本文转载自“PT现代塑料”公众号。
根据专家组的讨论研究和大量的调查访问, 世界材料论坛认为，到2030年，有十大技术将达到工业化的规模。
因此，可以制定相应的目标，使经济增长与当前使用的自然资源脱钩，并为全球供应链上的行业创造价值。
塑料和碳纤维复合材料的回收利用
对塑料进行回收的方法大体上主要有两种：清洗塑料，然后将其研磨成粉末并熔化或挤出的机械方法；将塑料变回成单体、再次形成纯聚合物的化学方法。
机械方法只能覆盖30%的塑料回收量，相比之下，化学方法更通用，除了需要从废物流中分类的聚氯乙烯（PVC）之外，适用于几乎所有的塑料回收。
2018年，全球聚合物的产量大约是3.6亿吨，如果到2030年具有同样的产量，同时，如果到2030年实现了“30%的聚合物由可回收原材料制成”的目标，那么，塑料单体的产量将减少1.08亿吨。
塑料和碳纤维复合材料的3D制造
过去几年中，增材制造已快速发展到由广泛的可打印材料制成的工业化部件的生产领域，同时涌现出了许多新的应用领域。
10年中已经取得并仍将取得的重大进展将进一步提高生产效率、材料性能、成本效益和可靠性。
3D打印将极有助于降低最终部件的重量和整个生产过程中产生的所有废料量。
基于可再生资源的低成本氢气用于燃料电池汽车
使氢气成为电动汽车的安全且低成本的解决方案，是氢供应链上一整套技术（燃气轮机、水电解和高性能燃料电池）的目标。
使所有这些技术以一致的速度发展将是未来10年的挑战，以便在2030年之前，使燃料电池轻型商用车的总拥有成本低于电池电动汽车的总拥有成本。
以更低的成本储存可再生能源
储能技术具有显著优势，比如，提高了电能质量的稳定性和供电的可靠性。
由于太阳能和风能为发电脱碳发挥了重要作用，因此，低成本地开发大规模的储能系统将更加重要。
基于全球对此类储能系统的需求量，需要确保其达到25年以上的长寿命，同时使用寿命结束后的回收利用率要高，这些对于最大程度地减少对环境的影响是非常必要的。
锂离子电池不能满足这些标准要求，在研的许多技术中，液压泵电池和全钒液流电池最有希望实现具有竞争力的成本。
电动汽车电池的回收利用
当2017年售出的100万辆电动车使用寿命结束时，可能会产生25万吨的电池包废弃物。
由于电池不易拆解，因此这是一项巨大的挑战，但也为回收锂、锰、钴和镍等重要原料带来了巨大机遇。
正在开发的主流技术是可带来高回收率的湿法冶金技术，而一种名为膜溶剂萃取的新方法却保证了回收的高纯度，从而可获得纯净的锂、锰、钴和镍这4种元素。
如果到2030年能将50%的回收材料用于新电池的制造，以及到2040年能将100%的回收材料用于新电池的制造，那么，将显著减少这一领域对天然资源的使用。
电动车电池化学：持续改进还是全新？
竞争在3个选项之间进行：
1. 持续改进以阴极为限制因素以及由电解液提供关键安全属性的电流离子锂设计。
2. 以固体电介质而不是当前锂离子设计中使用的液体和凝胶为特征的固态工程。
3. 基于大量可用资源如钠或硫但仍处于极早阶段的技术。
不产生二氧化碳的大宗材料生产
由于产量高，大宗材料如钢、水泥或化学品的生产对于解决气候变化问题至关重要。
脱碳电解工艺的引入、将氢用作发热元件的原料来源以及碳捕获和储存技术等，是各领域正在开发的关键技术。
低能耗获取饮用水
水的处理和运输非常耗能，而提供清洁饮用水所需的能量因地区、技术和基础设施而异，仅在美国，估计用于提供清洁饮用水的能耗占其总能耗的4%，而且这是在拥有可用地下水且重要基础设施到位的地区。
电化学、膜和材料科学方面的新技术，正在显著降低饮用水处理系统的能耗，从而开发出分布式供水应用的新形式。这些技术在实现降低能耗目标方面能够发挥重要的作用。
人工智能与量子计算技术加速材料发现
发现、开发并商业化新材料创新的时间框架通常需要10～20年，特别是两个领域花费的时间较长：
1. 设计实验、创造新配方以及测试各种结果的人工实施过程。
2. 通过对各种材料的评估以及利用测试制度来满足法规要求。
为此，正在开发人工智能和量子计算技术，以显著缩短与新配方开发及材料评估有关的反复循环过程。
一些行业，比如航空和汽车工业，需要的鉴定期可能总是很长，对此，人工智能和量子计算被视为是缩短设计和鉴定时间的主要赋能因素，这些技术能够为实现“提高创新材料在最终产品中的应用比例”这一目标发挥重要作用。
自旋电子学
思科预测，随着物联网、人工智能的出现以及机器到机器连接的增加，到2023年，连接到IP网络的设备数量将是全球人口的3倍多。
因此，设备和连接正在快速增长，其10%的年复合增长率远高于人口1% 的年复合增长率以及互联网用户6%的年复合增长率。
这一发展的最大问题是其对环境带来的总体影响：一方面体现在制造各种设备所需的关键材料上，但更多地是体现在由此所需要的能耗。
自旋电子学与传统电子学不同的是，除了电荷状态，电子自旋还被用于进一步提高影响数据存储和传输的能源效率的自由度。
因此，这项技术可以极大地影响计算和数据存储应用中的功耗。根据每个子应用的不同，自旋电子学可使能源效率提高10%至100%。
