用科技解決十大全球性挑戰(zhàn)

用科技解決十大全球性挑戰(zhàn)

1.碳封存

從全球范圍來看，單純地減少溫室氣體的排放并不足以抑制氣溫的急劇上升，還應(yīng)去除大氣中留存的大量二氧化碳。這不僅需要巨額的資金投入，更棘手的問題是如何有效地處理這部分二氧化碳。目前，越來越多的初創(chuàng)公司開始探索回收大氣中的二氧化碳并將其用于產(chǎn)品制造當(dāng)中，例如合成燃料、聚合物、碳纖維和混凝土等等。這種回收方式對于全球環(huán)境保護(hù)具有非常重大的意義，但我們應(yīng)該繼續(xù)思考的是，如何用一種更加經(jīng)濟(jì)的方式來永久封存大氣中留存的數(shù)十億噸二氧化碳。

2.電網(wǎng)儲能

現(xiàn)如今，風(fēng)能和太陽能等可再生能源的成本越來越低，使用范圍也越來越廣，但這類能源本身存在著一定的局限性，尤其是在陰天或者無風(fēng)的天氣情況下，它們便無法產(chǎn)生效用。這限制了風(fēng) 能或太陽能所能供應(yīng)的電力，也使人類更加依賴于煤炭和天然氣這類穩(wěn)定能源。由于可再生能源的局限性，我們必須在電網(wǎng)中建造足夠多的電池來保證電力的穩(wěn)定性，而這產(chǎn)生的花費將是一個天文數(shù)字。目前，各個領(lǐng)域的科學(xué)家和科創(chuàng)公司都在致力于開發(fā)更加經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定、持久的電網(wǎng)儲能方式，如液流電池或熔鹽罐。簡而言之，我們迫切地需要一種成本更低、效率更高的電力儲存方式。

3.通用性流感疫苗

全球范圍內(nèi)的流感傳播雖不多見，但一旦發(fā)生就有致命的風(fēng)險。1918年，H1N1流感的大規(guī)模傳播導(dǎo)致超過5000萬人死亡。在1957~1958年和1968年爆發(fā)的全球性流行病中，大約有100人死亡，而在2009年H1N1流感再次爆發(fā)時，有將近50萬人死亡。隨著時代發(fā)展，流行病導(dǎo)致的死亡人數(shù)緩慢減少，其中一部分原因是病毒的烈性有所降低。但我們無法保證這種“幸運(yùn)”會一直持續(xù)下去，因為某些生命力頑強(qiáng)的病毒能夠迅速繁殖、變種來對抗特定的疫苗。人類真正需要的疫苗不僅是能夠抵御變種病毒的“定制款”，而是能夠抵御百年一遇的災(zāi)難性流感的通用型疫苗，這對于全人類來說都是一項至關(guān)重要的公共衛(wèi)生挑戰(zhàn)。

4.老年癡呆癥的治療

據(jù)統(tǒng)計，在65歲以上的美國人中，老年癡呆癥患者的比例超過了十分之一；而在85歲以上的美國人中，這一比例達(dá)到了三份之一。隨著人類壽命的延長，世界各地老年癡呆癥患者數(shù)量可能會呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。目前，我們對于阿爾茨海默癥仍然知之甚少，有些患者甚至在死后才能得到確診。好的方面是，目前神經(jīng)科學(xué)和遺傳學(xué)的相關(guān)研究方興未艾，這也為老年癡呆癥的治療帶來了更多希望。

5.海洋清理

現(xiàn)在，數(shù)十億微小的塑料（即所謂的“微塑料”）正漂浮在世界各地的海洋中，導(dǎo)致海洋環(huán)境的迅速惡化。大部分微塑料來源于破碎的塑料袋或吸管，它們嚴(yán)重危害著鳥類和魚類的生存環(huán)境。研究人員擔(dān)心，這種污染對于人類健康的影響將是極為深遠(yuǎn)的，清理數(shù)十年來累計的數(shù)億噸塑料垃圾可能需要幾個世紀(jì)的時間，微塑料污染的分散性更增加了清理的難度。盡管目前已經(jīng)有處理大規(guī)模海洋垃圾的方法，但對于分散在海洋各處的微塑料清理還沒有有效的解決方案。

6.節(jié)能海水淡化

地球上的海水總量大約是淡水總量的50倍。隨著世界人口的增長以及氣候干旱的加劇，人類對于淡水的需求不斷增加。以色列建造了世界上最大的反滲透海水淡化設(shè)施，大部分家庭用水都來自于海洋，但這種方法過于耗能，無法在全球范圍內(nèi)實施。新型膜和電化學(xué)技術(shù)可以淡化海水用于灌溉，但就目前氣候變化的速度來看，淡化海水用于日常飲用應(yīng)成為更加緊迫的任務(wù)。

7.安全的無人駕駛汽車

自動駕駛汽車目前已在公路上進(jìn)行了數(shù)百萬英里的測試。美國鳳凰城即將在郊區(qū)試行無人駕駛汽車用于快遞及出租車服務(wù)的試點計劃。但是，無人駕駛汽車依然沒有達(dá)到大范圍使用的標(biāo)準(zhǔn)，因為它們無法應(yīng)對混亂的交通情況和極端天氣（如雨雪或大霧）。如果無人駕駛汽車能夠做到真正的安全可靠，那么大范圍的應(yīng)用也就指日可待。無人駕駛汽車有望減輕交通堵塞的情況，停車場的布局也將有新的變化。更重要的是，如果實現(xiàn)無人駕駛的廣泛部署，每年死于交通事故的人數(shù)可能會大大降低。

8.機(jī)器人的應(yīng)用

去年秋天，一段關(guān)于Atlas機(jī)器人的視頻席卷全球。Atlas是波士頓動力公司設(shè)計的高級智能機(jī)器人，在視頻中，Atlas像士兵一樣行走和跳躍。兩年前，AlphaGo曾擊敗了世界上最好的圍棋棋手。Atlas與AlphaGo是完全不同類型的機(jī)器人，Atlas不會下圍棋（Atlas是仿人型機(jī)器人，但不是智能機(jī)器人），而AlphaGo無法行走和奔跑（AlphaGo是智能型機(jī)器人，但缺乏真正意義上的“身體”）。那么，如果將AlphaGo的思想放在Atlas的身體里會發(fā)生什么呢？許多研究人員表示，真正的人工智能指的是將內(nèi)部計算過程與物理世界中的真實事物聯(lián)系起來的能力，而機(jī)器人可以通過學(xué)習(xí)人與動物在物理世界中的互動過程來獲得這種能力。

9.地震預(yù)測

2010年，海地地震造成了超過10萬人死亡。2004年，嚴(yán)重的地震引發(fā)了印度洋海嘯，在印度尼西亞、斯里蘭卡、印度等地造成近25萬人死亡。我們可以提前數(shù)周預(yù)測颶風(fēng)的來臨，但地震的準(zhǔn)確預(yù)測依舊無法實現(xiàn)。對于地震的提前預(yù)測能夠使人們有充分的時間作出有效的應(yīng)對方案，哪怕提前幾個小時的警告也可以讓人們及時疏散到安全的地區(qū)，甚至挽救數(shù)百萬人的生命。

10.大腦解碼

人類的大腦構(gòu)造對于神經(jīng)學(xué)家來說仍然是個未解之謎。我們思考和記憶的一切，以及我們所有的動作，都以某種方式編碼在大腦的數(shù)十億個神經(jīng)元中。那么，大腦是如何進(jìn)行編碼的？我們在理解大腦的存儲和表達(dá)方式上仍然存在著許多未知和困惑。破解大腦的編碼方式對于治療精神分裂癥等精神疾病有重要意義，我們甚至可以將大腦與計算機(jī)或者其他人的大腦鏈接在一起，這能夠有效幫助那些因受傷或疾病而癱瘓的患者。