感器对于可穿戴电子产品、假肢和软体机器人等应用至关重要，但目前此类传感器主要依赖于可变形导电材料(例如橡胶)，经过重复使用后，这些材料的特性可能发生不可逆的变化，进而导致变形检测数据不准。

技术思路：科研机构近年来在传感器的新模式开发和可拉伸性研究上取得了两项突破：

受生物组织细胞膜上的机械门控离子通道启发，西安交通大学的研究团队提出了仿生“门控传感”新模式，并开发了高灵敏度、快响应、高稳定的机器人滑觉皮肤(注：滑觉传感器是一种用来检测机器人与抓握对象间滑移程度的传感器)，能够灵巧识别复杂结构件表面纹理。同时，他们还将该模式应用于柔性可穿戴应变传感领域，通过应变驱动微结构门控开关实现离子导电通道开合，开发了可编程门控流体应变传感器。

美国南加州大学的研究团队展示了一种新的可拉伸应变传感器结构，具有很高的传感精度和2倍的拉伸范围，能够解决目前可拉伸传感器的一些挑战，例如变形检测不准确等问题。

未来应用：柔性可穿戴应变传感器实现了人体微小脉搏、发声等生理信号以及大幅肢体运动姿态等全范围的人体活动监测，在可穿戴医疗康复领域具有重要应用前景。另一方面，可拉伸传感器可准确测量复杂而大量的变形，也可应用于感知柔性机器人的运动、跟踪人体关节的运动，甚至监测膀胱等器官以确定可能预示疾病的异常情况。  

技术突破性：   ★★★★★

潜在应用领域：★★★★☆

商业化可行性：★★☆☆☆