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未來，哪些新技術將“驚艷”我們的城市？近日，華夏幸福產新智庫“雙新（新技術、新產業）”部分研究成果首次對外發布，來自華夏幸福產業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、新產業持續深入開展研究。從未來人類面臨的基本問題和需求出發，著眼于智能、生態、高效、健康和可持續等主題，洞察發展新趨勢、新態勢，分析未來5年至10年間，能夠突破和高速成長的技術和產業。”華夏幸福產業研究院院長顧強表示。

維信諾公司的技術人員在檢查柔性測試樣品。（新華社發）

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、任意形態等優勢，可以向各類終端延伸。”華夏幸福產業研究院研究員覃翔博士介紹，顯示技術經歷了從CRT（陰極射線顯像管）到LCD（液晶顯示器）的迭代，未來5年至10年將實現從硬屏到軟屏的發展。以OLED（有機發光二極管）、QLED（自發光量子點顯示技術）、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，逐漸實現產業導入；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，全球顯示產業規模將達到40億片，其中OLED約15億片，年復合增長率約29%。全球顯示產業營收1500億美元，其中OLED約700億美元，年復合增長率約28%。

覃翔認為，柔性顯示產業發展關鍵在于材料的配套。伴隨著全面屏的快速滲透，以及可折迭OLED手機的推出，中小尺寸柔性OLED進入產業化階段。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，其產業化或將加速到來。未來5年至10年，如果沒有新型顯示技術顛覆現有顯示生態體系，韓國三星將繼續占據主導地位，中國企業需要進一步加大研發力度，加快發展速度。

3D打印——

顛覆傳統制造模式

華夏幸福產業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打印業務發展勢頭十分迅猛。”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年起大力發展3D打印產業，2017年市場規模已達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業鏈。于澤軍認為，3D打印行業的快速發展將主要影響航空航天、生物醫療、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、企業、醫療、消費領域的配角。”于澤軍說，中國3D打印市場規模廣、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+物聯網+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。”華夏幸福產業研究院研究員周攀博士說，石墨烯具有優異的綜合性能，以及廣泛的應用前景。目前，中國石墨烯產業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主要聚集在長三角、珠三角、北京等地。”周攀說，目前各區域在石墨烯產業化方面齊頭并進、各有特色。如北京研發資源充沛，主攻產業化關鍵技術；無錫則在儲能、導熱膜等五大方向成績不俗。從發展勢頭看，長三角區域最有可能率先打開石墨烯應用新局面。

當前，我國石墨烯產業發展仍存在一些問題，現有技術雖不斷成熟，但仍有難點待解決，比如：粉體石墨烯的層數控制與產品一致性問題；CVD（化學氣相淀積法）制備石墨烯薄膜產量低，且目前只能生產多晶薄膜的問題；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。“石墨烯產業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

華夏幸福產業研究院研究員束加沛博士介紹，圖像識別是指計算器對圖像進行處理、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、醫療、安防以及智能城市等領域，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的任務。

“數據、計算力和算法三駕馬車是圖像識別技術發展的重要推力，可靠的數據來源和合適的應用場景仍然是企業共同面對的問題和機遇。此外，資本將對行業發展發揮巨大影響。”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。

據預測，到2030年，AI（人工智能）將推動全球經濟增加15.7萬億美元，其中圖像識別產業占8.3萬億美元。

“圖像識別成為資本最青睞的AI領域，創新創業大量涌現。”束加沛說，目前，深度學習在圖像識別中的應用不斷提升，錯誤率已經遠遠低于人類。

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