2025 年，全球科技發(fā)展正以驚人的速度重塑人類社會的未來。在氣候危機、疾病威脅與資源短缺的多重壓力下，技術(shù)創(chuàng)新聚焦于兩大核心方向：可持續(xù)性與人工智能（AI）的深度結(jié)合。《Nature》盤點了今年將密切關(guān)注的七項技術(shù)，從實驗室的自動化革命到城市的生態(tài)改造，從精準(zhǔn)醫(yī)療到環(huán)境修復(fù)，七項技術(shù)不僅加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，更試圖為人類提供應(yīng)對復(fù)雜挑戰(zhàn)的規(guī)?；桨?。一、「自動駕駛」實驗室：AI 與機器人聯(lián)手的「化學(xué)宇宙探索」去年，一個國際團隊宣布發(fā)現(xiàn)了一系列有望用于有機固態(tài)激光器的材料，這一成果得益于由五個 AI 驅(qū)動的機器人實驗室組成的全球網(wǎng)絡(luò)。多倫多大學(xué)計算化學(xué)家 Alán Aspuru-Guzik 表示，該項目展示了「自動駕駛」實驗室在材料研究中的強大能力，成功篩選出 21 種頂級材料。自動駕駛實驗室結(jié)合現(xiàn)代機器人和 AI 算法，能夠規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜的高通量實驗，極大地拓展了化學(xué)和材料研究的邊界。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1126%2Fscience.adk9227阿貢國家實驗室材料科學(xué)家 Jie Xu 開發(fā)的 Polybot 平臺已成功合成導(dǎo)電聚合物和電致變色材料。未來，自動駕駛實驗室有望通過自然語言指令和機器人技術(shù)進一步擴展自動化能力，成為科學(xué)家應(yīng)對氣候變化和流行病等全球挑戰(zhàn)的重要工具。Aspuru-Guzik 強調(diào)，盡管自動化技術(shù)發(fā)展迅速，人類仍將在研究中發(fā)揮核心作用。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1016%2Fj.matt.2024.10.015圖示：加拿大多倫多 Acceleration Consortium 實驗室。（來源：原文）二、CAR-T 細(xì)胞療法：從抗癌到治愈自身免疫疾病CAR-T 細(xì)胞療法已成為多種血液癌癥的標(biāo)準(zhǔn)治療手段。通過基因改造，患者的 T 細(xì)胞能夠識別并攻擊腫瘤細(xì)胞，在某些白血病、淋巴瘤和骨髓瘤中，超過 50% 的患者可實現(xiàn)完全緩解。近年來，CAR-T 療法在實體瘤治療中也取得進展。波士頓麻省總醫(yī)院腫瘤學(xué)家 Marcela Maus 團隊開發(fā)的 CAR-T 細(xì)胞可快速縮小復(fù)發(fā)性膠質(zhì)母細(xì)胞瘤，但其持久性仍需驗證。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1056%2FNEJMoa2314390此外，德國埃爾蘭根-紐倫堡大學(xué)風(fēng)濕病學(xué)家 Georg Schett 團隊發(fā)現(xiàn)，CAR-T 療法對紅斑狼瘡等自身免疫疾病也有效，已成功治療約 24 名患者，僅 1 例復(fù)發(fā)。盡管 CAR-T 療法成本高昂且對患者身體負(fù)擔(dān)較大，但 Schett 認(rèn)為，對于現(xiàn)有治療無效的患者，這可能是一種經(jīng)濟且有效的長期解決方案。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1056%2FNEJMc2107725圖示：CAR-T 細(xì)胞療法現(xiàn)在正針對組織中的實體瘤（紫色的 T 細(xì)胞）。（來源：原文）三、生物修復(fù)技術(shù)：微生物的「污染消化術(shù)」微生物在極端環(huán)境中展現(xiàn)出驚人的適應(yīng)能力，甚至能夠分解塑料等難以降解的物質(zhì)。倫敦布魯內(nèi)爾大學(xué)微生物學(xué)家 Ronan McCarthy 指出，一些細(xì)菌已進化到能夠利用微塑料作為食物來源。研究人員正利用這些微生物開發(fā)生物修復(fù)技術(shù)，以應(yīng)對微塑料污染。目前，已有 230 多種天然酶被證明可以分解塑料，但效率較低。McCarthy 團隊通過誘導(dǎo)細(xì)菌在塑料表面形成生物膜，提高酶的降解效率。密蘇里大學(xué)化學(xué)家 Susie Dai 則利用白腐真菌開發(fā)了 RAPIMER 平臺，用于降解 PFAS 等永久性化學(xué)物質(zhì)。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41522-023-00440-1相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41467-022-31881-5盡管基因工程可以優(yōu)化酶的性能，但公眾對轉(zhuǎn)基因生物的擔(dān)憂可能限制其應(yīng)用。McCarthy 呼吁加強安全部署工程化生物修復(fù)系統(tǒng)的討論，以應(yīng)對重金屬、抗生素等多種環(huán)境污染物。圖示：英國克蘭菲爾德大學(xué)的生物修復(fù)研究機構(gòu)。（來源：原文）四、生物學(xué)基礎(chǔ)模型：AI 構(gòu)建的「虛擬細(xì)胞」以 ChatGPT 為代表的大語言模型（LLM）為全球用戶提供了從信息獲取到文本生成、代碼編寫等一站式服務(wù)，標(biāo)志著通用 AI 系統(tǒng)的顯著進步。生物學(xué)家也期待利用類似技術(shù)推動研究，但面臨工具過多且分散的問題。多倫多大學(xué)計算生物學(xué)家 Bo Wang 認(rèn)為，「基礎(chǔ)模型」是解決這一問題的關(guān)鍵。這類模型通過預(yù)訓(xùn)練處理海量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，生成通用模型，可用于解釋新數(shù)據(jù)或設(shè)計蛋白質(zhì)等任務(wù)。Wang 團隊開發(fā)的 scGPT 模型基于 3300 萬個人類單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)，能準(zhǔn)確分類細(xì)胞類型并預(yù)測基因突變影響，已獲得制藥公司的積極反饋。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41592-024-02201-0未來，整合 RNA、蛋白質(zhì)等多組學(xué)數(shù)據(jù)的「虛擬細(xì)胞」模型有望超越 scGPT，為疾病研究和合成生物學(xué)提供更強大的工具。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1016%2Fj.cell.2024.11.015五、可持續(xù)城市降溫：對抗熱島的「超冷鎧甲」全球變暖加劇，城市熱島效應(yīng)使局部氣溫比周邊高出 5–10°C。澳大利亞新南威爾士大學(xué)學(xué)者 Matthaios Santamouris 指出，城市建筑材料吸收大量太陽輻射是主要原因。為此，研究人員正在開發(fā)「超冷材料」，通過反射太陽輻射并釋放熱輻射來降溫。在沙特利雅得的實地測試中，超冷光子材料結(jié)合其他措施使環(huán)境溫度降低近 5°C，且成本僅比普通材料高 10%。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs44284-023-00005-5然而，空調(diào)使用增加將進一步加劇氣候變化，尤其是在發(fā)展中國家。馬里蘭大學(xué)材料科學(xué)家 Ichiro Takeuchi 團隊開發(fā)的固態(tài)空調(diào)利用「彈性熱效應(yīng)」實現(xiàn)制冷，雖需進一步優(yōu)化，但有望替代傳統(tǒng)制冷技術(shù)，減少溫室氣體排放。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1126%2Fscience.adg7043圖示：馬里蘭大學(xué)帕克分校的節(jié)能原型空氣冷卻系統(tǒng)。（來源：原文）六、單細(xì)胞微生物分析：打開菌群的「基因黑匣子」微生物群落在海洋、土壤和人體中極為復(fù)雜，即使是單一物種（如大腸桿菌）的基因組和功能多樣性也十分顯著。杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程師 Ophelia Venturelli 指出，單菌落中可能存在基因組幾乎所有位置的突變，這對腸道內(nèi)相互作用產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。盡管多細(xì)胞真核生物的單細(xì)胞測序已較為成熟，但微生物單細(xì)胞研究仍面臨挑戰(zhàn)，主要源于細(xì)胞壁難以破開以及單細(xì)胞內(nèi) DNA 和 RNA 含量有限。近年來，單細(xì)胞分辨率下的微生物研究工具逐漸增多，例如德國研究人員開發(fā)的 MATQ-seq 可分析數(shù)千個微生物中每個細(xì)胞的數(shù)百個基因表達(dá)，而 Venturelli 團隊開發(fā)的 DoTA-seq 則通過微滴捕獲單細(xì)胞并選擇性測序基因組位點。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41564-023-01462-3相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41592-023-02157-7然而，單細(xì)胞微生物學(xué)仍屬小眾領(lǐng)域，相關(guān)方法尚未商業(yè)化，且部分技術(shù)門檻較高，許多科學(xué)家對其潛力仍缺乏認(rèn)知。AI 算法的快速發(fā)展對處理器技術(shù)和能源基礎(chǔ)設(shè)施提出了巨大挑戰(zhàn)。清華大學(xué)電子工程師 Lu Fang 指出，現(xiàn)有計算能力無法持續(xù)支撐未來大型模型的需求。為此，許多團隊正在探索基于光子的計算框架，以補充當(dāng)前的電子微處理器。光子處理器在并行處理和推理任務(wù)效率方面具有顯著優(yōu)勢，而推理任務(wù)占 AI 計算工作量的 80%。牛津大學(xué)材料科學(xué)家 Harish Bhaskaran 強調(diào)，盡管光子計算概念已有 50 多年歷史，但 AI 熱潮推動了該領(lǐng)域的復(fù)興。Bhaskaran 和他的同事在 2024 年進行的一項研究展示了兩種光子硬件設(shè)計，它們在各種任務(wù)中表現(xiàn)良好，包括根據(jù)帕金森病患者的運動變化來識別帕金森病患者。相關(guān)鏈接：https://doi.org/10.1038%2Fs41586-024-07590-y清華大學(xué)團隊開發(fā)的「太極」光子芯片在特定任務(wù)中的能效比傳統(tǒng) GPU 高出百倍，其下一代系統(tǒng)「無極」可處理更復(fù)雜的 AI 任務(wù)。未來，光子計算有望在無人機、醫(yī)療機器人等邊緣 AI 應(yīng)用中發(fā)揮重要作用，實現(xiàn)低功耗實時決策。七大技術(shù)如同一張緊密交織的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)——AI 加速探索速度，可持續(xù)方案守護生態(tài)底線，生物技術(shù)重塑生命質(zhì)量。然而，技術(shù)落地不僅需要跨學(xué)科協(xié)作，更需倫理與責(zé)任的指引。正如 Aspuru-Guzik 所言「機器擴展了人類的能力邊界，但價值觀才是技術(shù)航向的羅盤?！乖谶@場與未來的賽跑中，唯有效率與共益并重，創(chuàng)新才能真正成為推動文明的引擎。原文鏈接：https://www.nature.com/articles/d41586-025-00075-6
日期：2025-02-07
來源：ScienceAI
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