人工智能十万个为什么：热AI 冷知识(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：智能相对论

出版社：电子工业出版社

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人工智能十万个为什么：热AI 冷知识试读：

设想一下，你去一家医院看病，一进诊疗室的门就有一位护士不断地为你拍照，然后这些照片会被上传到一台 AI（Artificial Intelligence，人工智能）设备中，这个设备会根据照片中你的模样来进行病情诊断……而在整个过程中，不会出现任何专业的人类医生。

你是不是觉得这种场景不可思议？即使现在 AI 医疗已经发展得很快，AI在医疗领域中实现了不同程度的落地，如 AI识别医学影像、药物研发、AI辅助诊断等，但 AI起到的还只是辅助作用，最终负责决断的依旧是人。让AI执证上岗，独立做临床诊断，还从未听说过。

然而，现在这样的“看病模式”已经有萌芽了。

美国食品和药物管理局（FDA）首次批准了一种AI诊断设备IDx-DR，该设备可以通过观察视网膜的照片来检测一种眼科疾病，并且不需要专家医生的参与。

也就是说，这个名为IDx-DR的AI设备竟然有了“上岗证”，成为一名真正的“医生”。

科学家不断攻破一个又一个技术难关，人们在高兴的同时，也有隐忧。医疗AI之路越走越顺畅，但现在就出现独立的AI医生，合适吗？

AI医生“独立出诊”，产业链还不完整

我们要想让AI医生独立起来，必须在一开始就深入研究产业布局和各产业链每个环节的协调发展，否则，只要有一个环节发展不良，就会导致智能医疗的结构出现上下游之间的断档，或被技术伦理问题所牵绊。

1.AI医生的落地还没有标准

从患者端或者其他的医疗使用端来看，医疗AI其实在短时间内不会有特别大的变化。因为“上岗证”批不下来，甚至连如何为一个AI医生去审批“上岗证”也是待探讨的。AI医生合格的标准是什么？是器械的精密性，还是诊断的正确率？即使是FDA批准的 IDx-Dr，一项使用了 900 多张图像的临床试验检测到视网膜病变的准确率也仅是87%。

归根结底，AI 医生能否落地，是行政是否授权的问题。在医疗领域，一个产品的落地，必定涉及许可证和医学严谨性等问题，聘用一个独立的AI医生，可能还有比较长远的路要走。

2.“售后”服务不好办

在现实生活中，患者如果遇到了医生误诊的问题，可以要求医院赔偿或者处分该医生。医生给你看病，5 个人里治好 3 个人可能就差不多了。然而，AI给你看病，可能100个人里就错了1个人，唯一被看错的那个人会怎么想？遇到水平不够好的医生，人们还能自嘲一句“眼光不好”。遇到误诊的AI，人们恐怕就没那么宽容了。

首先，追究医院和厂家的责任肯定少不了。然后怎么办？“罪魁祸首”AI还没有受到任何处分呢。

要销毁这个AI医生吗？或者把这个AI医生的“头脑”格式化，以示惩罚？但是，无视它看对了99个病人的功劳似乎不妥。而且，在医学方面，随着电子病历和数字胶片的积累，大量结构化病例被用于机器学习，对于AI医生，这个模型训练的大数据至少是以10万份为起点。

AI是一种集体交付的结果，从程序、算法的开发到机械安装，打造一个AI医生的成本是难以计算的。假设患者家属一时气愤，怒摔机器，恐怕还会收到一笔昂贵的赔付账单。所以，如果AI出错，责任可以由医院和公司来承担，但对于这台“犯错”了的机器，要如何处置才能平息患者的怒火呢？

3.AI医生让“患者”变为“消费者”

医疗行业有一个特点：核心服务由单个专业技术人员提供。去医院看病，我们会关心哪个医生出诊，会去关注这个医生的口碑如何，服务地点和所在机构在很大程度上也会影响我们的评价，这些因素都会影响患者的就医决策。三甲医院的医生和二甲医院的医生，你更倾向选谁做主治医生呢？

一旦拥有了自主的AI医生，AI便不再只是作为医院宣传的噱头，以及提升医生效率的工具，而是进行独立诊断，成为一个“专业人员”。虽然核心服务依旧由单个专业技术人员提供，但服务地点和医疗机构似乎不那么重要了，创新者的话语权将会更大，影响患者就医决策的将会是生产这个AI医生的公司。如此，患者的身份会更贴近“消费者”。在代入“消费者”这层身份后，医患关系也会变得冰冷。

医学AI或许比医疗AI更靠谱

其实比起越来越火的智能医疗，医学AI可能更符合当今社会的发展。我们要明确，医学和医疗其实是两个概念，医学是科学，而医疗是以医学科学为基础的实践技术。

所以，在未来，像 AI、大数据这样的新技术将会带动整个医学的进步。但是医疗尤其是自主的AI医生涉及“一线”操作，人命关天，其发展可能不会像我们想象的那么快。因为无论如何，医疗还是应该以安全、成熟、稳定作为前提的。

对于科学来讲，高质量的数据是发展的宝贵引擎。而医疗健康行业、医药研发行业则是一座数据的金矿，医学AI是很好的研究方向、发展方向，更多的科研领域会快速地有成果出来，这些领域也会有更好的商业机会。

麦肯锡估计，制药和医学方面的大数据和机器学习每年可以产生高达1000亿美元的价值。这些价值源自更好的决策、优化创新、提高研究和临床试验的效率，以及为医生、患者和医疗机构创造新的诊疗手段等。

例如，IBM沃森研究中心肿瘤学部门和斯隆凯特林纪念医院在进行个性化医学的研究，他们致力于使用患者医疗信息和诊疗历史来选择最优治疗方案。此外，还有许多公司也致力于研究此类产品。

谷歌前CEO施密特曾说过：“计算机确实可以在分析有用信息方面发挥作用，如预测疾病的结果。但如果我们生病了，仍会倾向找医生来看病，不过医生需要掌握最新的医疗技术来帮助其做决定。”

本质上，AI 能够增强人类的智能。正如蒸汽机节省了人类的体能、电话加强了人类之间的联系、计算机强化了人类的计算能力一样，机器的协助并没有取代人类的活动，它只是扩展了人的技能和专业水平。

所以，就医疗AI而言，一个独立的AI医生或许比不上一个起辅助作用的虚拟助手。如果智能医疗的创新能够站在医生的角度，为医生赋能，那么创新成功的概率会大大增加。因为这样能给医生带来实实在在的好处，医生也会积极主动地配合。但如果将AI医生放进医院，医生只会觉得自己的职业受到了威胁，主动性恐怕也会受影响。

从目前的趋势来看，恐怕也没有多少企业想要打造出一个独立的机器人医生。正如很多新闻报道的那样，AI现在能够帮助人们建立患者病历，节省了医生的时间，AI还可分析X光片和CT片，不过诊断和开药还是只能由医生完成。目前AI在医学方面主要用于辅助诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等，如图1-1所示。图1-1

虽然目前很多大的科技公司都在努力，谷歌也在2018年推出了一款“AI+AR”的肿瘤诊断系统，但现在的医疗生态系统依旧处于“石器时代”，因为很多系统还不够完善。我们要认清努力的方向，提高医学领域的进步速度，通过培养更多的AI人才来加速医学领域的AI研究进程。思维移植会不会比“长生不老”更不靠谱？

人类对于长生不老总是有一种执念。从古时候的炼丹术，到现代社会的基因工程、冷冻人体等技术的发展，都体现了人们对长生的渴望。

人类要如何实现“长生不老”？除了现代科技提供的基因克隆的方案，美国人玛蒂娜还提出了“思维克隆人”的想法——以人们留在计算机和互联网中的数字痕迹（思维文件），包括聊天记录、照片和视频等数据为基础，通过与人类大脑功能相同的复制品“思维软件”产生和本人相近的人类意识，这就是“被克隆的思维”。

也就是说，通过思维的移植，人们有可能实现“长生不老”。有一家公司就涉足了这一领域，美国初创科技公司 NECTOME 试图通过手术来“上传大脑”，将思想实现永久化的数字保存。目前，已经有25个人交了1万美元的订金预订了该服务。

毫无疑问，如果记忆可以上传，思维可以移植，那么这将会对人类社会产生非常深刻的影响。当《记忆大师》的电影情节映射到现实生活中时，我们应该如何看待这项技术呢？

脑痴呆的终结者

使用思维移植，将有利于晚期疾病和慢性疾病患者的治疗，思维与身体的剥离意味着人们的意识留存时间将会延长，将死的人也拥有了等待医学进步的成本，这与冰冻人体相似。不同的是，思维移植的受益者在身体不受自我支配后，依然能继续与社会进行交互。因此，这项技术对于阿尔茨海默病患者的意义尤为重大。

阿尔茨海默病夺去了许多老人的正常智力，却不会对老人的躯体有所损伤。这类患者如果能够将自己的思维分载到计算机上，他们就可以在进行治疗的过程中保持自我意识。

这有些像人造心脏分载了患者心脏的工作，在新的心脏供体被找到之前，人造心脏会一直维持患者的生命。最终，阿尔茨海默病患者可以重新将自己的思维传至已经治愈的大脑。即使身体还在治疗，但患者可以继续与家人交互。

受益的不仅仅是阿尔茨海默病患者，还有智力障碍儿童。在我国，每年新生儿智障人数约为110万，而介于智障与正常之间（一般以智商低于70为确认标准）的“边缘智障”人群则更加庞大，约有数千万之巨。

一般来说，智力障碍的患病原因有如下4种：①遗传因素，基因突变，如先天性代谢异常病；②产前损害，包括宫内感染、缺氧等；③分娩时产伤，包括窒息、颅内出血、早产儿等；④出生后患病，包括脑膜炎、脑炎、颅外伤、脑血管意外等。

对于不可逆的脑部损伤，目前医疗领域还没有很好的治疗方法。

思维的太空旅游

SpaceX公司首席执行官兼首席技术官埃隆·马斯克说过：“历史可以分为两条道路。第一条是我们将永远被限制在地球上，直到我们面临一些灭绝事件。另一条是我们将成为太空物种、多行星物种。我认为第二条道路是一条更加令人振奋的未来。”

自人类首次飞上太空已过去半个多世纪，但至今也只有极少部分人进入过太空。目前，个人想要上太空，就必须支付2000万美元（约合1.37亿元人民币），这是普通人难以承担的。

目前，一些公司正努力开发太空旅行项目，让普通人实现遨游太空的梦想。但是，送人上太空还面临着多重因素的影响，如重力、人们赖以生存的氧气、太空里的进食和排泄，以及如何返回等。

事实上，我们不必这么麻烦，如果思维可以移植，我们完全可以换一种“姿势”登上太空——让我们的意识先上去。

比起将人带入太空，将载有某种信息的芯片带上太空会更加容易。NASA的探测器InSight已经于2018年11月在火星地面着陆，与此同时，2429807个名字也被带上了太空。将这些名字带上火星的是一块只有0.8平方厘米的硅晶片，其通过一个电子束来形成成行的字母。“神助攻”在哪里

2018 年，科学家发现了细胞命运的密码，可以让细胞“返老还童”，让细胞从成年体细胞状态回到可以定向分化的多能干细胞状态，为再生医学提供“种子”细胞来源。

再生医学的优势在于通过改善再生微环境，患者借助自身的再生修复能力引导再生，再生后的组织是人体自身的一部分。2017年，34 岁的卵巢早衰患者方女士在南京鼓楼医院产下健康的男宝宝，这是全球首例干细胞复合胶原支架治疗卵巢早衰临床研究诞生的婴儿。

再生医学的发展让思维移植有了医学基础。将来，随着再生医学技术的不断进步，只要构建合适的微环境，人体组织都有可能进行再生——这也意味着经思维移植的人们可以获得一个健康的大脑。

AI 在这个领域也功不可没。人体组织如何再生？科学家们总是在不同生物的身体上找切入口。例如，涡虫是一种微小的虫子，拥有超乎想象的再生能力，当它被拦腰切断以后，能重新长出完整的身体。这种能力使得它们成为再生医学的热门研究对象。

但庞大的数据让科学家们很是头疼。受到进化论的启发，美国塔夫斯大学的科学家开发了一个AI系统，它有助于充分挖掘浩如烟海的发育生物学实验数据，并且建立起了一个完备的模型来解释这种现象。

科学家们开始利用AI来观察水螅的行为。水螅是一种与水母和珊瑚有关的微小动物。在过去，研究人员研究了该动物的神经系统，找出了它的大脑的哪些部分促使了它的行为。现在，研究人员利用AI来追踪所有的这些行为。

该小组使用了AI算法，自动注释水螅的行为，包括所有的摆动、枢轴、伸展和弯曲。他们了解到，无论环境条件（如光照、温度或附近食物的数量）如何，这些物种实际上只参与了6种基本的行为。

最后，研究人员发现，即使周围的环境变化再复杂，水螅仍能像往常一样继续工作。利用这一点，如果能发现水螅的神经系统是如何与行为相连接的，我们或许能够让大脑承受更加极端的治疗环境，包括冷冻技术、电力刺激等。

思维移植的重重壁垒

不可否认，思维的移植一定会牵涉伦理问题。现存医疗领域内，关于BCI（脑机接口）的人体试验包含知情同意、利益、风险分析等环节，但目前并没有合适的道德准则和法律来规范未来 BCI 广泛应用后的种种问题。

思维的移植也会面临安全性、隐私性等方面的质疑，尤其在思维的植入过程中，意识是否能保持其完整性也是要思考的问题。

更可怕的是，为了保持思维和记忆的完整性，进行这样一项意识剥离手术，大脑需要保持着鲜活的状态，而一旦剥离开来，没有了意识的机体究竟还算不算一条真正的生命呢？而在活着的状态下剥离意识，似乎更像一场带有高科技色彩的“安乐死”。AI能送给视障人士一双“黑色的眼睛”吗？

被传唱一时的《你是我的眼》，其原唱者萧煌奇是一位视障人士，在失明的人生中，他一直保持乐观态度，热爱音乐与创作，一首以自己为原型的《你是我的眼》横空出世，给所有黑暗中的视障人士带来了鼓励与温暖。

你能想象吗？有一天，视障人士可能会深情款款地对AI唱起“你是我的眼/带我领略四季的变化/你是我的眼/带我阅读浩瀚的书海……”

当AI要承担起“眼睛”这个角色时，如何才能将这个世界带到视障人士的面前呢？利用高科技来“作眼”，又是否符合视障人士的真正需求？

从“感知”到“看见”：层出不穷的助视产品

不得不说，科技公司在推进前沿技术的同时，一直没有忘记对视障人士的关怀。一大批助力视障人士的产品和技术如雨后春笋般涌现，这些产品中流露的温情不仅体现了企业对视障人士的关怀，也是科技公司最好的品牌广告。

在梳理了各类与视障有关的智能产品后，我们大致将其分为以下3种类型。

1.曲线救国型

大家还记得海伦·凯勒的故事吗？海伦·凯勒的老师在教她认“water”时，让她伸出一只手去感知水的流动，并在她的另一只手上拼写了这个单词。从这里可以看出，视障人士认知世界的渠道是除了视觉的其他感官感觉，如听觉、嗅觉和触觉。

基于此，一家公司开发了一款专供视障人士使用的盲文智能手表（Dot Watch）。该手表搭载了盲文显示系统，以盲文的形式将各种信息呈现在手表的触摸表盘中。

相机也有了触摸形式。一位美国设计师专门为视障人士设计了一款2C3D相机，这款相机能通过镜头实时地将拍摄的物体转换成三维触感数据，使视障人士通过触摸屏幕表面生成的立体形状来识别面部细节，如读取表情等。

IBM 推出了无障碍环境的一项发明——专为视障人士设计的新型导航App NavCog。NavCog可通过耳机与视障人士“耳语”，帮助其实时识别位置、朝向，还能辨认迎面走来的熟人。

2.外力加持型

外力加持型的载体一般是智能眼睛，主要是为视障人士打造的。

一款名为 eSight 的产品，结合算法和部分视障人士自身的需要，通过控制器中的液体镜头技术进行“聚焦”，视障人士利用眼镜中的Bioptic倾斜功能，不仅可以调整瞳孔距离（对焦），还可以调整图像的清晰度（颜色、对比度、亮度），从而“重获光明”。

3.直截了当型

视觉的产生依赖于三大组织器官：眼球（主要为视网膜）、视神经、视皮层。对于视障人士而言，如果想要恢复视觉，就必须拥有能替代这三种组织的假体，即视网膜假体、视神经假体和视皮层假体。

国内就有研究团队研制出了人造视网膜，其由体内电子微系统和体外电子系统两部分组成。使用方法是在视障人士眼球内部植入IC 芯片，用来接收信息和传导电信号，然后为视障人士配备一个体外接收系统，如眼镜。“眼前的黑不是黑，你说的白是什么白”

虽然现在的智能助视产品比比皆是，但要真的掀开视障人士眼前的“帘子”，恐怕还不容易。

人造视网膜技术具有很强的综合性和复杂性，需要机器视觉、IC 设计、半导体工艺、纳米技术、神经科学、生物材料等十多个学科的科学家和工程师全力投入，密切配合。但即便拥有如此高精尖的团队，外界信息通过电信号传递到大脑中，视障人士感受到的也不过是一个灰色的、带有马赛克的世界。

即使是黑白的“渣像素”，也能勉强算“看见”了。而那些智能产品，如智能眼镜、认知助手等，只能提供语音让视障人士接收到相应信息。视障人士能做的就是在这些产品说“前面有障碍物，请绕过去”时无奈绕开，而不能亲眼看看阻拦自己的障碍物究竟是一块石头还是一辆单车。

当我们不断加大视障人士在其他感官上接受的信息量时，这也会带来不小的隐患。例如，从听觉入手的产品往往会让使用者戴上耳机，这就会让视障人士与周围的声音隔绝，出行在外，容易造成危险，而不戴上耳机进行电子播报，容易造成视障人士的信息外泄。

当我们将智能产品应用在视障人士身上时，除了要为他们带来生活上的便利，更要让他们看到这个美丽的世界，无障碍地探索这个世界。当我们用一种以其他感官来辅助视觉的技术思路来实现客观上的无障碍时，肯定会与视障人士主观上的无障碍有区别。

智能眼镜戴久了，人们或多或少都会产生不适感。想想我们在电影院看 3D 电影的时候，3D 眼镜也曾让我们头晕目眩，沉浸式技术也极容易带来头晕、恶心等反应。除此之外，戴智能眼镜限制了侧面周边的视觉范围，视障人士要做到和正常人一样的移动和工作还并不容易。

要真正为视障人士带来便利，必须解决这些智能助视产品成本太高、价格太贵的问题。由于致盲因素不同，很多视障人士需要高度个性化定制的智能产品，这更加导致成本居高不下。例如，加拿大一家医疗科技公司Ocumentics在2018年开发的仿生镜片只适合25岁以上的成年人。

看得见，要以什么为标准？

归根结底，不管智能产品有多炫目，对视障人士而言，他们更在乎智能产品的实用性，而真正实用的产品于他们而言就是 3个字——看得见。

仿生眼球当然具有很大的市场，但它并不适用于所有眼科疾病。智能眼镜+芯片的组合是可以通用的，因为其视觉计算能力、人脸识别等功能可以使其接收外界信息，芯片通过柔性电极阵列来传输电信号，刺激视网膜的神经细胞，进而传递到大脑中，让视障人士看见黑白的影像。

但对于市场来说，“通用的”就不具有特殊性了，所以，谁能快速抓住“通用”中的亮点及最不易解决的问题，谁就能在助视方面成为佼佼者。

神经科学家认为“人脸识别”有两个方面。其一是特征识别，也是目前的智能眼镜配备的识别类型，其二是表情识别。经过亿万年的进化，人类形成了7种与情绪密切相关的基本表情，分别是快乐、惊奇、悲伤、愤怒、厌恶、轻视和恐惧。这些基本表情是人的本能，是不需要学习的。

目前，我们还不太清楚脸部特征与表情之间的区别。当看到一个人时，我们大脑里的人脸识别机制就会开始运作，我们会在一瞬间就判断出这张脸是不是熟面孔，以及这个人的表情如何。但这对于视障人士来说却难如登天。

所以，让AI来帮助视障人士看到人的表情或许是智能助视产品在人脸识别上的真正战场。这不仅需要AI去识别更细微的脸部特征，而且还需要AI为视障人士获得更加清晰的图案，而不是一个模糊的影像。

英国《柳叶刀·全球卫生》的一份研究报告预计，当下全球视障人士数量为3600万，如果不加强对眼疾的治疗，到2050年视障人士数量将增至 1.15 亿。这是一个足够惊人的数据，而借助技术的力量，我们希望每一个在生活中艰难独行的视障人士，不论他们的年龄大小、环境状况如何、贫穷或富有，他们都能看到我们的美丽世界。3D“造畜”和3D“造人”哪个更容易实现？

Netflix新剧《副本》中出现了这样一幕——劳伦斯的儿子利用便携式3D生物有机体打印机，先打印出细胞群，然后一点点积累，最后克隆出了自己爸爸的身体，再植入自己的堆栈（类似于记忆芯片），完美地“变身”为有钱的爸爸。

看上去，利用3D生物打印技术打印出一个完整的人体，而且能正常地为人所用是一件非常简单的事情。然而，现实是，别说一点点积累细胞了，刚开始打印出的细胞群都不一定能存活下来。全世界生物打印领域的先驱Organovo公司就曾经打印出人体肝脏，但这个肝脏仅仅存活了40天。

当然，科幻剧中的情节并非不能在现实中上演，打造一个“假人”可能有点难，但打造一个“假动物”会不会比较容易呢？我们又是否真的需要这项功能呢？

3D“造人”，以他山之石攻玉

3D“造人”，关键是要突破2D的认识。目前，人们对微观世界的理解一直停留在二维水平，生物学家也很难从三维立体的角度去理解生命体中细胞、血管和神经之间的相互联系。

除此之外，即使我们观察清楚了三维的微观现象，但是3D生物打印技术依旧存在不足，如生物打印材料如何量产、如何让生物“纸墨”达到“造人”的数量，以及如何让活细胞准确地排列在可打印凝胶中并维持活性。

这不是简单地把菜种进土壤里的问题。在打印时，我们必须准确计算活细胞的位置，也就是说，面对每个活细胞，你要解决的问题是，如何把一颗大白菜的种子准确地种在东南角的一小块地里，并使它得到最理想的光照，长成你最喜欢的样子。到目前为止，建造“完美的菜园”，凭借人类的计算能力还远远不够。

面对这一系列问题，我们或许可以从其他技术那里得到启发。

2018年，《尖端物料》中提到了一款新的螺旋形纳米机器人，其借助微弱旋转的磁场，能够在活细胞中“遨游”。不仅如此，还可以为它人为制定出一种活动方案，研究者就利用这个特性在细胞中做出了“N”和“M”的轨迹。与此同时，这款机器人还不会伤害到细胞。

我们可以把这个纳米机器人当作一辆“小车”，它能够在生命体内按我们想要的轨迹去“行驶”，如果这个“小车”内还能坐上观察员，那就再好不过了。

这时，AI显微镜就派上了用场。在顶级科技盛会Think 2018中，IBM发布了对未来5年内的五大科技预测，其中就有AI显微镜技术。IBM 也正在研发这种小型且自主的显微镜，目的是持续检测水资源。

这款显微镜能够放入水体中，就地监视浮游生物、识别不同的物种，并跟踪其在三维空间中的移动。如果能将这款显微镜部署进“小车”中，借助其观察结果分析，我们或许可以从2D中跳出来，更好地理解细胞之间的联系。

对于“菜园子”问题，我们可以打造一台AI设备，建立一个可行的数学模型，通过模型预测生物纸墨中的细胞会发生的变化，同时实现自动化诱导干细胞。

中科院广州生物医药与健康研究院承担的国家重大科研装备研制项目“全自动干细胞诱导培养设备”就起到了这样的作用，这是首台自动化无人值守、应用深度神经网络的智能化干细胞诱导培养设备。

生命的“器皿”，应该存在吗

终有一日，我们可能会解决 3D“造人”的所有技术问题。但是，技术难题可以攻克，有一些问题我们却无法避免。

在电影《逃出绝命镇》中，男主人公因为健壮的体魄被选作富人的生命载体，在手术后，富人的意识就会存在于主人公的身体中，而主人公的意识会永远被封闭在意识暗坑中。

这个情节与之前提到的《副本》中的情节有点类似，这两个情节也有着相同的指向——躯壳是无意识的器皿，可以承载一个生命体的意识。

要知道，生命体不仅是物质的，也是能量的和信息的。从理论上来说，用细胞做材料，3D 生物打印技术可以把一具人体完整地在细胞的层面复制出来，但是信息无法从细胞层面复制。所以，即使造出了人，也是没有能量和信息的人。

假如3D生物打印技术可以“造人”，再加上意识和记忆可以移植，那么我们的躯壳就会更像衣服，可以随意置换。这当然有一些好处，如残疾人可以通过打印一个新的身体来获得健全的身体，人们还可以利用这个技术打造个性化躯壳……

但隐患也是存在的，复制+打印就可以制作出一个完全相同的副本，如果有人将意识剥离出来，“穿上”这个副本去违法乱纪，那时的科技能检测出来吗？

我们可以打开“脑洞”设想一下，完全换了躯壳的人能被接受吗？例如，在体育领域，一个换上了打印躯壳的人是否能参与比赛？如果可以，我们要如何确保比赛的公正性？当然，我们或许可以筹办一个“非原装人”的运动比赛，但有一个令人啼笑皆非的问题是，这场比赛究竟比的是运动精神还是“装备”的优劣？

更为严重的是，一直代代相传的人类，假如突然有一天连生育能力的限制也没有了，可以随意“造人”，地球的存亡可能就是迫在眉睫的问题了。

用3D技术打造一座动物园

3D“造人”技术的壁垒太多，技术引发的伦理问题和社会问题要更加复杂。所以，与其去钻研如何 3D“造人”，不如另辟蹊径，用3D“造人”技术上的突破去助力其他领域。

利用3D生物打印技术去打印动物，未尝不是一个好的选择。

来自加拿大的一对生物学家 Daniel Mennill 博士和她的丈夫正在积极研究蟾蜍颜色变化的生物学意义。就在几年前，他们用黏土制造了一批金黄色的“蟾蜍”，在交配时节到来时将这些模型混入蟾蜍聚集的地方，并观察它们的行为。

然而，这种做法产生的结果并不理想，因为传统的黏土工艺无法制造出高仿真的模型，同时也很难精确控制人们想要研究的变量，如颜色、体形等。

2018年，这对生物学家用3D生物打印技术打印了一批高仿蟾蜍机器人“混入”了这些蟾蜍交配的大军中。虽然这些“蟾蜍”只是高仿产品，但对于生物学家们的观察还是起到了积极的作用。

以后，如果能通过3D生物打印技术制造出更逼真的动物，人类就可以更加高效和贴近自然地研究野外环境下动物的特定行为，这对生物学的发展大有帮助。

除此之外，3D生物打印的动物自然不能将其放回到大自然中，我们可以为它们建造一个集聚了3D生物的动物园。这些3D生物打印的动物可以替代真正的野生动物，承担起动物园的三大“职责”：科学研究、科普宣传教育及休闲娱乐。“癌症杀手”真的会是“读心专家”吗？

你见过不用充电不用电池的机器人吗？

还真有！

2018年韩国首尔大学的研究者研发了一款名为“Hygrobot”的微型机器人。这款机器人不仅能够爬行和前后蠕动，还能像蛇一样自如地蜷缩。更神奇的是，它不需要电池，也不需要充电，而是靠吸收空气中的湿气来为自身提供能量。

单纯从外观来看，它确实不像拥有着复杂结构和精妙功能的微型机器人，还长得像被剪碎了的塑料片一样，平淡无奇。但它小小的身躯中却蕴藏着神奇的能力。

从向植物“取经”而来的研发灵感

吸收湿气就能提供能量？这款神奇的微型机器人到底是怎么做到的？

它的设计灵感源于植物。我们都知道，松果的鳞片在潮湿时紧闭，在干燥时打开，这样可以使它内部的种子传播得更远。这款微型机器人的灵感就来源于此。它不是由植物材料制成的，而是模仿其背后的机制。“Hygrobot”可以迅速膨胀和收缩来纵向响应湿度变化。

这款微型小机器人由纳米纤维制成的两层结构组成：一层吸收水分，另一层则不吸收。当机器人被放置在潮湿的表面上时，吸湿层膨胀，使机器人弓起，吸湿层变干后机器人回落。这个过程循环往复，便能使机器人移动。它可以通过吸收地面或空气中的水分来改变自身的形状和大小。

这样一台完全依靠吸收空气中的水分来运行的机器人是很有价值的，因为空气中的水分是一种全天然的能量，源源不断，不费成本；而且也没有毒性，不像电池那样有可能会发生爆炸。这也使这款微型机器人未来或许能用于人体内的药物运输，为人类治病。“Hygrobot”——治疗疾病方面的冉冉新星

基于这款微型机器人在能源提供、运动机制等方面的特殊性，科学家们看到了它在未来应用于医疗行业的巨大可能性。

由于自身体型小、结构简单，所以它很容易根据不同的场景需要被制成不同的形状。为了检验它的潜力，研究人员将用抗生素浸泡过的“Hygrobot”放到覆满细菌的培养皿上，它能自行穿过培养皿，留下一条杀过菌的小道，像毛毛虫蠕动留下的黏液痕迹一样。

按照相同的原理，将来它也可以仅靠使用皮肤中的或者人体内部的水分来推动自己，将药物输送到人体各个部位。此外，由于它对空气中的湿气非常敏感，除了在人体内运送药物，还可以为其配备传感器，根据其对其他气体做出的反应检测人体生理环境，从而诊断疾病。

由于“Hygrobot”体型极小，可以进入人体内部，所以，在未来对于很多外部仪器无法做出准确诊断或者不方便治疗的疾病——如脑部、妇科和内脏方面的疾病，我们期待它能够大显身手。而且它能够在指定区域精准用药，所以在疾病治疗的疗效提高和成本降低方面，它或将掀起一场革命。“癌症杀手”，绝非浪得虚名

对于很多人来说，癌症仍然是困扰他们的“不治之症”。肿瘤是人体细胞无限制增殖及病态地无限汲取养分，导致身体某一个部位的细胞生态变化的一种疾病，恶性的肿瘤便是癌症。目前医疗界对癌症还没有非常有效的治疗方案，癌症诊断书就像是死神的“名帖”，一旦被它的阴影笼罩，就等于半只脚踏入了“鬼门关”。

但是现在这个能像毛毛虫一样蠕动的机器人，或许能为广大癌症患者带来福音。

这款微型机器人使用的是纳米纤维材料，非常有韧性且不易被破损，这为它在复杂的人体内穿行并且将所运载的药物完好无损地送达指定治疗区域提供了保证。

遏制癌细胞增殖的药物早就研发出来了，但是传统的药物常常“敌我不分”，对于正常细胞和肿瘤细胞都有很强的杀伤作用。在使用常规用药手段时，药物还没到达肿瘤处，就在血液循环过程中被身体吸收了一大半；而在药物到达肿瘤处之后还能被吸收多少，也不能够确定。因此，在目前的医疗手段下，患者并不能大量使用这些药物，否则，不仅病情没有得到多少缓解，反而身体却因为药物的副作用而垮下来。

这款微型机器人可以准确无误地将药物输送到肿瘤处发挥作用，而不会在半途中对身体的健康细胞造成损伤。除此之外，它不用电池也不用充电，这就避免了含有硅或重金属的可植入装置相关的毒性风险，也能避免对人体造成“二次伤害”。

练兵还需几何，方到用兵之时？

说到用于治病的可植入装置，值得一提的还有水凝胶机器人。其实，“Hygrobot”并非首个被应用于生物医学领域的微型机器人。2018 年，来自哥伦比亚大学的团队在《科学机器人》（Science Robotics）杂志上发表了关于自行研发的水凝胶机器人这一成果，它由磁铁激活，通过局部剂量性释放化学药物来治疗肿瘤，达到更高精度的靶向化疗效果。

顾名思义，水凝胶机器人采用的制作材料是与生物相容并且能进行生物降解的基于聚乙二醇（PEG）的水凝胶，对于人体和环境来说都更为友好。

至少在可植入装置的材料上，可降解的纳米纤维和水凝胶就预示着人类前进了一大步。

此外，基于DNA折纸术来组装和制备DNA纳米结构并实现相应功能的技术也日渐成熟，就像制作微型复杂芯片的摄影构图技术。材料能够通过埋入不同的生物化学模式，来响应DNA的特定指令（如弯曲、折叠等），达到改变形状的目的。这一技术大大提高了微型机器人的适用层面，使它能够在不同环境下改变自身的形状，从而更好地完成工作。

水凝胶机器人需要外部的磁铁激活和引导，这一点也提高了装置的操控难度和对磁铁的要求，并不便于身体内部复杂器官的治疗。相比之下，“Hygrobot”没有这个困扰，但是要使它精准地移动到指定部位并释放药物还需要后续的研究优化。如果能够在这一方面取得突破，那么我们相信它在药物运输、组织修复甚至破坏癌细胞植入等方面的潜力将令人瞩目。

所以，很有可能在不久的某一天，当我们生病时，只需要吞下装着微型机器人的胶囊。它们在进入我们的身体后，能够承载着治疗疾病的药物，并且根据我们身体的不同构造变换自身的形状，避开所有的障碍，精准地到达“目的地”，释放药物或者消灭病原体，完成许多在现在看来“不可能完成的任务”。“癌症杀手”或许更是“情绪大师”

不过，这款机器人带来的想象力还不止于此，因为它还有一个“身份”——情绪大师。

如果有一天，你能读懂卧室窗台上你养的那盆多肉在想什么，或者了解你家的猫对你是否满意，甚至你能够监控你侄子的抑郁症是否病情稳定，这些听起来是不是有点像天方夜谭？或许微型机器人的发展，真的能让这一切变成现实。

从生理角度来说，抑郁症的形成是因为神经递质中多巴胺和5-HT 等物质浓度降低而导致大脑额叶和边缘系统的病变。在临床中通常通过增加单胺类递质的含量来治疗抑郁症。

这种对湿度敏感的微型机器人可以像“家庭护理员”一样待在抑郁症患者的身体里，每当患者体内多巴胺和5-HT浓度下降时，能够及时给出反馈，并且移动到相应区域释放单胺类递质来缓解抑郁症症状。

人、动物和植物的情绪在细胞生理机制层面有共通之处。人和动物主要是依靠大脑和小脑的机制、神经元和激素的分泌来影响情绪的，我们目前是通过测量记录植物体内生物电流的变化来观测植物情绪的。微型机器人的投入可能将动植物情绪的研究直接提升到分子层面，将微型机器人放入其体内，由于它本身不含有金属，也不需要充电，不会对生物磁场造成影响，所以，可以将来自设备的干扰降到最低，大大提升得到的研究数据的可信度。

不管是微型机器人直接反馈动植物的情绪反应，还是提供相关数据供研究学习，都能够大大推进这一领域的研究发展。想象一下在未来，我们通过在宠物体内或者心爱的盆栽体内植入微型机器人，就能感受到它们是怎么与你无言地“撒娇”“委屈”或者“吐槽”了。动物与人类的交流或许算不上什么，但是植物与人类的交流能够真正称得上是跨越物种的交流。

或许，这是微型机器人在人与大自然万物和谐相处方面最值得铭记的意义——让一切生物的情绪能够被感知、被理解，用后科技时代的产物，完成人类最原始的梦想。AI能把抑郁症治好吗？

近些年来，“抑郁症”一词越来越多地被人们提起，不少名人都曾表示陷入过抑郁症的痛苦，而抑郁症患者不堪病痛而自杀的新闻也屡见不鲜。

生命的“陨落”，无疑给人们敲响了警钟。抑郁症高发，我们要如何去防治？如果我们能检测出潜在的抑郁症患者，及时进行心理疏导，是否能够有效地减少这类悲剧的发生呢？

IBM 的计算精神病学和神经成像研究小组团队曾经利用机器学习来预测人患精神疾病的风险，他们通过对59名普通人的语言方式进行追踪、分析，并对语言连贯性进行评分，来预测人们的潜在患病风险。在随后的结果验证中，AI预测的精确度达到83%。

人们在AI预测抑郁症方面取得了突破，可见有效利用AI诊断和治疗精神疾病已经是蓄势待发。而在这之后，AI 在防治精神疾病方面会有多大的“用武之地”，其推进的难点又在哪里呢？

我们为什么需要AI预测抑郁症？

1.人类预测抑郁症的识别率低

尽管抑郁症已经成为全球第四大疾病，预计到2020年将成为第二大疾病，但诊前的预测和诊后的监控都是薄弱环节，因为心理医生和精神病医生难以做到诊前精准预测和诊后有效追踪。

在中国，有大约2.5亿人需要心理咨询服务，8000万人需要心理治疗，心理诊疗的市场需求极大。与此形成鲜明对比的是，我国抑郁症的医疗和防治还处在低识别率阶段，地级市以上的医院对其识别率不足20%，只有不到10%的患者接受了相关的药物治疗。

而反观AI的表现，除了此次IBM的AI预测实现了高识别率，在2018年，美国哈佛大学曾通过用AI程序分析社交网站中的照片，提出用色彩学的方法来诊断抑郁症，正确率也高达70%，这无疑证明了AI预测将很有可能成为当今社会用于早期筛查和检测精神疾病的新途径。

2.抑郁症难以完全治愈，让预防变得更为重要

抑郁症是可以治疗的，但却很难治愈。一个患了抑郁症的人，即使接受了心理治疗，恢复到了以往的精神状态，还是有极大的可能复发的。

治愈之难，使得预防变得尤为重要。这些年屡屡可见的抑郁症患者自杀的新闻，也在提醒着人们要重视对心理疾病的预防。AI预测的高识别率也将使其成为越来越被人们看重的“法宝”。

3.AI能听出人类的“言外之意”

IBM曾提出，有了AI，人类的语言文字就会成为通向精神健康的一扇窗。人们的语言和文字所形成的规律会被AI的认知系统分析，人们的“言外之意”就会成为精神健康和身体健康状况的可测指标，这种经分析得出的数据能够帮助医生更有效地预测并追踪早期的精神疾病等。

南加州大学推出了一款AI心理治疗师，它会分析受访士兵的面部表情变化，以及士兵的语义和语音，再结合问卷调查，诊断其是否存在PTSD（创伤后应激障碍）症状。

AI 通过观察人们日常所忽视的语言习惯来预测人的精神疾病，在日后，该技术或许可以更进一步，通过追踪、分析人类的微表情、微行为，甚至是细微的语调变化，从而更加了解人类的心理状态。可以肯定的是，这种技术发展成熟后，在刑侦领域也会有极大的应用空间。

实现AI预测抑郁症还要跨过哪些难关？

尽管 AI 预测抑郁症有着科学的技术和强大的数据库作为支撑，但要全面推进还存在一定的难度。目前的难点主要表现在受众接受度、机器学习和隐私保护3个方面。

首先，人类和机器在心理检测中始终存在疏离感，人类对于AI 的心理检测结果接受度不高。心理检测与生理检测不同，在生理上，我们可以做各项生化检查，通过明确的数值和图像来判断生理上的疾病，人们也会更倾向于相信机器的精准度。但心理检测却有一些不易量化的指标，如焦虑、冲动、恐惧等情绪。患者在与医生交谈时，更倾向于相信心理医生能够感知自己的情绪并且产生“共情”，从而更好地诊断自己的病情，而没有自身情绪的AI，恐怕难以得到人们的信任。

其次，抑郁症的病因、病情十分复杂，机器学习难以全盘掌握。人体的神经网络精密且复杂，而随着人体生长，人脑的神经连接网络也会不断生长变化。迄今，有关专家对于抑郁症的病因都难以解释清楚。但可以肯定的是，心理与社会环境诸多方面因素与抑郁症的发作有关。

抑郁症的表现也十分复杂，例如，被网友热议的“微笑抑郁症”，“微笑抑郁症”患者在白天大多数时间都面带微笑，但“习惯性微笑表情”并不能消除工作、生活等各方面带来的压力、烦恼、忧愁，只会让他们把忧郁和痛苦越积越深。“微笑型抑郁症”多发生在那些学识高、事业有成的成功人士中，他们或是机关里的高官、企业中的老板，或是高级技术人员，这类人给人的印象通常是十分健谈、自信沉稳的。但是，如前文中提到的，如今AI预测抑郁症主要是通过分析被检测者的语言方式和语言连贯性进而确认其患病风险，而面对此类“成功人士式患者”的侃侃而谈，AI又能否发现他们微笑背后的抑郁呢？

最后，AI 预测抑郁症的方法，即对于语言的分析不能适用于所有的语种。目前，硅谷一家名为X2AI的初创公司推出了针对叙利亚难民的AI心理咨询师，虽然其已经在土耳其的难民营中开始试用，但其功能相对简单，且只能做阿拉伯语的语义识别。

就以大家最熟悉的中文为例，当有人说“吃饭去了我”时，即使“我”作为主语并没有放在谓语前，依旧不会影响大家对这句话的理解。在中文中，语序颠倒是十分常见的，即便如此，也不会影响句子的原意。那能代表这个人有心理疾病吗？当然不能。毕竟“我去吃饭了”和“吃饭去了我”这两句话在口语中的使用频率恐怕不相上下。

另外，不同病症是否会有不同的语言倾向呢？而在同一病症中，不同程度是否也会有不同的语言习惯呢？这一切还有待研究。

除此之外，AI预测抑郁症同样也会存在AI进军医疗领域的常见问题，如检测程序的设定、医疗数据保护等。所以，AI 预测抑郁症要实现有效落地，恐怕还有很长的路要走。被避讳的妇科，AI能让她摆脱尴尬吗？

女性健康已经日益受到大众尤其是女性群体的关注，自然，在女性健康意识越来越强的背景下，AI+妇科也被提上了日程。

从“妈妈”到“大姨妈”：涌现的智能妇科产品

近年来，针对女性医疗保健的智能产品越来越多。我们梳理市面上的智能妇科产品，大致可以将其分为以下3种类型：

1.生育型

因为生理的特殊性，女性承担起了生育的职能，然而，生育的整个过程包括备孕、怀孕、生产和产后，都具有一定的患病风险，这也使女性健康面临较大的威胁。基于此，许多创业公司都围绕女性生育开发了一系列产品，如家庭生育监测设备，可以监测女性的生育能力。

Sera Prognostics公司就是在女性孕期提供服务的，其智能诊断测试设备能够判断出妊娠并发症的风险。还有Kleiner Perkins公司支持的Progyny，它在2017年就已经筹集了4900万美元，提供卵子冷冻、胚胎筛选和生育治疗等一系列智能服务。

2.日常助手型

女性的经期一直是判断女性是否健康的标准，而AI也将女性经期列为重要研究对象。在这个方面，市面上也有相应的智能硬件产品，能够结合物联网、大数据技术，实现经期数据自动获取，精准预测女性生理周期，并为女性提供经期管家式服务。

还有分析经血以评测女性身体健康的产品，如智能卫生巾，用户在使用过后可以取出其内置芯片，将芯片置于评测机器内，这个系统就能自动获取经血的颜色、气味等平时物理条件下不易采集或无法准确描述的数据，从而分析女性的身体状况。

除此之外，女性生殖器官的护理保健也是AI关注的重点，深圳就有一家公司研发出了一款妇科智能冲洗器，满足女性在不同场景下，外阴护理和内阴护理的需求。

女性医疗，我们究竟需要什么样的产品？

虽然市面上的智能妇科产品不少，但真正使用这些产品的女性却不多。因为比起那些想要购买智能妇科产品，健康意识强的女青年（青年是主要消费群体），在现实生活中，更多的还是那些不太关心自己生殖健康和不了解妇科疾病的女性。有调查表明，80%的女性在患上妇科疾病时并不自知。

出现这些现象的原因，主要是女性对“性”的避讳，这使得她们很少关注系统性的妇科健康知识。而系统知识的缺乏，又导致她们在妇科检查、诊断、治疗时，难以避免地产生一种心理排斥感。

所以，五花八门的智能妇科产品虽然看起来很炫酷，但对女性的实用价值并不高。广大女同胞们最需要的应该是AI对她们敏感意识的共情，在这种共情的基础之上，再给予她们医疗救治。

AI 能通过观察人们日常所忽视的语言习惯，追踪、分析人类的微表情、微行为，听出、看出人类的“言外之意”，从而与人类达到某种程度上的共情。共情AI已经有了，如何去落到实地，消除女性的心理排斥感呢？

我们可以从两个角度来分析。一是女性医学的公共教育和家庭教育，也就是将 AI 应用于女性教育领域，AI+教育的组合已经相对成熟，这里就不加描述了；二是妇科的远程医疗，远程医疗已经是老生常谈的话题了，但对于妇科，却又有着不同的意义。

很多女性患者在患病后，首先想的不是去医院就诊，而是在网络上询问，但得到的建议往往是没有价值的。从中我们可以发现，比起面对面交流，这种匿名式的远程问诊更容易被广大女性接受。妇科可能是远程医疗最好的铺设渠道。

女性对隐私越来越看重，拥有只属于自己的、了解自身健康情况、能长期提供治疗指导的家庭医生服务，就显得越来越有必要。AI对海量数据的处理能力，也能够有效满足健康监测的需求。

当女性不好意思对医生说出自己身体上的不适时，AI 可以把握病情主诉上的“尺度”，提前将可能出现的症状列出表格，让患者进行勾选，避免“隐私说给外人听”的尴尬。

除此之外，AI还可以通过设置一些生理指标监测的预警标准，让女性免于开口，在检测过程中，一旦这些生理指标出现异常，就会从应用端发出预警信息，有利于人们及时处理病情。有一家名为Maven的初创公司就以女性按需远程医疗为主营业务，还打造了专门为女性设计的专家网络，仅用 3 年时间，这家公司就成功融资900万美元。

AI+妇科，究竟代表了什么？

不得不说，AI+女性医疗的市场潜力不容小觑。从九价宫颈癌疫苗的火爆，到人造子宫、人造胚胎的出现，女性在生理健康上有了更强烈的自主意识。

AI 的加入，表明社会正在为女性谋求更好的医疗环境，使她们对妇科疾病有更深的了解，女性讳疾忌医的现象也会渐渐减少。而且，比起男性，精致的女性显然是AI+医疗的有力消费群体。

2017 年，京东数据研究院公布了《女性消费报告——2017 京东女子图鉴》，该报告表明，25～50 岁的中产女性是品质消费的中坚力量，她们更乐意为品质生活埋单，个性化的科技消费已经成为她们的追求。

除了女性的消费升级，AI+妇科或者说是智能医疗还有一个主要推动因素——女性的家庭角色。在家庭中，女性扮演了母亲、女儿、妻子等多种角色，这些角色也使得女性在医疗消费活动中起着特殊的作用，她们不仅对自己所需的医疗条件进行决策，还可以影响家庭中其他成员的决策。

因为女性通常具有较强的表达能力、感染能力和传播能力，善于通过说服、劝告、传话等对周围其他人产生影响，女性患者容易将自己就医时的满意的感受和接受的满意服务经历当作自己的谈资，从而扩大智能医疗的传播范围。太空生子什么时候才能实现？

埃隆·马斯克每次开新公司总是从图的最右边开始确定目标，然后一直推导到左边，如图1-2所示。图1-2

通常在一个行业变得热门之前，并不是缺乏让其“燃烧”起来的“木头”，而是缺乏可以“燎原”的“火星”——总有一些技术上的短板阻止一个行业的快速起飞。所以，马斯克建造一家公司的核心初期战略都是创造能“点燃”整个行业的“火星”。

而说到“火星”，不得不让人想起马斯克的“殖民火星大计划”，当然，此“火星”非彼“火星”。殖民“火星”一直就是他的目标，这一点从他2002年成立SpaceX公司起就未改变过。

那么殖民火星的一大重要因素是什么呢？繁衍后代。

2018年4月初搭乘SpaceX公司的猎鹰9号火箭的龙飞船升空，飞船上除了有一批补给品，还包括12个男人的冷冻精液。这是第一次人类精液在太空进行实验。此前，包括青蛙、蝾螈、海胆、海蜇、蜗牛、青鳉鱼等若干动物，已经成功在太空中繁殖。

但对人类来说，想在太空繁衍生命就没那么容易了。

太空繁衍有多难？缺乏重力和宇宙辐射使其步履维艰

根据牛顿第三定律，力的作用是相互的。你在太空中接触一个物体，就会给它一个力，改变它的速度和方向。所以，在太空中，两个人即使只是相互拍下肩膀，双方也会被弹向两个方向，直至碰到其他物体。

在这里重点解释一下太空辐射。太空辐射是一种包含伽马射线、高能质子和宇宙射线的特殊混合体。在电影《绿巨人》中，由于伽马射线的辐射使班纳博士的肌肉组织、结缔组织、神经组织发生了异化，一旦愤怒，他就会化身为绿巨人浩克。

在现实生活中，可能不会发生这种事。如果将太阳作为参照物，那么伽马射线在几分钟内释放的能量相当于万亿年太阳光的总和，它强到可以把空气点燃，烧焦地球上的所有生物只需要几秒，可见宇宙环境有多恶劣。

人们在宇宙受到的辐射量超过在地球上的100倍，作为身体上最敏感的部位，生殖器官首当其冲。辐射会让精子发生突变。一项研究表明，来自太空辐射的带电氧离子和铁离子会对母鼠卵泡储备造成伤害，而雌性卵巢内的卵泡又是有限的，长时间暴露在辐射下会对大脑造成永久伤害。

那么怎么办呢？

见微知著，从更小的单位研究起

1.精液

2013 年 8 月，日本的研究人员利用日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的货运航天器，将冷冻干燥精子样本送上国际空间站。在待了288天之后，样本随着火箭回到地球。研究者用这些精子对实验室的小鼠产生的卵子进行体外受精和胚胎移植。经历19天的孕育后，研究人员对小鼠实施剖腹手术，使其生下健康的小鼠。

其实，小鼠在某种程度上存在DNA的损伤，但这些DNA损伤并没有影响到后代，也没有通过性状表达出来，甚至当第二代小鼠在生育第三代时也表现正常。

这是人类首次在哺乳动物中完成类似的实验，而在对人的精液进行研究时，国际空间站上的科学家解冻并激活精液样本，然后观测精子活力与精卵结合的情况。这里需要理解精子获能的概念，即精子获得穿透卵子透明带的过程，只有经历了这个过程，卵子才能完成受精。现阶段需要搞清楚两个问题：微重力对精子活力的影响及在微重力下能否完成精子获能。

早前有研究证明，缺乏重力会干扰精子的正常功能。然而，即便精子细胞本身功能正常，它们能否在太空中和卵子结合依然成谜，现阶段对精子活动的探索依然处于极早期阶段。

2.胚胎干细胞

2017 年 4 月，天舟一号货运飞船在太空开展人的胚胎干细胞分化为生殖细胞的实验，该项目负责人为清华大学医学院教授纪家葵。该团队此前已研究证明，人的胚胎干细胞可分化培育出原始生殖细胞及类精子细胞。

该团队开发了一套荧光报告系统，将2008年获得诺贝尔奖的绿色荧光蛋白 GFP 嵌入到了一个名为 VASA 的基因之中——当细胞表达VASA基因的时候，荧光蛋白也同时会被激活表达，细胞就会发出绿色的荧光，以此来判断人类胚胎干细胞是否分化出原始生殖细胞，并实时传输回地面，与地球上同时进行的对照实验比对。

该研究重点关注太空微重力环境下生殖细胞发育与成熟的基本规律，探索微重力、高辐射的环境对于人的生殖细胞有哪些影响，生殖细胞的分化是否会因此而滞后或者效率降低。

2015年NASA的研究结果表明，太空微重力环境影响了小鼠拟胚体（EB）在太空的分化能力，抑制了谱系分化基因的表达，但这些未分化的EB在地面条件下培养却能够进一步分化。

这一系列的研究为后续的研究提供理论依据和技术支持。然而，不管是研究精液还是胚胎干细胞，终究是很早期的研究，最后即使能受孕，接下来该如何发育依然是需要探索的问题。

受精卵可以在太空发育吗？

初中生物教科书中曾讲到过太空育种，简单说就是让很多植物种子搭载火箭进入太空，在太空高能粒子辐射、微重力、高真空等条件下让植物种子发生遗传变异，然后经过挑选留下人类想要的品种筛选育种。但实际情况是，将一大批种子带到太空，只有少部分种子能结出又红又大的果子，绝大部分的变异都不是人类所需要的。

人的对称生长与地球上的重力有很大的关系，在强大的辐射环境中能孕育出什么样的宝宝，这个问题恐怕连绿巨人本人都难以回答。植物变异畸形的种子会即刻销毁，但人的受精卵在伦理上并不被允许这样做，那应该怎么办呢？显然这涉及很多问题。

试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]

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