1.燃料电池汽车
燃料电池汽车也可以算作电动汽车，但你可以在五分钟内给电池灌满燃料，而不是等上几个小时来充满电。燃料电池汽车也是电动汽车，只不过“电池”是氢氧混合燃料电池。和普通化学电池相比，燃料电池可以补充燃料，通常是补充氢气。一些燃料电池能使用甲烷和汽油作为燃料，但通常是限制在电厂和叉车等工业领域使用。
2.下一代机器人
新一代机器人就要到来，它们更智能，更灵活，更容易合作，更具有适应能力。这些机器人将会为工厂带来巨大变化，有可能改变全球竞争格局。
目前用于生产的机器人大都体型巨大，它们一直挥舞的机器臂会对任何靠的太近的人造成危险。它们所能完成的工作也很有限，比如焊接、喷漆，或者吊装重型部件。
最近进入工厂和实验室里正在研发的机器人属于完全不同的类型。它们能够跟工人并肩工作，且不会对工人造成危险。它们帮助组装各种产品，大到飞机发动机，小到智能手机。很快，一些可轻松预先设定程序的机器人将用于生产，它们不再需要专家监视。
这些机器人不但会改变越来越多的产品的制造方式，还可能会彻底改变企业之间和国家之间的竞争格局。现在机器人越来越便宜，也更容易购买到，它们将能帮助小型制造商跟巨头们面对面直接竞争。机器人能够降低劳动力成本，美国等高薪酬国家将不必再把部分生产过程外包到中国、墨西哥等拥有廉价劳动力大军的国家。
一些最新的机器人是专门为完成组装消费电子产品这类需要细心和技巧的工作而设计的，这类工作现在大部分外包到亚洲由工人手工完成。现在至少有一家公司声称其机器人最终会在美国缝制服装，接手血汗工厂里最常见的工作。
波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的高级合伙人哈尔·瑟肯(Hal Sirkin)说：“机器人将改变制造业的经济算盘，人们将花费更少的时间追逐廉价劳动力。”
现在，工业机器人最常见于汽车厂——汽车制造业一直是采用机器人技术最多的行业——它们做的都是一些粗重活：重型吊装、焊接、施胶和喷漆。大部分的最终组装过程还有由人工来完成，特别是安装小型零件和布线等工作。
很快，机器人将能够承担一些需要灵活技巧的工作。
在法国克里昂的雷诺汽车制造厂，由丹麦Universal Robots AS制造的机器人正在将螺丝拧进发动机，特别是往那些人手难以够着的部位拧螺丝。这些机器人运用1.3米长的、有6个旋转接头的机器臂来完成工作。它们还要确保所有部件都安装妥当，并检查确保使用了正确的部件。
目前的机器人有若干变化趋势。其中一个趋势是，它们变得越来越轻。雷诺使用的这些机器人只有大约29公斤，可以轻易移动到另外一个地方重新安装。雷诺从Universal Robots购入了15台机器人，并打算在年底之前增加一倍。
科研人员希望研发出更多可以轻松安装和随处移动的机器人，企业不再需要花重金购买固定到地面的工具和设备。有了这些机器人，制造商就不用花大量时间和资金重新改造工厂就能生产出小众或者客户定制产品。佐治亚理工学院机器人研究中心主任亨里克·克里斯滕森(Henrik Christensen)：“我们正在逐渐淘汰那些笨重的只能完成一件工作的机械和设备，转而使用可以轻松改变用途的机器人。”
另外一个正在发生的大趋势是：雷诺机器人“具有协作能力”，可以靠近工人工作。旧式工厂机器人用力挥舞钢臂，人如果靠的太近就有可能被击倒。这些协作机器人使用了声呐、摄像头或者其他技术，能够觉察到周围是否有人。如果有人靠近，它们就会慢下来或者停止工作，以免伤到人。
新一代机器人就要到来，它们更智能，更灵活，更容易合作，更具有适应能力。这些机器人将会为工厂带来巨大变化，有可能改变全球竞争格局。
目前用于生产的机器人大都体型巨大，它们一直挥舞的机器臂会对任何靠的太近的人造成危险。它们所能完成的工作也很有限，比如焊接、喷漆，或者吊装重型部件。
最近进入工厂和实验室里正在研发的机器人属于完全不同的类型。它们能够跟工人并肩工作，且不会对工人造成危险。它们帮助组装各种产品，大到飞机发动机，小到智能手机。很快，一些可轻松预先设定程序的机器人将用于生产，它们不再需要专家监视。
这些机器人不但会改变越来越多的产品的制造方式，还可能会彻底改变企业之间和国家之间的竞争格局。现在机器人越来越便宜，也更容易购买到，它们将能帮助小型制造商跟巨头们面对面直接竞争。机器人能够降低劳动力成本，美国等高薪酬国家将不必再把部分生产过程外包到中国、墨西哥等拥有廉价劳动力大军的国家。
一些最新的机器人是专门为完成组装消费电子产品这类需要细心和技巧的工作而设计的，这类工作现在大部分外包到亚洲由工人手工完成。现在至少有一家公司声称其机器人最终会在美国缝制服装，接手血汗工厂里最常见的工作。
波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)的高级合伙人哈尔·瑟肯(Hal Sirkin)说：“机器人将改变制造业的经济算盘，人们将花费更少的时间追逐廉价劳动力。”
现在，工业机器人最常见于汽车厂——汽车制造业一直是采用机器人技术最多的行业——它们做的都是一些粗重活：重型吊装、焊接、施胶和喷漆。大部分的最终组装过程还有由人工来完成，特别是安装小型零件和布线等工作。
很快，机器人将能够承担一些需要灵活技巧的工作。
在法国克里昂的雷诺汽车制造厂，由丹麦Universal Robots AS制造的机器人正在将螺丝拧进发动机，特别是往那些人手难以够着的部位拧螺丝。这些机器人运用1.3米长的、有6个旋转接头的机器臂来完成工作。它们还要确保所有部件都安装妥当，并检查确保使用了正确的部件。
目前的机器人有若干变化趋势。其中一个趋势是，它们变得越来越轻。雷诺使用的这些机器人只有大约29公斤，可以轻易移动到另外一个地方重新安装。雷诺从Universal Robots购入了15台机器人，并打算在年底之前增加一倍。
科研人员希望研发出更多可以轻松安装和随处移动的机器人，企业不再需要花重金购买固定到地面的工具和设备。有了这些机器人，制造商就不用花大量时间和资金重新改造工厂就能生产出小众或者客户定制产品。佐治亚理工学院机器人研究中心主任亨里克·克里斯滕森(Henrik Christensen)：“我们正在逐渐淘汰那些笨重的只能完成一件工作的机械和设备，转而使用可以轻松改变用途的机器人。”
另外一个正在发生的大趋势是：雷诺机器人“具有协作能力”，可以靠近工人工作。旧式工厂机器人用力挥舞钢臂，人如果靠的太近就有可能被击倒。这些协作机器人使用了声呐、摄像头或者其他技术，能够觉察到周围是否有人。如果有人靠近，它们就会慢下来或者停止工作，以免伤到人。
3.可循环利用的热固性塑料
塑料分为热塑性塑料和热固性塑料。热固性塑料只能一次性加热、一次性成型。加热后，热固性塑料分子发生改变，经过了“硬化”，哪怕经受高温、高压，其形状和强度也会保持不变。
热固性塑料自身的特性使其在现代制造业中不可或缺，但同时也使得它们无法循环利用。最终，大部分热固性聚合物只能变为垃圾进行填埋。
2014年，这一领域迎来了重大进展，《科学》杂志刊发了一篇具有里程碑意义的文章，宣布发现了一种可循环利用的新型热固性聚合物。这种名为“聚六氢三嗪”(简称PHT)的聚合物可放入强酸中溶解，从而打破聚合物关联，分离出单体部分，然后重新组合为新产品。
我们希望可循环利用的热固性聚合物能在5年内取代不可循环利用的热固性塑料，到2025年时在新生产的产品中实现全面覆盖。
4.精密基因工程技术
传统基因工程一直饱受争议。然而，新技术正在兴起，使我们可以直接“编辑”植物的遗传密码，以提高植物营养成分、更好地适应气候变化等。
这些技术包括锌指核酸酶(ZFNs)、转录激活因子样效应物核酸酶(TALENS)和近期推出的可在细菌中演化为病毒防御机理的CRISPR-Cas9系统。这种系统使用核糖核酸分子来锁定目标DNA，并在目标基因组中按照一组已知的、用户选定的序列进行剪切。这样，便能抑制不需要的基因，或者将该基因进行改良，使其发挥出与自然变异别无二致的功用。通过采用“同源重组”的办法，CRISPR也可用于精确地向基因组中植入新的DNA序列乃至完整的基因。
基因工程另一个有望取得重要进展的领域是将核糖核酸干扰技术(RNAi)用到农作物身上。核糖核酸干扰可有效预防病毒和真菌病原体，保护植物免受病虫害，减少对化学杀虫剂的需求。病毒基因已广泛用于保护木瓜树免遭环斑病毒侵害。以夏威夷为例，采用此法十多年来，并没有出现病毒抗药性增强的迹象。此外，核糖核酸干扰也能惠及主要粮食作物，预防小麦秆锈病、稻瘟病、马铃薯晚疫病、香蕉枯萎病等。
5.增材制造技术(3D打印核心技术)
增材制造技术是与减材制造完全相反的工艺。增材制造技术先从液体或粉末等碎料着手，然后再利用数字模板，将碎料打造成三维形状。
与批量生产不同，3D产品可以根据终端用户需求，实现高度的个性化。例如，美国隐适美公司(Invisalign)就利用顾客牙齿的电脑造影，制作出最贴合顾客嘴部结构的牙齿矫形仪。还有一些医学应用正引领3D打印朝生物科学的方向迈进：如今，通过直接打印人体细胞，已有望制作出活体细胞，在药物安全筛查和最终的细胞修复与再生等方面开发出有潜力的应用。在生物打印领域，打印肝细胞层的美国生物技术公司Organovo是一个先行者，其打印的细胞层主要用于进行药物测试，且最终可能会用于制作移植用人体器官。生物打印已经被用于制作皮肤、骨骼、心脏和血管组织。
增材制造技术的下一个重要阶段将会是以3D技术打印线路板等集成电子元件。然而这种办法很难打印处理器等纳米级电脑配件，因为要将用各种不同材质制作而成的不同电子元件组合为一体并不容易。现在，4D打印有望带来新一代的产品，这些产品可根据温度和湿度等环境变化自行调整。这可用于服装、鞋类以及一些医疗产品，如旨在改变人体机能的植入物等。
6.自然发生的人工智能
简单而言，人工智能(AI)就是一门让电脑来代替人类干活的科学。近年来，人工智能取得了重大进展：我们大多数人手中的智能手机都能识别人类的语言，很多人都在机场边检排队时体验过人脸识别技术。无人驾驶汽车和无人机正处于测试阶段，尚未如外界所期待的一样投入广泛使用，但对于一些学习和记忆任务而言，机器肯定要强于人类。
与普通软硬件相比，人工智能可帮助机器感知环境变化并做出应对。自然发生的人工智能则在此基础上更进了一步，机器可通过消化海量信息进行自动学习。卡内基梅隆大学的“永不停止的语言学习”项目(NELL)便是一例。这套计算机系统不仅能查阅数以亿计的网页来读取现成的材料，还能在此过程中主动提高自身阅读和理解能力，以求在未来进一步提升表现。
与下一代机器人一样，机器在某些任务的执行上显然要优于人类。有鉴于此，完善后的人工智能将会带来生产力的显着提高。大量证据表明，无人驾驶汽车有助于减少道路交通中发生的碰撞和由此引发的人员死伤等问题，因为机器可避开人类容易犯的错误，如注意力不集中、视觉误差等问题。智能机器能在更短的时间内获得更多信息，并能不带任何人类式的偏见去做出应对，因而在疾病诊疗上或能完成得比医学专家更为出色。当前，肿瘤学上正在部署“华生”系统，来协助开展诊疗工作。
7.分布式制造技术
分布式制造技术将颠覆我们的产品生产方式和销售方式。传统制造业是把原材料收集起来，加以组装，并在大型集中式的工厂中把产品制作成形，之后再原样分销至顾客手中。分布式制造技术则把原材料和生产方式分散化，而产品的最终生产将在终端顾客的身边完成。
从本质上说，分布式制造技术的概念是尽可能多地用数字信息取代实体供应链。以椅子制作为例，其流程是将有关椅子部件切割的数字方案发送到当地的生产中心，再用CNC刳刨机等由计算机控制的切割工具进行切割，然后由顾客或当地的制作车间进行组装，变为成品。美国家具企业AtFAB公司目前已经采用了这一模式。
当前，分布式制造技术在使用上高度依赖自助式的“创客运动”，即爱好者们利用本地的3D打印机、用本地的材料来生产产品。这当中有开源思维的元素，即消费者可以根据自身需求和喜好来制作个性化的产品。
分布式制造技术能使当前一些模式化的物品变得更为多样化，比如智能手机和汽车等等。产品的体积大小不成问题。英国FacitHomes公司已经在用个性化的设计和3D打印来为客户量身定制房屋。
8.能够“感知和躲避”的无人机
近年来，无人驾驶飞行器，即无人机，已成为一国军事实力的重要组成部分，但也引发了不少争议。此外，无人机在农业、航拍和其他许多频繁需要低成本空中巡查工作的任务中也有广泛应用。但截至目前，这些无人机仍都有人类飞行员，只不过这些飞行员是在地面远程操控飞行器的飞行。
下一步，无人机技术将要开发可以自主飞行的机器，应用领域将进一步拓宽。要做到这一点，无人机必须能感知周围环境并做出应对，调整飞行高度和飞行线路，避免与途中其他物品发生碰撞。在自然界中，鸟类、鱼类和昆虫均能成群结队地集合在一起，每一只动物几乎都能与身边的伙伴同步瞬时移动，并以团队为单位飞行或游动。无人机不妨对此加以模仿。
9.神经形态技术
目前，哪怕最先进的超级计算机，其复杂程度也无法与人脑相媲美。计算机是线性的，主要依靠高速中枢，在中央处理器和存储芯片之间实现数据的来回移动。相比之下，人脑则处于全方位的互联状态，人脑中的逻辑和记忆紧密关联，其密度和多样性均是现代计算机的数十亿倍。神经形态芯片旨在用与传统硬件完全不同的方式处理信息，通过模仿人脑构造来大幅提高计算机的思维能力与反应能力。
近年来，计算机微型化使得传统计算性能得到大幅提升，但存储器与中央处理器之间数据的不断移动会消耗大量能源，产生多余热量，这一瓶颈限制了计算机的进一步改进。相比之下，神经形态芯片能效更高、性能更强，可将负责数据存储和数据处理的元件整合到同一个互联模块当中。从这一意义上说，这一系统与组成人脑的数十亿计的、相互连接的神经元颇为相仿。
神经形态技术将是高性能计算的下一个发展阶段，它能够大幅提升数据处理能力和机器学习能力。IBM公司2014年8月所公布的百万神经元级别的TrueNorth芯片，在执行某些任务时，其能效可达传统中央处理器的数百倍，首次与人脑的大脑皮层有了可比之处。神经形态芯片计算能力显着提高，能耗和体积却要小得多，更为智能的小型机器或将引领计算机微型化和人工智能的下一阶段。
其潜在用途包括：可更好地处理和应对图像信号的无人机、更为强大、更为智能的相机和智能手机、有助于解读金融市场奥妙或进行天气预报的大规模数据透视。未来，计算机可以自主地进行预测和学习，而不是仅仅按照预先编写好的程序行事。
10.数字化基因组
人体基因组由32亿个DNA碱基对组成，历史上第一次对其排序时，花了数年时间，耗资高达数千万美元。但今天，仅需几分钟，便可完成个人基因组的排序和数字化，花费也仅需数百美元。所得数据可通过U盘传输到笔记本电脑上，随后十分便捷地通过互联网进行共享。这种技术仅需很低的成本，便能瞬时探明我们每个人所独有的遗传结构，将为进一步推动医疗个性化、改善医疗效果带来一场革命。
人类健康所面临的许多最难对付的挑战，不管是心脏疾病还是癌症，都有着与之对应的遗传因素。有了数字化技术之后，医生能通过观察肿瘤的基因结构来决定如何治疗癌症患者。同时，这一新知识也有助于制定具有高度针对性的疗法，使精确用药成为可能，从而改进患者特别是癌症患者的治疗效果。
