2021年已经结束。回顾这一年，疫情依然笼罩着全球。可喜的是，科技领域出现了许多历史性突破，涌现出一批令人瞩目的科研成果。

从CRISPR基因编辑带来的技术革命到AI技术对蛋白质结构的预测，从第一个自繁殖机器人的问世到猪肾首次成功植入人体，从BIGBANG的探索到探测器成功登陆火星.....人类不仅向内探索，探索身体的奥秘和生命的源泉，还不断向宇宙提问，寻找宇宙的边界。

此前，权威媒体和专家共同评选出2021年十大国际科技新闻，包括脑机接口、宏观物体的量子纠缠、田文一号探测器成功登陆火星、人工智能预测蛋白质结构、猪肾首次成功植入人体等。

基于此，Stream Science邀请了五位相关领域的学者，解读相关技术的创新，分享他们的知识和理解。

图|扫码回望2021年终科学漫谈

脑机接口将在AR和医疗领域脸书和Neuralink的推动下实现技术发展。

“科技发展的意义在于满足人类自身功能的拓展、享受、生老病死三个方面的需求。”“数学和半导体芯片技术推动了第三次和第四次科技革命。第五次科技革命将在生命科学领域发力。当硬件和算法具备后，通过研究世界上最完善、最精密的人脑，可以对智能技术、认知技术和生物医学产生深远的影响，从而拓展人类三方面的需求。”美国匹兹堡大学工程学博士丁波以对科技发展的总结和展望开启了本次圆桌会谈。

2019年7月，SpaceX和特斯拉创始人埃隆·马斯克公布了他们公司Neuralink的脑机接口技术最新成果，彻底引爆了外界对脑机接口技术的关注。

本质上，脑机接口要研究的问题是是否以及如何通过脑电信号控制外部设备。对这一问题的研究始于20世纪70年代。1969年，德裔美国神经学家埃伯哈德·费茨(Eberhard Fetz)证明了猴子利用脑电信号控制外部设备的可能性。

图|解码心灵书写的脑机接口示意图(来源:Nature)

相比了解脑机接口技术的原理，在硅谷工作的丁波对这项技术的应用和趋势表达了更多的兴趣。“目前脑机接口的头部企业分为两个赛道，一个是非接触式CTRL-Labs(2015年成立)，一个是接触式neural ink(2016年成立)。”

“CTRL-Labs的理念不是读懂你的想法，而是识别你的意图。”在谈到两家公司的区别时，丁波表示，“CTRL-Labs开发的臂带不再通过头戴式脑电图(EEG)传感器读取脑电波，而是在输出点附近拦截信号，并通过蓝牙将信息无线传输到PC和智能手机。CTRL-Labs使用的肌电图(EMG)神经接口技术可以捕捉肌肉产生的电信号，最终让用户通过思想在虚拟键盘上‘打字’。”

2019年9月，CTRL-Labs被脸书收购，成为推动脑机接口商业化进程中的标志性事件。就在刚刚过去的2021年，脸书更名为Meta，元宇宙的概念被提出，VR头显和控制技术被推广，相信非接触式脑机接入的技术在不久的将来可以率先商用。

丁波表示:“致力于实现人类更大梦想的埃隆·马斯克也将Neuralink聚焦医疗健康领域，通过其强大的资本和市场号召力，尽快实现产业化和落地应用。”

2021年4月，上海交通大学μ介子物理团队参与的美国费米实验室μ介子g-2实验首批结果公布。该实验以前所未有的测量精度测量了μ因子的值，与以往不同。

“这可以说是最近十年最重大的物理‘发现’，可能会改写整个基础物理学和人类对微观世界的认知，可能预示着世界上可能存在新的未知粒子，或者是四种基本力(引力、电磁力、只出现在微观世界的强弱力)之外的第五种力。”伦敦玛丽女王大学凝聚态物理博士苗·梁静对这一发现非常重视。

图|子木反常磁矩储存环的俯视图。(来源:费米实验室)

μ子是宇宙中的一种基本粒子，类似于电子，单位负电荷，自旋1/2，但质量约为电子的207倍。高能宇宙射线在大气环境中不断产生μ子，质子加速器也能产生大量μ子用于实验。μG因子是塞曼效应中反映磁矩和角动量关系的无量纲物理量。

苗梁静说:“按照一般的量子力学，G因子的值会非常接近2，但实际测量总会有偏差。因为子木有自发的量子涨落，涨落的大小是由量子力学的本质特征——波函数决定的。量子涨落会影响实验测量结果。”

为什么费米实验室公布的子木G因子值的最新结果如此重要？苗梁静说:“目前理论最好的估计值是2.00233183620(86)，而美国费米实验室实验后的平均观测值是2.00233184122(82)。可以看出，在考虑实验误差后，两个值之间仍然存在较大的误差。统计学上的显著性是4.2δ(随机误差的概率是1/40000)，而一般来说，物理学要求的阈值是5δ(随机误差的概率小于1/3500000)，所以虽然不能马上宣称有新发现，但数据似乎很接近，希望很大。”

实验结果强烈表明，在现有理论之外还有新的东西。

繁殖不仅仅是生物特征。当机器人被赋予制造自己的神经系统和大脑的能力时，它就可以独立地复制自己的“下一代”。

西安电子科技大学博士冯梳理了打破我们对机器人认知的自繁殖活体机器人的研究历史和过程:

“在捷克作家卡雷尔的小说《罗萨姆通用机器人公司》中，不甘做奴隶的机器人发动了一场革命，消灭了人类。但这一胜利带来了意想不到的后果:机器人无法制造自己的后代，因此面临灭绝的危险。在小说中，作者给出了一个好莱坞式的方案:最后两个机器人相爱，成为新世界中的亚当和夏娃。

但在2000年，纽约康奈尔大学的利普森教授给出了一个更简单的计划:赋予机器人自我复制和进化的能力。为了实现这一方案，利普森教授在他的三角锥形塑料机器人上进行了进化实验。经过计算机数百代的繁殖，最终输出程序促使‘快速原型复制器’创造出一个能够变形和爬行的计算机化物种。

2008年，巴斯大学的阿德里安博士开发了机器人达尔文，这是RepRap的第一个产品，它可以成功地制作出自己的完整复制品。

2020年，美国佛蒙特大学和塔夫茨大学的研究团队创造了一种新的人工物种——异种机器人。经过过去两年的两次升级，研究团队发现了一种新的生物繁殖方式，并利用这一发现创造了有史以来第一个能够自我繁殖的活体机器人——xeno bots 3.0。"

图| Xenobots 3.0，能够自我繁殖的活体机器人(来源:塔夫茨大学)

与之前的研究结果不同，研究人员引入了人工智能技术，花了几个月时间测试了数十亿个身体形状，最终在超级计算机集群上找到了新生命形式的最佳设计形式，并将异种机器人的父体确定为' C '，最终看起来像80年代的电子游戏PAC-man，并赋予它们完成特定任务的能力。"

在谈到这种活体机器人的应用前景时，冯博士表示:“它可能有助于医学的新突破——除了有望用于精确给药，异种机器人的自我复制能力也为再生医学提供了新的帮助，这无疑为对抗创伤、出生缺陷、癌症和衰老提供了开创性的解决方案。未来可能为外伤、先天缺陷、癌症、衰老等提供更直接、更个性化的药物治疗。"

这可以称为里程碑式的技术突破，但它突破了人工智能+生物科学的边界，许多科学的用户表达了他们对是否符合科技伦理审查的担忧。冯解释说:“这项实验在美国通过了所有必要的伦理审查。制造异种机器人的细胞本身就是会发育成青蛙的皮肤细胞。如果它不能自我复制，它就会死亡。这种情况下，虽然可以复制，但每次复制的后代都比原来的小。经过几代复制，少于50个细胞的异种机器人失去自我复制能力。当细胞中储存的能量耗尽时，它们最终会消亡。”此外，生活机器人的研究人员表示，这种细胞在没有外界帮助的情况下无法繁殖。

2020年，CRISPR基因编辑系统的先驱Emmanuelle Charpentier教授和Jennifer Doudna教授获得诺贝尔化学奖。一年后，首次人体CRISPR基因编辑临床试验结果公布，该疗法安全有效。这是CRISPR技术自被发现以来，首次真正应用于疾病治疗领域，堪称里程碑事件。

“CRISPR基因编辑技术可以看作是一把剪切DNA的剪刀，它是定向的，可以复制任何要修改的DNA，放入活细胞中。”北京大学医学部博士彭作汉在演讲中用形象化的比喻解释了CRISPR基因编辑的概念，并补充说:“CRISPR基因编辑解决了旧技术繁琐、昂贵和非工程化应用的问题，带来了一场技术革命。”

图|基因编辑概念图(来源:Pixabay)

CRISPR技术应用广泛，不仅可用于表达调控和基因功能研究、作物育种、动物模型构建、疾病检测和药物筛选，还可用于基因治疗，为单基因遗传病、癌症等疾病提供了新的治疗方法。

“用于基因治疗的CRISPR包括体外和体内递送。主要用于体外免疫细胞治疗和造血干细胞治疗领域。体内包括2021年治疗反式促甲状腺素淀粉样变性(ATTR淀粉样变性)的突破性CRISPR肝脏输送，治疗艾滋病的AAV输送CRISPR等。，都取得了不错的进展。”彭作汉博士说。

CRISPR基因编辑系统在体内的担忧在于，基因编辑系统可能会编辑除目标序列以外的基因组序列，从而引入有害的突变。这就是人们常说的“脱靶效应”。

彭作汉博士补充道:“此外，CRISPR还面临伦理审查和监管的挑战，比如用基因编辑器编辑胚胎干细胞的事件。”

如何解决这些问题将是科学家的下一个挑战。

AlphaFold准确预测人类蛋白质组结构的热度还没散去，AI技术可以预测蛋白质结构的好消息就开始涌入。

2021年12月，美国华盛顿大学大卫·贝克团队经过不懈努力，通过深度网络幻想实现了蛋白质从零开始的设计，研究成果在线发表在《自然》杂志上。大卫·贝克(David Baker)作为著名的蛋白质设计师，近年来一直被视为诺贝尔奖的热门人选。

巴黎理工学院博士惠·徐人杰说:“这一成果最终将改善全球数百万患者的生活质量。”

图|蛋白质结构模型图(来源:Pixabay)

每种天然蛋白质都有自己独特的空结构或三维结构，蛋白质自发折叠成复杂的三维形状，这几乎是每一个生物过程的关键。例如，构成我们免疫系统的抗体蛋白是“Y形”的，类似于一个独特的钩子。通过锁定病毒和细菌，抗体蛋白可以检测和标记病原微生物，以便消灭它们。

“为了在分子水平上了解蛋白质的作用机制，往往需要测量蛋白质的三维结构。预测蛋白质形状的能力对科学家来说很有用，因为了解它在体内的作用对于诊断和治疗被认为是由蛋白质折叠引起的疾病至关重要，如阿尔茨海默病、帕金森病、亨廷顿舞蹈病和囊性纤维化。”惠徐人杰强调了蛋白质的三维结构测量的原因，并表示“利用AI预测蛋白质结构，在满足精度要求的同时，可以大大提高计算效率，使科学家能够在短时间内设计出新的更有效的治疗疾病的方法。”

此外，这项成果的研究人员大卫·贝克(David Baker)在其他采访中也表示:“这种方法极大地简化了蛋白质设计，开启了直接研究蛋白质功能部分的可能性。”

几位博士在分享了他们对2021年创新技术的理解和认识后，也对未来的创新技术进行了展望，比如人工智能、量子计算机、自传播机器人等等，让我们对未来的新突破充满期待。

技术的突破总是能鼓舞人，为我们打开认识世界的大门，突破人类认知的界限。期待2022年科学家的新成果！