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Nature | 自驱动实验室、先进免疫疗法及2025年值得关注的另外五项技术

生物探索 · 公众号 · 生物 · 2025-01-21 16:35

正文

引言

近年来，随着技术的飞速发展，研究人员在多个领域取得了令人瞩目的突破。从癌症治疗到环境修复，再到人工智能驱动的自驱动实验室，这些尖端技术正逐渐改变我们的世界。而2025年的研究热点中，不乏能够深刻影响未来社会的创新成果。（1月20日 Nature “Self-driving laboratories, advanced immunotherapies and five more technologies to watch in 2025”）

例如，自驱动实验室（self-driving laboratories）的出现为化学与材料科学领域开辟了全新的可能性。这些结合人工智能和机器人技术的自动化研究平台，可以高效地完成复杂实验任务，大幅加快新材料的发现与应用进程。此外，嵌合抗原受体T细胞（CAR-T cells）疗法的快速发展，为血液癌症和部分自身免疫疾病患者带来了新的希望。特别是在探索治疗实体瘤方面，这一领域的研究正步入关键阶段。

在环境保护领域，微生物生物修复技术（microbial bioremediation）展示了其对抗塑料污染和其他环境威胁的潜力。一些研究人员正在尝试优化细菌和真菌的降解能力，以应对现代社会中不断积累的废弃物问题。与此同时，新型可持续城市降温材料的出现，为缓解城市热岛效应和减少能源消耗提供了重要解决方案。

此外，人工智能技术的崛起也带来了全新的科研工具。例如，生物学领域的基础模型（foundation models）已经在基因组研究、药物开发等方面展现了巨大的潜能，而光子计算（photonic computing）的发展则为应对高性能计算的能耗瓶颈提供了突破口。

在21世纪的第二十五个年头，我们站在科技与未来交汇的关键节点。人工智能（AI）、生物技术和可持续发展技术正以前所未有的速度重塑我们的生活。2025年，随着一系列突破性研究和创新成果即将涌现，我们将更深入地探索自然界的奥秘，同时应对迫在眉睫的全球性挑战。

在科学研究领域，自动化与人工智能的结合被誉为“生产力的放大器”。自驱动实验室（self-driving laboratories）的出现正彻底改变传统科研模式。这些实验室通过AI算法和机器人技术完成复杂的实验流程，可以让研究人员在“化学宇宙”中发现更多未知领域。以“化学空间”作为隐喻，这一概念描述了化学分子结构和特性构成的无限可能性。然而，现有的研究仅限于探索其中“一个星系”。正如材料科学家们所言，AI帮助我们从熟悉的领域跳脱出来，探索那些以往未曾触及的化学领域。

这些技术并不只是停留在实验室中，它们的影响已经渗透到多个层面。例如，由人工智能支持的机器人在材料开发中取得了显著进展。在2024年，加拿大多伦多大学的研究团队通过一个跨越三大洲的AI驱动实验室网络，成功发现了21种顶级的有机激光材料，这一成果远远超过了以往几十年积累的成果总和。该研究不仅展示了自动化研究平台的潜力，更标志着一个以效率和创新为核心的科研时代的到来。

与此同时，生命科学领域也迎来了前所未有的转变。过去十年间，嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）疗法的广泛应用为血液肿瘤患者带来了福音。然而，随着技术的深入发展，CAR-T疗法不再局限于治疗血液疾病，而是向实体肿瘤和自身免疫疾病方向迈进。这种跨领域的应用展现了生物技术如何在科研与临床之间架起桥梁，为患者带来更广泛的治疗选择。

除了生命科学的突破，全球变暖和环境污染问题也催生了一系列新兴技术。微生物生物修复技术（microbial bioremediation）通过改造细菌和真菌，使它们能够分解塑料和其他难以降解的污染物，为解决全球塑料污染提供了希望。这些技术的意义不仅限于环境保护，它们还启发了研究人员如何利用自然界中的微生物与酶的能力来应对复杂问题。

在科技飞速发展的今天，人工智能不仅是研究工具，也是科技融合的催化剂。例如，基础模型（foundation models）已经在基因组学研究、疾病诊断和药物开发中展现了其不可替代的作用。未来，随着这些技术的成熟，研究人员甚至有望构建“虚拟细胞”，通过多层次数据的整合全面解析生物过程。这将彻底改变疾病研究和药物设计的方式，为人类健康提供新的解决方案。

实验室的革命：自驱动实验室如何颠覆传统科研？

在现代科学的探索之路上，传统实验室的操作模式正被一场技术革命所取代。随着人工智能（AI）和机器人技术的飞速发展，自驱动实验室（self-driving laboratories）正逐步登上科研的舞台。这些自动化平台不仅显著提升了研究效率，还为研究人员提供了前所未有的工具来探索未知领域。

什么是自驱动实验室？

自驱动实验室是指结合AI算法和现代机器人技术的自动化实验系统，可以自主设计、执行、监测和优化实验过程。这一概念最早可追溯至20世纪70年代，当时计算机驱动的自动化化学实验刚刚兴起。然而，与过去简单的机械化流程不同，如今的自驱动实验室通过深度学习和大数据技术实现了实验设计和优化的智能化。它们可以动态适应实验结果，通过闭环系统不断改进实验流程。

这一技术革新尤其适用于材料科学、化学反应设计等复杂研究领域。传统实验需要研究人员手动调整参数，耗费大量时间和资源，而自驱动实验室则能以高效的方式探索广袤的“化学空间”。“化学空间就像一个宇宙，而我们目前的研究仅仅是瞄准了其中的一个星系。”自驱动实验室的出现，让研究人员能够快速且高效地探索更多未知领域。

人工智能与机器人如何驱动实验创新？

自驱动实验室的核心是AI和机器人技术的深度融合。AI算法负责分析实验数据、预测可能的结果，并设计下一步实验流程。而机器人则负责执行这些实验，从物料准备到数据采集，实现全过程的自动化。现代实验室中的自动化流程早已超越简单的“流水线”模式，而是进入了智能化的协作阶段。

例如，由阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）研发的Polybot工具，就是一个典型案例。研究人员利用Polybot合成并表征了具有可伸缩性和光电活性的导电聚合物，这些材料的特性在过去是难以同时实现的。这一系统展现了AI驱动实验在材料科学中的巨大潜力。

下一代自驱动实验室甚至可以通过自然语言指令进行操作。在2024年，加拿大多伦多大学的Acceleration Consortium团队研发了名为ORGANA的系统，研究人员只需通过简单的语言指令，即可引导实验室完成复杂的化学实验。这种以人为中心的设计，使研究人员能够专注于研究的创造性思考，而将重复性任务交给机器完成。

从21种顶级有机激光材料的发现说起

自驱动实验室的潜力已在实践中得到充分验证。以有机固态激光材料的研究为例，2017年，这一领域中只有大约10种已知材料，而多伦多大学团队通过一个跨越三大洲的AI驱动实验室网络，在短短几年间发现了21种顶级有机激光材料。这些材料不仅成本更低、性能更优，还为新型电子设备的开发铺平了道路。这一成就标志着自动化研究平台不仅能加快科研进程，还能解锁传统方法难以触及的科学难题。

研究团队的负责人Alán Aspuru-Guzik指出，这项研究展示了自驱动实验室如何通过高效探索化学空间，将研究人员的生产力放大10倍甚至100倍。更重要的是，这些实验室可以作为应对全球性挑战的关键工具，从应对气候变化到开发新型药物，自驱动实验室正在为人类社会提供无尽的可能性。

从血液到实体瘤：CAR-T细胞疗法的下一站

近年来，嵌合抗原受体T细胞（Chimeric Antigen Receptor T-Cell, CAR-T）疗法作为一种突破性免疫治疗技术，在治疗血液肿瘤领域取得了显著成效。自2017年首例CAR-T疗法获批以来，全球已有数万名血液肿瘤患者从中受益。然而，随着研究的深入，CAR-T疗法正从血液肿瘤治疗迈向更具挑战性的领域：实体瘤和自身免疫疾病。这一拓展标志着CAR-T疗法进入了新的发展阶段，也带来了前所未有的医学前景。

CAR-T疗法的核心在于对患者自身T细胞的基因改造，使其具备识别并攻击癌细胞的能力。研究人员首先从患者体内分离出T细胞，利用基因工程技术在其表面嵌合一个特定的抗原受体（CAR）。这个受体能够精准识别癌细胞表面的特异性蛋白，并激活T细胞对癌细胞进行靶向攻击。

这一技术在血液瘤的治疗中已展现出极高的疗效。例如，对于某些类型的白血病和淋巴瘤，CAR-T疗法的完全缓解率超过了50%，为许多病情复杂的患者带来了希望。由于其精准的靶向性和强大的免疫应答能力，CAR-T疗法被誉为“活体药物”，开创了癌症治疗的新纪元。

在实体瘤治疗上的突破与挑战

尽管CAR-T疗法在血液瘤治疗中成效显著，但其在实体瘤领域的应用面临着更多挑战。实体瘤的复杂性主要体现在肿瘤微环境、抗原异质性以及免疫抑制等方面。

以脑部恶性肿瘤胶质母细胞瘤（glioblastoma）为例，这种侵袭性极强的实体瘤长期以来是肿瘤治疗的“禁区”。2024年，麻省总院的研究团队成功开发了一种针对特定脑部肿瘤抗原的CAR-T细胞，并在实验中观察到胶质母细胞瘤快速缩小的现象。然而，尽管初期疗效显著，但部分患者的治疗反应未能长期维持。这提示研究人员，如何应对实体瘤复杂的免疫抑制微环境，是未来发展的关键。

此外，针对胃肠道肿瘤和儿童脑癌的研究也取得了初步成功。研究人员逐步优化CAR-T细胞的设计，以提高其在实体瘤中的渗透能力和持续杀伤效果。如果能够识别更多实体瘤特异性抗原并改善CAR-T细胞的持久性，这一疗法将在未来拥有更广泛的应用潜力。

对自身免疫疾病的新疗法展望

CAR-T疗法的潜力不仅局限于癌症治疗。在自身免疫疾病领域，针对B细胞相关病理的CAR-T疗法展现出了非凡的治疗前景。例如，在2021年的一项研究中，德国埃尔兰根-纽伦堡大学的团队成功利用CAR-T技术治疗了一名患有重度系统性红斑狼疮（SLE）的年轻女性。治疗后，患者的症状完全消失，并无需再服用免疫抑制药物。

此后，研究团队又进一步验证了该技术的效果，在包括多发性硬化症在内的多种自身免疫疾病中均取得了良好的疗效。这些研究表明，CAR-T疗法有可能从根本上抑制异常B细胞产生的自体抗体，提供长期甚至永久的疾病缓解。

尽管CAR-T疗法的成本和技术复杂性限制了其广泛应用，但其在治疗难治性疾病方面的潜力不可忽视。研究人员正努力通过简化生产工艺和降低治疗费用，使更多患者能够从中受益。

从废塑料到可持续的未来：微生物的环境修复潜力

塑料污染已经成为21世纪环境问题的代表性难题。据统计，每年有数百万吨塑料废弃物进入自然环境，逐渐分解为难以察觉但极具危害的微塑料颗粒（microplastics）。在这场对抗污染的战斗中，微生物被视为自然界的秘密武器。通过深入研究微生物降解塑料的科学原理，研究人员正在探索一条通向可持续发展的道路。

塑料的分解难度源于其高分子化学结构，这些结构具有极强的稳定性。然而，某些微生物具有利用塑料为能量来源的能力。它们通过分泌特定的酶，将复杂的塑料聚合物分解为更小的化学单体，从而实现降解和代谢。

据《塑料活性酶数据库》（Plastics-Active Enzymes Database）显示，目前已知超过230种天然酶可以降解塑料。然而，这些酶的降解效率较低，通常需要数月甚至数年的时间才能完成分解。因此，研究人员正致力于通过蛋白质工程和实验室进化技术优化这些酶的活性和稳定性，使其能够更高效地降解塑料。例如，英国布鲁内尔大学的Ronan McCarthy团队通过诱导塑料降解细菌在塑料表面形成密集的生物膜（biofilms），显著提高了降解效率。生物膜的作用不仅在于稳定酶的分泌，还能避免酶被环境因子稀释或冲刷，从而提高其长期活性。

RAPIMER等新技术如何应对“永久性化学品”问题

除了塑料，环境中还有一种被称为“永久性化学品”（forever chemicals）的难降解污染物，它们包括全氟和多氟烷基物质（PFASs）。这些化学物质因其强大的化学稳定性和抗降解能力，被广泛用于工业生产，却也因此成为环境中的顽固污染源。

在这方面，美国密苏里大学的Susie Dai团队研发了一种名为RAPIMER的技术，利用白腐真菌（white-rot fungus）的独特能力分解这些污染物。RAPIMER平台通过将真菌种植在由天然纤维构成的人工支架上，让这些纤维吸附环境中的污染物，再利用真菌的降解能力分解有害化学物质。该系统尤其适用于污水处理厂和污泥处理设施，具有高度的可操作性和环境友好性。

RAPIMER的创新不仅体现在其对PFASs的降解能力，还体现在其可扩展性。通过改进培养条件和真菌品种，这一技术有望应用于更多类型的污染物处理，成为解决工业废弃物问题的关键工具。

微生物环境修复的监管与应用前景

尽管微生物修复技术展现了巨大的潜力，但其实际应用仍然面临诸多挑战。首先，天然微生物的降解能力有限，如何通过基因工程手段优化微生物功能，同时确保其生态安全性，是一个重要议题。此外，基因改造微生物的使用在许多国家受到严格监管，公众对于转基因生物的接受程度也可能影响其推广。

为了应对这些问题，英国环境生物技术创新中心（Environmental Biotechnology Innovation Centre）已启动多项研究计划，探索如何安全高效地部署基因改造微生物。研究人员建议，在环境中释放工程微生物之前，应建立明确的监控和回收机制，以防止其对生态系统造成潜在威胁。

尽管如此，微生物环境修复技术的前景依然令人振奋。研究人员相信，只要具备足够的酶学潜力和优化手段，微生物几乎可以应对任何种类的污染物。正如McCarthy所言，“如果微生物体系中存在可降解的酶，那么几乎没有它无法应对的问题。”

从微生物降解塑料到处理永久性化学品，研究人员正在探索如何将自然界的智慧转化为解决环境问题的技术力量。尽管这一过程充满挑战，但通过科学创新和跨领域合作，我们正逐步迈向一个更清洁、更可持续的未来。微生物修复技术不仅是一场科技革命，更是一场关系人类命运的环保行动。

大模型与生物学：解锁生命奥秘的新钥匙

在快速发展的生物学研究中，数据的爆炸式增长为探索生命奥秘提供了前所未有的机会。然而，这一领域也面临着巨大的挑战：如何从海量的基因组数据中提取有意义的信息？人工智能（AI）的崛起，特别是基础模型（Foundation Model）的应用，为这一难题带来了突破性的解决方案。通过构建和训练在海量数据上运行的大模型，科学家得以揭示基因组中的深层联系，解锁生命的密码。

基础模型是一种大型AI算法，通过在海量未标记数据上进行预训练，生成可以广泛应用于多任务的通用模型。例如，ChatGPT通过从互联网文本中学习语言模式，能够生成自然语言对话。同样的原理也适用于生物学数据领域。基础模型通过学习基因组序列、基因表达数据或DNA修饰模式中的复杂关系，生成一个多功能模型，可以进行数据分类、预测、设计等多种任务。

这种通用性极大地优化了科研工作流。以往，研究人员需要针对不同的研究目标设计单独的计算模型，而基础模型的出现打破了这一限制，为生物学研究提供了一种更加高效的工具。

单细胞转录组（scGPT）如何推动基因组研究

单细胞转录组（single-cell transcriptomics）技术的发展为揭示细胞间复杂关系提供了前所未有的视角。然而，面对数百万甚至数千万细胞的海量数据，传统的分析方法往往难以胜任。2024年，加拿大多伦多大学的团队开发了一个名为“scGPT”的基础模型，通过在超过3300万个单细胞转录组数据上进行训练，实现了多个领域的突破。

首先，scGPT可以高效分类不同组织中的细胞类型。无论是在复杂的人类组织中识别稀有细胞，还是分析细胞在疾病条件下的动态变化，scGPT都展现了卓越的准确性。此外，该模型还能识别基因网络，揭示驱动细胞生物过程的基因合作关系。更令人兴奋的是，scGPT还能够预测基因突变对表达模式的影响，这为药物研发和基因疗法提供了强大的支持。

这一模型不仅得到了学术界的高度评价，也引起了制药企业的广泛兴趣。制药公司对其在药物靶点识别和作用机制解析方面的潜力给予了积极反馈。这表明，像scGPT这样的基础模型正在从实验室走向临床，为医学创新铺平道路。

虚拟细胞的构建与未来生物学研究的可能性

在基础模型的驱动下，研究人员已经开始构建更复杂的虚拟细胞（virtual cell）系统。虚拟细胞是通过整合多种基础模型（例如RNA、蛋白质、DNA和代谢物数据）创建的复杂模型，能够模拟细胞的生物学活动。这一构想得到了来自多方研究团队的支持，他们提出了一条实现虚拟细胞的路线图。

虚拟细胞不仅仅是单一层面的数据集合，而是可以动态模拟细胞或组织中发生的复杂生物学过程。通过这种方法，研究人员能够更全面地研究疾病机制。例如，在模拟癌症细胞的代谢变化时，虚拟细胞可以帮助预测不同治疗方案对细胞的影响，从而加速药物开发。与此同时，虚拟细胞在合成生物学中的潜力也备受关注。通过模拟生物路径，研究人员可以设计出具有特定功能的细胞，用于生产药物或清理污染。

尽管虚拟细胞的实现仍需要克服诸多技术难题，但其潜力不可低估。基础模型的应用为整合多层次生物学数据提供了可能性，使研究人员得以从基因组、蛋白质组、代谢组等多维度解析生命现象。这一切不仅为基础研究带来了全新工具，也为个性化医疗和精准治疗开辟了新的道路。

从scGPT到虚拟细胞，基础模型的出现正在重塑生物学研究的格局。通过整合AI的强大能力与生物学的复杂需求，这些模型为研究人员提供了一把解锁生命奥秘的新钥匙。在未来的研究中，这一技术不仅将推动疾病诊断与治疗的进步，还将为探索生命本质带来全新的可能性。

光子计算：为AI减负的新一代硬件

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，对计算能力和能源的需求达到了前所未有的高度。然而，传统电子计算架构正面临性能瓶颈和高能耗的双重挑战。在这样的背景下，光子计算（photonic computing）作为一种新兴技术，凭借其快速、高效和可持续的特性，成为解决AI计算难题的潜在方案。

光子计算是一种利用光子（即光的基本粒子）进行数据传输和处理的计算技术。与传统的电子计算机依赖电子在电路中的移动来处理信息不同，光子计算使用光波传播来实现数据传输和运算。由于光子在真空中的传播速度接近光速，且能够并行处理多路信号，这使得光子计算在速度和并行性上显著优于传统电子计算。

光子计算的核心在于光子器件的设计和集成。例如，光子处理器利用光学元件（如波导、光调制器和光检测器）代替传统的电子元件来执行计算任务。这种架构不仅避免了电子传输过程中的电阻和发热问题，还能显著降低能耗，同时提升数据传输速率。

相比传统计算技术的效率与可持续性

当前，AI模型的训练和推理需要消耗巨大的计算资源。例如，大型语言模型的训练通常需要数千块图形处理单元（GPU），而这些设备的高能耗对环境造成了巨大的压力。研究表明，AI推理任务占据了整个AI计算工作负载的80%以上，而这正是光子计算可以大显身手的领域。

光子计算在能效比方面具有显著优势。以清华大学团队开发的“太极”（Taichi）光子芯片为例，其在某些推理任务中的计算效率比目前最先进的NVIDIA GPU高出100倍。这种显著的能效提升不仅降低了能源消耗，还减少了系统散热需求，从而为实现更环保的计算提供了可能。

此外，光子计算的并行处理能力也优于传统技术。由于光波可以在不同的波长上传输数据，光子处理器能够同时处理多路信号，从而加快数据处理速度。这一特性尤其适用于AI任务中的矩阵运算和神经网络加速。

AI与光子计算结合的前景

光子计算的出现为AI领域提供了全新的硬件支持，其潜力不仅局限于提升运算效率，还可能彻底改变AI应用的设计和部署方式。例如，在边缘AI（Edge AI）领域，光子计算可以为机器人、无人机和可穿戴设备提供轻量级、高性能的计算平台。这些设备需要快速处理大量数据，而光子计算的低延迟和高并行性正是满足这一需求的理想选择。

清华大学团队开发的下一代“无极”（Wuji）光子芯片已经展现出更强的能力。相比“太极”芯片，“无极”可以处理比前者多出100倍变量的AI任务，并与现有的大型语言模型（LLM）兼容。这种能力将为AI的规模化和复杂化提供有力支持。

与此同时，光子计算在特殊应用场景中的潜力也备受关注。例如，牛津大学团队利用光子硬件实现了基于光学信号的帕金森病检测。这一技术不仅能够快速分析复杂数据，还展示了光子计算在医学诊断中的可能性。

迈向光子计算的未来

尽管光子计算仍处于发展初期，但其优势已初步显现。正如清华大学的研究团队所指出，未来的计算架构可能是电子计算与光子计算的结合，而非简单地由后者取代前者。光子计算的高效和可持续特性使其成为AI技术发展的重要方向之一，尤其是在应对能源危机和环境问题的背景下，其应用前景尤为广阔。

从技术研发到实际应用，光子计算为AI赋能的每一步都在为更高效、更环保的计算未来奠定基础。随着研究的深入，我们或许很快就能见证光子计算技术在更多领域的大规模应用，推动AI和计算领域进入全新的发展阶段。

应对全球变暖：从城市降温到固态空调

全球气候变暖已经成为21世纪最紧迫的挑战之一，极端高温天气的频发正在威胁人类的生存与发展。在此背景下，如何应对全球变暖，特别是解决城市中的热岛效应，成为了研究人员关注的焦点。通过“超级冷却材料”的创新和固态空调技术的发展，研究人员正探索更可持续的降温方式，为未来生活创造更加舒适和环保的环境。

城市热岛效应（urban heat island effect）是指城市地区因建筑物、道路等人工表面吸收并储存太阳辐射热量而导致的局部温度升高现象。研究表明，城市中心的温度通常比周边农村地区高出5至10°C。这种现象不仅加剧了夏季的高温酷热，还对公共健康、能源消耗和环境质量产生了深远影响。

城市热岛效应的主要成因包括建筑材料对太阳辐射的高吸收率、城市缺乏植被覆盖以及人类活动释放的大量废热。例如，传统的沥青路面和混凝土墙体能够储存大量热量，并在夜间缓慢释放，导致城市温度居高不下。与此同时，居民为对抗高温频繁使用空调设备，加剧了能源消耗，并增加了温室气体的排放，形成恶性循环。

“超级冷却材料”的发展与应用

为了缓解城市热岛效应，研究人员开发了一种“超级冷却材料”（super-cool materials），通过反射太阳辐射和向大气中释放热量来降低城市表面温度。这些材料不仅具有高反射率，还能在特定波长下辐射热能，直接通过大气窗口向太空散热，从而实现被动降温。

澳大利亚新南威尔士大学的研究团队在2024年开展了一项现场实验，他们在沙特阿拉伯利雅得市测试了这种材料的实际效果。结果表明，“超级冷却材料”与其他降温措施结合使用后，成功将环境温度降低了近5°C。这一降温效果不仅显著减少了制冷需求，还提升了城市居民的舒适度。

更重要的是，这些材料的成本较低，仅比传统建筑材料高出10%左右，具备大规模推广的潜力。考虑到城市热岛效应每年为全球经济带来高达4500亿美元的损失，“超级冷却材料”的推广无疑是经济高效的解决方案。

固态空调技术如何取代传统制冷方式

尽管“超级冷却材料”在降低环境温度方面表现出色，但在许多场景下，人们仍需要更直接的制冷方式。传统空调设备的核心技术基于蒸汽压缩系统，需使用氢氟碳化合物（HFCs）作为冷却剂。然而，HFCs是一种强效温室气体，其排放对气候变化的负面影响极大。

为此，研究人员开发了固态空调技术（solid-state air conditioning），这种新型制冷系统依赖于“弹热效应”（elastocaloric effect）。当特定金属合金受到机械压缩时，会释放热量；而当合金恢复原状时，又会吸收热量，从而实现制冷效果。2023年，美国马里兰大学的研究团队展示了一种基于该技术的空调原型机，其制冷能力已达到小型冰箱的水平，能够将温度降低20°C以上。

固态空调技术的最大优势在于无需使用HFCs等制冷剂，同时具有更高的能效比。然而，目前这一技术仍面临体积较大和功率不足的问题。研究人员相信，通过进一步的材料工程和系统优化，固态空调有望在未来成为主流的制冷方式，取代现有的高能耗设备。

从城市降温到固态空调，研究人员正以创新技术应对气候变化带来的挑战。通过降低城市温度和优化制冷技术，我们不仅可以改善人类的生活质量，还能减少对环境的负面影响。这些技术的推广将为应对全球变暖带来新的可能，为可持续发展提供强有力的支持。

科学进步如何融入社会？

科学技术的飞速发展正在重塑我们的世界。然而，科技的每一次突破都伴随着社会、伦理与监管层面的深刻挑战。从自驱动实验室到光子计算，从CAR-T疗法到微生物环境修复，每一项技术都需要科学与社会的紧密结合，才能真正实现对人类的深远意义。在迈向未来的过程中，我们需要直面伦理问题、跨越推广障碍，并鼓励公众参与，共同塑造一个以科学为动力的美好社会。

科学的进步往往超越了现有伦理和监管框架的覆盖范围。例如，基因编辑技术的出现激发了关于人类基因组改造的深刻讨论，而微生物修复技术中基因工程微生物的释放则涉及环境生态的长期影响。如何在技术创新与社会伦理之间找到平衡，是未来科技发展的核心问题。

以人工智能驱动的实验室为例，自驱动实验室通过AI设计和执行实验，可以显著提高科研效率，但同时也引发了对科研透明度和数据真实性的担忧。此外，基础模型（Foundation Model）的发展虽然在生物学研究中大放异彩，却也带来了数据隐私和潜在滥用的风险。例如，药物研发中对患者基因组数据的分析，需要在保护隐私和推动医学进步之间取得微妙的平衡。

为了应对这些挑战，研究人员、政策制定者和社会各界需要协同努力。建立透明的监管机制、制定技术应用的伦理标准以及推动跨领域合作，都是确保技术应用符合社会价值观的重要步骤。

各技术的推广障碍及跨领域协作的重要性

尽管新技术展现了巨大的潜力，但其大规模推广往往面临诸多障碍。例如，CAR-T疗法的成本和复杂性限制了其在资源有限地区的应用，而光子计算芯片的制造仍需克服技术门槛。此外，微生物修复技术在环境治理中的应用，也需要解决公众对转基因微生物的担忧。

跨领域协作在这一过程中尤为重要。以固态空调为例，这项技术的推广不仅需要材料科学家的支持，还需要能源政策制定者的协同努力。此外，“超级冷却材料”在城市降温中的应用也需要建筑师、城市规划者和环境科学家的密切合作。只有通过多学科的协同创新，才能克服技术在实际应用中的瓶颈，真正让科技造福全人类。

迈向以科学为动力的未来

科学进步从来不只是实验室的故事，而是一个全社会共同参与的过程。在伦理与监管的框架内发展技术，通过跨领域协作克服推广障碍，并将公众的声音纳入科学发展的主流，我们有理由相信，科技的未来将更加符合人类的共同利益。

展望未来，我们需要的不仅仅是技术的创新，更是社会对科技的接纳与拥抱。通过科学与社会的紧密结合，我们能够一起塑造一个更加美好、更可持续的未来。这既是科学的责任，也是每个人的使命。

参考文献

https://www.nature.com/articles/d41586-025-00075-6

Strieth-Kalthoff, F. et al. Science 384, eadk9227 (2024).

Darvish, K. et al. Matter https://doi.org/10.1016/j.matt.2024.10.015 (2024).

Choi, B. D. et al. N. Engl. J. Med. 390, 1290–1298 (2024).

Mougiakakos, D. et al. N. Engl. J. Med. 385, 567–569 (2021).

Howard, S. A. & McCarthy, R. R. npj Biofilms Microbiomes 9, 72 (2023).

Li, J. et al. Nature Commun. 13, 4368 (2022).

Cui, H. et al. Nature Methods 21, 1470–1480 (2024).

Bunne, C. et al. Cell 187, 7045–7063 (2024).

Haddad, S. et al. Nature Cities 1, 62–72 (2024).

Qian, S. et al. Science 380, 722–727 (2023).

Homberger, C., Hayward, R. J., Barquist, L. & Vogel, J. mBio 14, 03557-22 (2023).

Wang, B. et al. Nature Microbiol. 8, 1846–1862 (2023).

Lan, F. et al. Nature Methods 21, 228–235 (2024).

Dong, B. et al. Nature 632, 55–62 (2024).

Xu, Z. et al. Science 384, 202–209 (2024).

责编|探索君

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