未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业？产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？ 第1页

基础科学的话，我比较看好量子态的应用，二极管这种东西的利用走的太极端了，是时候突破了

作为一个量子计算/凝聚态拓扑领域的物理硕士说下自己的想法。提问说好的基础科学，回答里cover到“基础科学”的实在太少了.......

全文原创，字数已接近1.5w，总结了自己课上学的和做研究中接触的领域。输出干货不易，如果觉得答案启发你了求支持点赞◕‿◕

如果说未来十年那些“基础科学突破”会影响互联网科技产业，目前想到的有以下几点：

1. 对量子态的精确操控
2. 柔性电子器件
3. 拓扑材料及其应用

正文会比较硬核，简单版的Take home message：

一、对量子态的精确操控，可以让人类在计算机，通讯，传感等领域实现革命性突破。就像基于晶体管的计算机一样，量子会引领新的未来科技。量子计算的突破对于机器学习，人工智能产业也可能会有极大的影响。姚期智院士：“如果能够把量子计算机和AI放在一起，我们可能做出连大自然都没有想到会有如此结果的事情，例如孕育出新的物种。”

二、柔性电子器件可以取代手机，成为与人更有机结合的互联网终端。并且在脑机交互、健康监测等方面有广阔应用。基于柔性器件的硬件/软件的开发，也会促进一系列新型科技公司的崛起。

三、随着拓扑性质的研究，会有更多可能的材料性质被挖掘出来，并运用到科技的各个领域。包括但不限于：基于铁磁/铁电拓扑涡畴的新一代存储器，基于拓扑保护的容错量子计算机，基于拓扑绝缘体的新一代电子器件。

自己的话：基础科学研究对于社会的进步和科技的发展的意义非同一般。我们现在用的所有高科技的手机电脑卫星传感器，其实都要感谢几百年中默默无闻的科学家们。他们在简陋的实验室中枯燥的测量材料电阻电压电容，然后在无数的数据中寻找科学的真理。在此，致敬所有在科研上奉献的科学家们。

A Toast to Science.

正文部分：

一、对量子态的精确操控

这个方面的应用包括但不限于 - 量子计算（Quantum computing），量子通讯(Quantum Comunication)，量子传感(Quantum Sensing)，自旋电子器件（Spintronics）

在1947年晶体管发明之后，半导体产业在上个世纪中旬开始迅猛发展，由此而引发的信息处理与存储进而催生了互联网的发明。此外可能很多人也知道，万维网是被CERN的科学家发明的，当初的目的就是处理和分享对撞机产生的大量数据，之后才被用于大众。但是量子力学作为物理史上最伟大的理论，从20世纪出诞生到现在，人们都没有真正掌握控制量子态（Quantum State）的技术。目前我们所用的芯片，存储器的理论基础大部分都是基于经典物理的范畴。而对于量子态，叠加态，量子纠缠，甚至电子自旋等很早就发现的现象，至今还只存在于科幻电影和少数实验室的研究中。但是最近十几年，随着物理学上对量子态操控的一系列进展。以及各大科技公司，包括谷歌，微软，IBM，英特尔对量子计算和量子通讯的大规模投入，为这个领域带来的新的曙光。

上学期在Prof. A. Wallraff的课上听过一个说法：“从现代科学发展（20世纪初）到现在，从来没有哪个时期像现在这样，有如此大规模的工业界投入巨额经费研究基础科学。”从来都是基础科学发现很多年后，工业界才慢慢跟进，只有这次工业界好像已经等不及了。 Quantum world is coming!

1. 量子计算

量子计算（模拟）这个概念最早由Paul A.Benioff 和物理学男神Richard Feynman在上世纪80年代提出。自然的根本是量子的，所以如果想真正用计算机模拟自然，也只有用量子的计算机才行。

And I'm not happy with all the analyses that go with just the classical theory, because nature isn't classical, dammit, and if you want to make a simulation of nature, you better make it quantum mechanical, and by golly it's a wonderful problem, because it doesn't look so easy.” ——Richard Feynman

量子计算基于叠加态和量子纠缠的原理，在算力上随着qubit规模的加大成指数上升。而且有个说法很多人应该都听过，如果能制造出稳定的50个纠缠在一起的逻辑qubit，理论上其算力可以超过世界上最快的超级计算机。而且目前理论已经证明，一切经典算法都可以在通用量子计算机上实现。另外就在2018年10月19日，来自 TUM、滑铁卢大学和 IBM 的研究者在 Science 上发表论文，首次证明了量子算法可以在特定代数问题上拥有相对于经典算法的理论优势，而在此之前，这还只是个猜想。 Ref：首次理论证明：Science论文提出超越经典计算的量子算法

量子计算现在最广为人知的应用就大数的质因数分解（shor's algorithm），理论上可以在几秒内破解目前互联网上所有基于RSA加密算法的信息。更近一步的，想象真正50+qubit通用量子计算机出现后，目前一切经典算法都可以移植到量子计算机上。知乎广大程序员们大概知道，拥有近乎无限的算力意味着什么吧.....立个flag，到时候说不定就真出现量子互联网(quantum internet) 了呢！

此外，量子计算在量子化学上也已经有了初步应用，利用Phase estimation algorithm和Variational quantum eigensolver，已经成功计算了一些分子的量子态，这项技术在研究新化学物质开发新药上有很大前景。

目前主流的量子计算平台有：超导电路（Supercondutor Circuit），离子阱（Ion trap），半导体量子点（Semi Quantum Dot），钻石色心（Diamond Color Center）

超导电路量子计算机：谷歌，IBM搭建的量子计算机都用的是超导电路芯片，用Josephson Juntion来制作trasmon qubit，然后通过超导空腔来实现qubit coupling。工业界目前对这个方向最感兴趣，可能也是因为超导电路是基于固态系统芯片的，于传统的芯片技术有可以相互借鉴的地方，所以最为受宠。目前谷歌已经做出72个物理量子比特，各大高校以及研究所都在朝着100比特努力。

但是这里要强调一点物理量子比特不等于逻辑量子比特：跟经典的bit不同，因为量子态及其脆弱，任何可能的扰动和观测都会使得其坍塌。目前qubit态的读取是在调节qubit和空腔的本征频率在色散区间（dispersion region），利用超导空腔单光子读取qubit的态。但是还是不可避免会有error出现。要实现逻辑比特至少需要5个物理比特加上纠错算法。如何设计更大的超导电路芯片，并得到真正靠谱的逻辑比特，是现在最大的挑战。

离子阱量子计算机目前也是一大研究热点。其优点在于量子态保持时间长，相比超导电路的qubit只能持续几十ms，离子阱最长可以维持几千秒，这样就能实现更复杂的量子逻辑门操作。不过目前的挑战依然是规模化。目前的ion trap大都是一维的，而现在很多实验室都在尝试做2D的芯片用于离子阱。

半导体量子点（Semi Quantum Dot）也是在2017年迎来了一波新春。Princeton的Petta，TU Delft的Vandersypen以及ETH的Ensslin和Wallraff同时做出了突破性进展，成功实现了半导体量子比特之间的耦合（coupling）。详细可见Golden Horqin：2017 年哪些论文让你深受启发？

拓扑量子计算：目前微软主攻的方向，研究由TU Delft的大牛Leo Kouwenhoven牵头。相比其他的架构，虽然拓扑量子计算qubit更难制备，但由于其量子态受到拓扑保护，不需要在用复杂的量子纠错算法。总体上来看，如果微软能做出来拓扑量子芯片，可能效果是杀手级的。

花絮：本来找了一个Kouwenhoven组里毕业的PhD做thesis，结果刚谈好做什么人家跟我说自己被微软大价钱挖走了。 ("They give me a offer I can't reject..." T^T

另外，Quantum Hybrid System也是很火的方向，把几种结构揉在一起实现更好的量子计算机。

关于量子计算的重要性，最后引用图灵奖得主姚期智教授在2017腾讯WE大会上的talk:

“对我来讲最兴奋的将来，就是现在两个最热门的题目，量子计算和人工智能可以结合在一起”，姚期智表示量子计算机能处理量子方程式，能让人类更好的了解自然，了解自然是如何创造了人类智能，“我们想要达到这个境界”。
量子计算机将让AI更加聪明，如果能够把量子计算机和AI放在一起，姚期智说，我们可能做出连大自然都没有想到会有如此结果的事情，例如孕育出新的物种。

Ref：量子位：姚期智：量子计算只剩最后一里路

2. 量子通讯

量子通讯并不意味着可以实现超光速通讯，不然爱因斯坦的棺材板都压不住了。但是可以利用量子通讯从根本上实现信息加密。这种加密不是像经典RSA那样是基于一个“不可解”的大数质因数分解问题，而是在量子力学的根基上就排除了信息被破解的可能。

之前提到了量子计算的shor's algorithm可以破解RSA加密的所有信息，那么面对“量子危机”我们有没有解决办法呢？回答当然是确定的，这就是量子加密(quantum key distribution) 。根据量子不可克隆原理，一个量子态不可能被完美复制；并且量子态只要一被测量就会坍缩。根据这些性质，我们就可以构建基于量子力学的加密协议。目前比较流行的有，BB84协议，Ekert91协议等。 中国在量子计算方面短板了，但是在量子通讯上还是很厉害的。墨子号就是世界上第一个发上太空的实现光量子通讯的实验。

量子通讯具体怎么做？

在经典通信中，发送⽅的信息是用有限个经典⽐特0和1表示。可是假如要通过经典通信传递由 和 通过量子叠加⽽成的已知量⼦态 ，则需要传输⽆数个经典⽐特0和1才能完全描述 的信息，例⼦。另外，如果要传输的量⼦态是未知的，对其进⾏测量会导致其波函数坍缩。所以⽆论是发送⽅还是在接收⽅都⽆法通过测量来确定该量⼦态。再有，根据量子不可克隆定理(No-cloning theorem)，发送⽅不能通过克隆来制备⽆数个该量⼦态，也就不能对其作做⽆数次测量来⽆限确定该量⼦态。上⾯讨论说明，只通过经典通信来传递⼀个未知的量⼦态是不可能的。

如果要以⾼准确度传输⼀个未知量⼦态，需要应⽤到量⼦通信技术。量⼦通信中，发送⽅和接收⽅各拥有⼀对具有量⼦纠缠(quantum entanglement)的量⼦态之中的⼀个作为量⼦资源，由此达到在经典通信中⽆法达到的准确度。其他量⼦关联(quantum correlation)，如量⼦失调(quantum discord)目前也在被研究中。⼀个著名例⼦是量⼦态隐形传输(quantum teleportation)，在这⾥发送⽅把要未知量⼦态和⾃⼰⼀⽅的纠缠态纠缠起来。通过对纠缠后得到的两个量⼦态各进⾏测量，从⽽得到两个经典⽐特信息。在发送⽅测量后，接收⽅处的量⼦态也被确定（坍缩了）。然后发送⽅通过经典通信把这两个经典⽐特发送给接收⽅。基于收到的经典信息，接收⽅可以对⼰⽅的量⼦态作厄⽶操作(unitary operation)，从⽽得到⽬标的未知量⼦态。这也就是为什么量⼦通信不违反相对论。

在此过程中，需要消耗的资源是⼀对纠缠态，纠缠量为⼀对Bell态（离散变量情况），或者⼀对EPR态（连续变量情况）。对单量⼦态的隐形传输早已被实验实现（潘建伟也是作者之⼀），最近对量⼦逻辑⻔的量⼦态隐形传输也已经被实现，对将来进⾏量⼦计算也是⼀个好消息。当需要传输的⽬的量⼦态为已知时，也可以通过量⼦通信传输从⽽得到更⾼的准确度，毕竟总要传输⽆限个经典⽐特也不是办法。实现的⽅法是⽤量⼦态隐形传输的⼀种变形，称为远程态制备(Remote state preparation)。在这个⽅法中，需要消耗的量⼦纠缠数量(ebit)和需要通信的经典⽐特数量(cbit)是可以互相改变的，共享的纠缠量越少，所需要通信的经典⽐特数就越多。在由因果律确定的极限中，只需要通信⼀个经典⽐特和有限的量⼦纠缠量就能完成⼀个已知量⼦态的传输。

如今量⼦通信可以具体应⽤在加密领域，做法是通过量⼦特性来对将要传输的量⼦信息进⾏加密和解码，也就是量⼦密钥分配(Quantum key distribution)。

如果通信双⽅之间共享量⼦纠缠对，那密钥的制备就很简单了，要制备经典密钥只需要测量和经典通信即可达成，著名的例⼦是E91协议。⽽在极低环境噪⾳（会引起退相⼲）情况下可以将两个纠缠量⼦态各⾃的真空涨落量（也相互纠缠）作为量⼦密钥，这当然是很理想的情况下才能完成。上⾯的例⼦中，量⼦纠缠是量⼦加密超越经典通信的关键。同时我们知道，量⼦态的叠加性也是量⼦⼒学的独有性质。并且，任何可能的测量都会使量子态坍缩到任意一个本征态，从⽽失去⼀部分量⼦态中蕴藏的信息。这个特性可以⽤在量⼦加密领域，著名的例⼦是BB84和B92协议。当然，在没有共享纠缠态的情况下，接收者和接收者处的量⼦噪⾳是否由偷听者(evasdropper)控制会决定该密钥制备⽅法的安全度，因为若能控制噪⾳量，偷听者会获得⽐⽬标接收者更多的信息，从⽽伪装成接收者。

需要量⼦密钥分配的原因是，现今的经典密钥分配协议⼤多基于RSA协议（如⽐特币），这种协议在量⼦计算机⾯前不安全。

3. 量子传感（Quantum sensing）

量子传感，说的是利用量子的性质或者构建量子系统，对物理量进行测量。我们知道的巨磁阻效应，原子钟，引力波的测量其实都属于量子传感的范畴。目前随着量子信息的兴起，量子传感的应用越来越广泛。目前的spin qubit, trapped ions, flux qubits等量子比特的读取，都要用到量子传感器。

最近量子传感的工作，不得不提到2017年LIGO利用光子干涉仪，测到了爱因斯坦在1917年预言的引力波。LIGO是由相距3000公里的两个精密观测装置共同组成的。每个观测装置都具有两条相互垂直的管道，每条管道长4000米，构成L型。管道内安装有半透镜以及反射镜。激光在L型管道的节点处被半透镜分为两路，分别走向L型管道的两端，从尽端反射回来后，重新汇聚。如果没有引力波的影响，重新汇聚后的激光会因为同频干涉而相互抵消。而引力波会极其细微地改变反射镜与半透镜的距离，从而影响本应相互抵消的干涉结果。这种测量方法的精度有多高呢，抵达地球的引力波，其振幅大约相当于氢原子的100亿分之一。这是一个多么恐怖的数字，想象氢原子的直径是是一根头发丝的十万分之一。 Ref：引力波，一个世纪的求索

量子传感会为很对产业提供新的机遇，特别是在需要精确测量的领域，比如应用物理和工程方面。附上一篇很好的综述文章，顺便致谢楼上Prof. Degen组的茶水间的意式咖啡机，做thesis每天中午都要去蹭一杯。

Ref：Degen, Christian L., F. Reinhard, and P. Cappellaro. "Quantum sensing." Reviews of modern physics 89.3 (2017): 035002.

4. 自旋量子器件（Spintronics）

现代电子产业的发展，其实就是对材料电子性质的操控，电学性质（CPU）、磁学性质（磁盘）半导体集成电路所有的功能，都是基于晶体中电子电荷（charge）的运动规律。自从1988年巨磁电阻（GMR）的发现，才第一次让人们意识到电子的自旋（spin）在电子产业巨大的潜力。但是目前GMR仅仅触及了自旋量子器件的皮毛，电子自旋更大的威力还没有施展开。另外这个领域工业界也不断投入巨资研究。2016年在某凝聚态夏令营问过复旦的沈建教授，现在spintronics研究做的最好的是三星 & Intel。

TMR效应：TMR效应的发现其实早于GMR。早在1975年，Julliere等人就在Co/Ge/Fe磁性隧道结(MagneticTunnelJunctions，MTJs)中观察到，随着GMR效应研究的深入，TMR效应越来越引起人们的重视。MTJs中两铁磁层间不存在或基本不存在层间耦合，只需要一个很小的外磁场即可将其中一个铁磁层的磁化方向反向，从而实现隧穿电阻的巨大变化，故MTJs较金属多层膜具有高得多的磁场灵敏度。同时，MTJs这种结构本身电阻率很高、能耗小、性能稳定。因此，MTJs无论是作为读出磁头、各类传感器，还是作为磁随机存储器(MRAM)，都具有无与伦比的优点。

自旋场效应管（Spin-FET）：第一个自旋场效应管的构想是1990年由Datta和A.Das提出来的。传统场效应管利用栅极势垒的‘有’或‘无’，来控制从源极到漏极的电流（电子），实现对电流的‘关’和 ‘开’的作用。当栅极部分存在一个势垒时，电子很难通过，FET处于关闭的状态；而当栅极部分势垒消失的时候，电流容易通过，电路开启。自旋场效应管则利用不同的原理。自旋FET的栅极势垒曲线是固定的，只是因电子自旋方向的不同而一分为二：对上自旋电子，势垒总是存在（图中的虚线）；对下自旋电子，势垒总是为0（实线）。栅极的控制作用则通过翻转入射电流中电子的自旋方向来实现。比较起建立电场势垒来说，这种翻转只需要很少的能量并且速度快得多。

自选电子学有潜力的材料：

1. 半金属（Half-metal）

我们用费米能级在能带图中的位置来判断材料的电荷输运性质，区分金属、半导体、和绝缘体。同样的原理也可以用来判断材料对两种不同的自旋电子的不同输运性质。左半部分上自旋电子的子能带是金属性的，而右半部分下自旋电子的子能带是绝缘体（或半导体）的。人们将这类材料叫做半金属磁体。

2. 稀磁半导体半导体材料的优点之一就是对掺杂的敏感性。掺进少量的杂质就能大大地改变材料的性能。现在，我们要利用与物质磁性有关的电子的自旋，物理学家们很自然地想到，如果能在非磁性化合物半导体材料中，掺进一些磁性物质，是否就有可能形成一种同时具有半导体特性和磁性的新型功能材料呢？

3. 多铁材料

多铁材料是指：电磁性，铁电性，铁弹性等多种性质集合在一种材料中。1994年瑞士日内瓦大学的Schmid明确提出了多铁性材料这一概念。直到2003年，Ramesh小组制备了高质量的 外延薄膜,在其中发现了很大的铁电极化强度,可以媲美传统铁电体。多铁材料的研究开始受到极大的重视，下面是2000年开始，关于多铁材料的发表文章数量。

国内从事多铁研究最出名的是南大的刘俊明，清华的南策文。江湖称人称“南俊明，北策文”。下面这篇综述文章写的很不错，有兴趣可以阅读。

Ref: 物理. 43卷. 多铁性十年回眸(2014)

这里插一点私货，2018年10月11日，参加了在苏黎世举办的Quantum Industry Day，会议来了欧洲很多研究组的大佬，以及工业界代表（以IBM, Zurich Instrument为主）

见到了Nicolas Gisin，可以算是量子通讯之父？早在1997，Gisin就实现了在日内瓦湖两端搭建量子通讯线路，也是目前很热门的诺贝尔奖候选人了。

以及才知道我们学校(ETH)为了响应欧盟发布的“量子技术旗舰计划”，发展量子信息技术，已经准备在明年开始开设Quantum Enginnering的硕士专业，由物理系和电子系合作。欧洲其他学校包括代尔夫特理工，德国马普所等好像也早有类似的项目。可见欧洲对此领域的重视。 Ref about EU Quantum Flagship

目前国内从事领域研究高校/研究所，我知道的有，清华交叉信息学院，上海交大，中国科大潘建伟带领的团队，以及中科院。目前已经出了很多很不错的工作，尤其是潘建伟组的光量子计算机可以说是世界领先了。但是不得不承认的是，国内在量子信息上的研究总体上，跟国外的差距都不止一个数量级的。目前超导电路，离子阱，量子点等量子计算机的研究基本都是被国外科研组垄断的。从这些课题组毕业的PhD Posdoc的中国人本来就寥寥可数了，回国任教工作的就更少了。

国内科技企业也效仿国外开始加入量子热潮的研究中，比如阿里巴巴达摩院。然后跟在TUM的师兄聊天听说，华为最近也听说开始有新动作了：在欧洲的很多高校开了宣讲会，据说要在苏黎世建立量子计算中心。（不过据说去听宣讲会的表示，华为的人自己都没搞清楚自己要干什么...）

不过包括阿里巴巴达摩院，腾讯量子实验室，目前的成果来看还只能说是小打小闹，对比已经起步快十年的同行们，差距还是不小啊。做一个小对比，达摩院量子实验室负责人 施尧耘 & 腾讯量子实验室的负责人 张胜誉 vs 国外同行，从citation不难看出，国内同行要加油啊！以及也希望国内研究所及高校能引进更多的此领域的杰出人才。在晶体管发明的时候，中国还刚刚建国百废俱兴没有赶上研究的潮流，现在量子第二次革命时期是抓住机会弯道超车的好时机！

会议上其他讲到的一些内容：

会议最后组织者总结，我们现在面临着量子力学第二次革命，不管是学术界还是工业界，都要做到准备好量子的到来（Be quantum ready!）。摩托罗拉的例子相信大家已经再熟悉不过，只是因为没有抓住智能时代，就在短短十年从科技巨头的地位衰落到亏损被收购的地步。可能现在还有很多人对量子信息时代的到来表示很大的怀疑，但是对于科技企业甚至国家层面来说，这个赌注是输不起的。It's now or never! 我还是乐观的认为，人类在很近的将来是可以掌握量子态的精确操控技术的。并且量子技术会像当年电脑互联网技术一样，引发一场更大的科技革命。

在这部分的结尾，引用Prof. Leo Kouwenhoven主页的一句话：

The beauty of quantum technology is that by design a physical system obtains special quantum properties and that one can fully control these properties. One direction involves circuits of quantum devices that exploit superposition and entanglement to perform logic gates. This is quantum engineering to the extreme! A second direction is designing materials systems and device layouts such that the resulting collective electronic behavior has special properties, such as the emergence of topological states and Majoranas.

简单翻译：量子科技的美在于设计一个量子系统，并使得人们可以完全的操控系统的量子性质。其中一个方向就是利用叠加态和纠缠态的量子逻辑门。 另一个方向是设计材料系统，发掘其特殊的材料性质，比如拓扑激发和马约拉纳粒子。

二、柔性电子器件 & 可穿戴设备

自从iPhone的发布开始，智能手机已经掀起了一波又一波的科技浪潮，不少互联网科技巨头就是乘着这趟东风起飞的。但是我总觉得手机是一个很蠢的发明，让人们的注意全放在这个几寸的小盒子上。未来的科技发展趋势，应该是智能设备与人的更有机的结合。

可穿戴设备这个概念已经被科技界炒了很久了，包括Apple watch，Google Glass还有各种运动手环。更进一步的，还有包括在体内植入芯片（听起来就好疼.....）。如果你以为这就我是要说的那就Too young，Too Simple了。

第一次听到柔性电子器件这个概念，是John Rogers组的一个博士来之前待过的组给talk。当时看到最新研究的成果，整个人就震惊了。

花絮：从穿戴式到电子皮肤，柔性设备才是未来 | F²科学峰会 文中黄永刚教授就是Rogers的合作组，两个组都在美国西北大学。

提到电子器件逃不开的就是芯片，而传统用都是硅基底做出的芯片。用“石头”（硅）做的芯片上哪门子可以弯曲啊喂！！正确的操作是，把芯片直接“打印”在可以弯曲的柔性材料上：

这里实现“柔性”的操作是，通过在结构上设计出可以承受拉伸的微电路芯片，然后再将其植入到可弯曲的材料，如PDMS等之中。这样的做法将大大提高柔性电子学的应用前景：包括但不限于医学检测诊断，智能设备柔性化，真·人机结合。PDMS等材料的生物相容性也使得可以直接将其植入到生物体内而不会有排异反应。比如可以贴在心脏上监测心脏情况，再有好像Rogers组好像已经做实验将柔性材料贴在猴子大脑上，这也是实现人机接口的一大热门候选。

另外有答主提到过的柔性电池，rogers组其实几年前已经做出了雏形：

评论区提到了基于有机半导体的全柔性器件，这个方向也听说过，不过目前好像还没有听说有很革命性的成果（？）。

三、拓扑材料及其应用

拓扑材料在2016年喜提诺贝尔奖一枚。Berezinskii–Kosterlitz–Thouless三人在二维体系的XY model中推导出了拓扑相变。同时，Duncan Haldane在一维spin chain也发现了第一个可解的拓扑系统。但是其实很多人都认为，这只是拓扑在诺贝尔奖上屠版的开始。

拓扑这个概念在凝聚态中的提出应该是和量子霍尔效应(Quantum Hall effect, QHE)分不开，在解释量子霍尔效应中的电子输运时，科学家门提出了边界态(Edge state)的概念。再之后的分数量子霍尔效应(Fractional QHE, FQHE)，则是开启了拓扑序(topological order)的研究。固体物理学在研究了几百年的材料导电性，磁性，光学性质后，终于开辟了拓扑性质的研究。

斯格明子(skyrmion)

既然之前已经高赞回答提到了斯格明子，我就先填这个坑吧。斯格明子本身是磁性材料中的一种拓扑激发。我们都知道磁性材料可以想象成材料中有一个个小磁铁，如果这些小磁铁按照下图形成了磁铁漩涡，那么我们就得到了一个个的斯格明子。这种准粒子的尺寸可以非常小，到3nm的数量级。但是因为是有拓扑性质的保护，在常温下都可以稳定的存在。想象如果把一个个可爱的磁旋涡用于数据存储，存储技术又不知道能提到多少倍。

2008年，IBM公司Stuart Parkin博士和合作者提出使用磁畴壁作为信息存储载体的赛道存储器。2013年，诺贝尔物理学奖获得者Albert Fert 教授将这一想法拓展到磁性斯格明子体系，以斯格明子存在与否来对应信息记录的“1”和“0”。

关于半佛仙人的回答提到了斯格明子霍尔效应(skyrmion hall effect)用于存储器，感觉原文表述有些不准确，这里稍微解释下。粗略读了提到的那篇nature physics，那篇文章的工作并没有提skyrmion hall effect对存储的作用，而重点在于实现了一个没有真实电荷(只有拓扑电荷)的准粒子的霍尔效应（因为经典的霍尔效应要求粒子带电），提供了一种可能的斯格明子产生和操纵的方法。但是至于斯格明子存储器最终是利用什么结构实现，目前还是一个open question，现在知道的操纵斯格明子的方法还有热梯度(thermal gradient)，交变磁场（ac magnetic field）等。

所以更严格的说，斯格明子（skymion）本身是下一代存储的媒介，斯格明子霍尔效应是一种可能的操纵方法。另外提一句，其实不仅在铁磁（ferromagnetic）材料中会出现涡旋畴结构，在铁电（ferroelectric）材料中可会出现。而且这两个体系的机理还差别挺大的。在铁电体系里面，实验已经证实了电场不能移动vortex，但是strain和strain gradient可以。更深的的物理目前仍不清楚。

另外新一代的存储技术其实有很多候选，斯格明子只是其中一个。包括之前提的自旋量子器件，量子传感，都是备选的选项。

Ref：

磁性斯格明子：前景与挑战

斯格明子材料研究取得进展-科普中国

分数/整数量子霍尔效应

霍尔效应大家可能都知道，在一个电阻上加磁场，在电阻纵向方向可以测出霍尔电压。1980年， 整数量子霍尔效应由马克思普朗克研究所的物理学家冯·克利青发现。在二维电子气中，加上极强的磁场~5T，可以发现霍尔电阻出现量子化平台。这个工作在1985年喜提诺贝尔奖。

1995年，物理学家们又发现，当磁场加到足够大以后，会出现更神奇的分数量子霍尔效应。在这之中还有华人物理学家崔琦的贡献，并在1998年获得诺贝尔奖。虽然看起来差不多，但是FQHE的机理和整数的完全不一样。根据FQHE的研究，在文小刚等人的带领下，物理学开启了对材料拓扑序的研究。

2010年，清华大学的薛其坤院士团队还发现了量子反常霍尔效应。因为材料中很强的自选轨道耦合，在不用加强磁场的情况下一样可以测出量子化的霍尔效应。杨振宁教授称这是诺贝尔物理奖级别的论文。关于QHE的应用：

薛其坤院士：要实现这种量子霍尔效应所占的磁场，是地球地磁场的十万倍甚至上百万倍，要产生这样的磁场需要一个非常大的设备，一般来讲的话是和冰箱那么大，一个计算机的芯片很小，显然这种量子霍尔效应很难得到应用。但量子反常霍尔效应的好处在于不需要任何外加磁场，因此这项研究成果将推动新一代低能耗晶体管和电子学器件的发展，可能加速推进信息技术革命进程。

拓扑量子计算

在第一部分已经提到了，量子计算的一种实现方法是基于拓扑保护的拓扑量子比特(topological qubit)。拓扑量子计算是凝聚态思想家Kitaev在1997年提出的

Kitaev是真大佬....提出在一维材料Kiteav chain中能测量马约拉纳费米子的也是这哥们。然后他发的很多文章基本都是没有共同作者，一个人单枪匹马做出了很多重要的工作。。。。

量子计算之所以难以实现，本质原因是量子态太脆弱，一碰就没了。但是有拓扑的保护，量子态就可以很稳定的存在，就算受到微扰也不会破坏qubit的态。

我们现在知道的基本粒子分为两类，费米子和玻色子。在量子力学基本原理中，交换两个费米子波函数会出现负号，交互玻色子不会改变。然后理论家们提出了任意子(Anyons)的概念，如果交换两个任意子，波函数会出现一个相位 。然后在四维时空中，几个任意子的世界线互相缠绕（想象跟拧麻花一样），那么理论上他们的量子态不能被一般微扰所破坏。（你有本事把四维时空线拆开试试 :-D

关于拓扑量子计算，目前业界比较看好的两种实现方法是：分数量子霍尔效应(FQHE)的Edge state，和马约拉纳费米子。

分数量子霍尔效应(FQHE)：对于分数量子霍尔效应，存在一种叫复合费米子(composite fermion)的准粒子，复合费米子=两个量子磁通+一个电子。在FQHE的电子输运用，复合费米子取代了电子的作用。神奇的事情是，科学家发现有些占据态比如v=5/2的分数量子霍尔效应边界态，里面的复合费米子不服从费米统计，也不服从玻色统计！所以很可能是我们想要的任意子。目前实验已经有很多实验证据证明，v=5/2这个态很特殊！目前答主也在做关于QHE和FQHE的是实验工作，希望能做一些微小的贡献。

马约拉纳费米子(Majorana fermion)：1928年，英国理论物理学家保罗·狄拉克大胆预测：宇宙中每个基本的粒子必然有相对应的反粒子，当粒子和反粒子相撞时会相互湮灭，进而释放出能量。1937年，意大利理论物理学家埃托雷·马约拉纳却提出另一设想：自然界应该存在正反粒子相同的费米子，其反粒子就是它本身。2012年，TU Delft的Kouwenhoven首先在一维纳米线中观测到了马约拉纳费米子，一种材料中的拓扑激发准粒子。2018年8月，中科院也宣布在铁基超导体中探测到了马约拉纳任意子。 Ref：首次在铁基超导体中发现马约拉纳任意子专题

拓扑绝缘体

凝聚态物理学中一个不变的主题就是发现并分类独特的物相，通常朗道的相变理论可以通过发现自发对称性破缺来分类不同的相。然而近三十年来，量子霍尔效应的发展引领了一种新的物相分类范式，那就是拓扑序。引起量子霍尔效应的态并没有打破任何对称性，而是定义了一种拓扑相。在这种拓扑相中，类似霍尔电导和无带隙的边缘态这种基本性质是对材料参数的连续变化不敏感的，也就是说除非系统经历了一个量子相变，否则这种其霍尔电导和边缘态完全不会改变。而传统相变是在温度、压强等参数连续变化中出现的，这就和拓扑相完全不同。

目前的研究有： 二维拓扑绝缘体，包括量子自旋霍尔效应，的量子阱等。以及三维拓扑绝缘体 和 等。

备注：这部分内容引用了拓扑绝缘体回顾专栏中翻译Hasan的文章，觉得翻译的很好。感谢 @Lord Hart 授权引用。

另外，很多回答提到了机器学习与人工智能，包括无人驾驶，工厂全机械化等。但是私以为，机器学习并不严格算基础科学突破。Machine learning近些年的井喷式发展，其实是依赖于现代芯片的计算能力提高，使得用算法训练大规模神经网络成为可能。而本身机器学习这个概念，早在1959年就被Arthur Samuel提出了。在80，90年代的时候，也有少数科学家投入了研究，但是受到计算能力的限制，不能很快处理那么大量的矩阵运算，所以一直是方兴未艾的状态。21世纪开始，根据摩尔定律，计算机算力不断提高才使得机器学习变得越来越火。但是不可否认的是，未来十年可能依然是人工智能的时代，人工智能在传统行业的渗透和参与将让很多领域产生革命性的变化。再提一下之前的量子计算，随着算力的提高，机器学习会得到更大范围的能力施展。好像目前也有专门针对机器学习设计量子芯片的方向。

再有，已经有答主提到了，电池的发展很大程度上限制了互联网科技产业。这个方向没有深了解过，只看过一些超级电容器的进展，但是目前好像好没有特别好的革命性成果。另钙钛矿太阳能电池好像最近也很火，不知现在研究到什么程度了，如果读者有这方面的大佬也欢迎私信交流。

关于高温超导说两句，先是几个关键时间点：上个世纪80年代钇钡铜氧被发现（~80K），开启了高温超导的研究。2006年，细野秀雄的铁基高温超导，为高温超导的研究提供了新的方向（超导和磁性两个冤家本来不能同时出现的，实验发现的时候大家都很吃惊）。2015年，硫化氢超高压在200K+高温超导。2018年初，石墨烯魔角超导，提供新的研究可能。个人感觉：在高温超导的研究虽然现在看到了很多突破口，但是感觉还是总差那么临门一脚。归根结底觉得还是底层机理不清楚，实验很多时候就很迷茫在碰运气。高温超导如果做出来了绝对是整个能源产业和互联网都会革命性改变，但是十年内看到的可能性不大，不过依然希望能被打脸。

以及，石墨烯/碳纳米管这个东西也很tricky，这个领域目前对电子产业，电池等发展确实已经起到了一定的影响，但是感觉还不至于到革命性的。今年初双层石墨烯超导又引发了一阵波澜，拭目以待后续的进展。

至于还有人提到引力波，SpaceX等，这些都是很伟大的发现和成果，但是这些在近10年带来的改变不会很大。这些影响的可以是100年后的人类吧，在星际时代。

2018/10/26 ：没想到随便一答好像排名第一了，承蒙大家关注。这个周末要赶一下上学期做laser cooling项目的报告，如果有空会马上回来填坑。以及有评论说写的太基础看不懂，我接下来会尝试讲的再通俗点。图片来源网络，如有侵权请联系答主删除。

2018/10/27 ：增加了量子通讯，自旋电子器件，skyrmion以及私货部分。答主目前只是硕士，很多领域都是兴趣才有所了解，在知识的深度上跟很多大佬是没法比的，如果有错误之处欢迎私信或者评论提出。

2018/11/13：增加高温超导，拓扑量子计算，拓扑绝缘体，分数/整数量子霍尔效应。

2018/11/16：增加量子通讯细节，量子传感。全文基本完结，如有专业修改意见可以私信。

最后，我一个梦想玩摇滚的业余物理系选手，怎么就跑来写科普了呢( •̀∀•́ )。

欢迎关注专栏，有时会聊摇滚和物理。

我赞同 @霍华德 的答案，但跟他的悲观看法不一样，未来十年到二十年，基础科学将有较大跃升。

1、难以逼近底层逻辑，表象成果也很可观。

刘慈欣在《三体》里描述过，即便是三体人封锁了地球基础科学，人类依旧曲径通幽，造出了宇宙级飞船。

这不是一个不能实现的大刘寓言。

基础科学被分为7大类：数学、物理学、化学、生物学、天文学、地球科学、逻辑学。实际上许多科研工作者认为，所有科学都是物理化学的衍生品罢了。

有人认为这个宇宙的真相是，从一到无穷大。

譬如，社会学是心理学的扩展，心理学又是神经科学的呈现，神经科学源自医学研究，医学是生物学的一种，生物学可以看成各种物质的化学反应，化学反应又是分子、原子、电子运动的物理过程。

这种万能理论很极端，也很有趣，是能够解释物质支撑了灵魂的一种辩证法。

我就拿神经科学来举例子吧，大家都知道一个情绪递质叫多巴胺，它能掌管我们人类的食欲、性欲、购买欲等等，而像它一样奇妙的神经递质，已被发现三十多种有明确功能的递质，科学家确信还有几十种待发现具体功能。

其中有一种递质叫恐暗素，能使各种地球生物极端恐惧黑暗，它还能够通过训练得来，提炼后注射到某种生物中，一定量的恐暗素能够引起2周左右时间强烈的恐黑情绪，即便它多么的喜爱黑暗。

随着时间推移，情绪买卖很可能会成为一种公开的商业行为，毕竟会有一些相对友善副作用低的递质，适合去治疗人类的心理创伤。

但是，人类也在恐惧这种买卖。如果沙特处死的那名记者，是用负面情绪药剂折磨致死的，你会怎么想？仿佛比杀人更残酷更无情对吧。

基础科学中的生物学，明显还有很大的突破空间。

2、罪恶性研究的难处，正在被进步冲淡。

日本战后医学非常发达，731部队的研究成果被广泛应用，像传染病、毒药学、外科手术、人体免疫学、脑科等诸多领域，当时都有长足进步，并影响到现代医学的发展。

当你摆脱民族情绪和道德公理，会发现人类约束了基础科学发展的很多可能性。同理的还有核能、核辐射。主要是我们当前无法完全防范核污染，不然它们是研究基因突变和基因序列密码的良好途径。许多国家级数据、算法、成果，是没有公开的，导致一些实验室在重复造轮子，浪费了人力算力科研经费。

人类社会在进步中却步，是因为畏惧不人性的后果。

像搬上大荧幕的《美国队长》等科幻电影，许多人也认为是人体科学的一种可能性。在法治社会，你上哪找那么多活体人类样本呢？

电磁学，它正在解决许多生物学难题和道德问题。

运动手环、体脂称这类电学设备，正在被大众所接触，通过4-24个电极测量人体电阻，告诉你的脂肪、无机盐、肌肉含量与分布。现在大家觉得是不够准确的，因为它没给你规范使用场景。

很容易被水分、食物、衣服、血液循环速度等，导出一个有误差的数据，若你每天清晨光着身子去量一个看看，还会失准？

我们人类基础科学是被傻瓜式体验拖累了的，不愿意去填写问卷，才形成了不够严谨的论据。由于智能家居生活是当前商业发展的焦点，后面会有智能管家记录你的生活习性，辅助其他设备排除掉干扰因素，譬如是否饮食服药、睡眠质量、情绪如何等等。

当样本采集的足够多，用户能提交的资料越丰富，它越能够修正数据库。结合临床医学研究成果，能使生物学等诸多学科得到极大获益。

大部分人应该清楚，生活数据正在交叉，由于样本的丰富，最终能由应用科学，推动各种基础科学进步。

譬如马化腾开展的腾讯觅影项目。

3、打破意识囚笼，开发副产物的价值。

像看过《我不是药神》的知友都很理性，说那些病人虽然可怜，但科研费用就摆在那里，卖低价没有充足利润，谁还去做科研开发新药品？

然而真相是，各种组织重复做过了大量实验，还摒弃掉了许多与实验目的无关的现象，然而这些现象对其他学科来讲极为有用，一旦数据被共享，整个人类能少走很多弯路。

神药不见得真需要那么高的研究成本，可是，无论是个体、组织、机构、国家、社会，极大部分都把信息看成了利润点。很少有无私奉献、精诚合作的存在，以至于基础科学发展缓慢。

我举个例子。

大家都听闻过黑死病，它在欧洲纵横400余年，杀死了大约1/3的欧洲人口。

当时医学不发达，人们都很愚昧，不管是教廷、皇室贵族、还是贫民老百姓都相信，穿厚衣服、不洗澡能够抵御黑死病。当污垢封闭了皮肤的表层毛孔，将百毒不侵。然而黑死病的传播凶徒是跳蚤，最喜欢体味大的各种生物。

越不洗澡，越去找你，许多人还没活到衰老的年纪，就已经被传染病杀死了。这也是为什么，中国的鼠疫到了欧洲那样肆掠，却没在本土发生过深刻的历史记忆。

当时法国人就是不爱洗澡的其中表率，然而法国人中存在一种奇特现象，就是香水的制造产地很少出现黑死病患者，因为香料味道驱除了跳蚤，其中薰衣草驱虫效果最为明显。

因此，香水在法国得到了一定的民众喜爱基础，后来因为当权者路易十五的过度喜欢，使得喷香水这个明明诞自埃及的习惯，在法国发扬到了极致。

其中，一种叫做四贼醋的味道，最能驱除黑死病。

大家都知道醋有消毒的作用，廉价又好用，混入香水还有驱虫增效的功能。四名盗贼发现了这个秘密，但没有告知任何人。他们在社会的顽疾里兴风作浪，敢于偷盗黑死病人财物却不会被感染，还给家人也配置了这种奇怪的魔性香水。

保佑她们不受黑死病的侵袭。

当他们在被抓捕归案时，又以四贼醋的配方换取了性命和人生自由，证明了知识无价。当配方公之于众时，一场祸害几百年的灾难才消融瓦解了。

医学难题，竟被香水附属物交了一个高分答卷。

你还能看出，四个盗贼为了个人利益，丝毫不顾社会安危。因为有人死，他们才能渔翁得利。同时他们又是流行文化的受益者，如果没有这种趋势，则不会出现四贼醋。

当四贼醋成为社会共识后，才打破了被瘟疫盘踞的西欧棋盘之孱弱。

现代社会这样的例子也不是少数，隐瞒和放弃了很多知识现象。我们人类从古到今，都极为缺少一种承载共识的庞大载体，只是以书籍、雕塑、图画的形式，散乱地存在着。

当今社会，正在处于营造数据中台的伟大时代。

各类数据正在上面交错汇集，形成极高的价值，毫无疑问，我们人类正在铸造通天的巴别塔。

当版权问题，在遇到庞然巨物被淡化时。

你可以想象一下，事业群枝叶茂盛如腾讯、阿里、华为，在数据共享之后，集中算力智识去攻坚，他们能够推动多大的社会进步，避免多少没有必要的科研预算？

最起码，会使很多副产物都得到它应有的价值。

从进步空间的大小、数据样本的意义、副产物的价值来看，正处于交错发展的契机时刻。

私以为，基础科学研究将进入第二春。

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  li-lei-up 网友的相关建议: 
      

它山之石可以攻玉，我认为神经科学的突破可能会带来互联网科技产业的改变。

我们的互联网科技基础是基于传统的计算机信息发展的，尽管几十年来我们一直在推动互联网行业的发展，但是总体上我们越来越接近一个极限，比如在硬件上，我们已经接近了物理极限，在往下，就会碰触了量子力学的领域，而这个领域，当前人类尚没有更大的突破，而且至少在未来十年，很难看到量子力学发生翻天覆地的变化，所以我认为硬件的极限迟早会达到，当然也有量子计算机，但是十年内，我对此不乐观

这种情况下，软件就成为了突破的另一个空间，之前谷歌的阿尔法狗的出现让很多人对计算领域有了新的认知，原来我们可以突破已有的计算模式而开发出一个新的角度，如今深度学习已经成为了互联网领域的大热门，以至于你不说个神经网络都不好意思和别人打交道。

但是，可能不少人没意识到，我们所谓的“神经网络”并不是真正意义上的神经网络，我们甚至连模拟神经网络都算不上，之前胡郁曾经在采访的时候说过：我们至今仍未搞懂人类大脑的运作方式，我们所有的神经网络或者说人工智能，只是用计算机模拟的使之看起来像人类的大脑，但是实际上，仍然是传统的那一套，我们根本就没有按照大脑的运作方式进行计算。

所以，未来互联网科技的突破点可能就是，我们部分破解了人类大脑的运作方式，然后我们的计算机算法逻辑开始改变，学习真正意义上的人类大脑运作方式，这可以说是互联网科技的一个核心突破点，真正的让计算机变得约等于人而不是总是“像”人。

当前各国都在开展脑计划，比如美国、欧盟、日本，我国也开展了脑计划相关的议题，是由中科院蒲慕明院士领衔的，相信在大规模的资金和科学家参与下，我们至少能够一定程度上了解到大脑的运作方式，从而为计算机的运作提供更好的参考。

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  sywx 网友的相关建议: 
      

基础科学的大踏步前进需要需要需要需要需要需要需要需要需要需要需要中美对立。

这很残酷且残忍。然而。别无他路。

五浊恶世就是这么让人绝望。

银河系太大了，我们几乎不可能在文明毁灭前找到可以延续文明的新太阳系。

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  4hyperion 网友的相关建议: 
      

基础科研可以推动互联网和科技行业的发展，粒子物理学是我们不能忽略的学科。这个答案先回顾历史，再谈谈未来。

人们往往觉得基础科学研究脱离尘世，花费甚巨，距离普通人的生活很远，想要获得实际的经济效益实在遥遥无期，因此对基础研究存在一些偏见和轻视。比如粒子物理实验的研究目标是 质子、电子、夸克、中微子之类的微观粒子，想要真正应用到人类社会，恐怕要等几百年之后。然而，因为粒子物理实验的需求，CERN催生出了万维网这样的“副产品”，极大地改变了如今人类的生活。

电脑前的你打开知乎主页看看，网址是不是「www」开头的？「www」全称World Wide Web，中文翻译为「万维网」，是一种风靡全球的超文本链接系统，如今在互联网上被广泛使用，成为网民之间传递信息的桥梁。

1989年，万维网「www」诞生于粒子物理学的研究重镇 欧洲核子中心（CERN），当时还是互联网诞生的早期阶段，粒子物理实验的数据量很大，世界各地的科研人员有共享数据和学术交流的迫切需求。在CERN工作的英国科学家蒂姆·伯纳斯-李发明了万维网，以实现CERN和世界各地研究机构之间的信息共享。

欧洲核子中心建立的第一个网站，当然也是世界上第一个网站，当时由蒂姆·伯纳斯-李的NeXT计算机托管。这个网站描述了Web网络的基本功能，告诉人们如何访问他人的文档以及如何建立自己的服务器。1993年4月30日，欧洲核子中心宣布放弃万维网专利，任何人都可以免费使用。万维网从欧洲核子中心扩散到世界上其他研究机构和政府组织，一直蓬勃发展至今。

作为世界上第一个网站的服务器，NeXT计算机如今仍然由CERN保管着。2013年的时候，CERN特意搞了个项目用来恢复世界上的第一个网站，如果你想进行互联网考古的话，不妨去看看：project to restore the first website [1]。

多说几句，中国历史上的第一封电子邮件，1986年由中科院高能物理研究所的科学家 吴为民 发往欧洲核子中心。高能物理研究所还在1994年4月设立了www服务器（中国第一台），中国高能所的IHEPNET接入美国的SLAC国家实验室，走出中国互联网接入国际互联网的第一步 [2]。

现状和未来 现状和未来 现状和未来

国内粒子物理学的研究也能促进高科技产业的发展，例如正在建设的广东江门中微子实验与中国兵器工业集团旗下的北方夜视公司进行合作，成功研制20英寸光电倍增管，打破了日本滨松公司的技术垄断 [3]。

还有未来中国可能建造大型环形正负电子对撞机（CEPC），预计将促进国内 超导高频技术、速调管等关键技术突破国际技术封锁，铁基超导磁铁的实用化研究将扶持起国际领先的高温超导产业，而实验需要的高性能计算或许可以考虑与国内科技公司发展合作。

无论国际还是国内的基础科学研究，都将产生更多的“副产品”改变我们的未来生活，只是这种“副产品”往往难以预期，希望人们面对基础科研能抱着更加宽容开放的态度。一个对基础研究友好的社会环境可以激发更多的“副产品”，更多地辐射到科技产业。

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参考资料：

[1] CERN: The birth of the web

[2]高能所·中国互联网的先行者----中国科学院高能物理研究所

[3]海伯利安：有什么东西看起来不值钱却贵到不可思议？

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  wang-rui-en 网友的相关建议: 
      

我很期待，随着生物学的不断发展，在未来十年中人类将会发现活体的廌（zhi，四声），并且掌握廌的人工繁育技术。

这一发现，有可能从根本上颠覆互联网法律的发展趋势，让案件的百分之百在线裁判成为可能，并且给法律人工智能领域带来全新的挑战。

廌，又名獬豸，是一种传说中的动物，长得有点像西方传说中的独角兽，但比独角兽要胖乎一点。

《说文解字》有记载：“廌，解廌，兽也，似牛，一角，古者诉讼，令触不直者。”也就是说，如果双方发生法律纠纷，廌就会用角去顶不在理的一方。

由于存在这种习性，廌在我国被作为法律的象征，法院门口的石雕就是廌的形象。

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目前，互联网与法律的结合是一个热门话题。

2017年8月，杭州互联网法院挂牌设立，这是我国第一家互联网法院。据介绍，互联网法院致力于依托互联网技术，完成起诉、立案、举证、开庭、裁判、执行全流程在线化，实现便民诉讼，节约司法资源。

试想一下，如果能让廌参与案件的在线审理，司法效率将获得多么大的提升！书记员可以将诉讼双方的实时影像投影在廌的面前，观察廌角的方向，就能迅速实现案件的在线审理。

2016年，全国法院共登记立案1630.29万件，如此大的案件量，给法官的工作带来了很大的挑战，基层法官们的工作压力巨大。互联网法院的出现，一定程度上也是为了促进案件的集中审理、提升庭审效率、减轻法院工作负担。可以想像，互联网 + 廌的模式，将极大促进这一进程。

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有人可能会觉得，廌的发现可能会打击法律人工智能的发展，让AI在法律领域无用武之地，这完全是杞人忧天。AI技术，可以用来对廌的行为做出分析，让中国本土的廌更好地适应涉外法律业务。

中外法律体系存在差异，中国的廌面对欧美判例法国家的司法程序，可能无法做出正确的判断。在这里，可以通过机器学习技术，通过分析廌在面对外国庭审过程时的生理数据，构建模型，建立廌在面对外国司法程序时的反应和正确判决之间的联系，通过算法优化，让廌的行为可用于指导跨境法律业务。

我将其称为：

人工廌能。

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