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的天氣情況下，它們便無法產(chǎn)生效用。這限制了風 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)域的科學家和科創(chuàng)公司都在致力于開發(fā)更加經(jīng)濟、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”會一直持續(xù)下去，因為某些生命力頑強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)科學和遺傳學的相關(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，它們嚴重危害著鳥類和魚類的生存環(huán)境。研究人員擔心，這種污染對于人類健康的影響將是極為深遠的，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到大范圍使用的標準，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.機器人的應(yīng)用

去年秋天，一段關(guān)于Atlas機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器人，Atlas不會下圍棋（Atlas是仿人型機器人，但不是智能機器人），而AlphaGo無法行走和奔跑（AlphaGo是智能型機器人，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，而機器人可以通過學習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)測颶風的來臨，但地震的準確預(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，大腦是如何進行編碼的？我們在理解大腦的存儲和表達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。