国外的转移支付净额技术的突破往往带来翻天覆地的变化，我们现在的生活与10年前已经大为不同。如何了解最新的前沿科技发展？这本书就给了我们很好的一些启发。这为我们预测未来，选择行业，都有很好的效用。
我最感兴趣的是reinforcement learning，无人驾驶，太阳能热光伏电池。当然，生物方面的细胞图谱和基因疗法也都是对人类影响深远的，不过应该还需要多年的发展。
量子计算机的前途不可限量，量子力学可以突破摩尔定律的瓶颈，很期待未来商业化的那一天。
Reinforcement Leaning， RL
AlphaGo的成功让我们意识到人工智能的突飞猛进，程序员完全不是专业棋手的对手，但是可以编写出自主学习的AI超越人类，这也就意味着AI未来可以在很多领域实现远超人类的能力。
实现RL的三个问题：
1. 规则
2. 如何评价优劣
3. 如何改善
背后的技术是蒙特卡洛树搜索和两个神经网络的结合（价值网络与策略网络），并通过数据进行监督学习。让机器参悟出“直觉”。发展路线参考心理学的试错学习和控制里的最优控制规划，交叉学科碰撞出火花。
无人驾驶的mobileye 就利用的强化学习的算法，智能工业机器人学习分拣，数据中心的冷却控制，互联网营销推广等，都是RL发挥作用的理想应用。
瓶颈在于两点：
1. 需要大量的数据，让AI反复模拟
2. 在试错的过程中可能会损坏或者报废
Hot Solar Cells 太阳能光伏电池
太阳能光伏的效率瓶颈，由于太阳能电池只能利用太阳光谱的一部分，所以理论极限仅为32%，但现在已经达到了20%以上的效率，已经很接近瓶颈了。另外太阳能的生产无法满足精确调控，会需要“弃光”，中国的电力结构决定了并网的比例不能超过10%。
Hot solar cells 通过调控入射光的光谱，将太阳能发电的理论极限提高到60%。
另外一个需要解决的是储能问题，将太阳能热光伏电池与储热技术结合在一起，可以打破对于新能源并网电流的限制。
自动驾驶货车
能够在油耗方面有很大的节省，同时对于货车司机的依赖降低，降低疲劳驾驶事故率。从经济效益上看比自动驾驶汽车更有意义。
领头企业Otto，被Uber收购。
Uber与Google认为激光雷达是未来的发展方向，而tesla是以毫米波雷达和摄像头来实现。中国方面图森公司和百度是走前前面的。
