工程學14大挑戰

robert

No.1——便宜太陽能

（Make solar energy economical）

太陽能取之不盡，但是人類利用太陽能的能力太低了，難題重重：如何捕捉太陽能，如何轉換太陽能，如何儲存太陽能……目前，生產每千瓦太陽能的成本約18～30美分（約人民幣1.08～1.8元），未來納米技術也許是降低太陽能成本的一條出路，比如納米水晶。

No.2——聚變能源

（Provide energy from fusion）

人工聚變不成問題，卻停留在小打小鬧上，遠達不到高效、經濟和環保的商業程度。每臺家用計算機的電池里都包含鋰，理論上講，這點兒鋰足夠滿足一個家庭15年的用電需求，當然，絕不是以電池的形式。核聚變能把鋰轉換成氚，產生巨大的能量……如何讓核聚變更安全、更有效，就是要解決的問題。

No.3——碳封存技術

（Develop carbon sequestration methods）

全球變暖，二氧化碳是兇手。不要抱怨，工程師的使命是開發新技術，捕捉多余的二氧化碳，并封存起來。在工廠里，讓煤在純氧的環境里燃燒，能更容易地捕捉二氧化碳。難題來了，培育純氧環境可不件容易事。

No.4——管理氮循環

（Manage the nitrogen cycle）

人類向土地討吃討喝，需要氮，因為空氣中的氮能使植物碩果累累。氮還是氨基酸（有魔力生成蛋白質）和核苷酸（有魔力生成DNA）的重要元素。幸運的是，地球中的氮幾乎取之不盡；不幸的是，人類的文明史，尤其是工業史，已使氮循環系統遭到破壞，管理地球氮循環系統相當困難。

No.5——清潔水

（Provide access to clean water）

全球缺乏清潔水，這個困境有目共睹。挖井、建壩，工程師們長期與水周旋。未來，為了保護水資源，挖井、建壩時工程師們將設計更為繁雜的系統。海水淡化，也是工程師們要考慮的，它的技術并不難，但是降低生產成本卻是難上加難。廢水利用，工程師們也得想一想。

No.6——維修完善城市基礎設施

（Restore and improve urban infrastructure）

千年來，只要有城市，就須有城市基礎設施的維修和完善。但是，21世紀的特點是互聯網、信息、智能、數據等相結合的，它的城市也將有新的特點。如何在新世紀中維修和完善城市基礎設施，工程師們更多地需要創新。

No.7——健康信息學

（Advance health informatics）

看病，有的醫生把患者的癥狀寫在病歷簿上，有的記錄于計算機中，這對健康信息的管理和監控提出了難題。如何開發一款無線監控器，能自動識別醫院或家中患者的病情，并做出診斷……這些都是21世紀健康信息學涉及的內容。

No.8——好藥

（Engineer better medicines）

利用基因信息，工程師們正忙于了解人類身體的“微”變化，制作新藥。個性化醫療大家都在談，但是困難重重：如何開發快速評估患者基因檔案的系統，如何搜集和管理個性化海量信息，如何開發便宜快速醫療儀器。比如基因芯片和傳感器，檢測血液中化學成分的細微變化。

No.9——逆向工程大腦

（Reverse-engineer the brain）

工程學和神經科學交叉，會給醫療、制造和傳播等領域帶來長足發展。雖然我們能制造會玩國際象棋的機器人，但是人工智能領域仍是若隱若現。專家們認為，這一問題可能歸結于我們對于人腦的研究涉獵太淺。研究人腦后再討論人工智能，也許有助于開發大腦芯片，讓癡呆者重獲記憶，讓盲人重見光明。

No.10——防止核恐怖

（Prevent nuclear terror）

如何防止核恐怖襲擊，是工程師們不得不考慮的問題。這項關系生死存亡的難題包括以下挑戰：如何確保制作核武器原材料的安全，如何發現核武器，尤其是遠距離，如何防爆核武器，如何面對核打擊做出應急反應、清理現場，如何發現肇事的恐怖分子。

No.11——互聯網安全

（Secure cyberspace）

這可比抓賊難多了。要了解互聯網的重要性，不防看一看電影《虎膽龍威：虛擬危機》。互聯網安全也將升級，不僅要保障單一個人、企業、機構等信息安全，還需要從互聯網生態系統上考慮安全問題，研究互聯網心理、社會學等，防止個體從內部實施破壞活動。

No.12——虛擬世界現實化

（Enhance virtual reality）

利用虛擬世界進行培訓、治療和溝通，已不是新鮮事。然而，工程師們有一個巨大難題：如何讓這個虛擬世界更現實？這就需要工程師們開發超清晰可穿戴產品……

No.13——個性化學習

（Advance personalized learning）

在電影《黑客帝國》中，通過向Trinity的頭腦里下載一個東西，她就學會了駕駛直升機。這聽起來有點夸張，卻指出了未來個性化學習的方向。在這個領域中，工程師們能做的事太多了，比如神經科學和醫療診斷的深度結合，能探索大腦是如何學習的。

No.14——開發科學發現工具

（Engineer the tools of scientific discovery）

有人說科學家是理論派，工程師是實踐派，然而，兩者之間的界限越來越模糊，合作也越來越頻繁和深入。工程師的一大任務是開發有助于科學發現的工具。

責任編輯：尹穎堯