来自《麻省理工科技评论》最新发布的全球十大突破性技术

《麻省理工科技评论》于近日揭晓2018 年“全球十大突破性技术”，这份全球新兴科技领域的权威榜单至今已经有 17 年的历史。

此次入榜技术包括：3D金属打印、人造胚胎、传感城市、面向每个人的人工智能（AI）、对抗性神经网络、实时翻译耳塞、零碳排放天然气发电、完美网络隐私、基因预测、材料的量子飞跃。评委认为，它们将在未来数年里，深刻影响我们的工作和生活方式。

1、给所有人的人工智能 AI for everyone

入选理由：将机器学习工具搬上云端，将有助于人工智能更广泛的传播

重大意义：目前，人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合，那它将可以对许多人变得触手可及，从而实现经济的爆发式增长。

主要研究者：Google,亚马逊，阿里云，腾讯云，百度云，金山云，京东云，华为云，电信云，美团云。

忧虑：不能从无到有。AI理解不了自己不能创造的东西。

迄今，AI仍是几家大型科技公司以及少数初创公司的“玩物”，对于其他人来说，AI太贵也太难普及。不过，基于云端的机器学习工具正在将AI带给更广泛的群体。如今，亚马逊、谷歌、微软都在试图成为云服务市场的领导者，可以预见，这是一个巨大的商业机会。如果AI革命会广泛传播至经济领域，那么他们推出的机器学习工具，也会随之成为必需品。

同时，我们看到AI已经非常擅长识别物体：一百万张图片中，它会准确的描述哪张有行人在过马路。但是AI不会独自生成行人的图片。如果能实现这一点，它将可以创造大量看似真实的合成图片，完善自动驾驶系统。现在，对抗式生成网络（GAN）正在利用两个神经网络，让二者对抗厮杀并训练。其中一个神经网络叫生成网络，依照所见来生成新的图片；另一则叫判别网络，判断它所见图片的真实。最后，生成网络学会了识别并创造十分真实的图片。

2、对抗式神经网络（GAN）Dueling neural networks

过去十年最具潜力的人工智能突破。减少人类协助来优化模型。对于无法获得大量数据的领域，有很大发挥空间，比如重视隐私的医学。

技术突破：两个 AI 系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音，而在此之前，机器从未有这种能力

重大意义：这给机器带来一种类似想象力的能力，因此可能让它们变得不再那么依赖人类，但也把它们变成了一种能力惊人的数字造假工具。

忧虑：用猫的图片来训练，无法生成狗的图片。对参数非常敏感。

主要研究者：Google Brain、DeepMind、英伟达、中科院自动化所、百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、依图科技、云从科技、旷世科技等。

人工智能识别物体的能力已经越来越强了：给它看一百万张图片，它就可以用惊人的准确度来告诉你究竟哪张里面有个行人在过马路。但是 AI 几乎不可能独自生成行人的图片。如果它可以实现这一点，它将可以创造大量看似真实的合成图片，把行人放在各种环境下。而自动驾驶系统或许足不出户就能使用这些图片进行训练。 但问题在于，从无到有创造一个东西需要想象力，而这正是人工智能技术一直难以实现的能力。

直到 2014 年，当时还是蒙特利尔大学博士生的 Ian Goodfellow 在酒吧里与友人进行学术辩论时，他突然想到了这个问题的答案。这种名为“对抗式生成网络”（GAN）的手段会使用两个神经网络（一种简化人脑数学模型，是现代机器学习基石），然后让这两者在数字版的“猫捉老鼠”游戏中相互拼杀。

这两个网络会使用同一个数据集进行训练。其中一个神经网络叫生成网络，它的任务就是依照所见过的图片来生成新的图片，比如一个多长一条手臂的行人。而另外那个神经网络叫判别网络，它的任务则是判断它所见得图片是否与训练时的图片相似，还是由生成模型创造出来的“假货”，比如，判断那个长着三个手臂的人有没有可能是真的？

慢慢的，生成网络创造图片的能力会强到无法被判别网络识破的程度。基本上，经过训练之后，生成网络学会了识别并创造看起来十分真实的行人图片。这项技术已经成为了在过去十年最具潜力的人工智能突破，帮助机器产生甚至可以欺骗人类的成果。

3、完美的网络隐私 Perfect online privacy

传统的证明是非交互的，我们可以把它写在纸上供验证者在无需证明者在场的情况下进行验证。1985年Goldwasser，Micali和Rackoff通过给传统的数学证明引入随机性和交互，即以问答方式进行证明，由此产生的交互证明系统,这给后来整个计算机科学和密码学的发展带来了（远远超出概念提出者所预料的）深远的影响。

入选理由：原本为加密货币的交易过程开发的一种工具，现在能让你在上网时避免透露任何非必要信息。真正的互联网隐私终于可以实现了。

重大意义：如果你需要透露个人信息以在网上完成某件事，这个方法可以让你在免除隐私泄漏或身份被盗窃风险的同时轻松实现。

技术突破：计算机科学家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成验证。

主要研究者：Zcash、摩根大通、荷兰国际集团等

多亏一款新工具的出现，真正的互联网隐私终于可以实现了。举个例子，该工具可以让你不用透露出生日期就能证明自己年满 18 岁，或者不用透露自己的银行余额或其他细节，就能证明自己在银行有足够的存款可以完成金融交易。这样就大大降低了隐私泄漏或身份盗用的风险。这款工具是一种叫做“零知识验证”（zero-knowledge proof）的新密码协议。

尽管研究人员已经研究了几十年，但直到去年人们对零知识验证的兴趣才开始暴增，某种程度上，这要得益于人们对加密货币日益增长的热情，以及大多数加密货币都为机构所拥有的的现实。同时，很大一定程度上也得益于 2016 年末建立的电子货币——Zcash 把零知识验证应用于实际。Zcash 的研发人员使用一种叫做 zk-SNARK（简明非交互零知识验证）的方法让用户进行匿名交易。通常，这在比特币以及其他公共区块链系统中是不可能实现的，比特币以及其他公共区块链系统中的交易对所有人都是公开透明的。

尽管理论上来说，这些交易都是匿名的，但通过与其他数据进行结合，还是可以追踪到甚至识别出交易人。世界第二大区块链网络以太坊创始人 Vitalik Buterin 将 zk-SNARK 称为一项“彻底改变游戏规则的技术”。对银行来说，这样就可以在支付系统中使用区块链了，同时还能保护客户隐私。

去年，摩根大通将 zk-SNARK 添加到自己基于区块链的支付系统中。不过尽管 zk-SNARK 承诺种种好处，但计算量大，运行缓慢。同时，zk-SNARK 需要“信任安装”，所生成的密钥如果落入坏人之手就可以破坏整个系统。不过，研究人员正在努力研究替代方案，希望可以更加高效地部署零知识验证，同时不需要上述密钥。

现在，更多的区块链系统将要或正在集成零知识证明这一技术。区块链中有部分成熟的应用，其交易相关的隐私数据需要对任意第三方保密，如在供应链系统中一旦暴露就会造成巨大的后果。对于这类不能将信息暴露给潜在第三方的系统，零知识证明毫无疑问是一个“刚需”。搭上区块链高速发展的快车，零知识证明技术可望在不远的将来得到广泛的应用，成为下一代价值互联网的基石。

4、传感城市Sensing city

入选理由：Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs 计划创建一个高科技社区来重新思考到底应该如何建设和运营一座城市。传感城市更宜居、环保。收集各种信息，软件和系统开源。给城市装上全新的数字肢体和感官。

技术突破：多伦多的一个街区有望成为全球首个成功将尖端城市设计与前沿科技融合在一起的地方。

重大意义：智慧城市会让都市地区变得更加可负担、宜居、环保。

缺点：隐私问题。政策壁垒，极高的技术难度，昂贵的建设和维护成本。多方利益集团的博弈，妨碍城市标准化。

主要研究者：Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs、多伦多 Waterfront、阿里巴巴等。

如今，全球很多智慧城市计划都已搁浅，要么下调了曾经雄心勃勃的目标，要么因为生活成本原因逼走了超级富豪之外的普通居民。而多伦多的一个叫 Quayside 的项目，却希望从头开始重新设计一个社区，用最新的数字技术将其重建，打破现有的失败局面。

Alphabet 旗下位于纽约市的 Sidewalk Labs 将和加拿大政府进行合作，让这一高科技项目落地在多伦多 Waterfront 工业区。

该项目的目标之一就是让一切关于设计、政策以及信息科技的决策都以一个巨大的传感器网络为基础。这个网络将收集各种信息：空气质量、噪声水平以及人们的行为等数据。

在该规划中，一切车辆都是自动驾驶的共享车辆，地下也将跑着负责送快递这种低级体力劳动的机器人。Sidewalk Labs 表示，他们计划让正在设计的软件与系统开源，可以允许其他公司在其上创建服务，类似为手机开发 APP 的做法。

该公司计划密切监视公共基础设施，然而这却引起了对数据管理与隐私的担忧。但是 Sidewalk Labs 相信，它可以通过与社区和当地政府的合作，缓解部分担忧。

蚂蚁技术实验室无人值守算法技术负责人曾晓东：城市版本的“操作系统 OS”，搭载先进的“四肢”与“感官系统”为项目的关键所在。毫无疑问，物联网技术在项目中会得到广泛的应用，大量的传感器将融入整个城市的建设当中，就如同给城市装上全新的数字肢体和感官，万物实现互联、可感、可控，城市的运行将由一个无比强大的 AI 接管。

5、巴别鱼耳塞 Babel-fish earbuds

名称来历：《银河系漫游指南》。将巴别鱼塞入耳中，能听懂任何语言。巴别鱼的名称又来自巴别塔。人们因为语言不通，造不了通天塔。

入选理由：虽然现有硬件并不那么好用，但谷歌 Pixel Buds 却展示了实时翻译的前景。在全球化日益发展的今天，语言仍是交流的一大障碍。

技术突破：近实时翻译适用于多种语言，而且使用起来很方便。

主要研究者：谷歌、科大讯飞、百度、腾讯、搜狗、清华大学、哈尔滨工业大学、苏州大学等。

在风靡一时的科幻经典《银河系漫游指南》中，你把一条黄色的巴别鱼塞到耳朵里，就可以听到实时翻译。在现实世界中，谷歌已经研究出了一个过渡性的解决方案：一副叫做 Pixel Buds 价值 159 美元的耳塞。这副耳塞可以在 Pixel 智能手机上通过谷歌翻译应用进行实时翻译。需要一个人佩戴耳塞，另一个人手持手机。

佩戴耳塞的人用自己的语言讲话——默认是英语——然后谷歌翻译应用就会对所讲的话进行翻译，并在智能手机上大声播放。手持手机的人回应后，回答被翻译，然后在耳塞中播放。

谷歌翻译之前就已经有了对话功能，其 iOS 和安卓版应用都可以自动识别说话者的语言，然后自动翻译。但背景噪音会增加应用理解话语的难度，同时也会让应用很难判断说话人何时停顿，何时开始翻译。Pixel Buds 有效解决了这些问题，因为佩戴人可以在说话的同时用手指点击和长按右边的耳塞。将交互分别放在智能手机和耳塞上，可以让双方都能控制麦克风，帮助讲者保持眼神交流，因为这样就不用来回传递手机了。

目前，Pixel Buds 因为低于行业平均水准的设计而备受抨击。耳塞看起来很不智能，也不是很贴合耳朵，而且很难与手机进行适配。不过硬件笨拙还是有计可施的。Pixel Buds 让大家看到了近实时翻译跨语言障碍自由沟通的曙光，而且你还不用把一条巴别鱼塞到耳朵里。

在中国，有许多公司也积极投入发展，科大讯飞、百度、搜狗可以说是这个领域的领先者，除了提供智能语音、翻译等服务外，也将技术引入硬件中，不过，相较于外国业者偏好以耳机作为切入点，中国企业则选择翻译机，像是科大讯飞推出晓译翻译机，百度则有共享 WiFi 翻译机，搜狗也在日前发表“旅行翻译宝”和“速记翻译笔”。

6、基因占卜 Genetic fortune-telling

入选理由：大规模基因研究将让科学家能够预测普通疾病及人格特征

技术突破：科学家们现在可以利用你的基因组数据预测你患心脏病或乳腺癌的几率，甚至你的智商也能被预测

重大意义：基于 DNA 的预测技术可能公共健康领域下一个重大突破，但它将增加歧视的风险。

主要研究者：Helix、23andMe、Myriad Genetics、UKBiobank 、Broad Institute、华大基因、奕真生物、WeGene等

忧虑：是福是祸尚未可知。

将来有一天，婴儿出生时就会得到一份 DNA 检测报告。这些报告将提供婴儿患心脏病或癌症的几率、是否对烟草上瘾，以及是否比一般人更聪明的预测。由于大型基因研究（部分研究涉及人数超过 100 万人）的开展以及科学进步，这样的报告很快就会从概念变成现实。

事实证明，最常见的疾病和人们的许多行为和特征，包括智力水平，都不是一个或几个基因影响的结果，而是许多基因作用的结果。利用正在进行的大型基因研究的数据，科学家们正在创造他们所谓的“多基因风险评分”指标。

尽管新的 DNA 测试只是提供了概率推断，而不是直接得出诊断结论，但依然可以极大地造福医学的发展。例如，如果那些患乳腺癌几率高的女性做更多的乳房 X 光检查，而患病几率低的女性做更少的乳房 X 光检查，那么这些检查可能会发现更多真正罹患癌症的患者，也能降低假警报发生的几率。制药公司还可以在针对阿尔茨海默病或心脏病等疾病的预防性药物的临床试验中使用这些分数指标。通过挑选患病风险更高的志愿者，他们可以更准确地测试药物的效果。

问题是，这些预测远非完美。谁愿意知道他们未来可能会患上阿兹海默症? 如果癌症风险指标得分低的人推迟接受筛查，然后又患上癌症怎么办? 多基因检查指标评分也存在其他争议，因为它们几乎可以预测任何个体特征，不仅仅是疾病。例如，我们现在可能只能预测一个人在智商测试中表现的 10%。随着评分技术的提升，基于 DNA 的智商预测很可能会成为常态。

然而，家长和教育工作者应该如何使用这些信息呢? 对此，行为遗传学家 EricTurkheimer 表示，这项新技术“既令人兴奋又令人担忧”，因为基因数据不仅可以造福我们，也有可能会被用于其他用途，产生不好的影响。

这一领域近年来加速式前进，并获得来自大学院校等科研机构，初创公司跨国药厂等企业，以及风险投资等资本市场的持续投入，从而让研究人员得以分析预判遗传信息对人类的健康状况、疾病风险、甚至智力等个人能力等影响，这无疑将会影响医疗、保险、教育等多个层面，而这一连串的效应虽然刚刚开始但发展迅猛，究竟是福是祸尚未可知。

7、人造胚胎 Artificial embryos

入选理由：科学家们已经开始通过干细胞制造胚胎。可用于胚胎早期发育的基础研究，探究遗传缺陷。评价筛选药物对胚胎的安全性。

技术突破：在不使用卵细胞或精子细胞的情况下，研究人员仅从干细胞中就可以培育出类似胚胎的结构，为创造人造生命提供了一条全新的途径。

重要意义：人造胚胎将为研究人员研究人类生命神秘起源提供更方便的工具，但该技术正在引发新的生物伦理争议此研究生物伦理争议较大。

14天规则：14天之前，人类胚胎还不具备人类特征，不存在伦理问题。

主要研究者：剑桥大学、密歇根大学、洛克菲勒大学、中国科学院等

英国剑桥大学的胚胎学家们在一项重新定义了如何创造人造生命的突破性研究中，利用干细胞培育出了一种逼真的小鼠胚胎。该胚胎并不是由卵细胞与精子结合而来的，只使用了从另一个胚胎中得到的细胞。

研究人员将这些细胞小心翼翼地放在三维支架上观察，细胞随后彼此开始联结，并且排列成几天大的老鼠胚胎独有的子弹形状，研究人员被这一景象吸引住了。“我们知道干细胞有着极其强大的潜能，可以展现出近乎魔法般的能力。然而，我们没有意识到，他们可以如此完美地实现自组织”，团队负责人 Magdelena Zernicka -Goetz 表示。

Zernicka-Goetz 称，她的“合成”的胚胎可能不会发育成老鼠。尽管如此，它们也意味着，我们很快就可以实现在没有卵子的情况下育出哺乳动物。

但这并不是 Zernicka-Goetz 的最终目标。她想研究早期胚胎的细胞是如何开始分化出其特殊作用的。她说，研究的下一步是使用人类胚胎干细胞生成人造胚胎，这也是密歇根大学和洛克菲勒大学正在进行的研究。

然而，人造胚胎将会引发一些伦理问题。如果它们最终与真实的人类胚胎难以区分，我们该怎么办? 在它们形成痛觉之前，它们能在实验室里成长多久? 生物伦理学家们说，我们需要在科学竞赛愈演愈烈之前解决这些问题。

8、材料的量子飞跃 Materials' quantum leap

入选理由：研究者们最近开始使用量子计算机对简单分子进行建模，而这仅仅是开始。

技术突破：IBM 采用 7 量子比特的量子计算机对小分子的电子结构成功地进行彷真计算。

重大意义：借助该技术，科学家能了解分子的各个方面信息并以此开发出更有效的药物以及更高效生成或传输能源的新材料。

主要研究者：IBM、Google、哈佛大学 Alán Aspuru-Guzik 教授、中国科技大学、中国科学院、浙江大学、阿里巴巴等

新型量子计算机功能强大，不过它的发展道路上依然笼罩着一层迷雾：量子计算机有着当今计算机无法比拟的计算力，但是我们至今尚未弄清楚这种能力能被用来做什么。一个前景无限的应用方向正在向量子计算机招手：精确分子设计。

多少年来，化学家都梦想着能设计出新型蛋白质，用于研制更有疗效的药物，或是设计出新型高效电池中的电解质、直接将太阳能转化为液态燃料的神奇化合物以及更高效的太阳能电池。然而，这些技术中的材料分子都难以在计算机上建模和彷真，遑论设计和合成了。即使彷真一个简单分子的电子形态这样的任务，都会复杂到让现有的计算机败下阵来。不过，这对于量子计算机而言就是小菜一碟了。

相比传统计算机那样采用“1”或“0”的数字比特（Digital Bits）作为计算和存储单元，量子计算机采用量子系统的量子比特（Qubits）作为运算单元。最近，IBM 的研究者应用 7 量子比特量子计算机针对一个三原子分子进行了彷真实验。

如今，科学家正在打造具有更多量子比特的量子计算机，量子算法也在提升，我们更感兴趣的大分子精确彷真计算也将成为可能。

实际上，中国在量子计算方面也有相当明显的成长，虽然目前的技术层次还无法与前面几家大企业相提并论，但是在产业、学术界，以及政府的通力合作之下，也正一步步追赶上领先者的脚步。

2017 年 5 月，中国科学院宣布由中科大、中国科学院──阿里巴巴量子核算实验室、浙江大学、中科院物理所等单位或公司联合研製的光量子电脑正式诞生。另外，同年 10 月 11 日，由中科院与阿里云合作发佈量子计算云平台，量子计算的商业化已经近在咫尺，速度毫不逊色于欧美的脚步。

然而，量子计算还有不少需要突破的地方，首先，量子计算的精度相当低，虽然用在深度学习等精度需求不高的计算上相当合适，但要处理传统计算机的通用计算工作，可能就力有未逮了。其次，量子计算这种高度并行的计算环境需要框架的适配，以及编译器的针对性优化，这种开发逻辑与现有的计算架构完全不同。

9、实用型 3D 金属打印机 3D metal printing

入选理由：新型设备首次让 3D 打印金属零部件成为实用型技术。

技术突破：3D 金属打印机实现了低成本快速金属物体打印。

重大意义：按需打印大型复杂金属物体的能力将为制造业带来变革。可实现低成本、快速金属部件打印。趋势为大尺寸、精致化 、自动化，成本越来越低，使用越来越简单，与工业4.0相关，有望成为实用量产的。

技术缺点：可能存在材料成本昂贵，牺牲精度或制造速度等问题。

主要研究者：Markforged、Desktop Metal、GE等。

虽然 3D 打印技术已经存在了几十年，但它之前仍然局限在业余爱好者和设计师的小圈子内，只是用来制造一次性原型。而且，之前的 3D 打印技术使用任何非塑料材料（尤其是金属）时，成本非常昂贵，速度也慢得让人无法接受。

不过现在，随着成本越来越低，使用也越来越简单，这项技术有望成为可用于零部件生产的实用技术。如果它被广泛应用，将有可能改变我们大规模量产产品的方式。

短期来看，有了这项技术后，制造商们将不再需要维持大量的库存，他们可以按需地打印一个部件。比如说，当顾客需要给旧车替换一个零部件的时候，就可以立即提供给他。

长期来看，那些大规模生产某一特定零部件的大工厂将会被产品线丰富的小工坊所取代。这些小工坊将能按照顾客的需求随时打印出各种各样的零部件。

这项技术的优势在于它可以生产出更轻、更坚固的金属零部件，以及用传统金属加工方法无法制造出来的复杂形状的零部件。它甚至还可以在制造过程中精确调控金属的微观结构。

2017 年，来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的研究人员宣布他们研发出了一种 3D 打印不锈钢零部件的方法，通过这种方法生产出来的零部件的强度是通过传统方法生产出来的两倍。

同样在 2017 年，位于波士顿附近的 3D 打印初创公司 Markforged 发布了第一台价格在 10 万美元以下的 3D 金属打印机。

而另一家位于波士顿地区的 3D 打印初创公司 Desktop Metal 也在 2017 年 12 月开始交付他们的第一台 3D 金属原型打印机。该公司还计划推出体积更大的、用于工业制造的打印机，它们的速度将会比之前的 3D 金属打印机快 100 倍。

3D 金属打印的操作如今也变得越来越容易。Desktop Metal 公司现在推出了一款用于 3D 金属打印的软件。使用者只要在软件中输入他们所要打印的物体规格，软件就会生成一个适用于 3D 打印的计算机模型。

GE 公司长期以来一直将 3D 打印技术用于它的航空产品生产中。早在 2013 年“十大突破性技术”中就曾提到“增材制造”（Additive Manufacturing）。该公司现在也正在测试一款新型 3D 金属打印机，该打印机打印速度很快，可用于大型零部件的生产。而 GE 计划在 2018 年开始销售该 3D 金属打印机。

10、零碳天然气 Zero-carbon natural gas

入选理由：一种针对天然气发电厂的新工程学方法，将二氧化碳回收再利用。

技术突破：一家发电厂能够以廉价高效的方式捕捉天然气燃烧释放的碳元素，避免了温室气体的排放。

重大意义：天然气发电为美国提供了近 32% 的电力，其碳排放量也达到电力部门总碳排放量的 30%。

主要研究者：8 RiversCapital、Exelon 电力公司、CB&I等。

在可预见的未来，我们可能要一直将天然气作为主要的发电能源之一。现成又便宜的天然气发出的电占美国总发电量的 30%, 全世界发电量的 22%。天然气虽然比煤炭清洁得多，仍造成了大量的碳排放。

中国科学院山西煤炭化学研究所副研究员陈成猛：中国目前天然气约占总电力供应量的 3%，截止 2020 年预计将占 6.7%。为使以天然气和煤炭等为燃料的火电厂更清洁环保，在现有技术体系通常是进一步增设 CO2 吸附、脱硫脱硝、降灰等环保装置来实现。

然而，这些手段大都是补救性质的，会增加发电成本和能耗，降低经济效益。Net Power 公司则不然，在天然气发电领域，他们选择了源头创新，彻底摒弃传统的以水蒸气为工质的热能循环过程，选用全新的以高压高温超临界 CO2 为介质的 Allam 循环过程。这样就从本质上解决了 CO2 排放和 NOx 污染的问题，且回收的 CO2 还变废为宝，可应用于采油或作为化工原材料等利用。

该技术发电综合效率更高，设施大幅简化，固定投资少，占地面积小。如果该技术成熟并实现产业化，将引领热力发电领域的技术革命，不仅对天然气发电意义重大，对煤电领域也有非常重要的参考价值。另外，该技术的突破还有望改变当前全球碳排放和碳交易的格局。

该技术的工艺方案独辟蹊径，从热力学原理上是可行的，但估计存在如下工程技术难点：一、由于工质从水蒸气变成了 CO2，对装置的技术要求变化会很大，许多设备都需重新设计开发，其与工艺的匹配性还需进一步的中试和工业示范验证。二、由于燃烧气氛从空气改为纯氧，这就需要在前端增加空气分离装置，会增加一些固定投资和单位能耗。此外，由此带来的燃烧速度控制和安全隐患亦不容小觑。