在全球科技競爭與合作格局持續演變的背景下，第 18 屆《金融時報》中國年度高峰論壇上，《金融時報》中文網聯合《The Innovation》推出了特別主題報導《展望 2035：影響未來十年的五大尖端科技》。

此次報導聚焦來自多學科研究團隊與科技研發機構的創新成果，經過公眾投票和專家評審，最終選出五項與社會生產、生活和民生福祉密切相關的尖端技術。

涵蓋領域包括 AI 算法與算力架構新模式、環境共融型機器人、卵巢健康預測系統、空天能量樞紐，以及精準克隆育種技術。

重新定義深度學習的訓練與推理架構與精度體系

隨著訓練數據逐漸枯竭、模型部署帶來嚴峻能源挑戰，以及晶片架構面臨瓶頸，人工智慧（AI）領域迫切需要一次深刻的范式轉型。

以上海紐約大學與清華大學 LM2 團隊的 BackSlash、GCT、GGI 研究為例，他們正推動 AI 從算力堆疊向原理驅動的全新階段邁進。

這些研究通過微分幾何與流形學習減少模型對大量數據的依賴；利用資訊論方法實現訓練與架構的協同優化，以應對能源消耗問題；並設計新一代元計算單元與並行體系，突破現有晶片的性能限制。

最終，模型、算法與硬體將實現端到端協同設計，開啟 AI 由算力驅動轉向原理驅動的新時代。

環境共融仿生微型機器人

受自然界生物結構與行為啟發，這款米粒大小的環境共融仿生微型機器人無需外部複雜傳感器或計算單元，就能自主感知周遭環境，並調節自身形態以適應多變條件，展現了「具身智慧」理念的尖端實踐。

這項技術有望在精準醫療、高端製造及環境監測等領域帶來革命性變革，開拓微觀操作與體內診療的新市場。

未來，這類微型機器人將更加智慧化，有望在「人 - 機 - 環境」協同下完成更複雜的任務，推動微型機器人應用進入全新階段。

OvaRePred—用 AI 重新定義女性「卵巢内分泌年齡」的健康革命

OvaRePred 利用數萬例臨床數據，打造了全球首個可個體化預測卵巢功能衰退進程的 AI 模型，透過「卵巢內分泌年齡」精準描繪女性內分泌系統的真實衰老軌跡。

這一成果被視為女性生殖健康數位化與智慧化管理的里程碑，開啟了全生命周期女性健康的新時代。

女性之間卵巢儲備差異巨大，即便實際年齡相同，她們的生育潛能與絕經時間也可能大相徑庭。

OvaRePred 依托生殖大數據，以血清 AMH 水平與年齡等核心指標，精準量化卵巢儲備、評估卵巢內分泌年齡，並預測圍絕經期的關鍵生育里程碑，為個體化生育規劃提供可靠依據。

作為全球首個卵巢衰老預測工具，OvaRePred 已在中國多家醫院及體檢中心廣泛應用。其創新的「內分泌年齡」框架還可延伸至相關生物標誌物（如雌二醇、睾酮等）的參考範圍與診斷界值，為疾病診斷、圍絕經期預測以及以卵巢衰老為核心的女性全生命周期健康管理提供全新視角。

AeroMatrix 空天能量樞紐

AeroMatrix 空天能量樞紐是一項融合空域綜合能源的多功能浮空平台技術。以氦氣飛艇為載體，它實現了固定與移動雙模態發電，並將飛艇技術與能源供給深度耦合，建構空地協同、長續航飛行、空中算力與通訊中繼的有機一體。

該技術突破了傳統風能和光伏發電對地理條件的依賴，可為災害應急、高原及島礁等特殊場景提供空中能源供應；為無人機集群等低空基礎設施提供空中充電服務；同時為空天地網絡及太空算力集群提供低空邊緣智算節點。

AeroMatrix 打造的「空中能源母艦 + 數位基礎建設平台」方案，為國家級能源與數位基礎設施建設提供了創新解決路徑。

克隆配子體驅動的精準設計育種

在全球人口持續增長、氣候變化加劇以及農業資源日益緊張的背景下，傳統育種技術已難以滿足未來糧食安全的需求。

雖然作物雜交可顯著提升農藝性狀，但其優良特性難以在子代中固定，迫使傳統育種每年重複雜交，流程繁瑣且成本高昂，限制了作物產量與抗逆性的進一步提升。

為突破這一瓶頸，研究團隊開發了克隆配子體驅動的無融合生殖技術與精准多倍體設計育種。

無融合生殖技術能規避減數分裂重組與雙受精過程，生成保留母本完整遺傳信息的克隆種子，實現雜種優勢的穩定傳遞，讓農戶能夠「一次雜交，多代利用」，大幅簡化育種流程。

同時，多倍體基因組設計技術可精準構建和操控不同來源的克隆配子體，拓展作物遺傳多樣性，增強雜種優勢，創制出高產、優質、高抗逆性的新型作物種質。

結合大數據分析，這些技術不僅可顯著降低雜交種子生產成本，也為保障全球糧食安全與推動農業可持續發展提供了關鍵支撐。

這一創新標誌著作物育種科學正式邁入「可複製、可設計」的精准育種新時代。