4.太阳能微电网
村级规模的直流电网可为照明和手机供电。
在印度，生活在农村地区的大约4亿人，至今还过着黑灯瞎火的日子。对他们中的大多数人来说，只是简单地给手机充个电就需要长途跋涉到市镇上，而他们家里的照明还得依靠煤油灯发出的微弱光亮。
为改变这种状况，尼基·贾辛哈尼和布赖恩·沙德共同创办了美乐高（Mera Gao）电力公司。得益于太阳能电池板和LED价格的不断下降，该公司致力于建设和运营低成本的由太阳能供电的微电网，以满足家庭清洁照明及手机充电之需。微电网从一个相对较小的电源地将电力配送到有限的区域。同时，还可配以替代解决方案，如独立的太阳能电灯。微电网的优势是，安装成本可由整个村子进行分摊。该系统还可使用更高效、更大规模的电力发生和存储系统以降低运营成本。
美乐高的首个商业化微电网于去年夏天开始部署，已有8个村庄加入进来；今年有望从美国国际开发署获得30万美元的拨款，推广至另外40个村庄。该公司还鼓励其他人进入印度的离网可再生能源市场。据总部设在华盛顿的世界资源研究所估计，这一市场每年将达20亿美元。
只需花上2500美元，一百户人家（最多分成15组）就可通过电线连到两个发电枢纽，每个枢纽都包含一套太阳能电池板和电池组。微电网全部使用24伏直流电，允许使用铝线，而不是更昂贵的高低压交流配电系统所用的铜线。在村里安装前先进行精心规划，以确保配电线路达到最优化。如果有偷电者试图私自搭线，断路器将会跳闸。这种规划和设计是微电网的最大创新之处。
每户人家每晚可得到7小时0.2安培的电流，这足以为2个LED灯和1个手机充电点供电，用户每月仅需为此预付100卢比（约合2美元）的费用，而之前煤油加上手机充电的一般花费每月也要100卢比至150卢比。
贾辛哈尼表示，美乐高的微电网并不是电网的替代品，而是一种人们即刻就能得到并支付得起的网络。目前该技术仅支持照明和手机充电，但该公司正在探索创建社区娱乐中心，在这里，电视、广播、电风扇和信息服务的费用将由一组家庭共同负担，而不是由单个用户独自承担。
5.3D晶体管
英特尔将由此创建出更快和更节能的处理器。
为了将更多的元件压缩进硅芯片，英特尔已启动基于3D晶体管的大规模生产工艺。此举不仅可延长摩尔定律的生命，还有助于显著提高处理器的能效和速度。
在传统芯片中，电流的开闭受控于“门”产生的电场，门位于嵌入硅衬中的宽浅导电通道的上方。在3D晶体管中，载流通道被翻转直立，升离了芯片表面。通道材料就此接触位于其两侧和顶部的门，几乎不让通道暴露在由下方衬底中杂散电荷造成的干扰中。在早期的晶体管中，这些电荷会干扰门的阻流能力，形成恒量的漏电流。
由于几乎没有漏电流，3D晶体管可更加清晰和快速地开启和关闭，设计师不必担心漏电流被误认为“开”的信号，所以其可在低功率下运行。
英特尔宣称，与以前的晶体管相比，3D晶体管的开关速度提升了37%，且能耗降低了一半，更快的开关速度意味着更快的芯片。此外，由于其封装体积更小，晶体管的安排可更为紧密，信号在其间的运行时间也越短，从而进一步提高了芯片的运行速度。
基于该技术的首个处理器将很快出现在笔记本电脑中。但是，电子行业对其在手持设备中的节能前景更感兴趣。这意味着，设计师不再需要扩充电池尺寸即可完成性能升级，或是在不降低性能的情况下缩减电池的大小。“10年前，大家只关心更快的芯片速度，”英特尔的技术工艺负责人马克·波尔表示，“今天，低功耗运行变得重要得多。”他补充说，节电和性能提升将使手持设备大放异彩，因为更小的晶体管使单芯片处理内存、宽带通信、GPS（全球定位系统）等多项功能成为可能，而目前上述每项功能都必须有单独的芯片来处理。使用更少的芯片和更小的电池，很多电子玩具将在更小的包装下实现更多功能。
新的3D晶体管设计，给未来5年电子行业的进一步发展留下了足够的空间。目前，英特尔的芯片可在每平方毫米的空间里容纳487万个晶体管，而新芯片可容纳875万个。到2017年，每平方毫米容纳3000万个晶体管也将不再是幻想。
6. 更快的傅里叶变换
一个数学方法的更新将带来一个更快的数字世界。
今年1月，4名麻省理工学院研究人员向人们展示了一种计算机科学中最重要算法的替代品。迪娜·凯塔比、海赛姆·哈桑尼、彼得·因迪克、埃里克·普赖斯创建出一种进行傅里叶变换的更快方法。傅里叶变换是一种处理数据流的数学技术，其已成为Wi-Fi路由器、数字医疗影像和4G蜂窝网络的运行基础。
傅里叶变换的历史可追溯到19世纪，其原理是，任何信号，如录音信号，可表示为不同频率和振幅的正弦和余弦波的集合总和。对波的集合处理起来相对容易，例如，可对录音信号进行压缩或对噪音进行抑制。在20世纪60年代中期，又发展出了一种被称为快速傅里叶变换（FFT）的对计算机友好的算法。快速傅里叶变换的威力到底有多大，你只需比较一下MP3文件及其未压缩格式的大小即可。
麻省创建的新算法，称为稀疏傅里叶变换（SFT），其对数据流的处理要比快速傅里叶变换快上10倍至100倍。这种加速的达成，是基于我们最为关注的是信息的有意义部分：音乐不是随机噪声。这些有意义的信号通常只是一个信号可采值的一小部分，用技术术语来说，这个信息是“稀疏”的。因为稀疏傅里叶变换算法无意处理所有可能的数据流，它采集的是某些“捷径”（最有意义）部分，而非其他可用部分。从理论上讲，一个仅处理稀疏信号的算法，要比快速傅里叶变换更具局限性。但是，新算法的共同发明人、电气工程和计算机科学教授凯塔比指出，“稀疏无处不在，它存在于自然中，存在于视频信号中，也存在于音频信号中”。
更快的变换意味着处理一定量的信息只需更少的电力，这对于对电力要求苛刻的智能手机等移动多媒体设备来说，不啻为一种福音。或者说，使用相同的电量，工程师们可考虑做更多快速傅里叶变换算法不可能达成的计算需求。例如，今天的互联网骨干网和路由器实际上只能读取或处理穿越其间的数字河流中的涓涓细流，而稀疏傅里叶变换可使研究人员以每秒数十亿次的速度更为详细地研究数据洪流。
（责任编辑：编辑一）
