爱活2018年度进化榜 最佳技术奖第4名：对抗性神经训练

人工智能所使用的深度学习是一项依赖海量学习样本的技术，打个比方说，让AI识别图片中的小狗，在看了100张图片后AI会把一个头、四条腿的猪牛羊狗全识别为小狗，在看了1000张图片后，它会剃除带角的牛羊，只把猪、狗识别为小狗，随着看的图片越多识别准确率越多。这种学习方式效率非常低，在2014年美国人伊恩·古德费洛提出了一个更高效的人工智能学习方法——对抗性神经网络。

对抗性神经训练由生成神经网络与判别神经网络组成，前者根据已有数据传造出新的数据，比如说根据已有图片合成出新图片，后者负责判断新数据的真伪，二者在不断对抗中不断提高识别准确率，比单纯海量学习更高效。该技术有助于提高机器翻译、人脸识别、搜索的准确，预计在自动驾驶、安防监控方面大有用处。

爱活2018年度进化榜 最佳技术奖第3名：噬菌体展示

2018年诺贝尔生理学或医学奖授予两位免疫学家，一是位美国的詹姆斯·艾利森，另一位是日本的本庶佑，二人获奖与2014年获FDA批准上市的药物PD 1抗体Pembrolizumab（Keytruda）密切相关。

Keytruda是利用跨膜受体CTLA-4、免疫抑制受体分子PD 1实现抗癌的药物，2015年美国前总统卡特经此药治疗消除了脑内肿瘤。在研发时为了筛选出抗体，Genetech 科学家使用了一项名为噬菌体展示的技术，它的大致原理是利用噬菌体表达上亿的不同蛋白质短肽片段，用于快速筛选能结合特定分子的短肽。换言而之，噬菌体展示能把大海捞针变成嫁接培育，大大缩短了获得抗体所需时间。用噬菌体展示成功找到抗体，代表了人类寻找到一条更高效获得抗体方法，离克服癌症再进一步。

爱活2018年度进化榜 最佳技术奖第2名：Intel Foveros封装

在线宽不断缩小下半导体工艺遇到严重瓶颈，以至ITRS宣布不再制定新的技术路线图，半导体芯片要在单位空间下继续提升性能，只能从封装技术着手。

在继EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）2D封装之后，Intel在架构日活动上展示了划时代的Foveros 3D封装技术，该技术不但具备3D堆叠的优势，而且允许不同类型、不同工艺芯片堆叠在一起。早在2013年，AMD就推出了HBM（High Bandwidth Memory）显存，HBM显存通过TSV（硅穿孔）技术将多块DRAM堆叠在一起，进而获得更高的带宽，更大的容量。无独有偶，索尼的堆栈CMOS传感器也是通过TSV将CIS、DRAM、DSP堆栈在一起。

这些技术存在明显局限性，HBM只能将相同芯片堆栈起来，索尼堆叠CIS要求逻辑芯片、模拟芯片线宽差异小，芯片必须划出专用的TSV区域。Intel的Foveros没有种种限制，它可以在基础芯片（Base Compute Die）叠上低功耗逻辑单元B和电源管理C芯片，B上再叠高密度存储A、高速存储 E、高性能逻辑单元F、射频单元G四块高性能芯片，C上再叠光纤模块H，各种芯片采用不同工艺，兼顾了高性能、低功耗、高速互联。如果说HBM是把纸杯叠在一起，那Foveros就是乐高积木，可以实现无限可能。

爱活2018年度进化榜 最佳技术奖第1名：5G

在2018年6月14日，3GPP冻结了独立建网标准，完成了5G第一阶段标准化工作，5G即将普及。

相比今天使用的4G、4G+，5G优势是多方面的，普通消费者最明显的感受是速度变快，比如说Qualcomm的全集成5G新空口毫米波及6GHz以下射频模组，使用“全新”毫米波段进行传输，让Gbps级别实际下行速度成为可能。更大的提升是在物联网、C-V2X蜂窝车联网方面，5G连接数量以数量级提升，满足了大规模物联网需求，第一次制定了切实可行蜂窝车联网标准，为汽车与汽车、汽车与道路设施互联订立了规范，缺少5G支持自动驾驶没法真正上路。

在2018年里，技术革新是多元化的，人类取得的科学成果不再局限在一台电脑，或是一台手机当中，对生命起源，抗癌延寿，日常出行，探索无垠的宇宙都取得新发展，成为人类迈向未来的台阶。不过也有产品、事件开了历史的倒车，在下一篇文章里，我们会带来《爱活2018年度退化榜 达尔文奖》。

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