在接下来的10-20年，哪项技术最具改变世界的潜力？奇点大学的网络与计算部门负责人BradTempleton认为会是自动驾驶。他与谷歌的自动驾驶汽车团队共事多年，他认为这项技术具有革命性，不仅因为这项技术是可行的，而因为它解决了许多太多问题。
这将何时实现？戴姆勒承诺接近于完全自动驾驶的汽车将于2020年出现，特斯拉对此的预测是2016年（特斯拉这里指的是“自动化”）。Templeton认为，谷歌在这方面要领先于传统汽车厂商，他大胆预测自动驾驶汽车将在2020年间被广泛使用。
同时，监管者和政策制定者对自动驾驶这一想法表现出了超出预期的开放，美国的几个州同意早期自动驾驶汽车能够进行公开试验，新加坡、印度、以色列和日本同样如此。未来学家Schwartz相信10年内加利福尼亚可能会为自动驾驶汽车开辟专门车道。
2、人工智能的蜕变：从失望到颠覆
NeilJacobstein，奇点大学人工智能和机器人部门的联席主席，他在欧洲峰会上的演讲非常简单明了——只有人工智能。目前我们用人工智能来描述机器学习算法、计算机程序、基于大量数据的自动学习，我们也用其来描述未来理论上的计算机超级智能。在Jacobstein看来，前者在众多领域的应用已经得到证实，这并不会给我们带来危险，而后者离我们还非常遥远。
我们拥有美妙、充满活力的大脑，但与机器相比，也存在一些重大的局限，例如速度、记忆、带宽和偏差等，而且人类大脑在过去的五万年间没有出现较大提升。Jacobstein认为电脑已经从简单的助手变成了我们可以与之交流的伙伴，它能听懂语言并进行表达，甚至能对大量数据继续管理、筛选和分析。虽然Siri不够灵活，也会犯许多低级错误，但它还处于萌芽阶段并迅速成长。Watson虽然没有表现出“广泛、深入和微妙”的人类智能，但当面对泽字节的海量数据时，它拥有的处理能力却是人类永远无可比拟的。
在奇点大学北京公开课上，NeilJacobstein还提到了深度学习算法、人工智能开放平台的重要性，他认为人工智能将对医疗行业产生巨大冲击，同时创业公司可以利用人工智能与大公司展开竞争。
还有一些更加高级的智能，例如DharmendraModha领导的IBMSyNAPSE项目发表了一系列论文，Jacobstein称之为一项杰出的工作，里面不仅涉及到新型人脑模拟芯片，还包括全新的特别定制的编程语言和操作系统等。还有就是模拟神经网络的发展，先进的成像技术将帮助我们更好的理解大脑，而这将启发我们创造出更加强大的系统。“将来我们对于大脑的理解就像我们对肾脏和心脏的理解一样。”Jacobstein说。
Jacobstein认为基于硅的反向构造大脑并不是完全没有道理，那时我们将接近EronMusk所担心的那种超级智能。这样一个具备超级智能的计算机会心生恶意吗？Jacobstein相信这样情况的发生。“这些新系统不会对我们言听计从，所以这意味着我们必须施加一些控制。”即使我们无法完全理解它们，但在伦理上我们仍然要对他们负责——就像我们的孩子一样——这需要具有前瞻性。这多重规划、对行为的层级控制、严谨的测试、将其与其他计算机或互联网进行隔离等。
总之，Jacobstein相信超级智能计算机将带来巨大益处——为我们的能源、衰老或者气候变化等棘手的问题提供解决方案。他说：“我们拥有一个充满前途的未来，我鼓励大家大胆的去建设未来，但在具体实施中要负责任。”
3、芯片植入将异常简单、DNA技术成本逐渐降低
RaymondMcCauley是奇点大学生物技术和生物信息部门的负责人，还是一个生物黑客。他在欧洲峰会的演讲涉及到了0.01美金（成本）人类基因、基因工程、车库生物黑客等。但演讲中最为刺激的是赛博格。McCauley深知将技术和我们的身体结合在一起会令一些人排斥。但他说道，我们当中的许多人都将变成赛博格。其实，疫苗接种就是一种技术增强。
接下来几年，随着我们可以控制的设备数量的增长，真正杀手级应用是在医疗健康领域。健康监测是支持将技术和身体融合在一起的首要理由。就像量化自我，如果我们自己知道的越多，就越能尽快的发现疾病。现在一些可穿戴设备很流行，我们戴在手腕上来监测我们的运动、心率等。但大家普遍认识到这些可穿戴设备存在很多问题。我们很容易把它们忘在家里，或丢在一边，它们不够精准，它们能够监测一些重要数据，但却不能监测所有。所以下一步的发展方向可能就是可植入设备。事实在于，如果我们能获得更好的健康、远离医院、甚至活的更久，那人们将倾向于接受将技术产品放进我们身体里的主意。心脏起搏器和可植入胰岛素泵就是当前的例子，这有利于病人的健康，所以他们能够接受。但除这些极端的需求，那些每天进行健康监测的大众需求会倾向于更小的、更少侵入的设备。
在生物科技方面，RaymondMcCauley则是在奇点大学北京公开课上重点讲述了DNA技术的发展，他认为数字生物学、生命科学开始走俏，其中最重要的便是DNA技术。由于受摩尔定律的支配，DNA测序成本在逐渐降低，2014年人类基因测序成本约为每人1000美元；2016年会降到4张披萨的成本；而到2020年，其成本差不多为1毛钱。此外，他还提到了若干将基因技术变成大众及消费产品的科技公司，包括Illumina、23andMe和SecondGenome等。
4、机器人不再只是“玩具”
我们最近经常听过机器人正在抢我们的饭碗，的确是这样，但首先它们需要的是成长。奇点大学CEO、创始人RobNail说到。
他在演讲中展示了一些来自去年12月DARPA机器人挑战赛的镜头，里面的机器人都是在执行一些不需要思考的任务，包括开门、转动阀门、爬楼梯等。它们在执行任务时失败了许多次，但这就是截止到目前机器人领域最前沿的研究。Nail认为今天大多数机器人都还只是“学步的儿童”，但他相信这持续不了多久，因为有许多基础因素正在驱动机器人向前发展。
首先，传感器更加便宜、普遍和可嵌入。使用传感器来测量运动、定向和自身定位，使用摄像头来观察周边即时的环境，机器人能够寻找平衡、导航及区分和控制其他物体。其次，机器人编程变得非常简单，因此可以轻易控制机器人去完成某些任务。不久前，机器人编程还需要特别先进的开发技术，而如今一个在家里或教室里的小孩就能做到。这些趋势降低了准入门槛，减少了成本，将有更多的人来开发机器人，相应的也会有更多的人能买得起机器人。还有一个驱动因素是对机器人领域的投资。谷歌去年收购了八家机器人公司，软银收购了Aldebaran，这些巨头预见到了机器人行业的未来。Nail在演讲时，AldebaranNaorobot就在旁边并与之进行互动，不久前像这样的机器人的售价为数万美金，而且专供实验室。而现在的价格仅为8000美元，可以供更多的人使用。
与Nao这个私人机器人不同，大多数机器人还是生活在工厂里，传统意义上的工厂机器人都是在执行一些脏乱或者危险的任务，但目前最先进的机器人在工作中已经表现的非常精确、快速和稳定。与此前非全自动的工厂机器人不同，RethinkRobotics公司开发的机器人Baxter变得更加灵活，他们没有被编程去在一个高度精确的环境中执行一项极其专业的任务，而是可以胜任任何一项工作，在被引导过一次之后，它随后可以精确的重复几百万次。
同时，清洁机器人也在家庭中变得流行。Dyson接下来推出的360Eye将与iRobot的Roomba进行竞争。Nail重点强调，我们不应该永远被它们当做只具有单一功能的系统，它们可能将进化成平台，就像从智能手机中诞生出的各种应用一样。另外一个例子就是Nest，谷歌耗资32亿美金对其进行收购在很大程度上也是因为它具有成为平台的潜质。而今年6月，Nest就发布了开发者计划，提供整套开发接口以方便第三方应用和Nest现有设备整合，此外，还提供包括Nest开发社区、完备的API接口手册等在内的软性开发环境。这足以看出Nest进化成平台的可行性。
而且人类有种特殊的机器人情节，Nail提到iRobot的调查表明，有40%的用户会在第一年内就给Roomba起个名字，30%的用户会带着它去度假。虽然这些机器人在短期内无法具有情感，但它们可以通过摄像头、麦克风和软件从声音和表情中识别出不同的情感暗示，从而适应我们人类的情感。
虽然Nail谈到最多的是为人类提供服务的机器人，但他也没有忽视另外一个重要成员——机器杀手，他认为即使将来无人机有着比军事更加广阔的引用，我们依然会为其配备武器并将其送去战场。军事上使用无人机去执行袭击任务已经很常见，而根据最新消息，NASAAmes研究中心跟來自几个大学的研究员正在研究一款可以在使用后自动消失的无人机，大大降低了被侦测到的概率。
Nail认为机器人革命不会放慢脚步，他预测在明年6月的DARPA机器人挑战赛上会看到机器人更好的表现，我们届时会深刻感受它们的成长有多迅速。
5、当科技遇上艺术
DaanRoosegaarde是StudioRoosegaarde（致力研究创新的互动技术和设计的工作室）的负责人，他在兴趣在于艺术和科技的融合。他在欧洲峰会的演讲中提到了有许多事情是无法独自完成的，我们需要彼此共同创造一些东西，比如说我取悦你的大脑的同时也会令自己感到高兴。他一直看重的就是这种人与人之间、人与空间及科技之间的动态关系。
Roosegaarde展示了工作室的几个项目，其中最出名是“SmartHighway”，一段三英里长的特别开发的涂料白天吸收眼光，夜间提供八小时的照明。他想要制作一种可交互的马路，通过使用具备温度感应、可以改变颜色的涂料对结冰路况发出警示，或者是能够为电动汽车充电的马路。他想借助可交互的灯光景象来增强城市功能，甚至配备转基因发光植物来提供自然光。而且他的大胆设想还不止如此。
Roosegaarde知道这些听起来都有点反常规，但他相信实用主义会成为阻碍创新的借口。一些想法会因为我们下意识的自我调节而被关掉，我们的每个灵感都应该超越那种不可避免的“这很好，但是……”的心理状态。他说，能找到5000个不去做这件事情的理由，当然，在具体实践时需要理性分析并把握住深层次的核心。
6、理解“加速”和“指数思维”
在信息技术的变革下，“加速”是唯一规则，但事实上人们经常忽略这一点。我们的本能经常影响我们对技术进步速度的判断。
首先，计算能力的指数增长不是过去式，而是在可预见的未来一直持续下去。RayKurzweil表示，虽然当面的技术周期是由集成电路驱动，但在我们完全消耗掉它们的潜力之前，这个过程永远不会结束。自第一代计算机出现后，指数级技术进步就一直令人惊喜的持续了下来，前仆后继。一旦这些指数级增长持续，我们就能期待另一个十亿级规模的进步会在接下来的几十年间出现。
其次，计算能力的指数增长步伐不仅仅局限于我们在我们的智能手机、笔记本等个人消费产品，数字信息的力量正在向其他领域渗透并促使它们取得同样的进步。
第三点是NeilJacobstein在奇点大学中国公开课中提到的，指数技术不是各自孤立的，而是相互融合和促进的，当我们把计算能力、人工智能、生物技术、纳米技术这些都呈指数增长的技术连接在一起时，指数增长的效果会更加明显。
因此，对技术的未来做出预期的关键在于理解这些指数曲线。起初它们表现的较为缓慢和线性，但这是欺骗性的，但加速持续下去时，仅需30步就能达到10亿。如果说的精确一点，有一半的指数增长都是发生在最后一步。但很少有人能坚定把指数思维作为指导原则，即便是那些领会到指数趋势的人。我们的大脑和社会结构决定了我们很难接受这种加速理念。
这就是我们今天为何屡屡对技术怀疑和惊奇的原因，此次奇点大学的欧洲峰会和北京公开课给我们带来了若干拥有指数增长潜力的技术，更加重要的是使我们明白了指数思维。奇点大学在北京太庙的公开课上，Neil的一句话令人印象深刻：人类历史就是教育和灾难的赛跑。奇点大学的意义就是将这个时代技术发展的最大规律进行教育普及，使我们做好应对这个时代变迁的准备。而这种教育的最大价值就是让我们明白了自己身处这个时代的历史意义，这是BryanJohnson眼中那个“历史上想象力和创造力的距离，从未像今天这么近过”的时代，也是EronMusk、RayKurzweil、RichardBranson、DaanRoosegaarde这样的梦想家带给我们的灵感和勇气，以期待在这个已经准备就绪的时代中积极、大胆的去做一些不一样的事情。