▲ 圖為在深圳舉行的第十九屆高交會上，主辦方展示的生物3D打印卵巢的打印支架材料。

圖為世界首列商用型氫燃料混合動力100%低地板現(xiàn)代有軌電車在河北唐山市唐胥鐵路載客運營。(新華社發(fā))

維信諾公司的技術人員在檢查柔性測試樣品。 (新華社發(fā))

未來，哪些新技術將“驚艷”我們的城市?近日，華夏幸福產(chǎn)新智庫“雙新(新技術、新產(chǎn)業(yè))”部分研究成果首次對外發(fā)布，來自華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院的多位研究員為未來城市描摹出精彩的技術圖景

“我們圍繞新技術、新產(chǎn)業(yè)持續(xù)深入開展研究。從未來人類面臨的基本問題和需求出發(fā)，著眼于智能、生態(tài)、高效、健康和可持續(xù)等主題，洞察發(fā)展新趨勢、新態(tài)勢，研判未來5年至10年間，能夠突破和高速成長的技術和產(chǎn)業(yè)。”華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院院長顧強表示。

氫燃料電池——

未來車端應用市場規(guī)模有望破百億

“氫燃料電池是將氫燃料和氧化劑產(chǎn)生的化學能直接轉換成電能的裝置。”華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員胡駿明博士介紹，氫燃料電池能量轉換效率高，使用過程零排放，被視為未來極具應用潛力的車用動力源，預計到2030年，氫燃料電池車端應用市場規(guī)模有望突破百億元。

“我國氫燃料電池技術在性能、成本和耐久性方面與國際先進水平還存在差距。”胡駿明說，我國在氫燃料電池領域具備很好的理論研究基礎，但在企業(yè)研發(fā)層面還存在不足。目前，多個城市已經(jīng)推出氫能產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，商用車制造企業(yè)也在積極推動氫燃料電池汽車示范運營。

胡駿明認為，在氫燃料電池關鍵零部件方面，我國在膜電極領域具備較好的學術研究基礎。因此，應重點關注國內膜電極團隊的研究進展和成果，適時推動技術孵化、試制測試、產(chǎn)業(yè)化項目落地。

目前，我國氫燃料電池系統(tǒng)附件正處在起步階段。“其中，部分附件只需在傳統(tǒng)零部件基礎上進一步升級開發(fā)，建議關注和挖掘該類潛在企業(yè)，比如空壓機廠商。還有些附件仍處在研發(fā)階段，比如未來有望在新能源車型上廣泛應用的DCDC(直流變換器)，建議優(yōu)質的電力電子企業(yè)加強與高校合作，共同推動技術進步與產(chǎn)品開發(fā)。”胡駿明說。

免疫細胞治療——

將成為腫瘤治療的超級明星

華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員歐陽鵬飛博士介紹，免疫細胞治療是一種通過調控人體免疫T細胞對腫瘤細胞進行精準的免疫應答，來實現(xiàn)抗腫瘤作用的技術。未來5年至10年間，它將成為腫瘤治療領域的超級明星，市場規(guī)模有望達到千億級。

“近年來，中國腫瘤免疫療法企業(yè)進入快速發(fā)展時期。”歐陽鵬飛說，免疫檢測點單抗藥將成為抗腫瘤醫(yī)藥市場的革命性藥物，是未來5年潛力最大的抗腫瘤藥。同時，過繼細胞免疫治療正逐漸成為未來腫瘤治療的發(fā)展方向，將形成未來全新一代的活體藥物。今后，免疫檢測點單抗藥技術將向新靶點的研發(fā)以及新組合聯(lián)用方向演進;過繼細胞免疫治療將朝著解決諸多安全性等自身問題，以及應用于其他免疫疾病的方向發(fā)展。

據(jù)了解，中國抗腫瘤治療市場2017年達到1270億元，復合增長率高達17.4%;其中，免疫細胞治療技術市場復合增長率有望超過30%，未來5年到10年間，有望占據(jù)抗腫瘤市場較大份額。

“免疫細胞治療技術正逐漸轉化為抗腫瘤市場的新動能產(chǎn)業(yè)，但前提是技術需要得到需求端的逐漸認可，同時需要供給端的持續(xù)支撐。”歐陽鵬飛說。

柔性顯示——

未來已來，讓顯示無處不在

“未來，柔性顯示將成為設備端口首選。它具有輕薄、機械強度高、任意形態(tài)等優(yōu)勢，可以向各類終端延伸。”華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員覃翔博士介紹，顯示技術經(jīng)歷了從CRT(陰極射線顯像管)到LCD(液晶顯示器)的迭代，未來5年至10年將實現(xiàn)從硬屏到軟屏的發(fā)展。以OLED(有機發(fā)光二極管)、QLED(自發(fā)光量子點顯示技術)、Micro-LED(LED微縮化和矩陣化技術)等為代表的柔性顯示技術，正群雄并起。目前，OLED處于技術成熟階段，逐漸實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)導入;而QLED、Micro-LED等尚處于技術儲備期。

“未來，柔性顯示OLED、QLED、Micro-LED并存。”覃翔預測，2022年，全球顯示產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到40億片，其中OLED約15億片，年復合增長率約29%。全球顯示產(chǎn)業(yè)營收1500億美元，其中OLED約700億美元，年復合增長率約28%。

覃翔認為，柔性顯示產(chǎn)業(yè)發(fā)展關鍵在于材料的配套。伴隨著全面屏的快速滲透，以及可折疊OLED手機的推出，中小尺寸柔性OLED進入產(chǎn)業(yè)化階段。同時，在大力投入推動下，以Micro-LED為代表的下一代新型顯示技術，其產(chǎn)業(yè)化或將加速到來。未來5年至10年，如果沒有新型顯示技術顛覆現(xiàn)有顯示生態(tài)體系，韓國三星將繼續(xù)占據(jù)主導地位，中國企業(yè)需要進一步加大研發(fā)力度，加快發(fā)展速度。

3D打印——

顛覆傳統(tǒng)制造模式

華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員于澤軍博士介紹，3D打印是基于離散-堆積的成形原理，以數(shù)字模型文件為基礎，運用線材、光敏樹脂或粉末狀金屬等可黏合材料，通過逐層打印的方式來構造物體的技術，也稱為“增材制造”。

“近幾年，全球3D打印業(yè)務發(fā)展勢頭十分迅猛。”于澤軍說，2009年以來，其年增長率達到20%以上;2017年，全球3D打印市場已超過70億美元;預計2025年，將達到500億美元。中國從2012年起大力發(fā)展3D打印產(chǎn)業(yè)，2017年市場規(guī)模已達12.6億美元，年復合增長率達到70%，預計2025年有望突破150億美元。

目前與3D打印相關的中國企業(yè)有500多家，分布于3D打印設備、材料、制造應用、服務平臺、關鍵核心零部件等整個產(chǎn)業(yè)鏈。于澤軍認為，3D打印行業(yè)的快速發(fā)展將主要影響航空航天、生物醫(yī)療、汽車制造等領域。從全球化競爭格局的變化來看，3D打印正處于從野蠻生長走向成熟發(fā)展的階段。

“隨著材料、效率這兩大瓶頸的逐漸突破，3D打印將不再是未來制造業(yè)、企業(yè)、醫(yī)療、消費領域的配角。”于澤軍說，中國3D打印市場規(guī)模廣、應用潛力大，有望成為3D打印大國，甚至是強國。未來的智能制造模式將是：人工智能+物聯(lián)網(wǎng)+3D打印。

石墨烯——

未來5年內將進入高速增長期

“石墨烯是由碳原子組合成的蜂窩狀平面薄膜，是一種只有一個原子層厚度的二維材料。”華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員周攀博士說，石墨烯具有優(yōu)異的綜合性能，以及廣泛的應用前景。目前，中國石墨烯產(chǎn)業(yè)占全球市場半壁江山，未來5年內將進入高速增長期。

隨著高質量石墨烯薄膜制備技術趨于成熟，性能調控、功能組裝等技術難點獲得突破，其在柔性顯示、傳感器、集成電路等尖端領域的應用會逐漸破冰。放眼未來，石墨烯將依次走過賦能型應用、替代型應用和革命型應用階段。

“國內石墨烯主營企業(yè)主要聚集在長三角、珠三角、北京等地。”周攀說，目前各區(qū)域在石墨烯產(chǎn)業(yè)化方面齊頭并進、各有特色。如北京研發(fā)資源充沛，主攻產(chǎn)業(yè)化關鍵技術;無錫則在儲能、導熱膜等五大方向成績不俗。從發(fā)展勢頭看，長三角區(qū)域最有可能率先打開石墨烯應用新局面。

當前，我國石墨烯產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍存在一些問題，現(xiàn)有技術雖不斷成熟，但仍有難點待解決，比如：粉體石墨烯的層數(shù)控制與產(chǎn)品一致性問題;CVD(化學氣相淀積法)制備石墨烯薄膜產(chǎn)量低，且目前只能生產(chǎn)多晶薄膜的問題;石墨烯材料改性調控與下游應用場景中的工藝組合問題。此外，石墨烯的價格仍然較高，尚未形成下游成熟的市場。“石墨烯產(chǎn)業(yè)化下一步要解決標準問題、技術問題、成本問題與市場問題，當然，這些問題是一體相關的。”周攀表示。

圖像識別——

資本最青睞的AI領域

華夏幸福產(chǎn)業(yè)研究院研究員束加沛博士介紹，圖像識別是指計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別圖像中各種模式為目標的技術。高效準確的圖像識別在金融、醫(yī)療、安防以及智慧城市等領域，應用極其廣闊——除了替代人類完成簡單機械的工作，還能完成人類無法實現(xiàn)的任務。

“數(shù)據(jù)、計算力和算法三駕馬車是圖像識別技術發(fā)展的重要推力，可靠的數(shù)據(jù)來源和合適的應用場景仍然是企業(yè)共同面對的問題和機遇。此外，資本將對行業(yè)發(fā)展發(fā)揮巨大影響。”束加沛認為，未來圖像識別將在多層次多領域有著更快速、更準確、更低成本的表現(xiàn)。

據(jù)預測，到2030年，AI(人工智能)將推動全球經(jīng)濟增加15.7萬億美元，其中圖像識別產(chǎn)業(yè)占8.3萬億美元。

“圖像識別成為資本最青睞的AI領域，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大量涌現(xiàn)。”束加沛說，目前，深度學習在圖像識別中的應用不斷提升，錯誤率已經(jīng)遠遠低于人類。

束加沛列舉了圖像識別在醫(yī)療領域的應用：比如，利用3D圖像識別技術識別病灶區(qū);依靠進階圖像重建，三維重構技術建立靶區(qū)自動勾畫，幫助醫(yī)生更快更準確地讀取病人影像數(shù)據(jù)，更好地做出相關診斷。

關鍵詞： 城市 技術