科技前哨

王煜全 主编

中信出版集团

目录

序

CHAPTER 1 信息的裂变

从《玩家一号》看虚拟现实

能源行业的变革是信息技术的下一个风口

21世纪的无线通信技术：可见光通信

CHAPTER 2 智能革命

数字化工具和机器人在建筑市场的应用

谁是推动自动驾驶汽车发展的最重要的力量？

瞬息之内，毫厘之间 ——大批量生产中的精密测量技术

CHAPTER 3 生命的探索

微生物的连接

人体芯片——制药公司的新工具

脑机接口让“黑客帝国”变成现实

CHAPTER 4 生存的尊严

人造胰腺为糖尿病患者带来新的曙光

干细胞技术——梦想何时照进现实

精准医疗——心脏支架也要定制化

序

硅谷——这个曾经的“创新”的代名词，正在逐渐丧失其在全球创新浪潮中的领军地位。

硅谷的名字，从半导体行业而来，因芯片由硅制成而得名。1955年，“晶体管之父”肖克利博士离开贝尔实验室，成立了自己的肖克利实验室。这个消息很快传遍了美国，8名年轻有为的科学家陆续加入实验室，他们都在30岁以下，风华正茂。但很快，因为肖克利个人的管理方法不被他们认同，“八叛逆”[1]从实验室辞职，在硅谷瞭望山下租下一间小屋，建立了仙童半导体公司。他们商议要用硅取代传统的锗材料，制造一种新型晶体管，这是他们在肖克利实验室尚未完成却又不受肖克利重视的项目。

或许他们也没有想到，这个小小的晶体管最后会成为硅谷发迹的起点。到1958年年底，在短短一年时间里，仙童的销售额已达50万美元，拥有100名员工，一举成为硅谷成长最快的公司。在20世纪60年代，仙童成为半导体工业发展的“孵化器”，几乎硅谷所有半导体行业的重要人物都曾效力于仙童，后来他们各自创立了Intel（英特尔公司）、AMD（美国AMD半导体公司）、凌特公司（Linear Technology Corporation）……在仙童，公司高管没有固定车位，没有豪华的私人办公室，不以命令方式管理公司，激励员工主动工作。创新和自由的精神影响了硅谷一辈又一辈的孩子。

随着半导体产业的蓬勃发展，苹果、微软、谷歌、脸书等互联网公司相继诞生，创新互联网公司在硅谷遍地开花。至此，硅谷成为全球“创新”的代名词。

但是今天，硅谷已经不再是美国最主要的创新发源地。取而代之的是一个个从高校拿到技术授权的创业公司，它们致力于将技术转化为产品并推广上市，进而改变社会，它们是这个时代真正的创新者。

为什么会出现这种局面呢？

首先，硅谷已经成为谷歌、微软、英特尔等大企业盘踞的硅谷，而这些大企业每天都在以高薪招聘人才，动辄就许以数十万美元的年薪。一方面，在高薪的诱惑下，创业者渐渐丧失激情；另一方面，硅谷的创业成本正在急剧攀升，硅谷已经变成了一个供养贵族的地方。

也许你会说，像谷歌这样的大企业，本身就走在创新的最前沿。但事实真的如此吗？全球知名的风投调研机构CB insights在2016年发布了一份谷歌战略报告，其中提到，以前，谷歌员工可以申请20%的工作时间进行自主研发，这条“20/80法则”因鼓励员工创新而闻名，并且为多家公司所效仿。但现在，这条规定已经被取消了。此外，谷歌最神秘的部门GoogleX（曾经孕育了谷歌眼镜、无人驾驶汽车等项目），这个致力于探索未来的研究部门，也将在未来砍掉大量无法产生利润的“黑科技”项目。连创新口号喊得最响的谷歌都不再创新，你还相信硅谷的那些大企业是创新的主力军吗？

其次，创新不再局限于互联网。在美国，生物技术、材料科学、农业科技、金融科技、航空航天、能源等各领域都出现了大量的创新突破，而这些创新都无须依赖硅谷。因为这类硬科技（相对于“软件”来说）的核心在于是否有足够的技术壁垒。而好的技术往往源于高校的实验室，由这些创新公司拿到专利授权，把技术做成产品，然后推向市场，所以这类公司往往集中在知名高校的周边。当创新已经从单一的互联网创新发展为各行各业都在创新，去硅谷创业就不再是一个好的选择了。

1980年，美国出台了《拜杜法案》，规定高校在科技转让的时候，可以保留知识产权，只转让独家商业权益。《拜杜法案》的出台，使得科学家一下子愿意转让技术了，因为这样不仅能推出商业产品造福社会，非商业的科学研究也得以继续下去。这带来了一个重大变革——先进的科技越来越多地被掌握在那些致力于将技术转化成产品并推广上市的小公司手里。

所以，我们现在可以看到，在地域上，越来越多的创新小企业开始围绕高校而建，波士顿、纽约、华盛顿，甚至匹斯堡都成了新兴的创业公司聚集地。从增长趋势上说，硅谷这座创业城市的优势正在逐渐被追平甚至赶超。

基于这样的观察，我们认为，创新技术和产品大多数源于高校和科研机构，而深入科研一线，持续跟踪技术热点，能更准确地看到未来世界将会发生怎样的改变。

本书的作者团队来自全球各大高校和科研机构，他们有一个共同的名字——“前哨团”。2016年8月，我发出了一封邀请函，向全球的海外华人寻求帮助，号召大家组建前哨团，共同绘制一幅全球科研创新地图，将中国人的视野向更前沿的领域拓展，让更多的人了解全球科技前沿信息和全球高科技产业发展趋势。

这个智库性质的团体目前已经吸引了将近200名全球知名高校的教授、博士，著名企业里的科研人员，高科技行业分析师和专家加入，致力于向国人汇报来自科技前沿的信息和创新创业的趋势，帮助国内企业、投资界与国外学术界形成有效的沟通和对接，为专利找到投资，为投资找到项目，为项目找到人才，为人才搭建平台。

这本书梳理了虚拟现实、新能源、通信、建筑、自动驾驶、生物、医疗等行业中最热门、最前沿的科技，并分析了这些行业的发展趋势和机会，把握这些机会的人将成为这个时代的赢家。

一个产业的发展，不仅仅要靠科学家的力量，更要靠多方社会资源的共同努力，希望有更多的人能够通过这本书看到未来的发展趋势，进而加入这场席卷全球的创新浪潮。

海银资本创始合伙人

Frost & Sullivan中国区首席顾问

“得到”App《前哨·王煜全》栏目主讲人

王煜全

2017年11月24日

[1] 指那8位从肖克利半导体实验室辞职的年轻科学家，他们是罗伯特·诺依斯、戈登·摩尔、朱利亚斯·布兰克、尤金·克莱尔、金·赫尔尼、杰·拉斯特、谢尔顿·罗伯茨、维克多格里尼克，后来，他们被肖克利称为“八叛逆”。——编者注

CHAPTER 1

信息的裂变

英特尔公司创始人之一戈登·摩尔提出了著名的“摩尔定律”：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，每隔18~24个月便会增加一倍，计算能力也将提升一倍。从20世纪60年代硅基芯片诞生开始，半导体行业就沿历着这条定律，经历了半个世纪的飞速发展。与此同时，新的学科和行业随着底层计算能力的飞速提升而诞生：从流媒体到直播，从机器视觉到虚拟现实，从社交软件到手机游戏……新行业带来的新机会，正如处女地一般等待着独具慧眼的淘金者。

从《玩家一号》看虚拟现实

作者：陆野，美国混合现实技术公司——MagicLeap公司金融分析师

2016年可以被称作虚拟现实的元年，三大虚拟现实头显[1]（Oculus Rift、HTC Vive、PlayStation VR）都在这一年开始正式发售。媒体和资本市场对虚拟现实技术的追捧在2016年达到了顶峰，之后，略微超出理性的热情又因头显销售情况不及预期而有所回落。在这波时热时冷的浪潮过去之后，我们有了一个很好的机会来分析一下虚拟现实的发展近况，并展望一下未来。

要谈虚拟现实很难绕过一本书，该书名叫《玩家一号》（Ready Player One），是一本科幻小说。《玩家一号》讲述了这样一个故事：2044年，大部分人类都用上了一套叫作OASIS的虚拟现实设备，这套设备包含一部主机，一个头显，一副触觉感应手套。那个时候，地球环境变得非常恶劣，所以大家都乐于用这套设备沉溺于虚拟世界之中，以逃避现实世界的痛苦。有一天，创造这套设备的公司的创始人去世了，临终的时候，他留下了一个游戏，游戏玩家必须要解开一个又一个谜题，才可以将游戏一步步地进行下去，最终赢得游戏的人可以获得这位创始人价值2 400亿美元的遗产。很多人开始把赢得这个游戏作为他们的人生目标，书里的主人公韦德就是其中之一，故事就此开始。

该书写于2011年，正好在许多虚拟现实创业公司和技术研发开始之前，很多从业人员都受过这本书的启发。比如，在2014年因被脸书公司以20亿美元收购而名声大噪的Oculus公司，其创始人帕尔默·勒基（Palmer Luckey）就曾多次公开表示自己对这本书的喜爱。现在，脸书公司的每一位新员工都会得到一本《玩家一号》。这本书中提到过一款最好的头显产品叫作Oculance，和Oculus的发音非常相近，不知是不是一个巧合。基于《玩家一号》改编，由斯皮尔伯格执导的电影《头号玩家》也已经在2018年上映。

这本书之所以值得我们注意，是因为科幻故事不仅能预测未来，同时它们也影响，甚至定义了未来。著名的科幻小说家，也是美国混合现实公司MagicLeap的成员之一的尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）先生，在一次谈话中曾提及，在我们建设未来的过程中，没有什么比好的故事更能统一大家的目标了。《玩家一号》现在备受虚拟现实行业从业人员和大量极客的追捧，一提到虚拟现实，就难免要提到书中的情节。不难想象，业内人士在构建虚拟现实产业的过程中因受到这本书的影响，向书中描写的场景靠拢，这和心理学中的“自我实现预言”原理有些类似。我们了解了这本书，从某些角度上就能够窥探未来。

虚拟现实的未来

尽管虚拟现实产业在媒体和资本市场的炒作下一时间十分火热，但仍然有许多人对虚拟现实抱持悲观的态度。

虚拟现实产业未来的前景究竟如何？在谈这个问题前，首先要给虚拟现实下一个定义。狭义上讲，虚拟现实专指封闭式的虚拟现实头显设备。但从广义上来说，虚拟现实是一个长期存在的概念。游戏玩家会陷入游戏中的虚拟现实，电视观众会陷入剧情中的虚拟现实，有些想象力特别强的读者甚至能在阅读小说时，在脑海中构建出一个非常逼真的虚拟现实场景。所以，人类长久以来都能够利用输入和输出的信息，借助想象力构建虚拟现实场景。但是，人的想象力并不相同，有的人宁愿读小说也不愿意看电影，因为他们觉得自己靠想象力构建出来的世界比电影里所展现的要强得多，而更多的人则可能需要电影来帮助他们完善虚拟世界的构建。

所以，回顾过去，输入/输出设备的发展一直都在从更多维度或者更深层次上满足人类创造和体验虚拟现实的愿望。收音机相较于报纸，可以在更多场景提供体验的机会，并且通过语气传递更好的体验。电脑相较于电视，赋予了人类自主创造的机会。智能手机则让创造和体验无处不在。从总体趋势来看，只要能够从更多维度或者更深层次上满足人类创造和体验的愿望，就是顺应输入/输出设备发展趋势的。那虚拟现实头显是否能顺应这个趋势呢？答案是肯定的。

从创造的角度来看，虚拟现实可以以虚拟的形式保留键盘和鼠标，也可以抛弃传统的输入模式，用手势、身体，甚至眼神和表情输入。显示器是在戴在头部的，未来有一天甚至可以通过脑电波来输入——创造的可能性大幅提升。

从用户体验的角度来看，现在的虚拟现实头显设备相较之前的输入/输出设备，最大的优势在于其真正的3D（三维）视觉和声音效果让用户产生了所谓的“沉浸式”体验。未来的头显设备还可以增加触觉、嗅觉等功能，多维度、多层次地提升用户在虚拟现实里的体验。

更重要的是，虚拟现实头显为我们提供了更多的信息，比如用户所处房间的环境、四肢的位置、身高、体型、眼神的方向，这些信息都是之前智能手机很难采集的。近期的智能手机可监测人的运动、心跳等信息，健身应用也应运而生。虚拟现实头显有机会捕捉到如此多方面的信息，因此很难想象将来它会给人类创造多少新的体验。

当然，我们现在很难完全看清虚拟现实的未来，因为创造和体验的可能性太多了，在移动互联网时代早期，当第一代iPhone（苹果手机）推出的时候，我们也没能完全猜中智能手机的今天。但我们至少可以判断，虚拟现实能够赋予这么多的可能性，其未来必定是充满希望的。

硬件层面的创业机会

虚拟现实技术并不是某一项单一的技术，它提供的是包含视觉、听觉、触觉、嗅觉、运动感等多套解决方案的沉浸式体验。每一套解决方案都要非常完善，才能创造出一个让人难以分辨的虚拟世界。接下来，我们将逐一分析各套解决方案的发展进程和潜在机会。

视觉

沉浸式的视觉效果是各大虚拟现实头显设备生产厂商的核心竞争点。《玩家一号》中描写的头显能够提供近乎真实的视觉体验，这样的体验需要多高的分辨率呢？根据美国半导体巨头AMD的测算结果，单眼16K的屏幕分辨率已经是接近人眼所能分辨的极限了。而现在，量产的Oculus Rift、HTC Vive和PlayStation VR等头显产品所使用的屏幕都是单眼1K的分辨率，可见，现有技术与理想状态相比，差距还很明显，进步空间很大。

完美的视觉体验需要的当然不只是更高的分辨率，而是一整套解决方案：视场要更大，要运用光场显示，追踪定位要更准确，处理器要更快，重量要更轻，散热要更好，时延要更低，价格要更便宜……这些技术都要进步，而且需要巨大的进步，因为它们并不是独立存在的，而是相互联系、相互依存的。

显示技术什么时候能够完善呢？Oculus公司的首席科学家迈克尔·阿卜拉什（Michael Abrash）最近给出的预测是：5年之后，显示技术应该就可以发展得比较不错了。5年，并不一定准确，但因为视觉效果的提升需要的是之前提到的软硬件技术的全方位提升，通过某一项技术的突破取得巨大进展可能性极小，所以这必然无法一蹴而就。要提醒广大创业者注意的是，屏幕、处理器、头显整机设计等都是需要大量资金和产业整合能力才能进军的领域，不具备以上两点资源的创业者慎入。

触觉

《玩家一号》中描述的头显设备是配有触觉感应手套的，还可以配备全身感应套装，也就是说，如果你在游戏里被打了一拳，现实世界中的身体也能收到同样的感应。

在现实世界中，也有很多有关触觉感应的研发方向。之前，在众筹网站Kickstarter上就出现过一种虚拟现实手套——Gloveone。这种手套中加入了很多小电动机，通过不同频率和强度的振动来配合视觉效果。类似的还有一款叫作Hands Omni的手套，由莱斯大学（Rice University）研发，手套里的小气囊通过充气和放气来模拟触觉，相比于电动机来说，它的效果更好，但仍处于研发的早期阶段。

以上提到的两款手套虽然都在一定程度上模拟了触觉，却不能模拟阻力。位于美国加州的CyberGlove系统公司开发了一套工业级设备，在手套上连接机械手臂，可以配合视觉效果创造阻力，但是价格昂贵，不适合普通家用。制造阻力也可以利用声波实现，比如东京大学研发的一款叫作HaptoClone的设备，它利用Kinect[2]来判别手的位置，然后通过高强度的超声波制造阻力，配合图像，让人感觉仿佛“摸”到了虚拟的物体。

不过，到目前为止，虚拟现实触觉解决方案还不是各大虚拟现实头显厂商竞争的主战场，一方面是因为视觉效果的提升更为关键，另一方面则是因为触觉解决方案的前景尚不明朗，部分大厂商认为进入时机还不成熟。这就给创业者们留下了机会。拥有领先技术的研发团队在这个领域受到的来自大厂商的压力较小，因此拥有先进制造能力的团队可以直接对接研发团队，帮助其迅速实现量产。

听觉

虚拟现实听觉解决方案是指能和视觉效果同步的3D音效方式。3D耳机是一项相对比较成熟的技术，市场上的头显基本都配有3D耳机。不少初创公司的3D耳机效果也做得很好，比如多普勒实验室（DopplerLabs）推出的Here One无线耳机。3D耳机初创公司的一个优势就是不必完全依附于虚拟现实头显设备的发展，因为即使没有显示器，3D耳机还是有其自身的应用场景。但因为技术已经比较成熟，也不容易做出差异，所以提醒创业者慎入。

嗅觉

聚焦嗅觉解决方案的初创公司目前相对较少，但也不是没有，之前在Kickstarter上发起众筹的FeelReal公司就是其中一家。FeelReal公司推出了一款“神奇”的虚拟现实嗅觉面罩——FeelReal。《玩家一号》中有一处细节，描写的是当主人公走进一家虚拟世界的比萨饼店时，现实世界里也会立刻传出比萨饼的香味，主人公闻到香味觉得饿了，便可以直接点现实世界里的比萨饼外卖，这可以算是一种新型的电商传播方式，可见其应用场景还是存在的。不过，无论如何，嗅觉解决方案都更像一个处在锦上添花的位置上的产品，应该要等到虚拟现实头显的技术接近成熟和应用更加普及的节点时，才有机会大幅拉动虚拟嗅觉方面的需求。

运动感

目前，市场上的头显都没有很好地解决晕动症的问题。晕动症即视觉体验和运动体验不一致时产生的不适反应，跟人们平时会晕车晕船是同样的道理。假设一个玩家在游戏里跑了5 000米，而在真实世界中一直待在原地，就自然很容易引发晕眩。一种解决方案是万向跑步机，它要做的是将用户在真实世界中的行走、跑步等动作，转化成虚拟空间里的相应运动。但是，要将原地踏步做到以假乱真，让用户感觉真的在走动，显然不是一件容易的事。万向跑步机的使用者普遍感觉机器体验不佳，价格昂贵，体积巨大，且不能很好地解决垂直移动的问题。所以，现在出品的虚拟现实游戏仍然会尽可能地减少游戏中的移动和加速动作，或者干脆全部采用瞬间移动，通过内容设计避免过度的感官不一致情况的发生。

不过，美国梅奥医院最近公布的研究成果给我们带来了新的希望。梅奥医院使用的核心技术叫作前庭电流刺激。梅奥医院的这项技术会在用户的双耳、颈部和前额处摆放4个电极，通过电刺激让神经系统检测到的运动与虚拟现实头显里的内容保持一致。梅奥医院已经将前庭电流刺激技术授权给了一家叫作vMocion的公司，以便进一步地进行虚拟现实方面的商用研究。vMocion给创业者们树立了一个很好的榜样，拥有量产和商业化能力的创业团队可以向vMocion公司学习，对接梅奥医院或高等院校等掌握高新科技的科研机构，帮助其把研究成果转化为商品。

内容层面的创业机会

回头看智能手机生态圈和微信生态圈的建立过程，我们不难想象：在虚拟现实和扩展现实生态圈构建的过程中，内容创业者将获得大量的机会。接下来，让我们看一下虚拟现实内容目前的发展状况，以及《玩家一号》给我们带来的一些启发。

游戏

游戏是现在虚拟现实头显的主流应用领域，也是创业者聚集的领域。可惜，目前很多虚拟现实游戏的思路还是将电脑或主机游戏照搬到头显上去，缺乏新意。目前看来，要做出成功的虚拟现实游戏需要融入电脑或主机游戏里没有的元素，以此给玩家提供真正新鲜的体验。

举个例子，电影《偷天陷阱》里有一个著名的场景，凯瑟琳·泽塔·琼斯闭着眼睛穿越了红外线防御布网，这个场景就有变为虚拟现实游戏中一个很有趣的玩法的潜力，因为它综合利用了房间的环境、眼神的方向、四肢的位置等在电脑和主机游戏中无法被利用的信息。

虚拟现实游戏的创业团队需要注意的一点是，由于受到整个生态圈内活跃用户数量的限制，即使再优秀的内容，在现阶段也很难实现大幅盈利，这导致大多数开发团队只能依靠头显厂商的资金支持才能平稳地过渡到生态圈的活跃期。但因为活跃期有利可图，再加上来自大型游戏生产商的挑战，所以对于创业团队来说，在活跃期之前尽可能地积累技术、经验和口碑优势，就显得至关重要了。

影视

影视是目前另外一个虚拟现实头显的主流应用领域。由于电影制作本身耗资巨大，实景拍摄技术还不够成熟，所以到目前为止，较有新意的内容多为动画作品。也有一些平面电影或3D电影经过处理后被搬上了虚拟现实平台，但因为与普通屏幕播放相比没有本质区别，所以未能吸引长期的受众群。

不过，《玩家一号》给我们提供了一个有趣的思路。书中有一段情节是主角必须代替虚拟现实世界电影中的某一个角色，通过念台词、做动作、模仿韵律来完成任务。这种模式不仅可以满足粉丝过把瘾的心理，还可以做成很好的社交软件，制作成本应该也比较低廉。这给我们的一个提示就是，虚拟现实技术利用它特有的视觉沉浸感为我们提供了新的体验方向，创业不必拘泥于过去的思路。

同样受到整个生态圈内活跃用户数量的限制，电影在当前阶段无利可图。因为看电影是一次性消费，难以帮助头显厂商吸引和留住活跃用户，因此很难获得头显厂商的资金支持。缺乏资金实力的创业团队慎入。

电商

虚拟现实可以提供非常逼真的购物体验，对于服装、家具、食品等众多门类的消费品销售都很有帮助。现在，新零售结合了线上与线下，未来，结合虚拟与现实的零售模式也可能成为趋势。

当然，未来的电商平台可能仍然是阿里巴巴、亚马逊等大公司的天下。阿里巴巴不久前推出了虚拟现实购物产品Buy+，可见其非常重视虚拟现实平台的搭建。但这并不代表创业者就没有机会了。在当年淘宝刚推出的时候，迅速入驻淘宝的商铺就利用先发优势占领了大批客流。看准时机迅速加入虚拟现实电商平台可能是同等重要的一次机遇，但仍要注意两点：（1）要看准时机，虽然不能错过流量红利期，但在客流量稀少的时候过早入场也会浪费大量财力和精力；（2）虚拟电商对技术的要求比网页电商要高，创业团队需要提前进行技术准备或与外部拥有技术优势的团队对接，以寻求技术支持。如果不做电商平台，也可以在底层技术层面寻找创业机会，比如为中小型虚拟电商提供解决方案，帮助它们采集商品信息，轻松地将商品展示到虚拟商铺中。

除了以上提到的游戏、影视和电商领域的机会，还有大量的内容创业机会值得探索。比如以下提到的两大类：V2R和V2V。

V2R

V2R指的是“从虚拟到现实”，就是利用虚拟现实能够展示3D信息的优势，帮助用户更好地分析信息，进行现实世界的决策。《玩家一号》描述了这样一个场景，生物课上，同学们可以在心脏的内部观察心脏跳动。微软的Hololens全息眼镜在不久之前就发布了一个类似的演示视频，是与著名的凯斯西储大学合作的。视频展示的是用3D图像信息近距离研究器官、肌肉、骨骼等医学实践活动。可以想象，当医生要做一台肿瘤切除手术时，近距离地观察3D器官模型和肿瘤分布将为医生提供很大的帮助。

V2R的应用当然不局限于医疗产业。从理论上来说，3D信息的使用领域一定比2D信息更广，且能通过虚拟现实展示它的长处，例如工业设计、建筑设计、数据分析等。有专业知识的创业者可以利用自己的洞见，发现产业痛点，结合虚拟现实技术的优势来寻找创业机会。

V2V

V2V指的是“从虚拟到虚拟”，旨在为用户在虚拟世界中的需求提供虚拟内容。《玩家一号》中的很多虚拟场景、玩家的形象和道具等就都是经过专门设计的，可见，这也是一个巨大的产业。在现实世界中，我们也早就享受过V2V服务了，包括QQ（聊天软件）用户购买的个人形象装饰，微信里的表情包等，都可以归为此类。这里不得不提到一个著名的网络虚拟游戏，叫作《第二人生》（Second Life），这款游戏的玩家会在游戏中创建一个虚拟的角色，并为角色购置虚拟的衣物、饰品、交通工具、建筑物等各种日常生活中会出现的东西。游戏玩家对虚拟产品的需求多样而旺盛。

虚拟产品都是需要设计和推广的，不难想象，本身附带IP（知识产权）价值的产品将会占有一定的优势，例如《魔兽世界》里的人物造型，法拉利设计的虚拟跑车，皮卡丘之类的虚拟宠物，都可能在虚拟世界中受到追捧。

但与此同时，每当有新的平台兴起时，都有一些人能够看到更适合这个新平台的新内容和新的传播方式，比如“同道大叔”通过微博走红就是一个很好的例子。关键在于，创业者是否能够利用新平台的特性，抓住并解决消费者的痛点。不过要注意的是，V2V相对于V2R来说，更依赖于虚拟现实生态圈的活跃程度。不同于V2R服务的是在现实世界中已然存在的产业领域和消费群体，V2V要服务的是现在还不够强大的虚拟群体，所以创业者对于进入节点的把握更为重要。

文化和政治影响

除去对未来科技趋势的判断，《玩家一号》还试图激发读者对文化和政治，甚至哲学的一些思考。书中比较有代表性的是，一名黑人女性在虚拟世界中选择了白人男性的角色来避免很多由偏见引发的问题，并且因为使用了变声器而一直未被发现其真实身份。从表面上看，这只是表明虚拟世界里的用户可以通过选择不同的角色来避免性别和种族歧视，但其实，它还有更深层次的含义，就是用户可以在虚拟世界中摆脱本来的形象，选择自己更向往的个人形象。其实，大家翻一翻朋友圈就会看到，很多人的网络形象和身份已经渐渐偏离了他们的现实形象和身份，在朋友圈里，这些人更高、更帅，或者更美、更快乐、更有钱。这已经成了一种趋势。

紧接着的问题是，当一位用户不满足于一个虚拟形象时，他能不能同时拥有两个形象？从理论上来说，当然可以。他可以同时交往两个女朋友，做两份不同的工作，过两种不同的生活，不必保持一致的人格和口碑。《玩家一号》中描写的很多角色已经不再在现实生活中露面，因为虚拟世界里的自己更好，生活更精彩、更刺激，以致很多虚拟世界里的夫妻根本没有在真实世界中见过面。

关于这一点，不只有《玩家一号》的作者一个人想到，电影《她》（Hers）中的主角和智能机器人“萨曼莎”也从来没有见过面，但产生了感情。回到现实世界中，有没有人正在过这样的多重生活呢？的确有。在之前提到的游戏《第二人生》里就能看到这样的玩家，只是可能没有这么绝对。可以想象，如果有大量的人选择这种多重人格的生活方式，我们之前建立的很多道德体系就会崩塌，再经历重建。如果人类的大部分生活已经在虚拟世界里度过了，回到现实世界只是为了吃饭活命，那么生命是不是也可以比特化呢？著名的电动车品牌特斯拉（Tesla）的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）就多次抱怨过人类的输入/输出能力太差，那么通过人机接口，或者数据上传，是不是就能解决这些问题呢？如果真能如此，那些想要拥有多重人格的人就可以摆脱肉身的束缚，同时过100种生活。

当然，这只是很久很久以后的一种可能性。我们现在来说说相对近一些的。

书中描写的虚拟世界里有成千上万颗星球，每颗星球都有不同的主题，例如“魔兽世界”主题、“指环王”主题、“黑客帝国”主题等。有很多虚拟现实游戏的用户在这些星球上生活。没有了地域限制，人类根据自己的爱好自由地组成新的社会，这些社会里甚至存在通过选举产生的政府机构，代表居民利益。回想一下电影《魔兽争霸》在国内的火爆程度，就可以想象“魔兽世界”主题的星球上要住多少人。这是IP的力量和次文化的重新组合。

如果人类真的花大量时间在虚拟现实里交流、工作、娱乐、学习，是不是就有可能出现书中描写的情况？因为虚拟现实更进一步取消了地域限制，人们可以根据次文化自由组织，而我们现在所说的次文化，可能就会变成每个新组织中的主流文化，比如许多热爱《星球大战》的用户就可能愿意花大量的时间生活在一起，分享同样的价值观并且加深对彼此的影响，最终形成自己的主流文化和社会。这些新组织成员彼此在许多方面的需求可能很不一样，差异度将远远超过现在国与国或者阶级与阶级之间的区别。

让我们再从商业层面考虑一下，导致长尾理论时常失效的一个原因就是尾巴上的小众团体的人数实在太少，无法形成规模效应，为小众团体服务难以赢利。但如果上述场景真的发生，我们所要面对的可能是在某些方面需求截然不同、人口相对平均且具有一定规模的多个市场。我们现在了解的头部效应和长尾理论可能在很多领域都会失效，因此，如何服务这些分隔开来的市场就值得我们好好思考了。这也只是建立在很多假设上的一种可能性，但次文化重组好像一种一直在暗中发展的趋势，而成熟的虚拟现实技术可能会给这种趋势带来一股助推的力量。

现实世界中的虚拟现实

讨论了《玩家一号》天马行空的情节，展望了虚拟现实的未来，让我们回到现实世界，看看现实世界里虚拟现实设备的落地情况。我们先来做一个横向比较，看看时下讨论最多的几款虚拟现实设备在2016年的销售量和市场预期。

三星公司的Gear VR相对较好地满足了市场预期。Gear VR是依靠智能手机驱动的插入式虚拟现实设备，也被称作“盒子”。虚拟现实盒子的价格普遍非常便宜，Gear VR加上控制器，价格也不到100美元。当然，一分价钱一分货，受限于智能手机的硬件条件，盒子的用户体验非常一般，大部分购买者都是在购买手机的同时顺便买一个盒子体验一下。用户往往用上几十分钟到几个小时，感受一下虚拟现实，就不再使用了，因此活跃用户的数量很少。不过，三星利用自己在屏幕量产方面的优势，换得了Oculus的技术支持，又借助虚拟现实的新鲜感，凭借Gear VR促进了手机销售，这一策略还是非常高明的。

图1–1

除了Gear VR之外，索尼公司的PlayStation VR相对来说，卖得也还不错。PlayStation VR是靠PlayStation游戏主机驱动的虚拟现实设备，用户体验比入门级的虚拟现实盒子要好得多，价钱也要贵不少，在500美元左右。不过，PlayStation VR的体验其实稍逊于HTC Vive和Oculus Rift，推出时间也晚了不少，但为什么其销售量比另外两款产品的销量加起来还多呢？

这里就有必要介绍一下HTC Vive和Oculus Rift了。HTC Vive和Oculus Rift都是由电脑主机驱动的虚拟现实设备，优势是电脑主机的硬件配置相较游戏主机要强大得多，劣势是价格昂贵。HTC Vive和Oculus Rift全套设备的售价是600~800美元，要运行这些设备还必须配备一台售价为1 000美元左右的电脑。除了极少数的游戏发烧友，很少有人的家中有这样的电脑，所以购买这两款虚拟现实设备的实际成本是1 600~1 800美元。

如果你还没有认真考虑过购买虚拟现实设备的话，不妨设想一下以下两种方案：（1）花600~800美元购买HTC Vive或Oculus Rift，再花1 000美元买一台电脑主机。这台主机除了运行虚拟现实设备之外，可能什么用都没有，因为家里的电脑或笔记本已经满足了你的需求；（2）花400美元买一台PlayStation游戏主机，再花500美元买一个PlayStation VR。当有朋友来访时，大家可以一起玩PlayStation游戏，而PlayStation VR的用户体验虽然稍逊（注意，只是稍逊）于由电脑主机驱动的虚拟现实设备，不过实际使用起来，体验也差不了多少，且同样可以满足你的好奇心和新鲜感。想一想，作为消费者，你会怎么选呢？

不管怎样，市场已经做出了它的选择。根据市场数据，Oculus Rift在2016年卖出了20万台，HTC Vive卖出了40万台，远远低于预期。而且，在这20万台和40万台的销量里，还有一部分并非来自普通消费者的购买，而是来自开发者的购买，以进行游戏和应用开发，竞争厂商也会购买设备，用于分析和研究。

做一个小总结，通过横向比较，我们看到，目前为止，性价比是消费者挑选虚拟现实设备的主要标准。因为在现代社会，人们几乎人手一部智能手机，由智能手机驱动的虚拟现实盒子的价格更便宜，门槛最低，不少消费者会抱着体验一下的心态购买盒子。可惜，盒子的视觉体验差，也容易造成眩晕，所以客户留存率和活跃度很低。而HTC Vive和Oculus Rift作为由电脑主机驱动的虚拟现实设备，虽然提供了目前市场上最好的虚拟现实体验，却没能在性能上甩开由游戏主机驱动的PlayStation VR。HTC Vive和Oculus Rift无法掩盖的缺点是它们的实际成本过高——售价上千美元的电脑主机完全是为了运行虚拟现实设备，没有别的实际用途。PlayStation VR作为目前市场上唯一一款由游戏主机驱动的虚拟现实设备，在保证了一定体验质量的前提下，提供了最佳的性价比，而且游戏主机本身也具有实用性，所以在占领市场的道路上暂时获得了领先地位。

做完了各大厂商之间的横向比较，让我们从数据中跳出来，看一下虚拟现实市场的整体进展。之前我们提到，虚拟现实设备是顺应输入/输出设备发展趋势的，是有未来的。但这个未来离我们究竟还有多远呢？现在看来，我们还要再耐心等上一段时间。

从2016年的销售情况来看，除了Gear VR，其他虚拟现实设备的销售量都远不及预期。一方面是因为Oculus、HTC Vive、PlayStation VR都遇到了量产上的困难，推迟了开售或到货日期。另一方面是因为这一代虚拟现实设备能够吸引的受众群体规模远没有一些厂商、机构和个人预期得那么乐观。

虚拟现实设备对人类生活的入侵性是非常强的。这里的入侵性是指，改变或干扰人类与日常环境的正常交互方式。举个例子，智能手机对人类生活的入侵性就比较弱，熟练的用户可以一边吃饭，一边听别人聊天，一边用手机发微信。智能手机可以几乎无缝地渗透到生活中，低程度地干扰用户与他人的交互方式。入侵性弱对电子消费品的普及来说，是非常大的优势。iPad（苹果公司的平板电脑）刚出来的时候就有不少人质疑道：“这不就是一个大一点儿的智能手机或者小一点儿的笔记本电脑吗？相比之下，它并没有太多功能性的提升，怎么可能大卖呢？”但是现在，我们知道，iPad当年确实大卖了。虽然它没有太多功能性的提升，只是在特定场景下，它比智能手机和笔记本电脑都好用那么一点点，而且因为它的入侵性弱，所以这一点点的提升可以无缝、无压力地渗透到我们的日常生活中，在无影无形间提高了我们的生活质量。

虚拟现实设备则恰恰相反，使用虚拟现实设备意味着几乎完全切断与现实世界之间的联系。多数人类在大部分清醒的时间里都是社交动物。而目前的虚拟现实设备恰恰是反社交的，它们只适用于重度游戏、深度观影等私人性很强的娱乐活动，不能无缝、无压力地融入人们的生活中。当脸书公司在收购Oculus的时候，当电商、搜索引擎等各类科技公司都和虚拟现实传出“绯闻”的时候，不少人浮想联翩，觉得虚拟现实设备可能会成为下一个像计算机、智能手机一样的通用电子终端。但事实是，目前虚拟现实设备的强入侵性导致它们只适用于私人娱乐活动，使得它们更像游戏机，甚至电影院的衍生品，而不是能被普及的，带有社交属性的通用电子终端。

不知是意识到了这一点，还是受到销量低迷的警醒，脸书公司于2017年2月关闭了200个Oculus Rift的展台，在F8开发者大会上也开始大力宣传入侵性弱、社交属性强的扩展现实，似乎不准备再将重心放在虚拟现实上了。

除了入侵性强这个问题以外，这一代的虚拟现实设备受技术所限，无法提供令人着迷的体验，也是它不能迅速普及的另一大原因。在许多终端类电子产品没有迅速普及的时候，我们常常会听到有人说，是因为没有“杀手级应用”（killer app）。但我们要注意的是，没有杀手级应用未必是开发不够，有时候也可能是终端产品本身的问题。

当iPhone被史蒂夫·乔布斯在发布会上首次推出的时候，很少有人担心会不会出现杀手级应用这样的问题，因为iPhone本身就是最大的杀手级应用。iPhone如此流畅地解决了大量消费者的痛点，以至一时之间，似乎什么样的应用程序放到iPhone上都成了好点子，都能吸引大量的用户。反观这一代的虚拟现实设备，虽然科技含量很高，却很难说解决了什么痛点，以至于虽然Oculus、宏达电子公司（HTC）和索尼公司各自投入了几亿美元来资助内容开发者，但仍有很多受到资助的游戏商不断抓耳挠腮地问自己：“为什么我们要把这个游戏做成虚拟现实版的呢？它和普通的主机游戏比，到底有什么优势呢？”

不少人对虚拟现实设备的期待是，当它们被推向市场时，可以像从前电视机被推出时那样令人兴奋。要知道，当年的电视机对很多人来说就像魔术一样神奇。而实际情况却是，现在的虚拟现实有点儿像3D电影，不能说完全不令人兴奋，却没有受到许多人的热烈追捧。不少人在体验过十几分钟后，就觉得不那么新鲜了。

当然，这并不是说虚拟现实技术就不值得发展，没有前途了。只是，这一代的虚拟现实设备还处于迭代的初期，视觉、听觉体验一般，没有良好的嗅觉、触觉、运动感解决方案，没有足够的技术条件去创造令人流连忘返的体验。换句话说，我们想象中的虚拟现实世界，还要经历许多年的发展才能实现。

[1] 头显，是头戴式显示设备的简称。通过各种头戴式显示设备，用不同方法向眼睛发送光学信号 ,以实现虚拟现实、增强现实、混合现实等不同效果。——编者注

[2] Kinect是微软在2009年6月2日的E3大会上正式发布的XBOX360体感周边外设。——编者注

能源行业的变革是信息技术的下一个风口

作者：陈玮博士，全球最大新能源咨询认证机构DNV-GL Energy风能行业项目经理及控制系统高级工程师

在物联网概念已被炒得火热的今天，大家似乎很少提到一个已经存在了上百年，并且已经深深嵌入城市和家庭每个角落的大网——电网。这个网络不仅将所有的发电及用电设备连接起来，还须保证发电量和用电量时刻保持平衡。这就意味着，像打开一盏灯这样的一个简单动作，也可能引发千里之外电网发电端的一次微小调整。

这个网络之所以让大家觉得很遥远，是因为在大多数情况下，它都是单向的：我们只是电力的纯消费者，电网与人们的联系好像只有每月的电费账单，而电网背后的复杂运行机制和普通消费者并没有直接联系。而这一切即将被蓬勃发展的新能源产业以及随之而来的能源行业的变革所打破。

新能源和传统能源相比，除了大家已经熟知的绿色无污染的优点外，还具备另外两大特征：分散性和不稳定性。在新能源的发展先驱地德国，随处可见的屋顶光伏发电设备和分散在田间路旁的风力发电机所输出的电力，就像无数的涓涓细流一样汇入广阔的电网。2016年，以风能和太阳能为代表的新能源发电在德国电力的生产比例已经超过30%。

与传统能源主要被大型发电集团控制不同，德国大部分的新能源发电设备都属于个人或小业主。对于电网来说，这一变化所带来的影响是革命性的。前面已经提到，为了维持电网的稳定，发电量和用电量必须保持平衡。过去，这种平衡主要是通过调节发电端的发电量来实现的，而当分散在全国各个角落且不可控的新能源发电所占的比例越来越高的时候，这一调节方式就越来越难以为继了。

2016年5月8日，德国出现了历史性的一刻，在几个小时的时间里，德国的新能源发电总量（主要是风能和太阳能）居然达到接近其用电总量95%的高峰，这就意味着，整个德国在这几个小时里几乎全由风能和太阳能驱动！

当然，这一现象具有一定的偶然性：首先是天气的完美配合，即德国北部（风电集中）的强劲风力和德国南部（太阳能集中）的充沛阳光同时出现；其次，当天是一个周日，德国的整体用电量相比工作日来说有所降低。而对于整个能源市场来说，这一偶然事件所引发的连锁反应却几乎颠覆了整个市场结构，即电价由正常的3欧分/千瓦时跌至最低–32欧分/千瓦时，这就意味着在这几个小时内，用电居然还可以赚钱！

导致这一不可思议的现象发生的原因是：在德国，虽然能源的交易已经全面市场化，但由于德国能源法保障可再生能源必须全额上网，因此新能源的发电量越大，留给其他传统能源的份额就越小。电作为商品的特殊性就在于其生产和消费必须即时进行，存储的代价极大。而传统能源由于设备运转的需求，发电量有一个最低极限值，所以当传统能源的发电份额被新能源挤到低于其最低发电量时，就必须通过补贴的方式，将多余的发电量卖出去，以免威胁电网的稳定，这才造就了这一“负电价”现象。如果将电网比作一条大河的话，传统能源发电企业就像上游的主河道，其水量有一个最低值，而新能源的发电单元就像成百上千条中途汇入主河道的支流，河道下游是接受所有这些水量的用电单位。如果由于偶然原因导致各支流的水量大幅增长，而下游的用量保持不变，就会造成水位的上升，直至引发溃堤的风险，这时只能通过价格补贴（负电价）的方式，鼓励下游的用电单位扩大用量，才可以化解这一危机。

能源行业的变革需要信息技术的支撑

从上面这个德国电力市场负电价的例子可以看出，虽然从全年来看，新能源发电量只占发电总量的1/3，但由于新能源发电的不稳定性，在某些时间点，新能源的发电量将可能远远超出平均水平，这将给电网和电力市场带来巨大冲击。如果不能解决这一问题，新能源的进一步发展将受到极大的限制，而这正是信息技术可以大显身手的痛点。

首先是解决由新能源的分散性所带来的发电量的不可控问题。正如叫车软件滴滴打车将在路上盲目“扫街”的出租车司机有序地组织起来一样，利用信息技术同样可以将分散的新能源发电单元协调组织起来，形成一个大型的虚拟电场。这一领域已经涌现了很多初创公司，代表企业是德国的Next Kraftwerke公司，其目前已经接入4 000多个新能源发电单元，总体发电功率已经达到2.7吉瓦（GW），相当于一个大型火电站的发电能力。它的运行模式是在每个发电单元安装一个叫作“Next Box”（下一个盒子）的通信和控制组件，Next Box通过一个专门的加密GPRS（通用分组无线服务）信道与中央服务器相连，一方面将发电单元的实时数据传送到中央服务器，另一方面接收服务器的控制指令，这样就可以对电网以及电力市场进行实时响应。它的商业模式是：一方面可以将小型发电单元打包成大型发电厂，从而直接进入电力市场进行交易，获得更高的电价；另一方面可以利用自己的快速响应能力，为电网提供调峰服务，从而获得进一步的收益。

图1–2 NEXT示意图

图片来源：https://www.next-kraftwerke.de/

其次是解决新能源发电不稳定的问题，基本可以分为三个技术方向。第一个方向是运用信息技术对新能源的发电量进行预测，从而通过电力市场机制提前对未来新能源的发电量做出相应反应，避免电网出现大的波动。欧洲电力市场根据交易与实际电力交付的时差可分为远期（Future）市场、日前（Day-ahead）市场、日间（Intra-day）市场以及平衡（Balancing）市场。远期市场可以交易未来数月甚至数年的电力，日前市场是在实际电力交付前一天进行交易，日间市场则是在当天提前数小时进行交易，而平衡市场是为了维持电网的稳定以15分钟为单位进行的交易。

针对欧洲电力市场的要求，法国初创公司Steadysun根据不同的预测周期和精度为太阳能发电量预测提供了一个三级系统，它们分别是：SteadyMet、SteadySat和SteadyEye。第一级系统SteadyMet主要基于气象模型和太阳能发电单元的历史运行数据，并综合运用智能学习算法，提供未来几天的太阳能发电量预测，主要可用于日前市场交易。第二级系统SteadySat在此基础上加入了每小时更新1~4次的实时卫星图片信息，从而能够比较准确地预测太阳能发电单元被云层遮盖的程度，可以提供对最多6小时后的太阳能发电量的更精确预测，主要可用于日间市场交易，并及时对第一级系统的预测误差进行修正，从而减少损失。第三级系统SteadyEye则可以提供对未来15分钟发电量的精确预测，它通过在太阳能发电单元附近加装一个观察云层运动的摄像头，捕捉云层的运动轨迹，再通过对云层运动的物理建模，实现对云层遮盖非常精确的预测，主要用于实时电网的稳定控制。

在风能发电量预测方面，比较有特色的是德国的初创公司Enercast，它开发了基于云端智能算法的发电量预测服务。预测算法可以分为两个部分。第一部分是对气象参数的预测。由于影响风力发电机发电量的气象参数非常多，如风速、风向、空气密度、湿度、气压等，为了综合各气象模型和气象信息，Enercast推出了ensemble engine（集成引擎），它将各种不同的气象信息和模型融合起来，并根据特定风电场的历史观测数据，通过自学习算法来设定它们的权重，从而获得最优的预测效果。第二部分是基于气象参数的发电量预测。对于风能发电来说，不仅是众多的气象参数，甚至周围的地形和附近的其他风力发电机都会对发电量产生不同程度的影响，因此用传统的物理建模预测方法很难进行精确预测。Enercast公司推出了基于人工神经网络的风力发电量预测算法，它首先使用历史数据（包含气象参数和特定风力发电机的发电量），对人工神经网络进行训练，然后再由人工神经网络基于第一部分的气象参数预测得到发电量预测，并且在运行过程中持续地将实测数据反馈回神经网络以进行迭代训练，从而不断提升预测精度以及持续跟踪风力发电机本身运行状态的变化。

对于前面提到的像Next Kraftwerke公司这样的虚拟电厂运营商来说，由于电力交易需要提前进行，新能源发电量的预测服务是不可或缺的。甚至对于传统能源发电企业来说，新能源发电量的预测服务也越来越重要——它不仅可以避免前文提到的负电价的出现，而且根据预测，如果未来几天的电价由于新能源电力的大量涌入而降到成本以下，那么传统能源发电企业就可以提前适当减少发电量以避免亏损。

第二个技术方向是通过用电端的主动调整来适应新能源的不确定性。在工业用电方面，有很多工业流程是可以在一定范围内灵活调整对电力的使用而并不影响最终产品质量的。在挖掘这方面的潜力上，比利时的初创公司REstore在冶金、造纸、化工等很多工业领域已经获得了上百家客户。REstore的商业模式从对每个客户的用电特性进行分析开始，据此量身定制电力调节方案，比如在哪些时间段可以减少多大比例的用电量。当这些工业企业在电网发电端供应不足时（如新能源发电量较低时），便会在REstore信息系统的指挥下，调低相应的用电负荷。而当电网发电端供应过大时，则开足用电负荷。在整个过程中，REstore不收取任何费用，只通过参与电网稳定控制［也就是前文提到的电力平衡（Balancing）市场交易］，从客户获得的额外收益中抽取一定比例的佣金。对电网来说，主动参与电网稳定控制的用电企业越多，需要准备的备用发电能力就越少，相应的整体发电成本也会随之降低。可以说，REstore塑造了一个多赢的格局。

第三个技术方向是通过储能设备在新能源发电量大的时候储存电力，在发电量小的时候输出电力。这是补偿新能源不稳定性最有效的方式，随着新能源发电份额的不断上升，大规模储能将不可或缺。

2017年2月15日，澳大利亚南澳地区发生的大停电事故，部分原因就是新能源发电量低于预期，同时电网又缺乏足够的储备发电能力，而这已经是南澳地区在几个月内发生的第三起大停电事故了。针对这一挑战，特斯拉创始人埃隆·马斯克在社交媒体推特（Twitter）上公开宣称，他们有能力在100天的时间内安装100兆瓦时（Mwh）的电池储能设备，从而完全解决南澳地区的电网稳定性问题，并许诺如果不能在100天内完成，将免费提供所有电池储能设备。这个听上去有些自信心爆棚的宣言引起了澳大利亚官方的积极回应，并最终促成了澳大利亚总理马尔科姆·特恩布尔（Malcolm Turnbull）和马斯克的会面。马斯克的底气来自2017年1月在美国加州落成的特斯拉电池储能项目，它用3个月时间建成了可以为15 000个家庭提供数小时电能的电能存储设备。加州阳光充沛，白天的光伏发电充足，甚至常常超过需求，但到了晚上仍需要用传统的燃气发电来补充电力供应。2015年加州发生的燃气泄漏事故，不断加强的环保要求，以及即将关停核电站的计划，都促使政府不得不寻求另外的解决方案，而电池储能可以很好地满足这一需求，即可以将白天富余的太阳能电力存储起来以便夜间使用。

除了大规模集中使用的场景，电池储能技术目前也出现了以家庭电池储能为核心，综合了家庭光伏发电和家庭智能能源管理的商业模式。由于新能源发电的分散性，分布式的家庭储能是未来非常有希望的解决方案。将这种模式带入公众视野的仍然是特斯拉公司，它于2015年发布了家庭电池能量墙（Powerwall Home Battery）。不过，这个领域目前的实际领跑者是德国的初创公司Sonnen，它占据了全球家庭光伏储能市场将近1/4的份额，并于2016年成功获得了包含中国远景能源参与的新一轮融资。Sonnen首先以解决家庭屋顶光伏应用对储能的需求为切入点：由于光伏发电的高峰是白天，而家庭的用电高峰却在晚上，因此发电和用电高峰之间存在错位，即使将白天的电力出售给电网，晚上再由电网供电，也仍然要支付由电网成本导致的出售价格低于买入价格的价差。而通过家庭储能则可以将白天的光伏电力存储起来留待晚上使用，这样就能显著降低家庭的电费支出。

在此基础上，Sonnen还在它的储能系统上进一步集成了家庭智能能源管理系统，目前它最多可与三台家庭用电系统（如洗衣机、烘干机等）相连接，在有富余光伏电力的情况下，会首先启动这些设备进行工作，从而在一定程度上降低对储能电池容量的需求。

另一方面，Sonnen公司的储能系统还可以将富余的储存能力用于为电网提供稳定控制服务，从而获得进一步的收益。针对没有光伏发电设备的家庭，Sonnen公司提供了“Sonnen社区”（Sonnen community）的商业模式，通过安装Sonnen的储能系统，用户可以获得长达10年的每年2 000度的免费用电额度，超出这个额度之后，用户还可享受优惠电价，这样节省下来的电费就远远超过了购买储能系统的成本。一方面，这使得用户可以拥有更多的存储能力，另一方面，这些用户的用电需求又使得连入Sonnen储能系统的光伏发电单元的富余电力有了新的变现渠道，由于跳过了中间环节，不管是发电端还是用电端，都可以获得更好的电价。目前，Sonnen公司正在将这一模式进一步推广到风能和生物质能领域。

图1–3 Sonnen的业务模式

图片来源: https://www.sonnenbatterie.de

对于电网来说，Sonnen的储能系统一方面减轻了家庭光伏发电和家庭用电错位所带来的调峰压力，另一方面还可以将富余的存储能力“打包”成一个大的蓄能池，可以有效地补偿新能源发电的不稳定性。未来，这一商业模式还可以扩展到目前正在如火如荼发展的电动汽车行业。

在储能应用这一全新的维度上，相对于传统燃油汽车，电动汽车具有颠覆性的优势。对于家用车来说，其实全天大部分时间都处于非工作状态。在这些时间里，连入电网的电动汽车电池就有可能作为电网的储能部件，参与电网控制，所获得的收益可以在很大程度上摊薄电动汽车的电池成本。

为了充分发掘电动汽车的储能功能，首先需要升级电动汽车的充电系统。目前，大部分的电动汽车只有单向的充电功能，因此也只能提供单向的储能能力，即通过智能充电软件控制电动汽车，在电网负荷较小时（如夜间）进行充电。这一领域未来的发展方向是进一步改进电动汽车的充电和电池系统，使电力能够实现双向流动，从而更好地发挥其作为电网储能元件的作用。日本三菱公司已率先推出带有充放电功能的电动汽车，德国宝马公司也在积极测试相关技术与产品。

其次，我们还需要考虑对分散的电动汽车进行协调控制的问题。前面提到的Next Kraftwerke公司和Sonnen公司的基于信息技术的解决方案可以非常方便地扩展到这一领域中。未来，只要用户输入一个出行计划，电动汽车的智能管理系统就可以自动生成一个最优的充放电程序，在保证电动汽车运行所需电量的前提下，将剩余的存储能力连入“虚拟电厂”，从而为用户获得最大收益。

另一方面，电动汽车的电池作为储能部件的寿命，甚至远远大于它为电动汽车工作的寿命，由于电网储能对电池性能的要求远远低于电动汽车，因此当电动汽车的电池容量衰减到一定程度时，虽然无法满足电动汽车续航里程的要求，但可以继续为电网储能服务。目前，德国汽车行业的领军企业宝马公司和博世公司就正在德国汉堡合作建设一个新型储能项目，它被命名为“电动汽车电池的第二生命”，这个项目以从宝马牌电动汽车上退役的电池为基础，重新设计并组合成一个26米长、6米宽的储能大电池，未来它将为德国北部不断增加的风能发电份额提供电网调节服务。这同时也意味着，通过对退役电动汽车电池的再利用，可以进一步降低电动汽车的整体成本。

电池储能技术虽然有非常多的优点，但由于其较高的成本以及能量衰减率，主要适用于短期电力调峰的应用场景，并且需要和其他储能技术相配合。目前，世界各国都在争相研究各种针对不同地理、环境条件的储能技术。

首先是以抽水蓄能为代表的大型储能电站，它是历史最悠久的储能技术，其优点是能够大规模、长时间地储存电力，缺点是对环境资源的要求较高。为了适应快速增长的储能需求，德国政府正在想方设法地提高抽水蓄能能力，其中一个很有创意的方案是对老工业区已经废弃的煤矿的重新利用。由于矿井常常有数百米深且面积很大的地下空间，经过改造，可以在电力富余时将水从矿井底部抽到地面，在电力不足时将水回流到矿井底部并同时产生电能。

在海上风能蓬勃发展的大背景下，德国的弗朗霍夫研究所（Fraunhofe Institute for Production Technology）正在开发深水储能技术，它的基本原理是将一个大型蓄能装置沉入大约200米深的海底，利用海上风力发电所产生的电能将水从蓄能装置中抽出，在需要输出电能时，让水在海底巨大压力的推动下，重新进入蓄能装置并发电。目前，研究人员已完成了对模型样机（体积缩小比例为1∶10）的测试，由于未来海上风能将为欧洲提供相当份额的能源供应，深水储能装置将有很好的应用前景。

在陆上风能的应用场景中，蓄水储能也可以和风能进行深度融合。德国正在建设一个新型陆上风场，它将风机的基础部分直接设计成了一个几十米高的蓄水库，而风机的主体结构则建立在这个蓄水库上面。与一般的风机基础相比，这相当于将风机抬高了几十米。在一般情况下，由于风速与高度呈正比，因此这会在很大程度上增加风机的发电量，而这部分额外的收益将来可以抵销修建蓄水库的成本。多个风机的蓄水库之间还可以互相连接，共同构成一个与风场紧密结合的蓄水储能系统，从而有效地平衡风力发电的不确定性。

图1–4 储水蓄能与风能结合

图片来源: http://www.naturspeicher.de

其他的大规模储能方案还有压缩空气、电解水形成氢气等。由于现在没有哪一种储能技术可以“一家通吃”，因此未来的储能系统也必然是由数量众多，地理上非常分散，内部机理也各不相同的储能单元构成，它们适用的场景和相应的成本存在很大的差异，这就需要一套非常完善的信息系统对各个储能单元进行协调控制，以发挥它们的最大效能。

能源系统的重构将带来基于信息技术的新商业模式

随着新能源份额的不断提升，能源系统未来将逐渐被重构。未来的能源系统将主要由分散的发电单元、分散的用电单元以及分散的储能单元构成，同一个节点还可能具有多重角色。比如，一个装有家庭光伏发电设备和电池储能设备（或电动汽车）的家庭，就同时具备发电、用电和储能的所有角色功能。这与当初互联网将大众从单一的信息接收者，变为兼具发起者与接收者的双重角色非常像。未来，这样的新型能源节点将为信息技术的广泛应用和大量新商业模式的涌现提供非常肥沃的土壤。

比如，方兴未艾的区块链技术未来就很有可能改变传统的电力交易模式。未来电网的交易首先将由单向变为双向，比如前面提到的装有家庭光伏发电设备或其他储能设备的家庭，它们既是能源的消费者，也是能源的生产者或电网服务的提供者。其次，电网交易主体的数量将空前增加，每个家庭，甚至每台联入电网的电动汽车都将是一个交易主体。这些交易主体的规模都很小，而且很分散，甚至是可移动的。另一方面，就像前面提到的，电网需要在每一时刻都维持动态平衡，同一度电或同一容量的储能服务在不同的时间和地点，其价值是不一样的，因此如果按照传统的交易方式，将会产生很大的交易成本，这是大量小规模的交易主体所无法承受的。而区块链作为一种去中心化的交易手段，未来将很有希望为能源互联网提供基础交易服务。

在这一方向上，美国初创公司TransActive Grid（交互式电网）于2016年推出了基于区块链技术的个人电力交易平台，它使得用户可以非常方便地将多余的屋顶光伏电力卖给周围的邻居，而无须跟每位买家签订条款烦琐的合同。德国能源巨头Innogy公司联合初创的物联网平台企业Slock.it推出了基于区块链的电动汽车充电服务“Blockcharge”，用户无须与电力公司签订任何供电合同，只需下载一个手机应用程序，并完成用户验证，即可在Innogy广布欧洲的充电桩上进行充电，电价由后台程序自动根据当时与当地的电网负荷情况实时确定。由于采用了区块链技术，整个充电和电价优化过程是完全可追溯和可查询的，因此极大地降低了信任成本。这一模式可以非常方便地扩展到分属各国不同电力公司的充电桩上，甚至是私人电动桩上。在德国，私人充电装置的数量是公用充电桩的10倍，Blockcharge的升级版将这些资源也纳入服务范围，只要在私人充电装置上安装一个嵌有信息收集芯片的插头，就可以非常方便地接入Blockcharge的服务网络，这一模式将进一步促进电动汽车的快速普及。

图1–5 TransActive Grid业务示意图

图片来源：http://transactivegrid.net/

能源信息安全不可或缺

在将各种信息技术引入能源领域的同时，信息安全问题也日渐成为能源行业的重大课题。由于能源是日常生活的必需品，它对安全的要求也相应是最高的。在过去相当长的时间里，大家对能源信息安全的讨论还仅仅停留在理论阶段，直到2015年12月23日。当时，乌克兰的电力信息系统受到恶意攻击，黑客利用软件漏洞侵入电力系统控制程序，切断了近20万户居民家中的电力供应，持续长达数小时之久，这对于正在严冬中苦熬的乌克兰居民来说无异于一场灾难。这样的恶性攻击在2016年再次上演，攻击对象依然是乌克兰，黑客再次成功地侵入电网输电控制系统，只是这次攻击所产生的影响比2015年的要小一些。

在接连出现重大事故之后，能源信息系统的安全问题得到了非常广泛的关注。传统电力系统的设计充分考虑了各种随机发生的自然灾害（如台风）的影响，却对系统性的恶意攻击缺乏足够的抵抗力。为应对可能的危机，北美电力稳定组织（NERC）已制定了相应的行业法规，提出了对电力信息系统安全保护的具体要求，并组织了对电力系统的模拟攻击，以验证安全等级。但目前，这些保护措施只考虑了大型骨干输电网络和设备，对于连接千家万户的小型配电网络和设备并不适用，而2015年针对乌克兰的攻击事件恰恰发生在跟大家生活紧密相关的小型配电网络领域。未来，各种新能源发电设备将导致电网布局更加分散，使电力信息安全管理更加困难，但对于信息安全技术来说，这同样意味着广阔的市场空间。未来，每家每户都可能需要安装能源系统软件防火墙，就像现在的家用电脑防火墙一样。

结语

以上提到的信息技术解决方案和商业模式只是未来能源变革大风口的冰山一角，新能源发展的先驱德国正在如火如荼地执行着它的能源转型计划，希望把目前新能源占能源生产总量30%的份额进一步提升到2030年的50%，以及2050年的80%。中国的“十三五”规划也将目标设定为，到2020年将新能源装机容量提升到35%。而信息技术将会在未来的能源体系中发挥基础性作用，将可预测且可控的分布式新能源与可即时响应的工业和家庭用电、储能单元相串联，其实就是在目前的电力网络上加了一层信息网。这两张网之间的智能交互就构成了能源互联网，它将使得未来构建以新能源为主体的清洁能源体系成为可能。

21世纪的无线通信技术：可见光通信

作者：王云路，可见光通信博士，英国爱丁堡大学可见光无线通信研究与发展中心（Li-Fi Research and Development Centre，LRDC）研究员

可见光通信背景介绍

为什么灯光能够传输信号呢？灯光的传输原理是通过明暗的快速变化将数字信号传递给接收端。我们可以打一个简单的比方：如果传递0信号，则灯光变暗；传递1信号，则灯光变亮。灯光的快速变化是人的肉眼无法察觉的。因此，我们可以通过芯片，利用灯光的快速明暗变化将0信号和1信号传递出去，实现通信。

2000年“可见光通信”的概念横空出世，它利用发光二极管（以下简称LED）作为光源，使LED在照明的同时还可以进行高速通信。白光LED现在已经被广泛应用于显示、照明等领域。与其他光源相比，白光LED具有更高的调制带宽[1]，并且调制性能好、响应灵敏度高。利用LED的这些特性，我们可以将信号调制到LED所发出的可见光上进行传输。白光LED能将照明与数据传输结合起来的特性，促进了可见光通信（VLC，Visible Light Communications）技术的发展。

可见光通信利用白光LED作为光源，而21世纪注定是LED的时代。LED自诞生至今，平均以每10年亮度提高到原来的20倍、价格降低到原来的1%的速度发展。技术的日趋成熟、功能的不断完善和丰富，给人类社会带来了翻天覆地的变化，其影响已经渗透到全球科技、经济、生活等各个领域之中，尤其在照明领域，LED具有强大的优势和竞争力。较之白炽灯和节能灯，LED灯具有效率高、价格低和寿命长等优点。LED灯的能耗分别是白炽灯的1/10和节能灯的1/4，发光效率更高（可达349lm/W，约为日光灯的4倍），寿命高达10万小时，而稀土添加量仅为节能灯的1/1 000。这些无与伦比的性能使其迅速占领了市场，在世界各国备受青睐，各国陆续出台了白炽灯淘汰计划，传统照明技术正在迅速向固态照明技术演进。毫无疑问，LED成为下一代主流照明技术已是大势所趋。固态照明的普及使得可见光通信的光源无处不在，这就使可见光通信得以站在巨人的肩膀上，随着LED的发展而高速发展。

可见光通信技术从诞生至今只有短短十几年的时间，但它发展迅速，取得了一个又一个突破性进展。日本研究者首先提出“可见光通信”的概念。2000年，日本学者提出了利用LED照明灯作为通信基站进行信息无线传输的方案，并对可见光通信信道进行了模拟仿真和分析计算。之后，日本学界看到了可见光通信的发展前景，投入了大量精力进行研究。为了实现可见光通信的实用化，“可见光通信联盟”（VLCC）于2003年在日本成立，并迅速成为国际性组织。日本的可见光通信技术已经从系统传输研究走向应用研究，提出了可见光通信技术在广告牌、灯塔、定位、智能交通系统等多方面的应用方案。2008年，在日本九十九里浜进行了利用灯塔上的LED作为发射机，用图像传感器作为接收机的可见光通信实验，实现了可见光通信的最远传输距离——2 000米，传输速率为1 022 bit/s（比特/秒）。2010年，可见光通信联盟与日本交通管理技术协会进行了利用LED交通信号灯作为发射机的可见光通信实验，并取得了成功，传输速率4 800kb/s（千字节/秒），距为离300米。

虽然可见光技术的发源地在日本，但是美国和欧盟的研究者也不甘落后。由于政府的重视，研究资金的充裕，欧美的可见光通信研究已成为全球的领头羊。笔者的博士导师，哈拉尔德·哈斯（Harald Haas）教授，早期是无线通信研究者，于2007年开始投入可见光通信的研究，并从德国来到英国爱丁堡大学任教。2008年，他参与了欧盟的“OMEGA项目”，致力于发展每秒1G以上的超高速家庭接入网研究，可见光通信技术是其研究的焦点之一。2011年，哈斯教授在TED（技术、娱乐、设计大会）上发表演讲，第一次将可见光通信技术带进公众视野。同时，他提出要开发基于可见光通信的室内光通信技术，并给这项技术起名为Li-Fi（Light Fidelity的缩写，即光保真技术）。简单来说，Li-Fi和无线光通信的关系，与Wi-Fi（无线保真）和传统无线通信的关系相似。Li-Fi旨在为用户提供一套高效、稳定、实用的室内可见光通信技术。同年年底，爱丁堡大学的衍生公司PureLi-Fi诞生，着力研发适合室内使用的Li-Fi产品。

2012年，在英国工程与自然研究理事会（EPSRC）的资助下，英国科学家开展了“超并行可见光通信”（UPVLC）项目。其中，哈斯教授的团队使用uLED（有机发光二极管）[2]进行可见光通信，并首次实现了单灯3.5 Gbit/s（吉比特/秒）的超高速传输。随后，哈斯教授使用RGB（红绿蓝）三种颜色合成白光进行可见光数据传输（RGB传输），达到了14 Gbit/s的速度。从理论上说，如果充分利用光谱的带宽，现有技术可以达到100 Gbit/s以上的速度。这里有必要就两个问题进行解释。

首先要解释的是，单灯传输和RGB传输的数据传输速率区别。常规的LED灯，是用蓝色LED灯加上黄色磷光粉合成白光效果。因此，单灯传输实际上用的是可见光谱中蓝色光的带宽。使用三个RGB灯同样可以合成白光效果。这种方案利用的分别是可见光中的红色、绿色和蓝色三个波段的带宽，因此总的数据传输速率就可以达到单灯传输速度的三倍。更进一步来看，可见光光谱可以分成大约36个不同的独立波段，如果每个波段传输3.5 Gbit/s，那么总数据传输速率就可以超过100 Gbit/s。当然，这只是理论上的推导，还有待具体实验的验证。

其次要解释的是，单灯传输和RGB传输的可行性。由于单灯传输使用一个波段，带宽有限，所以数据传输速率不如RGB传输。但是，由于RGB传输需要在发射端和接收端把各个波段区分开，因此对设备性能和体积的要求非常高，复杂度远远大于单灯传输。所以，目前RGB的多路传输仅限于实验室研究。所有工业领域做出的关于可见光通信的产品，使用的全部是单灯传输的方式。

近年来，国内可见光通信研究如雨后春笋，蓬勃发展。由于可见光通信是从传统无线通信里演变而来的，基本通信原理相通，所以这个行业的通信技术壁垒并不是非常高，加之国内外研究的起步时间相差不大，两者的发展差距也不是很大。2014年，《国家高技术研究发展计划（863计划）》里首次将可见光通信单独立项，标志着国家开始在这个领域加大投入。到目前为止，国内研究依然以实验室研究为主，以解放军信息工程大学邬江兴院士为首，中山大学的陈长缨教授、上海复旦大学的迟楠教授也纷纷加入。2016年，笔者在参加国际无线通信学术会议（IEEE ICC）的时候，发现国内许多研究无线通信和光纤通信的实验室纷纷转投可见光通信领域，这背后既有国家政策扶持的原因，也有行业大趋势整体上行的因素。总的来说，可见光通信正处在一个蓬勃发展的时期，但毕竟发展时间较短，还有许多技术和工程问题亟待解决。

Li-Fi技术特点分析

接下来，我们主要谈论一下室内可见光通信技术，也就是Li-Fi。虽然声称“室内”，但Li-Fi有的时候也可以应用在户外场景，例如路灯等。为了方便起见，我们用以下几个特征来定义Li-Fi技术：第一，采用商用LED灯进行无线网络信号传输；第二，每个信号发射节点可以具备同时服务多个用户的能力；第三，通信环节是距离用户最后10米内的无线通信。

目前，全世界主流的无线可见光通信研究基本都可以归入Li-Fi的范畴。在这一部分，我们将从Li-Fi的技术优点、普遍存在的误区和当下的研究瓶颈三个角度全面分析这项新技术。相比传统的无线通信技术，Li-Fi的优点主要体现在以下几个方面。

第一，高容量。根据香农定理，通信数据传输速率等于频谱带宽乘以频谱效率。频谱带宽指在频谱段上可以用的最大调制带宽。光的光谱非常宽，那么用光来通信，可用的调制带宽也非常大。这表示，用光做通信媒介，可以传输的数据传输速率上限非常高。频谱效率是指在单位调制带宽上的数据传输速率。提升频谱效率是一件非常困难的事情，因此从2G通信网络到4G通信网络，甚至以后的5G通信网络，提升带宽变成了增大数据传输速率的主要途径。从图1–6可以看出，可见光具有380~780纳米的巨大带宽［相当于405 THz（太赫兹），即405 000 THz（吉赫兹）］，而传统无线通信的所有带宽加在一起也只有几百GHz。可见光通信的引入是对通信频谱宽度的一次巨大扩展。当下，由于越来越多移动数字终端的使用，尤其是用户对“随时随地”（anywhere，anytime）视频服务的需求，采用新技术扩展无线频谱迫在眉睫。拥有巨大带宽资源的可见光通信无疑具有满足高速通信需求的潜质。打个简单的比方，如果说一个Wi-Fi路由器可以提供的总数据传输速率是一个小小的蛋挞，那么一个Li-Fi发射源可提供的数据传输速率就是一个巨大的蛋糕。

图1–6 频谱资源示意图

第二，高效率。Li-Fi技术的载体LED灯既可实现照明，又可实现上网通信，同时还可以实现对家用电器以及安全防护设备等控制终端的智能控制，把照明、智能通信、智能控制三者有机结合，为人类提供更加节能降耗、绿色环保的生活方式。可见光通信高效率的另外一个体现是高度的空间复用。由于光信号的路径损耗较大，因此每一个LED灯的照射范围十分有限。通常，我们会在一个房间内布置多个LED灯。通过合适的距离控制，同在一个房间里的LED灯之间可以做到互不干扰，这样它们的通信频谱资源就可以重复利用。我们继续用Wi-Fi和Li-Fi作为例子：在一个房间里，我们只能布置一个Wi-Fi路由器，因为多个Wi-Fi路由器会相互干扰，布置越多，性能越差。不过，由于Li-Fi的控制范围较小，一个房间内可以布置多个Li-Fi，比如4个。当这个房间里的所有人都在使用Wi-Fi时，就像大家一起分吃一个蛋挞，每个人分到的必然很少。而如果使用Li-Fi，相当于大家一起分享4个（注意，不只是1个）大蛋糕。Li-Fi之所以能使分摊到每个人的数据传输速率变得非常高，主要得益于它的超高空间复用率。通常，我们把一个Wi-Fi小区[3]称为“小蜂窝”（small cell），把一个Li-Fi小区称为“渺蜂窝”（atto cell）。

第三，安全性高。Li-Fi技术，因为无电磁污染，因此可以应用在机关、医院、工业控制等射频敏感领域。近期，哈斯教授的团队正在和卡塔尔油田联合开展一个项目，利用Li-Fi技术在输油管道里进行无线信号传输。在石油天然气开采平台上，使用传统方法进行无线通信很有可能产生静电或电火花，这有可能引发平台爆炸。笔者所在的实验室开发了通过接收光子就可以实现通信的Li-Fi技术，它可以通过输油管道进行信号传输，即使管道里已经充满了油或气。

第四，保密性高。Li-Fi技术依赖光线进行信号传递，而一个房间的光线是无法穿透墙壁被其他人“窃听”的。因此，Li-Fi还适用于安全领域——只要有可见光不能透过的障碍物的阻挡，半导体照明信息网内的信息就不会外泄。

接下来，我们简单地解释一下公众对Li-Fi技术可能存在的一些认识误区：（1）灯在传递信号的时候，肉眼会看见灯的闪烁。实验和开发出的产品都表明，人的肉眼是看不见这种闪烁的，普通视频的放映速度为每秒24帧，人眼尚且觉察不到，灯每秒发出几百万个信号，人眼是绝无可能察觉其信号波动的。（2）Li-Fi传输必须依赖直射路径。我们通过对已开发产品进行实验发现，光在以180度角进行反射的时候，也可以进行信号传输，此时用户无须接收任何直射光线。这说明，用户不需要正对着灯，也可以照样接收信号。当然，每次反射后，用户接收到的信号功率会减弱。（3）Li-Fi灯不可以被调暗或熄灭。刚才那个石油天然气开采平台通信的例子已经说明，在只有极少光子的情况下，通信也可以进行。当然，这是一个很极端的例子。一般来讲，Li-Fi灯是可以调暗的。在关灯的时候，也可以通过一些技术继续实现信号传输，但它的数据传输速率会非常低。（4）Li-Fi会受到太阳光和其他光源的干扰。这一点也是错的。非Li-Fi光源，包括太阳光，是一种直流的光信号，但是Li-Fi的信号是通过光强变化来传递的，类似于交流信号。因此，作为背景的太阳光或其他干扰光源可以在接收端被过滤，对Li-Fi信号的干扰非常小。（5）Li-Fi将会取代Wi-Fi。Li-Fi的特性导致它无法全方位地覆盖所有地方，因此Li-Fi的定位是对现有无线通信技术的补充。目前，我们团队正在研发Li-FiWi-Fi混合网。Wi-Fi负责满足对基础数据传输速率的需求和无死角覆盖，Li-Fi负责满足特定热点区域对高速数据传输速率的需求。比如在家用环境中，Li-Fi设备可以被布置在沙发、马桶、写字台或床头等人们对数据传输速率需求较高的地方。

最后，我们讨论一下目前Li-Fi技术的研究瓶颈。人们一般认为，Li-Fi技术需要保证非常高的数据传输速率才有可能比其他产品更具竞争优势。从目前情况来看，Li-Fi的可调制带宽局限在灯上。普通商用LED灯的可调制带宽非常小。为此，笔者所在的研究团队开发了高带宽的uLED灯，达到了单灯3.5 Gbit/s的数据传输速率。不过，要兼具照明效果和实用性，我们需要把许多uLED灯紧密地排列起来以增大发射功率，但uLED（有机发光二极管）灯的散热问题一直无法解决。虽然目前市面上经常用uLED和OLED灯来做显示屏，但是显示屏的亮度和照明灯的亮度是不同的，对功率的需求也相差很大。我们用OLED做过发射灯，但是由于OLED无法承受高强度电流，最后竟然直接熔化了。

第二个瓶颈是缺乏杀手级应用。虽然Li-Fi在应用层面上的研发是工业界亟须做的事情，但是关于Li-Fi应用的大方向分类已经开始在实验室里实施。比如：有些实验室追求高数据传输速率；有些实验室追求特定场景下的性能提升，如煤矿和石油开采平台；有些实验室追求特定功能，如利用Li-Fi进行室内定位。不过，当下的所有研究都存在一个问题，就是Li-Fi无法对其他技术产生压倒性优势（非Li-Fi不可的应用场景）。因为缺少这种杀手级应用，许多大公司对这项技术一直持观望态度。这对小公司来说，是一个机会，但富有想象力的应用才是这个行业里最重要的东西。如果没有“大创意”（big idea）的出现，可见光通信很有可能沦为小众，甚至鸡肋技术。

Li-Fi的商业化与PureLi-Fi公司

PureLi-Fi公司是世界上第一家将Li-Fi技术投入产业化应用的公司。由爱丁堡大学的哈拉尔德·哈斯教授担任公司的首席科学家。2013年，PureLi-Fi以5 000英镑的价格向一家美国医疗卫生设备供应商出售了第一台Li-Fi设备——Li-1st，它标志着Li-Fi商业化的开始。在过去三年中，PureLi-Fi公司陆续推出了三代产品。

Li-1st

PureLi-Fi第一代产品“简单粗暴”，用两个LED灯相对照射完成通信上下行的整个过程。这里解释一下上下行的概念。在一个实时的通信系统中，信号从A点传到B点一定是由两条链路完成的，即从A到B和从B到A。比如，路由器和手机之间的通信，我们把路由器向手机发送的信号叫作下行信号，把手机向路由器发送的信号叫作上行信号。无论是用手机下载还是上传信息，上下行信道都是同时工作的。以下载为例，手机接收的每一帧信号都是通过下行链路完成的，每接完一帧信号，它都要将“成功接收标识”的反馈给发送端，这是通过上行链路完成。上传的过程刚好与之相反。上下行在通信过程中同等重要，但不同的应用场景对上下行通信数据传输速率的需求指标不同。在一般通信场景中，对下行数据传输速率的需求会高于上行，但是在像云计算或云服务这样的场景中，链路对上行和下行数据传输速率的需求相当。

Li-1st支持的通信距离为2~5米，上下行的数据传输速率为5兆/秒。照明强度符合室内照明平均需求。[4]

Li-Flame

相较于第一代产品，Li-Flame改变了Li-Fi对灯的依赖。Li-Flame并不包含灯本身，它是一个信号转换器，可为所有商用LED灯添加Li-Fi功能。[5]

Li-Flame的收发系统包括发射端和接收端两个器件。发射端圆盘可以安装在天花板上，通过电线连接已有的LED灯（原本LED灯是直接连接电线进行照明的，现在是把电力线连在驱动器圆盘上，然后驱动器再通过电线连接LED灯）。同时，驱动器上有一个以太网口（一种网络数据连接端口），通过网线和路由器相连。Li-Flame的接收器是一个长条形套件，末端有一个可以自由旋转的方块。该接收器可以吸附在笔记本屏幕背面，然后通过USB（通用串行总线）连接电脑。使用时，用户可以通过旋转末端的方块来任意调整接收器的角度，以达到最优的接收效果。Li-Flame的整个通信过程如下：由路由器将网络信号通过网线传到驱动器上，驱动器根据网络信号控制LED灯的功率变化，接收器检测到LED灯的光功率变化，再将信号译出来。LiFlame的上行传输是通过红外信号而不是可见光完成的，红外信号被控制在对人体无害的范围内，并且不会对Wi-Fi等其他无线通信系统造成干扰。红外信号由接收器方块发射，然后被天花板上的驱动器接收。

Li-Flame支持上下行各10兆/秒的通信，产品支持自动切换——用户在从一个灯切换到另一个灯时，高速通信并不会中断。接收装置靠电池供电，便携美观。[6]

Li-Fi-X

Li-Fi-X于2015年年底推出，依然由驱动器和接收器两部分组成。PureLi-Fi第三代产品的改进主要体现在两个地方。首先是发射端的驱动器不再需要以太网口。Li-Fi-X支持电力线信号传输。在通信时，我们只需要把跟路由器相接的网线插在一个转换装置上，再将该转换器插在屋内的插座上，然后电力线就可以加载网络信号了。电线和Li-Fi驱动器相连，网络信号传输和供电都由电力线完成。因此，我们就不需要通过在天花板上布网线来实现路由器和Li-Fi驱动器的连接了。

网络信号的电力转换装置实际上就是一个插头模块，一边连接网线，一边插在插座上。通过该转换装置，网络信号就可以被转换成电力信号，并且整个房间里的电力线都可以加载网络信号。这项技术叫作“电力线通信”（Power Line Communication，PLC），原本是用于放大室内Wi-Fi信号的。通过这个方法，在房间里的任意其他插头上插一个同样的转换装置，电力线里的网络信号就可以被译码，并通过无线通信装置发射出去。这样，一个大房子里的任何房间就都能够清晰地收到Wi-Fi信号了。这个转换装置在市面上已经可以买到。

Li-Fi-X的第二大改进体现在接收端。这一代产品的接收端只有普通U盘那么大，它是下行信号接收器和上行信号发射器的集合。同时，它可以通过USB接口为接收器供电，不再需要电池。Li-Fi-X的上下行链路分别可以支持40兆/秒的传输速度，同时支持自由切换。此外，这一代产品通过一些技术措施使信号在反射信道中无法被窃听，安全性有了进一步提升。原来，Li-Fi的安全性体现在，如果窃听器被放在屋外，信息就不会被窃听，而现在的Li-Fi-X可以做到，即使窃听器被放在屋子里面光无法直射的地方，例如桌子下面，信息也无法被窃听。如果想窃听Li-Fi的通信内容，窃听者必须要把窃听器放在光可以直射到的地方，那也是人眼最容易觉察的地方。

2016年上半年，PureLi-Fi公司完成了700万美元的B轮融资，开始进入量产和全球推广阶段。相应地，新的Li-Fi产品也会不断推出，PureLi-Fi旨在让全球用户更加便捷、轻松地享受高质量、高速度的通信服务。

其他Li-Fi公司简介

除了PureLi-Fi公司，市场上还有一些初创企业也在研发Li-Fi产品，比如欧洲的OledComm公司、美国的ByteLight公司等。这两家公司的产品主要是利用Li-Fi技术进行室内精确定位，可应用于超市等大型场所。OledComm也做了一些Li-Fi的通信类产品，但是对产品的具体性能没有做过多说明。有新闻称，俄罗斯的Stins Coman集团也开始研发Li-Fi产品，但具体情况暂时未知。另外，法国迪士尼乐园的工作人员也在开发一些Li-Fi产品。他们想用Li-Fi技术进行网络控制，比如，当小火车开到灯的底下时，能够自动播放一些歌曲。小朋友用发光魔法棒在某个地方一挥，就会产生相应的效果。

中国研发Li-Fi产品的企业凤毛麟角，大部分都是高校老师出来开设的一些公司，其产品性能有待提升。据笔者所知，北京有一家初创公司，用Li-Fi技术为博物馆布置无线讲解网络，用户每走到一个展柜前，都可以通过手机和适配器接收关于展品讲解的信号。据说，该公司在政府部门的支持下，已经拿到了北京市数十家博物馆的网络改造订单。

总而言之，现在，Li-Fi技术依然处于前期发展阶段，通信行业巨头，如华为、三星、英特尔等还没有进入这个行业，但也一直在虎视眈眈地观察行业发展。目前，笔者所在的实验室已和苹果公司有所接洽，准备合作开展项目，研究如何把Li-Fi接收器安装在手机上。

Li-Fi技术的发展前景

由于笔者目前主要在爱丁堡大学Li-Fi研发实验室里做研究，并没有参与企业的产品研发，所以就从技术角度来谈一谈Li-Fi的发展前景。

第一，Li-Fi的高数据传输速率可能在短期之内很难实现。虽然笔者团队在实验室中实现了几G甚至数十G的数据传输速率，但这依靠的是特定的灯以及多种优化手段。从PureLi-Fi公司的产品性能里可以看出，现在的实用Li-Fi产品的数据传输速率离100Mbit/s（兆比特/秒）还尚有一段距离，就更别提以G为单位的速度了。而目前，Wi-Fi路由器实现每秒几十兆的传输速度已不成问题，因此Li-Fi要在数据传输速率上碾压Wi-Fi，还需要一段时间。其中，灯是最关键的因素。

第二，任何一个与通信相关的行业，其发展都不是某个公司能够单独推动的。通信的特点是收发分离，未来Li-Fi的接收端一定会集成在电脑、手机或者虚拟现实设备上，而发射端则是路由器或者灯的驱动器。这些部件将会由不同的公司来开发。如果将来产业进一步细分，芯片可能会分离出来，成为Li-Fi发展的第三个方向。整个产业链还需要一套统一的通信协议来完成串联，而通信协议的制定一般都是由大公司主导的通信协会来完成的，例如第三代合作伙伴计划（3GPP）及电气和电子工程师协会（IEEE），这就需要大公司进入这个行业。换句话说，如果一直没有大公司进入，这个行业是很难实现飞速发展的。

第三，Li-Fi的应用场景多种多样，例如路灯、医院、矿井、油田、飞机、舰艇、超市商场、娱乐场所、保密场景等。不是所有的地方都需要高数据传输速率。Li-Fi研发最关键的环节在于找到适合的应用场景，而不是片面追求高数据传输速率。我们还需要发挥想象力，为Li-Fi找到一个突破口，带动整个行业的快速发展。

[1] 调制带宽，通俗地讲就是灯光变化的频率，单位是赫兹（Hz）。调制带宽越大，灯光的变化速度越快，因此可以传递的信息也就越多。

[2] uLED，即micro-LED，指的是做得非常小的LED灯。大量的uLED可以组成一个普通大小的LED灯。因为uLED有很大的调制带宽，所以将uLED用于Li-Fi可以大大增加通信数据传输速率。

[3] 这里的小区是指一个信号发射站所覆盖的区域。

[4] 产品的展示请参考视频，视频网址为：http://pureLi-Fi.com/Li-Fi-products/li-1st/。

[5] 产品演示可以通过以下网址观看：https://www.youtube.com/watch?v=YSD67 awu6-k。

[6] 产品展示视频可以参考网址：http://pureLi-Fi.com/Li-Fi-products/li-flame/。

CHAPTER 2

智能革命

2016年3月，一场AlphaGo（阿尔法狗）与世界顶尖围棋高手李世石的人机世纪对战，把人工智能推上了风口浪尖。

2017年10月，AlphaGo Zero（“阿尔法狗”新版程序）在没有学过任何棋谱，完全依靠自己强化学习和参悟的前提下，打败了棋艺精湛的“大师哥”AlphaGo。

但人工智能绝不只是会下围棋这么简单。随着数据挖掘、模式识别、机器学习、深度学习等底层技术的迅猛发展，在科学研究呈指数级增长的同时，人工智能也从实验室走向了实际应用，开始在各行各业中大显身手。今天，人工智能已经进入收获期，它将人们从繁重的机械化重复性劳动中解放出来，然后投入创造性更强的新工作岗位当中。这个世界正在以前所未有的速度更迭、蜕变和重生。

就像一个蹒跚学步的孩子，人工智能虽然才刚晃晃悠悠地向人类迈出第一步，但它确实已经来了！

数字化工具和机器人在建筑市场的应用

作者：王见宇，美国技术创新研究与咨询机构Lux Research高新建筑科技部主任分析师

说起“人工智能”“大数据”等炙手可热的技术词汇，人们通常不会把它们和看似传统低效，甚至比较呆板的建筑行业联系在一起。原因之一是这些科技要想发挥实际作用，就需要实现应用层面的数字化（digitization），这是目前建筑行业比较薄弱的环节。另外，传统的建筑施工过程不但要处理大量不同材料的使用、安装以及多种机械的操作，还需要在施工现场根据实际情况做出调整。因此，建筑过程的复杂性以及不确定性也是高新科技难以从根本上撼动传统作业流程的原因。

但是，如同各个行业正在发生的指数级增长一样，建筑行业的数字化乃至人工智能化趋势已经萌芽，并且在一些领域展现出出人意料的进展。创新科技已经渗透建筑施工流程的各个环节：从设计到建筑模块的预制，再到施工现场的准备和模块安装，以及建筑拆除和垃圾回收。

其实，建筑的利用和维护也涉及很多机器人和人工智能的应用，但是在此，我们暂时不将其列入建筑施工流程当中，因为这些更偏重于数据的收集（例如传感器和智能电表的应用）和建筑能源管理（例如大数据、系统自动控制、用户远程控制）等。这些应用都属于智能建筑的范畴，有别于实际的建造和拆除过程。

接下来，我们就一起沿着建筑施工流程的各个环节来看数字化和人工智能的具体应用。

建筑设计

传统的建筑设计使用的软件都属于CAD（Computer Aided Design，计算机辅助设计软件），但是CAD的使用并不便利，尤其是比较难做系统性的修改和模拟。目前，市场上比较流行的技术是BIM（Building Information Modeling，建筑信息化管理，指的是以建筑工程项目的各项相关信息数据为基础，管理三维建筑模型，通过数字信息仿真模拟建筑物的真实信息）。BIM的各项模拟都基于同一个建筑模型，因此只要修改模型中的某个参数，各项模拟的结构就会全部随之更新。BIM目前在建筑设计中的广泛使用也成就了像Autodesk（欧特克有限公司）这样的公司，并在BIM软件开发中处于领军地位。目前的BIM软件不但可以构建和模拟建筑材料或者模块的几何形状、空间关系、物理性质及其他功能参数，还可以结合各建筑材料或模块的成本和物流进度来做综合管理。

建筑设计领域的创新型公司是很难和欧特克这样有实力的企业直接抗衡的。因此，创新型公司软件研发的差异化主要沿两个方向展开：第一个方向是在BIM设计的基础上与虚拟现实技术相结合，模拟和预测该建筑在绿色建筑标准下［例如美国LEED认证、BREEAM（英国建筑研究院环境评估方法）或者中国绿色建筑评价标准］的打分，比较有代表性的公司是VIMtrek[1]。第二个方向是把BIM平台上的建筑整体设计转化成一个个可以被预制的模块，并把模块的生产任务下达给不同的预制模块生产商。这样做可以整合多家模块生产商的产能和个性化能力，使预制建筑模块满足建筑设计的个性化需求成为可能。这个领域比较有代表性的公司是Project Frog公司[2]。

需要指出的是，VIMtrek公司和Project Frog公司虽然都开发了独有的软件系统，但在业务模式上有着很大的不同。VIMtrek采用了SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）模式，让软件服务于设计师、开发商以及总承包商。而Project Frog的软件则仅限于“自用”，公司利用软件把自己承接到的建筑项目拆分成一个个预制模块，并把各模块的生产任务下发给其各大供应商。

预制建筑模块的制作

在建筑设计完成之后，预制建筑模块的生产商就要按照设计的具体要求来生产模块了。目前，全世界预制建筑模块的生产商有很多家，其中规模比较大的公司是中国的远大住宅工业集团，其工业化和自动化水平都很高。另外，在全球范围内，还有很多规模较小且自动化水平较低的公司。所有这些公司在生产中都有一个痛点，那就是它们所生产的预制建筑模块受限于有限的模板，无法完全做到个性化，或者客户需要什么就生产什么。

要想解决预制模块生产中的个性化问题，要么得像Project Frog公司那样，依靠庞大供应商群体的多条产品线来覆盖客户的个性化需求，要么就得切实提高生产工序满足个性化需求的能力，这是建筑自动化中的难点，而目前还没有公司能在自己的车间中按照BIM或者CAD的建筑设计文件来实现各种预制建筑模块（例如外墙、内隔墙、屋顶、楼板等）的个性化。但比较可喜的是，一些创新型公司正致力于在一些细分的模块领域实现个性化生产。

一个著名的例子是上海盈创建筑科技有限公司[3]，这家公司用3D打印的方式生产混凝土预制模块，用于室内装饰或者建筑外墙。盈创是目前3D混凝土打印领域的领先企业，在迪拜刚刚完成了第一个商用项目。另一个例子是美国公司Blueprint Robotics[4]，这家公司开发的机器人系统可以根据用户的CAD或者BIM软件设计文件制造墙体模块。具体而言，Blueprint Robotics所造的模块是与设计完全一致的，并且为门窗、水力电力管线等各种系统预留了空间。在建造流程上，机器人极大程度地取代了人工，覆盖了整个流程［从定向刨花板框架的裁切，石膏板在刨花板框架中的固定（使用黏合剂和钉子），到墙内电子及防火系统的安装，再到隔热材料以及支持结构的安装］。预制墙体模块做好后，只需被运输到建筑工地，在当地完成拼装和涂料刷涂即可。

预制建筑模块生产的自动化和人工智能化是个行业难点，但也是吸引诸多创新公司涉足的热点领域。虽然目前整体的突破并不明显，但是我们认为，有了上海盈创和Blueprint Robotics这样的公司的示范作用，再加上其他公司的跟随和自主研发，这一难点会被一步步地克服，比如先在某些具体种类的模块上得到突破，然后逐步扩展到其他模块的生产当中，从而最终实现各种模块的生产都能由高度自动化和灵活度的人工智能来完成。

建筑现场的操作

建筑现场预备和模块组装是建筑过程中需要在实地完成的操作，而机器人目前难以实现这些流程的自动化。主要原因在于建筑施工的环节所涉及的材料和工具种类繁多，对机器人的适应性要求很高。由于建筑现场要完成的工序过多，目前没有一家创新企业可以包揽这么多道工序，因此只能集中精力解决其中一两道工序的具体需求。

一个典型的例子是砖头的垒砌。通常的砖头垒砌过程都是由人工来完成的，不仅效率低，而且准确性也比较差。目前，有两家机器人企业正在进军砖头垒砌市场，其中一家是美国的Construction Robotics公司[5]，另一家是澳大利亚的FastBrick Robotics公司[6]。这两家公司开发的机器人都可以用机械手臂自动拿起砖头，涂抹水泥，还可以按照建筑设计文件选取不同样式的砖头并码放到预定位置。二者的区别主要是：前者的机器人目前只能横向移动，一次码放一堵墙；后者的机器人则可以“坐”在建筑工地的一个角落，用高而长的机械手臂把砖头运送并码放到建筑的任意指定位置。两家公司相比，Construction Robotics完成的项目很多，而Fastbrick Robotics还处在比较早期的市场渗透阶段。

另一个例子是建筑现场的土方搬运，就是把施工现场用推土机推平，以便建造地基。这项工作看似枯燥简单，但是在绝大多数工程中，都依然需要由人工来完成。我们在这里分享两个开发无人操作推土机的公司。一个是日本的小松公司（Komatsu）[7]，另一个是美国的自动土方搬运设备公司（Autonomous Earthmoving Equipment，AEE）[8]。这两家公司所用的技术相近，基本都是利用飞行机器人和3D激光扫描技术来判定和计算施工现场每个具体位置所需要移动的土方量，并以此为基础指挥推土机进行工作。目前，这两家公司推出的产品都是由人工来进行远程控制的，一个人可以同时操纵4台推土机。在不久的将来，相信土方搬运可以实现完全的无人操作。

还有一个必须要提的例子是AR（增强现实技术）在建筑施工现场的应用。我们都知道，AR是一种实时计算摄影机影像的位置及角度，并在现实影像基础上叠加相应虚拟影像的技术，就像在你的现实世界里叠加了一层虚拟影像，以此展示现实世界的更多相关信息。与砖头垒砌和土方搬运相比，AR比较容易在短期内得到广泛应用。AR的主要优势在于，可以提示建筑施工人员应该在哪个位置安装哪个预制的建筑模块，以及该模块的具体属性。而且，AR还可以提示建筑施工人员该用何种工具、何种操作来进行施工，这也为降低施工人员的培训成本打下了基础。在AR的建筑应用方面，比较领先的是受欧盟资助的Intuitive Self-Inspection Techniques（INSITER，直观自检技术）[9]。

另外，建筑现场的操作自然也少不了3D打印的参与。事实上，3D现场打印一直是很多科幻故事的题材，也是很多3D建筑打印初创公司的努力方向。目前，在这个领域比较知名的公司包括：美国的轮廓工艺公司（Contour Crafting）[10]、荷兰的CyBe Construction公司[11]，以及俄罗斯的公司Apis Cor公司[12]。

其中轮廓工艺公司是美国南加利福尼亚大学比洛克·霍什内维斯（Behrokh Khoshnevis）教授基于自己多年来关于3D水泥打印的研究成果而成立的公司。该公司使用的打印材料是拥有独家配方的纤维增强混凝土。公司所设计的3D水泥打印机是一个大型的龙门架，水泥喷头通过本身的移动以及龙门架横梁的移动来实现喷头在x、y、z三条轴上的位置变化，以达到在空间中的位置自由。除了打印混凝土外，轮廓工艺公司设计的打印机还装有机械手臂，可以把钢筋和水电线路等模块加进打印好的混凝土结构中。目前，轮廓工艺的技术还处在产业化的早期阶段，只跟一些建筑和工业机械巨头有研发合作项目。值得注意的是，轮廓工艺与美国国家航空航天局（NASA）也建立了合作研发关系，帮助其探索如何在月球或其他行星表面使用当地的土质材料打印太空基地。

CyBe Construction公司的技术也是基于自主研发的3D打印材料和打印机。和轮廓工艺公司类似，CyBe Construction也使用纤维增强混凝土。在施工过程中，打印机使用机械手臂来控制喷头的移动，按照CAD设计文件完成打印工作。CyBe Construction公司目前主要是靠提供打印服务赢利，此外，该公司也向客户销售3D打印机。目前，该公司已经和荷兰著名的建筑工程公司Heijmans建立了合作关系，共同对3D混凝土打印做进一步的研发。

俄罗斯的Apis Cor公司是最近比较抢眼的公司，2016年12月，其在莫斯科完成了一个示范性的现场打印项目——一栋单层住宅。该公司发明的打印机就像一个小型的塔吊，坐落在被打印房屋的中央，可利用打印机自身的旋转使机械手臂和喷头达到打印范围内的任何位置。同时，该打印机还可以自动控制升降以控制打印的高度。

综合这三家3D打印企业来看：轮廓工艺公司的自动化程度最高，技术成熟度也最高；Cybe Construction公司的打印机结构最简单，容易在建筑现场进行调试；Apis Cor公司由于完成了示范性项目，最接近实际使用的需求。这里需要指出的是，这三家企业都致力于在建筑现场直接用3D打印机打印混凝土结构，与上海盈创公司在工厂里预制打印模块再运到现场拼装的模式有所不同。我们可以把这两种3D混凝土打印的流派分别叫作现场打印和预制打印，它们的相同之处大致体现在如下几个方面：两种方式都需要找到优化的混凝土用料配比，既要实现打印材料的最佳流变性，又要保证凝固后的强度和硬度；二者也需要和各自研发的打印机实现协调配合，确保打印的精度和速度。

两种方式的不同之处有以下三点：

第一，现场打印对建筑工地的现场安排提出了很高的要求以保证打印机的安装调试，打印过程中各工种的协调，以及打印完成后打印机的拆除（比如Apis Cor公司的打印机坐落于被打印的建筑中央，因此打印机的移除可能会是个问题）。第二，现场打印技术目前还不适合处理高层建筑的打印，只能做一些一两层高的小建筑项目。第三，现场打印很难为打印用的混凝土提供很好的养护条件，这样会使打印后的模块受到周边温度和湿度的影响，使工程质量打折。预制打印则不像现场打印那样操作麻烦，可以同时处理低层和高层建筑，而且能为打印好的混凝土模块提供严格控制的养护环境，保证质量。但是，预制打印免不了运输建筑模块的周折，从技术层面来看，预制打印比天马行空的现场打印更具可操作性。

建筑拆除和垃圾回收

在建筑的生命周期完结之后，建筑的拆除和垃圾的分拣、回收过程是实现可持续发展必不可少的环节。目前，世界上绝大多数的楼宇拆除过程都是由人亲自实施或者由人操纵机器（比如推土机）来实施的。这样的过程一直以来都存在一个安全隐患：由于实施拆除的工人要么距离被拆除的建筑非常近，要么置身于拆除机械的内部，因此无论哪种情况，工人都有可能被拆除过程中产生的建筑垃圾和碎屑击中。为了消除这个安全隐患，有两家来自瑞典的公司（Brokk公司[13]和Husqvarna公司[14]）分别推出了自己的建筑拆除机器人。这两家公司推出的机器人功能基本一致，都可以让施工人员在比较远的位置根据工地施工的具体情况进行遥控。这类建筑拆除机器人不但可以大大降低施工过程中的安全风险，还显著提高了工作效率。

以上所说的建筑拆除过程，多多少少还是会给人留下一种简单粗暴的印象，因为这些过程都是把一个有秩序的建筑物拆成零散的、无秩序的垃圾。实际上，拆除并不是处置废旧建筑的唯一方法。除此之外，还有一种方法叫作解构，也就是把建筑分解成一个个初建时的组装模块，然后把模块运回工厂进行进一步拆卸，最后实现建筑材料的再利用或者回收。

有研究表明，解构相比于拆除，可以使废旧建筑的材料得到更有效的回收。其原因在于解构的过程是一个对拼装的逆操作，是把建筑模块分解成更小的组装单元，没有破坏建筑材料的组织秩序，而拆除是把所有模块打碎并混在一起，不利于垃圾的分类和回收。

目前，解构的过程基本是由人工完成，距离数字化工具的使用还有很长的距离。但是，解构过程的数字化是一个可以预见的趋势，其原因有两点。第一，拆除对于很多高层建筑来说，实用性并不好，因为无论是工人还是拆除机器人，都不容易在高层进行作业。第二，高空位置上的拆除往往会产生大量的碎块和粉尘，会对建筑物周边的地面环境和居民构成安全和环境方面的威胁。未来，用于建筑解构的数字化解决方案有可能是把塔吊、机械手臂、BIM数据以及AR结合起来，由操作者运用BIM和AR来识别被解构模块的物质构成和解构方法，操纵机械手臂去完成具体的任务，将一个个模块与建筑分离。尽管这种可能性还只存在于设想阶段，但是其操作所需的具体技术却是基本齐备的，因此我们不需要对未来可能出现类似的建筑解构自动化解决方案感到震惊。

在建筑被拆除或者解构之后，原本的建筑物将变成建筑垃圾，等待分拣和回收。现在的建筑垃圾分拣工作主要是由人工完成的，也就是工人在现场对垃圾进行识别，把玻璃、塑料和废砖分开，再运到回收机构进行处置。这种人工过程不但枯燥乏味，速度慢，而且会构成对工人健康和安全的威胁。

一个值得注意的变化是，已经有公司研制了机器人系统来代替人工的建筑垃圾分拣过程。最有名的公司是芬兰的ZenRobotics公司[15]。该公司研制的机器人装配了多种摄像头（可见光摄像机、红外摄像机等）和传感器（触觉传感器、磁性传感器等），可以识别木材、塑料（但无法区分不同种类的塑料）、石材、金属等不同材质的建筑垃圾。该机器人在识别完垃圾种类之后，还可以通过机械手臂把传送带上的垃圾碎块取出来，放到相应的分类垃圾筐中。

以上所举的例子是数字化工具和机器人在建筑设计、预制模块、施工现场以及建筑拆除和垃圾分拣环节中的应用案例。实际的公司、产品和应用案例并不只有我们以上所提到的这些。总体来看，数字化工具和机器人进入建筑领域的速度比人们预想的要快。在这样一个加速转型的过程中，作为普通人的我们需要留意以下几个要点才能够抓住，甚至推动建筑过程数字化的浪潮。

第一，所有上述列举的例子都离不开BIM技术的广泛应用，也就是说，建筑设计本身首先要实现数字化，这样，模块的制作、现场施工以及建筑的拆除和材料回收才能有依据和基础。因此，BIM技术是建筑数字化的核心。但是，正如前文提到的，这并不意味着任何围绕BIM领域的创新都能有很好的应用前景和经济回报，因为BIM技术的基本应用已经被欧特克这样的公司把持。但是，在围绕BIM技术拓展功能方面，创新企业还是有机会的，这些机会主要可以分为三类。

第一类机会是利用BIM信息来做建筑性能预测评估，服务于建筑设计环节。目前，中国正在推广的绿色建筑评价标准以及国际上流行的LEED认证就是切入点。BIM创业者可以尽可能多地把认证评分体系中的各项标准编入软件，使建筑设计师可以对不同的设计版本进行能耗、用水、成本等方面的评估。这样做可以大大缩短建筑设计的流程和修改周期。

第二类机会是对建筑设计具体工序的优化。具体而言，就是BIM要允许设计师把特定的要求和风格偏好写进BIM设计软件的程序中，这样，BIM软件就可以自动根据这些信息检验具体的设计是否符合要求。例如，设计师可以设定房间长宽比的范围、窗墙面积比的范围、楼宇之间的距离、社区绿化率的最小值等。

第三类机会是跳出建筑设计和建造环节，把BIM技术和AR相结合，以服务建筑的运营和维护。这个领域目前已经有人在做，但是竞争者还不多。其主要思路就是用AR设备调用BIM信息，使得维修人员能够清楚地“看到”身边各种材料、设备、组件的具体信息，还可以透过墙、天花板和地面“看到”建筑内部的各种设备、管线以及它们的具体规格。这些信息可以方便维修人员找到最有效、最省力的解决方法。

第二，从长远来看，机器人在数字化的基础上逐步取代人工，甚至极大地取代人工，将只是个时间问题，这对于世界各国（不仅是中国）的建筑业都造成了强大的威胁。主要的威胁在于这些技术的应用会使建筑工人的工作被取代，其中的少量建筑工人能够通过学习与机器协作来实现从劳动力向工程管理角色的过渡，但大多数人会因此被迫转入其他行业。这恐怕是很多国家都不愿意看到的。所幸的是，数字化工具和机器人对建筑工人的大范围取代在短期内还不会成为现实，因此各国还有一段时间来为此做准备和制定相应对策。

但是，数字化工具乃至机器人的应用不只会给各国的建筑行业带来挑战，其实还可以带来很多正面的影响，比如施工效率和工程质量的提升。另外，数字化工具有可能使未来的建筑业成为一个更加以设计为导向的行业，因为当设计文件生成之后，具体的施工可以在很大程度上由机器人来完成。对于像中国这样人口数量庞大的发展中国家而言，巨大的经济体量以及人们日益变化的生活需求将会带来对新建建筑的持续性需求，这为这些国家的建筑业巨头利用全球技术充实自己的实力提供了实际的商业保证。因此，未来，数字化工具和机器人等产品的广阔市场将会是这样的发展中国家，尽管最先应用这些技术的可能还是欧美发达国家。

第三，抛开以上国家层面上的思考，作为个人，尤其是那些目前置身于建筑行业的从业人员，我们该如何面对这个即将席卷和颠覆行业的趋势？我们必须认清的是，机器在建筑工程中逐步代替人是一个必然趋势，只是时间长短的问题，个人只能顺势而为地去适应，甚至促进趋势的发展，而不该坐以待毙，等待被颠覆。关于个人发展，至少有两个方向值得我们考虑。

第一个方向是让自己适应新设备的使用，并把自己的角色从建筑工程的操作者转换为管理者。这里有两个层次。第一，主动了解目前全球范围内有哪些新的技术和设备刚刚被投入使用，它们相对于人工有哪些优势和劣势，它们的操作流程是怎样的，它们对操作者有什么样的要求。如果你认为某些设备比人工有优势，有可能被推广，那么就应该提前学习如何操作。这样，一旦你的公司开始使用该设备，你就可以胜任对该设备的操作了，而其他不具备操作能力的同行将被淘汰。第二，了解目前建筑工程中多种设备的操作、各工序间的衔接以及各工程小组的协作情况，这些都是作为一个工程管理者应该有的知识储备。如果你想在未来担任工程管理者，那还需要加强对信息的理解和分析能力。因为未来，高度自动化的设备将会提供更多的数据和反馈，管理者需要对这些繁杂的信息做出分析，判断哪些流程的进度需要调整，哪些设备的设置需要更改。

另一个方向就是协助新科技对传统操作流程的颠覆。具体而言，就是用自己所积累的实际经验去帮助人工智能学习和提高，使之达到接近人工，甚至超过人工的水平。如果你有多年的熟练经验，你可以主动寻求加入开发建筑工程机器人公司的机会，因为它们的产品研发需要你的工程经验作为指导和参照，大到工作流程，小到你在工作中做具体判断的思维过程。同时，它们也需要你积累的行业人脉来做产品试用和业务拓展。实际上，在世界上许多领域内所发生的机器代替人的变革，都是把人的经验进行总结，清晰地列出人的思维过程和行动流程，并把这些思维和行动逐渐变得规范化和可复制化。这个过程不断深入的结果就是使人的经验越来越容易被机器所掌握，这样，用机器代替人就会一步步地成为现实。那些率先开发出先进机器的公司就成了行业变革的推动者，并能从中受益。

[1] 该公司的官方网址为：www.vimtrek.com。

[2] 该公司的官方网址为：www.projectfrog.com。

[3] 该公司的官方网址为：www.winsun3d.com。

[4] 该公司的官方网址为：www.blueprint-robotics.com。

[5] 该公司的官方网址为：www.construction-robotics.com。

[6] 参见：www.fbr.com.au。

[7] 该公司的官方网址为：www.komatsu.com。

[8] 该公司的官方网址为：www.aee.us.com。

[9] 参见：www.insiter-project.eu/en。

[10] 该公司的官方网址为：www.Contourcrafting.com。

[11] 该公司的官方网址为：www.cybe.eu。

[12] 该公司的官方网址为：www.apis-cor.com。

[13] 该公司的官方网址为：www.brokk.com/us/。

[14] 该公司的官方网址为：www.husqvarna.com。

[15] 该公司的官方网址为：www.zenrobotics.com。

谁是推动自动驾驶汽车发展的最重要的力量？

作者：陈骐，英飞凌科技澳大利亚分公司高级主任工程师

自动驾驶是一个广受关注的科技领域，有许多不同性质的公司参与其中，例如各大车企和它们的各级供应商，以及越来越多的各类科技公司，其中既有像谷歌、百度、滴滴、优步等大家耳熟能详的公司，也有很多名气不大的初创公司。在这众多的公司中，究竟哪一类公司能在未来真正推动自动驾驶技术的成熟与普及呢？

基于笔者的工作经验和观察，本文认为，推动全球自动驾驶发展的最重要力量是汽车零部件的一级供应商，也就是行业里常说的“Tier 1”，其中的代表有博世公司（Bosch）、大陆集团（Continental AG）、电装株式会社（Denso）、采埃孚集团（ZF）、德尔福公司（Delphi）、麦格纳集团（Magna）、法雷奥公司（Valeo）等。虽然这些公司相对比较低调，有的甚至不为大众所知，但它们在自动驾驶领域的技术研究历史其实并不比现在的许多科技公司短，包括对软硬件等各类相关技术的积累也不落后于其他科技公司。最为重要的是，等到自动驾驶技术量产装车时，汽车生产企业只会向这些公司订购软硬件一体化的完整的自动驾驶解决方案。

今天，我们就着重介绍一下这些公司在自动驾驶汽车产业发展中所起的关键作用，并主要以博世公司为例，介绍一下它们所进行的研发活动，同时分析一下科技公司的发展出路和机遇。

Tier 1是汽车产业中汽车部件和核心技术的提供者

在传统汽车行业中，Tier 1一直都是车辆最核心、最尖端的部件和技术的提供者，例如有关车辆最关键的两个技术——动力总成和底盘技术，基本上被博世、大陆、电装、德尔福等Tier 1巨头所把持。到了自动驾驶车辆的时代，这个情况看起来也不会发生改变，它们仍会给车企提供包含软硬件在内的完整自动驾驶解决方案，其中包含了四大最重要的系统：传感系统、动力系统、控制系统，以及车载信息系统。

传感系统

自动驾驶车辆需要大量的传感器来采集相关数据，供车载电脑决策使用。在传感器上，Tier 1掌握着超声波雷达、毫米波雷达、摄像头、激光雷达等用于感知环境的关键部件的核心技术，同时它们还提供车辆必不可少但鲜为人知的其他类型的传感器部件，如轮速传感器、横摆角速度传感器、转向角传感器、加速度传感器、外围压力传感器、氧传感器、光线传感器、雨量传感器、震动传感器、重力传感器等。

动力系统

传统汽车中由发动机和变速箱构成的动力总成系统，是车辆最核心的部件，而Tier 1则掌握着发动机和变速箱上关键部件与系统的核心技术，如电控ECU（电子控制单元）、喷油嘴、火花塞、燃油泵、冷却系统、起动机、液力变矩器等。有一个极端的例子：博世公司在柴油机发动机技术方面几乎到了一枝独秀的地步。虽然自动驾驶车辆中新能源车的比例会越来越高，甚至最后会彻底替代靠内燃机提供动力的传统汽车，但在新能源汽车的动力和执行系统中，执牛耳的仍是这些Tier 1巨头，它们在最关键的三电（电机、电控、电池）领域里都是技术领先者和主要供应商，例如博世公司就能提供混合动力汽车中ECU、BMS（电池管理系统）、制动能量回收，以及完整的油电混动和纯电动的解决方案。

控制系统

Tier 1不但掌握着与动力总成有关的控制系统的关键技术，它们也是其他应用领域［包括车身和舒适系统、底盘和安全应用，以及高级辅助驾驶系统（ADAS）等］所涉及的各种先进控制技术的集大成者。典型的车身和舒适系统包括内外照明、车门、车窗、座椅、空调、音响娱乐等控制模块，以及实现各种功能所需要的负载、执行器件和机构等。虽然技术门槛看似不高，但目前该领域基本仍由Tier 1巨头所主导。典型的底盘和安全应用包括车辆的制动系统、转向系统、安全气囊等，在这个领域中，Tier 1不但控制着防抱死制动系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）、电子制动力分配（EBD）、牵引力控制系统（TCS）等比较成熟的车辆电子控制系统的供应，并且由此得以提供包含自动紧急制动系统（AEB）、自适应巡航控制系统（ACC）、前方碰撞预警系统（FCW）、盲点探测系统（BSD）在内的全套高级辅助驾驶系统解决方案。连自动驾驶车辆所需要的“大脑”，即中央控制器模块，例如新一代的奥迪A8汽车中的中央驾驶辅助控制系统（zFAS），也是由Tier 1巨头德尔福公司主导研发和制造的。

顺便提一下，2017年进入市场的新款奥迪A8汽车，也是世界上第一款能在真正意义上达到L3[1]的自动驾驶级别的量产车。

信息系统

Tier 1不但能够提供车内各种仪表和屏幕等比较传统的信息和娱乐显示产品，还可以根据车厂的要求开发全套软件系统，像特斯拉率先运用的OTA[2]远程软件升级，目前比较火的车联网、云端互联等技术，也都有完整的方案可供车厂选择。

自动驾驶技术所必需的传感和环境感知、精确定位、计算规划、控制执行等功能，都必须通过这4种不同系统的组合来完成，只有拥有了这些系统的研发和制造能力，才能使不同等级的自动驾驶解决方案的实现有了可能。

目前，自动驾驶根据美国汽车工程师协会的认证标准（SAE标准）可分为5个级别（L1~L5），级别越高，人类参与驾驶的程度就越低。目前，具有自适应巡航控制系统、自动紧急制动系统、车道保持系统（LKA）等高级辅助驾驶系统的车辆均处于L2级别，而L4/L5级别则几乎不需要人类干预操作。

由于L4/L5级自动驾驶技术的难度很高，且还需要V2X（vehicleto everything，即车对车的信息交换）通信、基础设施与相关法律规范的配合发展，因此，博世等Tier 1巨头都采用了“两条腿走路”的战略，即同时发展L3级别的自动驾驶技术与L4/L5级别的自动驾驶技术。

按照博世公司最近的演示来看，其L3级的自动驾驶技术又可以分为“L2.5”和“正常L3”两个发展阶段。其中，“L2.5”是在现有的自适应巡航控制和车道保持系统等高级辅助驾驶系统上进行了升级，驾驶员无须控制方向盘，车辆即可自行保持在高速公路的车道内行驶，并自行加减速。当然，车辆也可以自行过弯。与此同时，当驾驶员拨动转向信号灯的时候，车辆可以自行变换车道。“正常L3”则是真正的L3级自动驾驶技术，即在高速公路等特定路况下完全不需要人类驾驶员操作，但是需要人类驾驶员参与监测路况，并在某些特定情况下接管车辆。

博世的L3级自动驾驶方案都选择了现有成熟的硬件方案，且成本较低。例如，博世与百度联合开发的一台高速公路自动驾驶测试车，它基于吉普自由光汽车改装而成，只搭载一个包括多个摄像头的摄像阵列、5个毫米波雷达和一根GPS天线。测试车辆能够稳定地保持在车道线内行驶，并根据前面的车辆自行加减速，即使遇到弯道，车辆也能够自行转向。而当驾驶员拔下转向杆，给出转向命令后，车辆也会判断左右侧的道路情况，并自动转到另外一个车道里面行驶。需要指出的是，博世的演示是在高速公路场景中进行的，行驶速度在80公里/小时左右。很明显，速度越快，对整个自动驾驶系统的要求就越高。

按照此前公布的消息，许多Tier 1都计划在2020年之前以大众能接受的成本让自动驾驶汽车真正上路行驶。当然，这里所说的是基于L3级别的自动驾驶。而对L4/L5级别的自动驾驶技术，Tierl还处于积极研发的过程中，它们用到了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达等几乎所有重要的车载传感器。例如，博世就在德、美、中三地设置了侧重点和研究对象各有不同的自动驾驶研发团队，并在今年宣布与戴姆勒在L4/L5级别的车辆开发上展开合作，计划到2022年推出能够在市区行驶的完全自动驾驶的样车。与科技公司做法不同的是，Tier 1在研究这些自动驾驶技术之初，就将目标设置为量产化。下面，我们就来细聊一下这个方面的情况。

Tier 1是自动驾驶量产的根本保证

上述部分介绍了Tier 1在自动驾驶技术方面的研发情况，可以看出，它们研发自动驾驶技术有一个很明确的出发点：量产。只有基于现有成熟的且成本可控的技术，才能促成自动驾驶技术的落地。除了对量产的考虑之外，Tier 1也是整车厂获得软硬件一体化方案的唯一来源。

总体来看，自动驾驶技术可以分为软件与硬件两部分，并需要高精度地图、车载通信等技术辅助。

在硬件方面，自动驾驶离不开实现环境感知、计算规划和执行控制功能的众多模块。其中，传感器模块包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等部件，用来感知车外的路况。计算规划模块则主要指中央车载计算机，用来处理上述传感器探测到的数据，再根据这些数据计算出可选的驾驶决策和路径规划，进而再将驾驶决策交给控制系统来执行转向、加减速等操作。

Tier 1硬件方面的优势

首先，Tier 1能够生产从超声波雷达、各类摄像头到毫米波雷达再到激光雷达的全套传感器，且都是符合汽车使用的车规级产品。其次，这些Tier 1本身就是车辆控制的专家，汽车上小到门窗、空调系统，大到发动机、变速箱以及各种辅助驾驶的电子控制系统，都是由其生产的。最终，Tier 1也将是实现车载计算模块量产装车的关键。

自动驾驶汽车需要极其强大的计算能力，英伟达、英特尔等芯片巨头也都针对自动驾驶推出了车载计算平台（车载电脑），如英伟达公司的Drive PX2、英特尔公司的GO平台等。虽然这些车载电脑的计算能力非常强劲，但是英伟达、英特尔等公司仍然需要Tier 1才能实现量产。

因为，汽车用到的部件都要满足车规级的质量要求。例如，其电子系统要能在零下40摄氏度至85摄氏度的温度范围内正常工作，而发动机周边的电子元器件则需要能在零下40摄氏度至零下150摄氏度的环境下工作。此外，这些部件还要经过严格的颠簸与耐久性试验（如15年行驶20万公里）等，而普通的消费电子产品，如iPhone在零下10摄氏度左右的时候就已经被冻得关机了。要满足这些严苛的标准，也只有积累了多年汽车部件，尤其是各类电子控制单元研发制造经验的Tier 1才能做到。

汽车部件的另一个特点是对成本高度敏感，成本性能满足不了市场需求的产品在量产方面必定会面临巨大的困难。在汽车市场上摸爬滚打多年的Tier 1，显然更懂得如何在产品的成本和质量方面找到最佳的平衡点。

正是基于以上因素，在2018年1月的国际消费类电子产品展览会（CES）上，我们看到英伟达公司同时找了博世公司、采埃孚公司等Tier 1合作，以推动其Xavier和Drive PX2车载计算平台能够实现车规级标准量产。换句话说，像英伟达这样的在自动驾驶领域赫赫有名的芯片公司，已经变成了博世公司和采埃孚公司的供应商。

此外需要指出的是，这些配件巨头其实并不甘于仅仅为他人作嫁衣，由于常年都在研发和生产ECU系统，它们也在根据自动驾驶技术的研发进展，开发自己的自动驾驶ECU。博世的一名高管在接受媒体采访时也表示，“作为Tier 1，我们也希望有更多的硬件方案出现，因为我们的职责就是评估不同的技术表现，并为车厂选择最优的方案”。

Tier 1在软件方面的技术并不落后于科技公司

首先，这些Tier 1几乎提供了所有的车载电子系统与配套的专用软件，如车载仪表、中控娱乐系统、发动机/变速箱管理程序，以及自适应巡航控制、自动紧急制动系统、车道保持系统等高级辅助驾驶系统的程序，它们在车用软件的开发上经验丰富，并通常使用汽车行业专用的软件架构AUTOSAR（汽车开放系统架构）来进行操作。未来的L4/L5级自动驾驶汽车已经不再需要人类去监测路况，由此可见，自动驾驶车载的操作系统应更多地注重对车内设备的控制，而这本身就是Tier 1所擅长的。

第二，车用软件系统对安全性和稳定性的要求非常高。想象一下，如果你开车的时候发动机管理系统突然死机将是一件多么致命的事情。而科技公司之前的确很少碰到这样的高要求。

第三，科技公司擅长的AI（人工智能）等算法，并不只是少数人掌握的黑科技。事实上，很多AI里的学习框架与算法也都是开源产品，Tier 1也一直在研究与应用AI技术。例如，博世公司在2017年年初就宣布将投资3亿欧元兴建一所全球AI研究中心，目前，博世已在硅谷、班加罗尔和德国设立了三个分支机构。2017年4月，博世又宣布，在阿姆斯特丹大学成立“三角洲实验室”（Delta Lab），以加强在AI方面的研究。

关于Tier 1掌握的AI技术与科技公司的AI技术有何不同，博世全球AI研究中心负责人施密特博士在接受记者采访时曾经说过：“我们有足够丰富的汽车行业经验，包括传感器、软件以及服务等领域的专业知识，这些都是硅谷的科技公司所没有的。”

最后，配件巨头们的软件团队规模也丝毫不逊于科技公司。在今年早些时候，博世中国的年度发布会上，博世公司亚洲区负责人就曾介绍，博世在中国有约6万名员工，其中的1/3是软件相关领域的人才。而博世中国的人力资源部门负责人在一次大会上也公开表示，在博世中国每年招聘的岗位中，60%的岗位都与软件相关。“目前，博世在自动驾驶方面拥有全球最多的专利，超过任何一家汽车厂商或科技公司，涉及传感器、控制、决策、软件等领域，共计450件。”博世亚洲区的负责人说：“仅与自动驾驶相关的高级辅助驾驶业务，我们就有超过2500名工程师。”而作为对比，国内最大的自动驾驶公司百度，其团队据称也只有400多人。

除此之外，Tier 1还积极地与高精度地图供应商合作，以获得自动驾驶所需要的动态定位地图。此前，博世与知名汽车导航品牌TomTom共同合作，成功开发了与所有传统地图格式兼容的首个雷达高精度地图，预计最晚到2020年，欧洲和美国的首批车辆将开始为这些雷达道路标记提供所需要的数据。博世理事会成员霍艾泽尔（Hoheisel）表示：“雷达道路标记将使自动驾驶车辆能够随时、可靠地确定自身位置。”提供此项技术与服务的供应商，将成为全球首家用雷达数据创建自动驾驶地图所需定位层的公司，堪称自动驾驶高精度地图发展史上的巨大突破。在国内，博世在2017年4月宣布与百度、高德和四维图新三家公司开展合作，将博世旗下的精准定位服务“博世道路特征”引入中国自动驾驶市场，并力图使其车载雷达及视频传感器收集的地理信息与这三家公司的地图信息具有互换性。

总结一下，我们就会发现，无论是自动驾驶的硬件还是软件，Tier 1都具有非常明显的优势。一方面，其掌握着激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等各种车用传感器的研发与制造技术，并且还是Drive PX2这类车载计算平台实现量产的关键。另一方面，Tier 1生产了几乎所有的车用控制系统，并常年针对各类汽车应用编写专业控制软件，拥有丰富的车用软件经验。在AI技术兴起后，它们又逐渐将其应用在汽车领域，推动了AI技术与汽车行业的融合。另外，它们在高精度地图和车辆定位的技术方面也颇有建树。

科技公司的角色和机会

基于前面两部分的内容，大家可能会觉得Tier 1简直就要垄断自动驾驶行业了，科技公司都得关门，但事实并非如此。究其原因，主要是因为自动驾驶技术也带来了商业模式的改变。

汽车行业现有的模式是Tier 2（二级供应商）向Tier 1供货，再由Tier 1向整车厂供货。在这一模式下，Tier 1直接向车厂提供完整的子系统，地位非常重要，因此，在这一模式里，Tier 1的确非常强势，但是这仅仅适用于L3级别或以下的自动驾驶技术。因为这一级别的自动驾驶需要人类司机参与监管路况，并做好回答系统提问和接管车辆的准备。也就是说，L3级别的自动驾驶汽车还是要卖给普通消费者的。但是，对于L4/L5级别的自动驾驶汽车来说，已经不需要人类司机参与监测路况了，完全是自己在跑。到了这个阶段，消费者自行购买一辆汽车的必要性就非常小了。

因为L4/L5级别的无人驾驶汽车能够做到高速高效且24小时不停运转，整个社会的交通效率会大幅提升。人们出行时需要做的，就是在手机应用上下一个订单，车辆便会准时在楼下接你，将你送到目的地后重新融入车流，还帮你省了驾驶、找车位和车辆养护的麻烦。当然，那时肯定还有可以手动驾驶的车辆，车迷们还是可以去特定的赛道上过把瘾，但是那个时候的驾驶就已经从一项生活必备技能变成一种爱好了。

为什么说当汽车不再需要卖给消费者的时候，从事自动驾驶研究的科技公司就有机会了呢？

首先，交通产业的格局会发生变化。由于私家车数量锐减，滴滴、优步、来福车、Grab等出行服务提供商将变成核心公司，它们会大批量采购无人车并投放城市运营，进而将自己转变成一家出租车公司。

其次，自动驾驶汽车的生产模式会发生变化。如果是车厂去销售自动驾驶汽车，它们就要承担车辆自动驾驶系统的责任。因而，车厂会费尽心思地寻找稳定安全且符合车规要求的自动驾驶系统供应商，很明显，这些供应商就是像博世这样的Tier 1，而不是科技公司。

为了不在技术上受制于人，谷歌Waymo、滴滴、优步等公司都投入巨资用于研发自动驾驶技术。它们不需要购买含有自动驾驶功能的汽车，只需要车厂把它们的自动驾驶系统装在现有的车辆上，然后再交付给自己即可。在这种商业模式下，车厂只需对车辆本身的质量负责即可，而自动驾驶系统的质量责任，则由科技公司承担。

在自动驾驶业内，已经出现了许多类似案例。例如：谷歌Waymo就与克莱斯勒达成合作，后者帮前者生产了500辆由克莱斯勒Pacific汽车改装而成的自动驾驶汽车，使用的就是Waymo的自动驾驶系统；优步与沃尔沃公司合作制作了一批基于沃尔沃XC90汽车的自动驾驶汽车，它们使用的自动驾驶系统自然是优步的；nuTonomy公司[3]已经将自动驾驶的出租车在新加坡投入运营，车辆是其与三菱一起开发的，自动驾驶系统是由nuTonomy公司研发的。

在这一模式下，车厂所做的就是把各种与自动驾驶相关硬件安装到车辆上，然后交给谷歌Waymo、优步以及nuTonomy这类公司，这也与车企卖车的主要目标一致。而这些科技公司所做的事情也都一样，就是投入运营并借此赢利。

所以，从本质上说，谷歌Waymo、优步或是nuTonomy这样的公司根本就没想做Tier 1，或者把自己的技术卖给车厂，它们的目的就是做出行服务提供商。例如，目前在美国的部分地区，用户就可以用手机应用程序呼叫Waymo或是优步的自动驾驶汽车前来“接驾”，并在相对特定的线路上行驶。

像谷歌Waymo、优步这类大型科技巨头的策略都是如此，那么，中小型自动驾驶公司的出路在哪儿呢？从目前的情况来看，主要有如下几条路径。

（1）成为Tier 1的供应商或合作伙伴。

中小型公司往往在某些领域有着Tier 1所不具备的技术或能力，根据“新木桶理论”，这些公司如果把自己的长板与Tier 1的强大优势结合在一起，也能生存并发展得很好。这个现象在从事汽车激光雷达研制的几家科技公司的现状里就能看得出来。Ibeo（爱毕欧）在21世纪初开始研发激光扫描技术，并且开启若干自动驾驶项目的尝试，其从2010年起和Tier 1巨头法雷奥合作，开始量产可用于汽车的产品——ScaLa激光雷达，目前，Ibeo已有多款产品推向市场。新晋创业公司Quanergy则将部分股权转让给德尔福公司，并且将开发出的技术转化为产品，由德尔福生产。另一家高级3D激光雷达系统的大型供应商TetraVue则选择接受博世公司的投资，合作意图也非常明显。

（2）成为自动驾驶的技术运营商或出行服务商。

开发商用车自动驾驶技术的图森公司走的就是这条路。其首席执行官陈默多次向媒体表明，生产完整的自动驾驶系统然后卖给车厂是Tier 1的工作，创业公司是越不过去的，但是，它们可以做技术运营商。按照计划，图森会与车厂合作生产载有自家自动驾驶系统的货车，并将货车出售给物流公司用来运货。图森会承担自动驾驶系统出现故障的责任，而车厂只为车辆本身的质量负责。目前，滴滴在国内出行服务领域一枝独秀，但随着共享汽车市场的进一步扩大，还会有一些细分市场出现，这也会给初创公司带来一定的机会。

（3）研发和生产细分市场的车辆。

由前英特尔中国研究院院长吴甘沙创办的驭势科技是这条路线的典型代表。驭势科技同样采取了两条腿走路的模式，即一方面研发针对L4/L5级别的自动驾驶技术，另一方面也研发针对工业园区、景区、校园等封闭场景的低速自动驾驶技术。而为了尽快实现商业化，驭势也与一些低速电动车厂商合作，打造了一批“驭势”牌低速自动驾驶汽车。目前，这些车辆已经在广州白云机场及部分工业园区投入试运营。与图森一样，最后将由驭势对这些自动驾驶车辆的安全问题负责，而非车辆生产厂家。

另外，虽然销量最大的是普通乘用车，但在车辆领域还存在商用车、专用车、特种车辆的市场，例如货车、水泥车、油罐车、清扫车、洒水车、物流车等。这部分车辆由于采购方并不是驾驶者，因而其竞争的关键往往并不在于车辆品质，而是社会关系，再加之地方政策的保护，绝大部分专用车都是由本地企业生产的。这种特殊的存在模式也给了其采购自动驾驶创业公司技术的机会。国内自动驾驶公司智行者走的就是这样一条路。在给乘用车开发自动驾驶技术的同时，智行者也与一些专用车辆制造商达成合作，共同开发自动驾驶的扫地车、洒水车等专用车辆，再加上这些车辆多行驶在封闭园区或固定路线上，更容易实现商业化。

（4）被车企、Tier 1或者更大的科技公司并购。

创业是一场九死一生的考验，并非每一家公司都能活下来并且做大做强。在创业的过程中，如果做出了一些成就，被并购也未必不是一种成功。这几年，在自动驾驶技术领域，这种并购活动层出不穷。例如：2016年3月12日，通用汽车公司斥资5.19亿美元收购了自动驾驶初创公司Cruise；2016年8月，前谷歌自动驾驶项目专家安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）创办的自动驾驶卡车公司otto被优步以6.8亿美元收购；2016年12月，另外一家叫作Ottomatika的公司被德尔福公司收购；2017年2月，福特公司斥资10亿美元收购了自动驾驶AI公司Argo（阿尔戈）。

综上所述，自动驾驶技术相关创业公司最后有四条出路：第一，成为Tier 1的供应商或合作伙伴；第二，成为自动驾驶车辆的技术运营商或出行服务商；第三，研发和生产细分市场的车辆；第四，干脆被车企、Tier 1或更大的科技公司收购。

总结

自动驾驶技术将在未来的几十年内改变整个汽车与交通产业，并涉及巨大的市场，这让谷歌、百度、滴滴、优步，甚至英伟达、英特尔和高通等科技公司都感到兴奋不已，并纷纷投入巨资从事自动驾驶及相关技术的研发。

新的部门、新的投资、新的产品、新的创业者不断涌现，整个自动驾驶领域一时间热闹异常。但是，与科技公司的热情不同，博世、大陆、德尔福公司等Tier 1却保持了相当的克制。它们很少出现在新闻头条里，也很少大肆宣扬自己的技术有多么厉害。但是，因为它们早已掌握了汽车里绝大部分电子设备与控制系统的关键技术，并且在汽车软件高级辅助驾驶统方面积累已久，因此不管是从硬件还是从软件的角度来说，它们都已经占据优势。未来，为整车厂提供自动驾驶系统的必然还是它们，因为它们才是推动自动驾驶汽车发展的最重要的力量。

[1] 自动驾驶级别分为5级，L1级最低，L5级最高。

[2] 指Over-the-Air Technology，空中下载技术。

[3] 一家从麻省理工学院分离出来的创业公司，专业从事无人驾驶出租车的开发。——编者注

瞬息之内，毫厘之间

——大批量生产中的精密测量技术

作者：尹达飞，硕士毕业于雪城大学机械与航空工程专业，目前投身于精密测量行业，为特斯拉、福特、通用汽车等多家公司的多款车型提供全套精密测量解决方案

在2005年《福布斯》评选的人类历史上最伟大的企业家中，福特汽车的创始人老亨利·福特排名第一，其中一个重要的原因就是他率先使大批量生产和标准化的概念得以实现。

大批量生产又被称作重复生产，是一种生产大批量标准化产品的生产类型。大批量是指产品生产在数量上达到一个量级，汽车、白色家电、电子产品都属于这个范畴。一个相反的例子就是手艺人打造的艺术品，每一件都独一无二。标准化是指同一个型号的产品，要有完全相同的特征，例如两台相同型号、相同颜色的苹果手表，至少从肉眼上是看不出任何差别的。在卓别林的经典电影《摩登时代》中，他如打鸡血般拧螺丝钉的情节就是最初的标准化生产的一个经典缩影。大批量标准化生产促进了从科学技术到生产力的转换，并让我们的衣食住行都变得非常廉价。为了让我们的话题更加紧凑，我们将重点谈论汽车生产制造业中的精密测量技术。

图2–1 从史蒂夫·麦昆1968型车到野马布利特2019型车，福特见证了整个汽车产业的发展史

虽然“大批量标准化生产”这个概念听起来很简单，但以现今的科学技术水平，想要做到绝对意义的标准化仍是不可能的。对于汽车制造来讲，同一品牌的同一型号，甚至同一批次、从同一条生产线上生产出来的两辆汽车，都会有或多或少的差异。这些细微的差异必须被控制在一定的范围内，如果超过这个范围就会给产品的后续生产、加工、使用带来不必要的麻烦。此外，汽车公司对产品质量的要求很高，制造工艺极其复杂，因此，精密测量技术就在大批量标准化的生产中有了用武之地。

精密测量，是在测量的普通概念上添加了两个限制条件：高精度和可重复。高精度是指测量结果和实际值的差距越小越好。可重复是指对于同一个几何特征，多次测量的结果应该尽量相等或相近。针对大批量生产，我们还要再加一个条件，就是高速度。对于汽车公司来说，生产线每停止运行一分钟，就会带来几千美元的直接损失，所以过长的测量时间会给生产运营带来非常大的成本压力。

产业发展史

在20世纪80年代，大批量生产的几何尺寸检测主要是通过CMM法，即三点坐标法来实现的。它是通过读取物体特征的6个自由度得出实际测量值的。三点坐标法属于离线测量，也就是指人们需要将生产出来的产品从生产线上取下来，再进行后续的测量工作。在这个环节中，测量与生产是完全分离的。虽然这种方法测量精准，但是耗时太长。例如，福特汽车集团旗下的林肯mkz型汽车，在Level 4（四级）等级下共有50~60个关键几何特征（理论上可以有几百甚至上千个关键特征，在不同的级别下，测量取点会有所不同），用三点坐标法测量就需要2~4个小时，而一家福特汽车生产厂在全天24小时内需要生产几百甚至上千辆汽车，这就意味着，汽车公司没有办法保障每一辆车身的几何质量。但是，当抽样的产品没有达到质量标准的时候，在同一时段、同一生产线生产的其他产品，也是不太可能达到质量标准的。因为精密测量的核心不仅仅是告诉我们哪一件产品出了问题，出了什么问题，更是在告诉我们为什么会出现这样的问题，而问题的源头往往是生产线上的某一个环节，这个环节会对所有生产出来的产品造成影响。这就好比如果我们的耳机出现了问题，那么听什么歌曲都会有杂音一样。这里就可以引入我们的第二个概念：在线测量。在线测量与刚才提到的离线测量是对应的关系，它是指当产品经过一个精密测量单元时，单元会自动读取产品的相关信息，进行自动测量，测量后，所有的特征测量结果会自动显示在显示屏上，而产品会进入下一个功能单元，全程都不需要把产品从生产线上取下来。

图2–2 车顶的6个几何特征偏差值（deviation）

从20世纪60年代后期开始，人们就已经在关注在线测量了，一方面是因为其他行业的发展对在线测量技术的迫切需要，另一方面是由于传感器技术、微型计算机技术、自控技术和图像识别技术的发展，为在线测量提供了必要的支持。[1]为了解决这一行业痛点，在20世纪80年代，来自美国的伯赛集团（Perceptron）率先研发了可应用于汽车工业的在线测量系统，通过传感器对几何特征进行迅速提取，再传输到计算机中进行数值分析并及时反馈结果，这样，人们就可以对每辆车身的几何特征进行及时把控。这种测量方法的优点是：测量过程不会对生产过程有任何的影响，虽然没有三点坐标法的精准和稳定，但是它的测量时间从之前的2~4小时直接缩短到了1分钟左右（测量时间与几何特征个数和特征复杂程度成正比），从而人们对于保障每一辆车的几何质量的需求得以满足，再加上它精确性和稳定性的逐渐完善，很快就被大规模采用。

这其中还有一段插曲，起初，业界实际上是不看好这项技术的，几十年间，大家用的都是传统的三点坐标法，没有人想去做第一个吃螃蟹的人。后来，伯赛集团与美国三大汽车集团以及密歇根大学安娜堡分校等多家机构共同建立了“2毫米实验室”（2 mm Lab），想要联合进行更加深度的实验并得出详尽的数据报告。等到美国克莱斯勒汽车集团率先使用这种方法时，已经是20世纪80年代中期，时任克莱斯勒集团首席执行官的李·艾柯卡（Lee Iacocca）站在第一辆被在线精密测量认定为合格的车辆面前，不禁感慨道：“我们迎来了汽车质量控制的新时代！”

在20世纪90年代，人们首次将测量传感器安装在工业机器人上使用，这样，传感器的测量范围和灵活性就得到了一个非常好的延伸。工业机器人的历史要比测量传感器更加悠久，但是在发展初期，机器人的运行精度、功能性，以及软件和通信的兼容性都不太理想，以至精密测量的结果也受到影响。随着工业机器人技术的不断发展，传感器和机器人的兼容性也变得越来越强大。从这个角度来看，线上精密测量和机器人的发展有着密不可分的关系，单独谈线上测量的精确性，其可重复性和高速测量都是相对的，因为机器人的品质可以直接影响最终的测量结果。

目前，全世界著名的机器人公司包括日本的发那科和安川电机公司，瑞典的ABB集团，以及德国的库卡（KUKA）公司，这4家公司被并称为“机器人四大家族”。此外，那智不二越公司、优傲机器人（Universal Robots）公司、柯马、电装株式会社（Denso）等在这一领域也十分知名。据2015年的数据显示，机器人四大家族占据了全球工业机器人业务50%左右的份额。这4家公司的机器人应用领域和优势也各不相同：ABB机器人多用于电子电气和物流搬运，例如3C数码制造业；发那科机器人多用于汽车行业，例如福特汽车和通用汽车制车车间里绝大多数的生产线焊接和装配机器人就都来自发那科；库卡机器人同样多用于汽车工业，具有反应速度快、操作简单等特点；而安川电机的优势则是高精度和高附加值。

图2–3 Fanuc 430型机器人

图片来源：www.diffus3d.com

精密测量技术和相关公司

基于技术原理的不同和应用场景的区别，精密测量仪器包括：激光、白光和蓝光传感器，三点坐标机，激光雷达传感器，激光跟踪仪等。本文重点谈一下结构光传感器和三点坐标机。

已知空间方向的投影光线的集合被称之为结构光。结构光传感器主要包括光源和内置摄像头，光线从光源发出，经过柱面透镜后，汇聚成宽度很窄的光带，光平面以一定的角度入射在被测特征上，从而产生反射和散射，后经摄像头的抓取，得到被测特征的几何数据。在结构光传感器市场中，伯赛集团在在线精密测量领域的市场占有率位列第一，其客户包括特斯拉、奔驰、阿斯顿·马丁在内的诸多著名汽车生产厂商。其旗下的Helix传感器是世界上第一个可编程激光传感器。激光光线的强度、密度、长度和方向等特征都可以根据光线的反射、环境光照强度和被测物体的表面质地及反射度来进行调整，而上述的几个因素都是在线测量中的痛点和难点。目前，伯赛集团在全球大约有900套系统，超过12 000个传感器正在被使用。另一家表现突出的公司是伊斯拉视像公司（Isra Vision）。它于1985年成立于德国，不仅提供精密测量服务，而且还为Fanuc、库卡、ABB等机器人公司提供视觉影像服务［包括2D机器人视像检测系统（也就是平面位置辨认和识别）和3D形状匹配系统］。其旗下的“PaintScan”传感器可用于汽车工业喷漆过程中的喷漆质量检查，通过使用基于金属和玻璃表面检测技术的偏转算法、喷漆表面的镜面反射，以及高分辨率传感器相机捕获的图像，可有效保障拥有复杂特征的车身的喷漆质量。

图2–4 伯赛集团的Helix传感器

图片来源：www.facebook.com/PerceptronMetrology

文章前面提到的三点坐标法同样是测量和获得尺寸数据最有效的方法之一。它将被测物体置于三点坐标机的测量空间之中，利用接触或者非接触探测系统，获得被测物体上的各个特征点的坐标位置，由软件进行数学运算，最后求出几何形状和位置。世界上第一台三点坐标机是英国的费伦蒂集团（Ferranti）于1959年研制成功的，当时的测量方法是在测头接触工件后，靠脚踏板来记录当前坐标值，然后使用计算器来计算各特征之间的位置关系，所以当时的三点坐标机还处于半自动半手工的状态。蔡司集团（Zeiss）于1846年由卡尔·蔡司创立，最初是一家做显微镜的公司，如今，它提供包括测量、显微镜、镜片、相机等多种技术服务。20世纪70年代初期，蔡司集团使用计算机辅助工件坐标系代替机械对准，从此测量机具备了对工件基本的几何尺寸和形位公差的检测功能。如今，三点坐标传感器不仅能在计算机控制下完成各种复杂的测量，还可以通过与数控机床交换信息实现对加工的控制。美国通用汽车的发动机和变速器研发中心拥有10名三点坐标测量机编程工程师，为下一代4缸V8发动机在北美的质量检测项目提供支持，这个项目包含近150台蔡司三点坐标机，旨在让所有生产基地都能在零件的重复使用方面获得提高，并在产品需求发生变化时可简单快速地修改测针组件。海克斯康集团（Hexagon）也是一家提供视觉测量方案和可视化技术等服务的公司，拥有百年历史，并且它是进入中国的唯一世界级的坐标测量系统制造商。2017年，海克斯康推出了全新的Global S系列三点坐标测量机，它的测量机框架和驱动系统间的消振模组可以防止机器振动的传递，通过优化的机械模组有效地减少和补偿三点坐标测量机的振动对测量结果的影响。

上面提到的两点都属于测量范畴，而精密测量还有另一个重要的引申功能就是自动引导。位于美国加州佛蒙特的特斯拉无人工厂，号称拥有全球最智能的全自动现代化生产车间，在冲压生产线、车身中心、烤漆和组装四大部门，总共有542台机器人同时工作。在整条生产线中，有一个环节是车顶安装，这就需要用到精密测量的引导功能。对于分别生产出来的车顶，它们的大小不会完全相同，但哪怕只有0.1毫米的差距，也会影响车身的最终质量。同样，一组车顶的摆放位置也都有几毫米的差距，但是工业机器人从抓取车顶到安装车顶的这个过程，是沿着一个被预先编程好的路径运动，机器人本身并不知道应该做何调整。如果每次机器人都按照默认路径运行，由于车身和车顶的尺寸变化，车顶和车身的相对位置就也一定会有所偏差。为了解决这个问题，我们会把测量传感器安装在机器人上，这时，传感器就相当于机器人的眼睛，它会找到车顶与车身的相对位置，以及车身与车顶的几何特征偏差，并得出一个4×4的矩阵，将矩阵传输到机器人的控制器里面，这样，机器人就可以做一个平移或者旋转的运动路径的细微调整，从而让车顶能够完美地安装到车的身上。这种细微的路径变化可能只是零点几毫米的平移或者1%度的旋转，但就是因为基于精密测量的自动引导功能，才使特斯拉得以生产出超高质量的汽车。

精密测量产业展望

目前，在我国生产精密测量系统的企业主要集中在长三角地区，并逐渐形成以北上广、深圳和沈阳等中心城市为主的区域空间布局。随着物联网、工业升级的快速发展，精密测量产业也迎来了巨大的发展契机。在我国，精密测量产业仍然是一个新兴的行业，国内所使用的中高端精密测量系统超过90%都是从外国进口的。现有的技术和测量系统都不太理想，主要原因是此类研发企业在国内相对稀缺。随着中国工业自动化和产品升级的发展，定向研发精密测量系统在工业检测领域还有很大的市场空间，而为了不失去这个快速发展的契机，我们要谈以下三点。

第一，积极寻求技术突破。精密测量是一门集合几何光学、电子学、传感器技术、图像处理和计算机技术为一体的交叉性学科，只有这些学科综合发展，才能支撑我国整体精密测量技术的进步。我们刚才提到的几种测量技术，在精密性、可重复性和测量时间三个方面其实都有进一步的上升空间。北大国发院教授周其仁老师曾经提到过一个概念叫作“创新上下行”。所谓“下行”是指高校掌握了一些尖端科技，将科技转化为产品来解决现存问题的过程。上行是指我们已知行业痛点，去上游找到尖端科技来解决痛点的过程。作为企业，不光要明白自己处在行业中的哪个位置，明白自己的优势和劣势，更要积极地在院校寻求科技突破的机会。在中国，浙江大学、华中科技大学、天津大学等都是在光学领域非常有建树的高等院校。中国天津的易思维科技集团成立于1999年，是国内首家做在线测量系统的公司，是包括上汽大众、上海通用、一汽大众等汽车生产企业的供应商。这家公司与天津大学有多年的产品研发深度合作关系，其间开发了在线测量、视觉引导、涂胶检测、蓝光扫描等产品，其中，在线测量系统具有丰富直观的数据查询功能和智能数据报表统计功能，同时支持统计报表的自动导出和三点坐标数据自动对比等应用。

第二，扩大应用性。扩大应用性是指能够让更多的行业和公司愿意使用这种技术。对于在线测量系统，超过半数都应用在汽车行业中。汽车公司对产品质量的要求很高，制造工艺又很复杂，需要满足大批量生产的需求，这对整个在线测量市场都是一个潜在风险，但从另一方面看，这也意味着，在世界制造工业领域，仍有很大的可挖掘性。因此，对于精密测量公司，研发出适合不同行业的测量系统和解决方案，并且让这些公司理解精密测量在量产中的重要性，从而接受这种技术，也将是行业下一步努力的方向。白色家电就是一个典型的例子。惠而浦（Whirlpool）是一家美国白色家电企业，成立于1911年，主要生产洗衣机、电冰箱、烤箱等电器。在2015年的时候，这家公司收到了一些购买惠而浦烤箱客户的投诉，理由是烤箱里面的托盘和烤箱之间的间隙太大，以至于托盘在取出的时候会发生掉落，其中还发生了8例客户被烫伤的事故。随后，惠而浦官方宣布召回全球33 000台这一型号的电烤箱。实际上，导致这个问题的原因就是生产线中的磨具冲压系统出现了问题，使得烤箱的实际尺寸和设计尺寸有了较大的偏差。由于惠而浦当时并没有及时发现这一问题，因而造成了非常大的经济损失和企业形象损害。随后，惠而浦在生产线中增加了在线精密测量这一环节，从而做到了产品几何外观的质量控制升级。类似的例子还有很多，医疗、建筑、电力、航天航空等，都是在线测量技术可以突破的领域。

第三，产业升级。如今，消费者已经越来越难被大批量生产出来的产品所满足，人们想要更多、更好的个性化商品和服务，这推动了智能制造时代的到来。工业生产将逐渐转变成以客户为中心的特制化生产，这就意味着，曾经的“大批量标准化生产”将逐渐转变成“由无数个小批量生产组成的大批量生产”。不同功能单元根据复杂的生产计划可灵活切换，单元之间的互通将成为至关重要的一环。如何应对这新一轮的工业升级将是整个精密测量行业所要面临的新命题。大批量生产线是24小时不间断工作的，而目前工业生产中的精密测量，无论是在线或者离线测量，都可以实现测量数据的实时获得与传输，跟踪单品的品质和质量，再反推上游生产单元中的潜在质量问题。例如，当我们发现车身的某一个几何特征连续出现问题时，就可以通过反推得知是哪一个功能单元出了问题，并了解产生问题的根本原因，以及如何快速有效地解决问题。随着物物相连时代的到来，工业生产企业更需要的是测量单元与可编程逻辑控制器、机器人、部件加工和安装系统之间的无缝互通，不仅要能及时反馈产品的几何特征问题，通过测量大数据的采集和自动解读，还要能够自动显现当前生产上游所有与产品几何特征相关的生产环节的潜在问题和风险，直接或间接地帮助解决问题，降低整个过程的复杂程度，减少人工介入的频率，这都将是精密测量产业的全新挑战。

[1] 传感器分为很多种类，本文提到的传感器是指测量传感器，可以通过它来采集被测物体的几何特征，而特征分析是由计算机进行的，在本文中我们会多次提到这个概念。

CHAPTER 3

生命的探索

如果说前面两章的研究是人类对于外围世界的探索，那么从这一章开始，我们将转向内部——探索我们自己。

生命体就像一个小宇宙，其中的复杂机制人类至今都不能完全弄清楚，它甚至比计算机科学更复杂，因为到目前为止，所有计算机科学的规律都是由人制定的，而对于生命体运行的复杂规律，人类才刚刚开始了解。

正因为复杂，生命体才更值得人类探索。就像美国前总统肯尼迪所说，“这个国家是由那些不断前进的人所征服的”，生命也是如此。我们决定实现更多梦想，并非因为实现它们轻而易举，恰恰是因为困难重重。

让我们向生命探索的先驱者致敬。

微生物的连接

作者：杨帆，内布拉斯加州大学植物病理学博士

千年药方

数千年以来，人类和疾病的斗争没有一刻停止过。那些为人类健康而战的先驱，曾以各种各样的身份出现在历史舞台上，比如道士、医生、科学家等。为了治愈疾病，他们尝试过各种各样的手段，提出了五花八门的健康指南。对于那些经过时间检验的治病方法，很多时候，我们并不清楚它们背后的原理。

如果评选过去100年最具影响力的医生，丹尼斯·伯基特（Denis Burkitt）必定是候选人之一。

伯基特是爱尔兰人，11岁那年在一次事故中失去了右眼。从爱丁堡皇家医学院毕业的时候，他想当一名公务员。那个时候，大英帝国还掌控着占世界面积1/5的众多殖民地，需要给这些落后贫穷地区派遣医生、提供医疗帮助。由于视力缺陷，伯基特并没有如愿以偿地成为一名公务员，只能在远洋货轮上做随行医生。直到“二战”结束，英国政府才终于放宽限制，任命伯基特为驻乌干达的医疗官。

冥冥之中，小意外会带来大惊喜，刚刚决定网开一面的英国政府没有想到，在不久的将来，这位只有一只眼睛的外科大夫会让世界看见从未被发现的景象，而且还是两次。

1957年，在乌干达首都坎帕拉，儿科医生把一名面部畸形的小男孩带到伯基特面前。经过检查，他发现小男孩双侧颌骨位置的异常肿胀是由肿瘤引起的。不幸的是，肿瘤的生长速度实在太快，已经无法通过手术移除。没过多久，伯基特又在当地另一所医院里遇到了第二名小患者。同样的面部畸形，同样是由恶性肿瘤引起的。他从未遇到过如此奇特的癌症。就算是在英国或其他伯基特游历过的地方，似乎也从来没有人发现过这种疾病。而他短短数月就在这里遇到两个病例。这究竟是巧合，还是疾病即将暴发的征兆？既然没有治疗手段，那么能不能弄清楚这种癌症会出现在哪些地方？

凭借申请到的25英镑调查经费，伯基特拜访了附近的所有医院，同时把患者照片寄给非洲各地的同事，询问他们是否遇到过有相同症状的病人。收到回复后，伯基特把每一个病例都在地图上做了标注。他发现，这种自己四处追查的肿瘤居然只在东非大陆500平方英里[1]左右大小的区域内出现过，而非洲其他地方则非常罕见。

世界突然意识到，地图不仅可以指引方位，而且能够解析癌症。后来人们查明，伯基特划定的那块区域气候湿润，是蚊子的天堂。当地很多小孩长期患有疟疾，这使得他们的免疫系统经常处于被抑制状态。当受到一种名叫EB的病毒感染，这些孩子无法像正常人一样顺利启动免疫系统。他们体内的淋巴细胞会恶性增殖，最终发展成肿瘤。原因被查明后，该病的预防和治疗手段变为可能。

很少有医生能够发现一种全新疾病，并提出解决方法。伯基特无疑就是其中之一。

1966年他回到英国，决定放下柳叶刀、走出手术室，转而开始研究疾病是如何发生的。他四处讲学，参观了很多医院。他注意到，不单单是各种癌症，正在困扰、折磨英国人的大多数病痛，对于生活在7 000公里以外的乌干达人民来说都不是问题，而那些非洲常见的疾病，在英国则很少发生。这一次，伯基特又拿出地图。他想弄清楚，是什么正在危害英国人的健康。

伯基特清楚地记得，“在给非洲患者做手术的时候，柳叶刀会从皮肤直达肌肉，不会遇到多少脂肪”。但是英国人肥胖比例很高。于是他怀疑饮食习惯是引发疾病的幕后黑手。分析了大量来自各地的调查问卷后，他发现英国人每天主要摄入精细谷物、高脂肪的乳制品、糖类和加工过的肉食。而非洲居民摄入的主要是自家地里的农作物，比如黄米、玉米、土豆之类。相比之下，英国人的饮食太过精细，绝大部分是高热量食品，而食物纤维的摄入量远远不足。

想明白这个问题，伯基特出版了他一生中最重要的著作《别忘了食物中的纤维》（Don’t Forget Fibre in Your Diet）。他坚信，如果西方人能够增加从食物中摄入的纤维量，那么患上肠癌、糖尿病、心血管疾病和变得肥胖的概率就会大大降低。后来，伯基特凭借自身的巨大名气不断宣传这一理念，让膳食纤维逐渐被越来越多的人接受。无数人的饮食习惯和生活方式由此改变。

图3–1 《食物纤维侠：丹尼斯·伯基特的生活故事书》封面，出版于1985年

图片来源：Cummings JH, Engineer A. 2017. Denis Burkitt and the origins of the dietaryfibre hypothesis. Nutr Res Rev. doi: 10.1017/S0954422417000117

也许伯基特不相信，在1 300年前，就已经有中国同行用粗粮治愈过疾病了。他叫孙思邈，生活在隋唐时代。历经魏晋南北朝的动乱纷争后，中国社会进入前所未有的盛世繁华。孙大夫的患者中也分化出不同阶层。很多士大夫和富商双脚麻木、全身肌肉酸痛。而低收入人群则很少得这种病。

孙大夫也怀疑是饮食不均衡引发了这种疾病。于是，在他的《千金要方》里，你能看到孙大夫对谷糠和粗粮糙米的推崇，以及对精细米面的反对。现在我们知道，其实是谷物表皮中的维生素B1治愈了脚气病。

后来，孙医生的药方被举一反三、逐步迭代。最初的谷糠表皮被后人加入五谷杂粮、山茅野菜。即使是在脚气病几乎绝迹的现代社会，中国人也在潜意识中把食物纤维当作能够帮助预防各种疾病的“灵丹妙药”。

伯基特和孙思邈，这两位站在各自时代医界最高峰的医生，同时把目光投向食物纤维。这绝对不是巧合。虽然结论一致，但是他们却无法认同对方的理论依据。孙思邈坚信膳食纤维可以调和五脏关系、平衡阴阳表里。伯基特则主张，纤维能够帮助肠道运动、促进大便排泄。

纵有千万理由，他们俩都无法回避一个棘手的问题。

人类本身无法消化纤维。人类基因组决定我们的胃肠道中只有17种酶，它们能够分解绝大多数种类的淀粉。但是无法分解燕麦片、玉米粒、竹笋、红薯和其他美食中的纤维。

那么，我们肠道里究竟有什么？纤维是如何被处理，以及如何影响健康的？

看不见的器官

2016年，美国密歇根大学的埃里克·马滕斯（Eric Martens）正在忙着给实验室里的老鼠制定食谱。在接下来的40天里，所有老鼠将会被随机分成两组，分别食用富含纤维和缺乏纤维的食物。

马滕斯不是营养学家，他其实是研究细菌的。

就在一个世纪前，科学家们还全世界到处跑，寻找细菌的踪影。在德国郊区农场，科赫（Koch）首先从绵羊尸体内发现一种细菌，可以让老鼠患上炭疽病的细菌。在爱丁堡，李斯特（Lister）刚刚从自家变质的牛奶中找到乳酸菌。在苏黎世，维诺格拉斯基（Winogradsky）宣称一种来自土壤的细菌可以把残留于动植物尸体中的无机氨转变为有机硝酸盐，从而完成自然界的氮元素循环。总之，科学家们分离筛选出一种又一种细菌，研究它们各自如何影响这个世界。

而今天，人类基因组测序已经完成了10多年。透过细胞核的双层膜，所有玄妙的生命活动都可以通过4种脱氧核糖核酸的排列方式展示在我们面前，直观而简洁。曾经肆虐世界的炭疽菌已经被打入深渊，锁在疾控中心的牢笼里。而乳酸菌帮助威斯康星州成为美国生产奶酪数量最多、种类最丰富的地区。作为回报，当地人甚至准备让它成为威斯康星的象征之一，使其像那里的獾、知更鸟和糖枫树一样闻名于世。对于科学家来说，已经很少有某种单独的细菌值得研究了。

书本中的历史始终围绕一个个闪光人物去描写，似乎他们才是时间主线的连接点。然而，现实真正属于社会包含的每一个人。哪怕他们数量众多、无法逐一描述，哪怕他们的日常生活平淡无奇、无聊至极，但是只有尽可能增加个体数量，并在系统层面进行观察，这样的记录才更加有意义。

于是，科学家把目光投向多种微生物做出的群体行为。

在人体肠道里，细菌数量高得惊人。它们有上万个种类，数量以百亿为单位计算。我们称其为肠道微生物群落。在这个复杂联盟的内部，细菌之间或对抗或合作。每一种细菌的种类和数量始终处于变动之中。

它们从哪里来？我们不知道。我们也不清楚这些外来户经历了怎样的风雨波折，才最终在我们身体内部安家落户。如果和当今人类的旁系远亲做比较，诸如坦桑尼亚的黑猩猩、刚果的倭黑猩猩、喀麦隆的大猩猩，我们的肠道菌群就和它们的有着天壤之别。这种差异至少在1 500万年前就已经形成。

也就是说，当智人祖先和其他猿类分道扬镳的时候，他们的确甩开了尚未开化的笨亲戚，却没能够摆脱这些细小生物。在漫长的历史河流中，它们陪伴着人类一路走来。经历过史前时代、农耕文明、工业变革。人类生活方式的每一次巨变，都必然伴随着细菌成员的加入或者离开。除非找到来自那些时代的穿越人士，否则我们真的没办法弄明白细菌是怎么一步步形成今天的社群规模的。

就个人而言，肠道菌群与生俱来。如同身高、相貌、肤色一样，它来自父母馈赠，是可遗传性状。从出生那一刻起，你就已经开始塑造自己的微生物社群。你将拥有什么样的细菌、它们会以多少比例存在，都取决于每一个决定，例如你离开子宫的方式是自然分娩还是剖宫产，服用母乳还是配方奶粉，家里的宠物是猫还是狗。

三岁以后，肠道菌群趋向稳定。但是它们依然可以感知人类寄主的变化，不断调整自己的构成。因此，每个人都同时拥有自己独一无二的人体基因组和肠道菌群基因组。前者非常稳定，在寄生的一生中发生改变的次数屈指可数，每一次都令人担惊受怕，甚至会带来灭顶之灾；而后者的变化频率可以用星期，甚至是天来计算。肠道菌群改变的原因可能只是你飞去四川吃了几天火锅，或者你最近精神紧张连续失眠，又或者你刚刚开始马拉松课程。总之，肠道菌群从你出生即有，随你所处环境的变化而变化，每一次改变都会影响你体内的生理活动。

这不就是一个人体“器官”吗？虽然通过常规手段，比如X光、超声波无法看到，但是它确实藏在肠道里。尽管它由上万种细菌组成，但是简单说来，只分为两大阵营：对人有益和对人有害的细菌。双方相互斗争、此消彼长。获胜的一方就获得控制权，决定即将扮演或善或恶的角色。

那么，这个看不见的“器官”究竟有什么功能？

肠道菌群的主要任务是帮助人体消化食物。作为杂食智人的后代，我们的食物清单里有太多东西不能被自己分解、吸收和利用。举例来说，母乳是迄今为止最复杂的人类食物，没有之一。其中一类被称为“人乳寡糖”的主要成分，就包含数百种分子。这些分子结构单元非常特殊，只出现在人类而不是人猿或猴子的乳汁中。所以，也只有人类肠道菌群里的双歧杆菌属才能够吸收这些分子，并且把它们分解成婴儿所需的营养。

让我们再回到膳食纤维的故事。这张药方跨越千年，背后的秘密其实在于肠道菌群。虽然人体没有纤维分解酶，但是体内的微生物社群可以产生数千种之多，绝对保证各种各样的谷物、蔬菜、水果能被有效利用。

马滕斯给老鼠改变食谱，就是想弄清纤维是怎么通过肠道菌群来影响健康状况的。他首先挑选了14种已知的人体肠道细菌，再把它们转入无菌老鼠体内，于是一个缩小版的肠道菌群在老鼠身上出现了。他发现，不论是长期还是短期缺乏纤维摄入，那些对人体有益的细菌都会大量减少。而对人体有害的种类则会迅速增长，它们共同腐蚀肠道上皮细胞的黏液层——这是人体先天免疫系统的第一道防线。于是，肠道表面出现缺口，病原菌（柠檬酸杆菌）得以乘虚而入引起肠炎。显然，这些微小生物并没有心甘情愿受人驱使。充足的食物纤维不仅可以滋养寄主，也会满足那些坏细菌；当纤维不够时，它们转而蚕食寄主，大肆破坏寄主体内的防御机制，让其他坏家伙有机可乘。

图3–2 电子显微镜下的多形拟杆菌，它是人体肠道中最重要的糖类分解者

图片来源：Gross L.2007. Human gut hosts a dynamically evolving microbial ecosystem.PLoS Biol. 5(7):e199. doi: 10.1371/journal.pbio.0050199

那么，如果服用益生元（prebiotics），比如龙舌兰菊粉、阿拉伯树胶或亚麻籽这些主要成分是肠道细菌食物的保健品，是否真的能取悦这些微小生物？这会不会和食用麦麸糙米产生同样的健康效果？很遗憾，不论是伯基特医生半个世纪前的大量临床观察，还是现代生物学的实验结果，都表明答案是否定的。人类和肠道菌群的合作不是一夜之间形成的，而是历经数百万年漫长的相互试探与妥协形成的。所以，不要尝试欺骗它们，请多吃粗粮、蔬菜和水果。

肠道菌群可以影响距离它十万八千里的大脑和中枢神经。大量的医学统计已经证明它们之间存在高度相关性。由于无法进行人体试验，目前无法判断肠道菌群异常究竟是各类精神疾病的引发原因还是产生的结果。但是，想象一下，比较“害羞”的老鼠接受了某只相对“豪放”的同伴所提供的肠道菌群，前者的行为模式马上变得“大方”起来。这不是美好的幻想，而是确实发生在实验室里的故事。此外，一种名叫脆弱类拟杆菌的肠道细菌被喂给患有自闭症的老鼠后，可以减少老鼠独自做出的重复行为并减轻它的焦虑感，同时增加其与小伙伴的交流次数。

事实上，人体的所有生理活动都无法逃脱被肠道菌群掌控的命运。医生和科学家愿意承认它的广泛性。这就允许我们从崭新角度重新审视已有的健康知识和治疗手段。上述例子告诉我们，可以人为建立一个完美平衡的肠道菌群，从而获得健康。未来，药物很可能就是一堆装满细菌的胶囊。

2015年，日本理化学研究所的本田博士从肠道微生物群落里分离出17种细菌。它们都属于梭菌属，是一类最常见的肠道居民。有趣的是，这17种细菌倾向于形成自己的小圈子，能够在恰当的时候激活人体T细胞，也就是所谓的后天免疫细胞。当这个小圈子受损，各种肠炎的发生概率就大大增加。而在美国波士顿，本田和其他4位来自世界各地的免疫或微生物学家成立了一家名为Vedanta Biosciences的初创公司。他们希望在此基础上继续研究，建立起能治疗肠道疾病的细菌小社群。不仅如此，这些肠道细菌也被用于新型抗肿瘤免疫疗法，在美国多个医学院进行临床试验。如果试验成功，抗肿瘤药物将会更加稳定地留在患者体内，而不是像以往那样轻易地被肠道代谢排出。

同样是在波士顿，来自麻省理工学院的柯林斯（Collins）教授选择了不一样的创新之路。他没有试图寻找那些“骨骼清奇、万中挑一”的关键细菌，而是选择对最常见、最普通的大肠杆菌动手，进行基因改造。尿素循环障碍是一种常见代谢疾病，病人在摄入食物后，蛋白质的代谢产物氨无法变成尿素排出体外，因此停留在血液中引发毒性。于是，柯林斯教授设计出一种能够大量吸收血氨，并将其转化为精氨酸的大肠杆菌，从而帮助患者排泄尿素。而他设计的另一种大肠杆菌针对的则是患有苯丙酮酸尿症的病人，这种大肠杆菌可以吃掉大量苯丙氨酸，同样起到治疗代谢疾病的效果。

这并不是人类第一次使用细菌来治疗疾病。一个世纪前，无害的牛型结核菌就被接种到人身上以预防肺结核。直到今天，我们终于有能力选择让什么样的细菌成为体内的常住民。在不远的将来，个性化定制的细菌群落不仅可以治愈疾病，而且可以解决每一个人身上诸如失眠、肥胖之类的小问题。

细菌依附于人类，融入我们的过去和将来。那么，地球上种类繁多的植物和微生物有着什么样的关系？是不是也有相似的微生物群落等待人类去开发利用？

植物的影子

人类很早就认识到植物中可能有细菌的踪迹。微生物和植物的关系，完全是以一种直截了当的方式展现在我们面前。

20世纪60年代，科学家痴迷于对细胞器的研究，就像当时人们钟情于宇宙探索或者甲壳虫乐队一样。叶绿体被证明可以吸收二氧化碳，将其转化为简单的糖类，并释放出氧气。让人困惑的是：为什么只有植物进化出了叶绿体这样的光合作用细胞器？换句话说，叶绿体究竟从哪里来？叶绿体拥有自己的环状DNA（脱氧核糖核酸），独立于植物细胞核中的染色体存在；它可以进行分裂，形成新的叶绿体。这两个特点都和细菌非常相似。于是，生物学家构想出以下场景：在12亿年前，地球上只存在细菌始祖，它们有的可以通过光能和二氧化碳制造出食物。后来，植物的祖先出现，开始吞噬光合细菌，双方建立起以物质交换为基础的互利共生的关系。随着时间推移，被植物吸收的细菌越来越多，并且聚集到一起，最后再也无法离开，被同化成植物的一部分。

植物的祖先终于能够自给自足，获得了最基本的生存能力，但是远远谈不上生长兴旺。反观细菌，不但可以利用鞭毛自由移动，有的还能把空气里的氮气直接转化成植物所需的无机氨。难道那些最古老的植物就没有想过继续吞噬细菌、扩展自身功能吗？当然想，但是它们不敢。除了叶绿体，植物中的另一个细胞器：负责氧化呼吸产生能量的线粒体，也是远古细菌的残留；如果继续同化更多的细菌，植物并不能确定自己依然可以掌控大局。当然，也不见得还有细菌愿意舍去生命，化身为“甘于奉献的螺丝钉”。

后来，植物和微生物达成共识，在土壤里寻求可能的合作。最著名的例子就是根瘤菌。这类细菌和大豆根部形成一个个瘤状的嵌合体，制造植物可以直接吸收的无机氨，同时从植物那里获得碳水化合物作为回报。除此以外，土壤中绝大多数细菌、真菌和病毒，选择以植物根系为中心，建立起复杂的微生物联盟，非常类似于人类肠道菌群。在这个联盟里，种类各异的微小生物，和植物连接、进行物质交换，这相当于植物的功能得到延伸。植物进行合作的代价就是把自己暴露于土壤中：那里的病源物不断试图破坏植物，夺取营养。

和肠道细菌只能感知人体不同，根系微生物群落不但要随时对土壤中的温度、湿度和营养做出反应，而且需要密切关注植物的一举一动。对植物而言，扎根落地以后它的确可以控制自己脚下微生物的种类。比如，水杨酸既是阿司匹林的主要成分，也是常见的植物生长激素，它还可以指导植物如何抵御病源入侵。当植物无法合成或者过量产生水杨酸的时候，根系附近的微生物种类和数量会发生巨大变化。但是，植物对于根系菌群的影响其实非常有限。

最重要的改变力量来自我们人类。想象一下，如果你是生活在旧石器时代湖南道县的“农民”，那么你很可能完全不认识当今世界栽种的水稻、小麦和其他农作物。一万年的时间，人类始终挑选产量高、口感好、营养丰富的作物个体，并把它们的种子栽种下去，在下一代里面继续选择。显而易见的结果是，原始野生小麦和水稻被剔除出农田、现代玉米具有更少分枝和多样化的开花时间，而油菜的基因组数量直接翻倍。人类祖先在驯化农作物的同时，也在无意中为它们挑选了最适合的微生物搭档。

图3–3 左图为寄生于植物根系的炭疽菌属真菌Ct（浅灰色部分），右图为低磷条件时Ct将环境中不溶性磷酸盐转化为植物可以吸收的磷营养，促进其生长

图片来源：Hiruma K, Gerlach N, Sacristán S, Nakano RT, Hacquard S, Kracher B, Neumann U,Ramírez D, Bucher M, O'Connell RJ, Schulze-Lefert P. 2016. Root Endophyte Colletotrichum tofieldiae Confers Plant Fitness Benefits that Are Phosphate Status Dependent. Cell.165(2):464-474.

微生物如同影子一样和植物形影不离，在世界各地传播。当过去无人问津的野草逐渐成为今天占据主导地位的几大农作物，它们脚下的微生物也因此获得红利，变成土壤里的优势种群。

第三种可能

如果有益的肠道细菌能够改善人体健康情况，那么能否也在根系周围为植物建立一个最优化的微生物群落，从而提高农业产出呢？比如，2015年，美国平均单位面积土地的玉米产量要比中国高出大概80%。想要提高产量，一个解决方案就是在超高产出的田里找到那些起决定作用的微生物，确定它们的组成比例，再把它们投放到所需要的地方。这就相当于给每一种农作物组建最适合它发展的合作团队。团队成员分工不同，有的帮助吸收营养，有的负责抵御病虫伤害，有的负责帮助度过极端不利气候。

构想很美好，但是有两个问题值得注意。

首先，在肠道菌群的巨大成功背后，凝聚了全球范围内最好的基础研究和成果转化资源，而所有投入只需集中于一个物种，即人类（homo sapiens）。相比之下，土壤微生物群落的探索则面向小麦、玉米、大豆等主要粮食作物，以及咖啡之类的经济作物，更不用说数不胜数的名贵花草。当前的趋势是，科学家各自为战，针对每一种植物进行局部创新。

其次，和肠道的闭合环境不同，植物附近不但有细菌，还有真菌和病毒。不同物种之间的合纵连横、生死博弈完全是以整个土壤为大背景。因此，设计、控制农作物所属的地下生态世界具有一定难度。

其实，问题的关键并不在于资源分散和技术障碍，而是整个世界似乎已经没有其他选择。自从DNA技术被运用于农业生产，其唯一的目标就是：保护农作物免受病虫害，增加食物产量，并且不断提高食物品质。假设你是一名农场主，最近刚好从自家地里偶然发现一种细菌，它分泌的物质X可以杀死某种长期危害蔬菜的害虫。为了解决虫害问题，你无外乎有两种选择方法：

第一，大量生产物质X，喷洒到蔬菜上，起到保护作用。

第二，培育出能够自身携带物质X的转基因蔬菜，再也不用担心害虫问题。

事实证明，农药和转基因虽然可以解决实际需要，却会引发无数社会讨论。今天的农业生物学家正遭遇这个尴尬。全世界希望得到的不仅是某项实用技术，而且最好是能够满足绿色环保、生态和谐以及舆论好评的技术。

站在这个十字路口，土壤微生物群落理所应当成为未来农业发展的第三种可能。

于是，显微镜就像播种机、收割机一样，慢慢进入农场。在美国得克萨斯州，创业公司Indigo用优化好的微生物处理棉花种子。处理过的棉花完全是赢在起跑线上的，不仅可以抵御干旱，而且产量增加了11%。在北卡罗来纳州，AgBiome公司准备售卖一种由活的微生物组成的新型“农药”。其优势在于，它本来就是一种来自土壤的微生物，可以在自然界中自我繁殖。它可以长期稳定地存在于农田里，能够时刻和根系周围的各种有害病源进行斗争，从一开始就把病害消灭于无形。在西班牙中部高原，一种寄生于植物根系表面的真菌可以检测土壤中的磷含量。当土壤磷含量很低的时候，它从原本所在的根部延伸到茎秆，加强对植物的磷元素运输，从而保证植物正常生长。可以想象一下，如果这种微生物进一步进行优化并且大量存在于土壤里，它就会比目前所有的电子类土壤传感器都要好：不但能随时监控植物可吸收的营养水平，而且还能及时帮助其增加吸收。

总之，人类探寻微生物的愿望从未像现在这样强烈。向内，你可以在家里检测自己肠道内菌群的变化。专业公司（比如Thryve）会帮助你分析记录，并且给出健康建议，教你如何维护肠道菌群，每个月只需花费60美元。向外，科学家们从世界各处采集环境样本，从法国葡萄酒庄到美国中部的大豆田，从浩瀚大洋到热带雨林。机器人走进实验室进行大规模DNA提取，云端平台产生海量基因组数据。大部分微生物如同点点繁星一般，只出现在DNA测序数据中，而尚不能被人类触碰、培养和利用。我们也不清楚究竟在寻找什么。反正，世界刚刚从这些无法培养的微小生物里面，发现了最新一代CRISPR/Cas（常间回文重复序列丛集/常间回文重复序列丛集关联蛋白系统）蛋白，为今后的基因编辑找到了不少工具。

[1] 1平方英里≈2.59平方公里。——编者注

人体芯片——制药公司的新工具

作者：尚午，美国马里兰大学生物工程系博士

药物研发的历史

人在一生中不可避免会生病。有些疾病不需要干涉便会自我痊愈，而有些疾病则必须通过外界的治疗达到缓解或痊愈的目的。在各类外界治疗的手段中，服用药物进行治疗是最常见的一种。人们使用药物的历史可以追溯到千年前人类的早期文明中。在那个时候，药物不单单是用来治病，更多的则是被宗教或部落用来进行心理上的治疗。这些药物的成分通常来自植物。由于当时没有科学的研发步骤，药物的效用需要通过不停地试错以及观察人和动物服用后的反应来确定，而典型的例子就是我们熟知的神农氏尝百草后写出的《神农本草经》。尽管在不同文化中，传统药物都具有很长的历史和很高的流传度，但这些药物很难被大规模开发出来，而且其真正的医疗价值仍有待商榷。到了19世纪末，随着科学技术的提升，药物的发明开始从依靠口口相传的经验走向基于科学技术的系统研发。第一次世界大战结束后，现代的制药产业开始形成，以规范的科学研究为指导进行的药物研发最终获得了广泛共识。

现代的药物研发过程

今天，每一款药物从实验室到用户手中都要经历长达数年且耗资巨大的研发过程。一个标准的研发过程包括三个阶段：基础研究（basic research & drug discovery）、临床前期试验（preclinical trials）和临床试验（clinical trials）。如图3–4所示。

基础研究包括对疾病和症状的研究、选择治疗目标和选择最优治疗方案。新药的研发成功与否取决于我们对目标疾病的了解程度。在具备了一定的背景知识后，实验人员会根据疾病的发生原理选择一个治疗目标（drug target）。药物会和治疗目标发生反应，产生治疗效果。通常，研究人员会在体外细胞、组织或者动物身上进行研究，选择出最有希望的治疗目标进行下一步测试。在得到治疗目标之后，研究人员会使用不同的方式进行高通量的药物测试及筛选，选择出有潜力的候选药物。

临床前期试验是承前启后的一个阶段。其试验结果可以决定一款候选药物是否有价值进入之后的临床试验（概率为1/5 000）。为了尽可能准确地预测药物在人体内的各项指标，研究人员通常使用两种模型来模拟人体内的环境：（1）生物体模型（in vivo），比如小白鼠等动物活体；（2）生物体外模型（in vitro），比如培养在玻璃试管中的活细胞。一般来说，两种模型都会被使用。为了确保药物在人体实验中的安全性，药监局对临床前期试验这一步骤的要求是最严格的。研究人员需在此步骤评估和预测药物在人体中的多项指标，涉及药物效应动力学（药物对人体的作用）、药物代谢动力学（人体对药物的反作用）和毒性（包括短期和长期）。预测的结果可以帮助研究人员决定临床测试时使用的药物剂量。

图3–4 药物研发时间轴

图片来源：http://www.phrma.org/sites/default/fi les/pdf/rd_brochure_022307.pdf

临床试验是新药得到药监局批准前的最后一步，也是最艰难的一步，成功率只有5%。临床试验分为三期，分别在不同类别和数量的人群中测试：

（1）临床一期的目的是测试新药在一小组健康人群中的安全性。测试对象通常为100位健康的志愿者。测试的项目主要涉及药物在人体内的吸收、代谢、副作用等。

（2）临床二期的目的是测试新药在一小组患者中的药效和安全性。测试对象一般为100~500名患有相关疾病的患者。这些患者在接受新药治疗的同时也会接受其他不同类型的治疗，比如使用现有市面上的药物和安慰剂。研究人员通过测试结果来评估新药相对于现有药物的优势和短期安全性。

（3）临床三期是临床试验的最后一步，是最关键的也是成本最高的一步。其目的是证明新药在大规模患者中的药效和安全性。这一步的测试涉及1 000~5 000名或者更多的患者。研究人员用统计学分析获得的数据，对药物整体的药效、安全性和风险收益率进行评估。除此之外，制药公司还需要准备文件给药监局以期获得批准。一款药物只有得到药监局的批准才能投入市场。

药物研发的困难和临床前期试验的重要性

由上可见，成功研发一款新药所需的人力和物力成本是巨大的。据统计，每一款新药的研发资金平均为26亿美元，平均时间长于10年。其庞大的资金和时间成本意味着一旦项目失败（平均失败率高达88%），前期的努力将付之一炬。因此，制药公司无不在急切地寻求提高研发成功率的手段。其中，最关键的一个方法便是在进入临床试验之前提高对人体对药物反应的预测的准确率，从而尽早过滤掉存在高失败风险的项目，降低临床试验的试错成本。

为了达到这个目的，临床前期试验中使用的模型的可靠性便变得尤为重要。因为使用模型的目的是为药物在人体中产生的作用提供一个参考，所以模型与人体的相似程度直接影响研究结论的准确程度。传统试验所使用的动物模型存在着诸多缺点。除了分析起来非常复杂、耗时耗力、会引起许多道德问题外，动物模型最大的缺点便是无法准确地模拟人体系统。尽管动物模型与人类共享的基因比例最高可达99%（如小白鼠），但剩余1%的不同依然会带来基因表达上的差异，从而导致两个物种之间产生巨大的生理差异。许多疾病，例如帕金森或部分糖尿病的产生原因，并不是基因自身出了问题，而是因为基因在表达过程中出现了变异。这些变异会导致药物在动物体内和人体内引起截然不同的反应。即便是非常细微的差别，也会随着药物研发进程的推进而被放大，最终很有可能导致整个项目的失败。因此，如何使用人体细胞建立模型代替动物模型，从而提高模型的可靠性和药物研发的成功率，便是制药产业试图解决的一大难题。

近年来，人体细胞体外培养技术在一定程度上解决了动物模型与人体不匹配的问题。但是，在人体外培养细胞以期模拟人体内部的环境是一件极困难的事情。它面临的一个最大的挑战就是如何在人体外建立一个和人体内相似的环境。我们知道，细胞在人体中的生长环境是一个非常复杂的三维微观环境。环境中的三维结构和生物化学信号影响着每一个在其中生长和分化的细胞。反观现有的体外培养技术，细胞仅仅被培养在了一个二维的培养皿中。这个结构过于简单的培养皿无法有效模拟人体内复杂且处于动态的细胞与细胞之间、细胞与不同环境之间的相互作用。这种环境上的不同导致在模型中繁殖的细胞与人体内的细胞相去甚远，因而降低了模型的可靠性和临床前期试验的准确性。因此，如何在人体外构建一个适合细胞生长的天然环境是建立一个可靠体外模型的关键。

目前为止，我们还没有足够的技术构建出一个还原度为100%的人体模型。不过，相比还原整个人体的耗时耗力，科学家们将精力集中在了另一条路径，即逆向工程（reverse engineering）上。逆向工程的目标是还原目标器官关键的部位和功能。这条路径可以在不损失模型功能的情况下大大缩减实验成本。比如，如果我们要观察药物在肠道中的吸收效率，与其还原一整条肠道（耗时，复杂），不如只还原肠道表面负责吸收药物的小肠绒毛结构和表皮细胞。于是，一种以逆向工程为指导方针的新技术，“人体芯片”（human-on-a-chip）或称“器官芯片”（organ-on-a-chip），就成了时下最受关注的新一代药物筛选测试平台。这个平台除了有能力模拟人体目标器官的三维微观环境之外，还拥有样本量少、精度高、多功能和自动化四大特点。人体芯片之所以拥有多项优点，是因为它是建立在微流控芯片（microfluidics）平台上的一项技术。所以在介绍它之前，我们先简单了解一下微流控芯片这个平台。

微流控芯片平台

微流控芯片是一项在微型的管道中操控和处理微量流体（体积通常以微升计或更小）的技术。这项技术是从微体电子学（microelectronics）发展而来的。不同的是，微流控芯片的管道里流的不是电子，而是液体。虽然目前还处在初始研发阶段，但微流控芯片在生物化学领域所带来的好处以及未来的潜力已经得到广泛的认可和接受。相较传统实验室的技术，微流控有三个最大的优势。

小型化

实验空间的缩小（微米级以下）不仅可以节约样本的使用量和减少废料，也大大提高了实验的准确性和精度。

集成化

像集成电路一样，设计者可以在一块微流控芯片上添加许多不同的功能板块，每个功能板块之间可以利用管道实现相互流通，大大减小了设备的体积。

自动化

微流控芯片的操作可以做到全自动化，从而降低了人工成本和实验耗时。正如集成电路的出现使昂贵且笨重的大型计算机的体积变小，并造成人手一台笔记本电脑和智能手机的现象，微流控芯片的出现势必会在不久的将来改变传统生物化学实验室的模式，让生物化学实验更加普及化。

人体芯片概念

以微流控芯片为平台，人体芯片旨在在人体外模拟人体内部环境。这个内部环境可以是某一块组织，某一个器官，甚至多个器官的组合（比如整个人体）。人体芯片的制作方法简单来说就是先在微流控芯片中搭建一个目标组织或器官的三维模型，然后将人体细胞培养在模型上。除了拥有微流控芯片技术的低成本、高效性和可控性等优点，人体芯片还可以更准确地模拟人体内微米级或更小的三维环境，从而增加了药物筛选及测试的准确性和可靠性。

到目前为止，已经发表的不同器官的人体芯片研究成果包括以下8种：肠道芯片（gut-on-a-chip）、肺部芯片（lung-on-a-chip）、心脏芯片（heart-on-a-chip）、血管芯片（vessel-on-a-chip）、肿瘤芯片（tumor-on-achip）、胎盘芯片（placenta-on-a-chip）、人眼芯片（eye-on-a-chip）和人体芯片（human-on-a-chip）。

目前有关人体芯片的最新研究进展

肠道芯片

口服药物进入人体的第一途径就是通过肠道的吸收，所以建立一个人体肠道模型可以为口服药物的吸收、代谢等研究带来帮助。传统的体外培养皿技术将肠道表皮细胞培养在一张通透性膜上，从而形成一张二维的细胞膜将上下两个空间隔离，模拟成人体肠道中内腔（lumen）和血液（blood）的分界面。利用这个模型，科学家可以研究药物从内腔被吸收到血液的效率。然而，实际人体的肠壁充满了小肠绒毛和褶皱等三维结构，同时还有着大量的微生物菌落。这些特点都会影响药物的吸收。

2012年，美国哈佛大学Wyss生物工程学院的Ingber实验室首次研制了一款肠道芯片。[1]如图3–5所示，研究人员将人体肠道表皮细胞培养在微流控芯片管道中带有一定通透性的膜（transwell）上，并在管道两侧添加了周期性变化的气压（cyclic mechanical strain），在通透膜两侧添加了持续的水流来还原人体肠道的蠕动和食物水分的流动。这些物理变化带来的好处就是还原了表皮细胞在人体肠道中所受的物理刺激，促使这些细胞进一步分化，形成三维的褶皱和小肠绒毛结构。除此之外，人体肠道中的微生物群落也被证明可以在这个模型里与肠道表皮细胞共生。和传统的培养皿培养技术相比，这个模型在表皮细胞的面积和药物吸收效率上更接近真实的人体肠道，在未来的药物测试中有着巨大的潜力和市场。

肺部芯片

在动物体内研究肺部组织具有相当大的困难，因为这个器官持续地受到许多外力的影响，比如呼吸。2010年，美国哈佛大学Wyss生物工程学院的Ingber实验室就首次在芯片中模拟了气管表皮细胞的微环境。[2]其研究人员在一层通透性膜上层培养了一层肺部气管中的表皮细胞，在下层则培养了一层血管表皮细胞。通透膜的上层空间被通入空气，模拟气管内腔；通透膜的下层则通入液体，模拟人体血液环境。这个管道的两侧还有两个管道，可利用气压模拟呼吸循环中肺腑张力和液体压力的变化。使用这个肺部芯片，研究人员展示了在气管缺少表面活性剂的情况下，气管表皮细胞受到的影响。

心脏芯片

研发心血管疾病药物时面临的困难主要来自如何在体外还原心脏微环境中的三维结构（morphometric）、心肌组织的收缩性（contractile）和电生理学（electrophysiological）的特点。2011年，美国哈佛大学Wyss生物工程学院的Parker实验室研制出一款心脏芯片。[3]其研究人员将心肌细胞培养在一种有弹性、可变形的薄膜上，形成一种肌肉薄膜（muscular thin film）。每一个心脏芯片里都装配了8片独立的肌肉薄膜，研究人员可在一次实验中同时观测和对比心肌细胞在不同的刺激下的反应。除了观测心肌细胞的收缩，他们还可以观察到收缩过程中产生的电信号。值得一提的是，肌肉薄膜可以被制作成不同的三维结构，更好地模拟人体中的环境。研究者们成功地在芯片上测试了不同浓度肾上腺素对心脏肌肉细胞收缩性的影响。

血管芯片

许多心血管疾病发生前的重要征兆是患者出现高血压。高血压在最初的时候通常只是体内某些微小血管中结构和功能的病变。因此，更好地理解血管病变的成因可以增加我们对心血管疾病的预防和治疗效果。2010年，多伦多大学生理学院的Boltz实验室研制了一款基于微流控芯片的动脉模型。[4]其研究人员在芯片中搭建了一个空心的血管支架，然后在支架外侧培养了一层血管表皮细胞和一层平滑肌肉细胞。表皮细胞通过自身分泌的血管收缩因子和血管舒张因子调节血管模型的三维形态。研究人员在血管模型的两侧还搭建了导管，用于模拟人体中血管周围环境与血管的物质交换。通过这个模型，研究人员发现，不是所有的应激反应都发生在整个血管表面，血管收缩的反应就只涉及了血管的某一侧细胞群。这个血管芯片实验平台将会对心血管疾病药物的初期研发阶段产生巨大的帮助。

肿瘤芯片

与其他的器官芯片相比，肿瘤芯片的研发正在以非同寻常的速度发展。研发肿瘤芯片的目的在于还原复杂的肿瘤微环境或者模拟肿瘤转移，从而测试抗肿瘤药物的效果。以微流控芯片为平台，肿瘤芯片可以模拟传统体外模型无法模拟出的肿瘤微环境中的关键因素，包括低含氧量、肿瘤和环境的互动以及营养物质的浓度梯度。

2012年，麻省理工学院癌症综合研究中心的Kamm实验室研发出一款肿瘤芯片。[5]在这款芯片中，肿瘤细胞和血管内皮细胞被同时培养在三维的水凝胶环境中，从而模拟了肿瘤和血管的互动。代表人体免疫系统的巨噬细胞，则被培养在了血管内皮细胞的另外一侧。利用这个芯片，研究人员们研究了巨噬细胞释放的肿瘤坏死因子（TNF-α）对肿瘤细胞转移进血管的促进作用。

胎盘芯片

据调查，每年有11%的孕妇会面临早产以及早产带来的胎盘功能紊乱的风险。关于胎盘这个人们了解最少的人体器官，许多问题有待研究，譬如物质是如何在母体和胎儿之间进行交换的。这类问题的研究无法仅仅依靠一个单一的胎盘器官，而需要一个母体和胎盘相互连接的系统。

来自宾夕法尼亚大学生物工程学院的Huh（许）教授带领的团队在？《芯片实验室》（Lab on a chip）杂志上首次发表了关于构建这个系统（胎盘芯片）的研究成果。[6]研究人员将两个并行的微流控管道之间用一片通透膜隔开。他们在膜的一侧培养了滋养层细胞（一种处于胎盘最外层与母体血液交界处的细胞），在另一侧培养了胎儿血管的表皮细胞。这两层细胞模拟了胎盘隔离带（placental barrier）这一将母体和胎儿循环系统隔离的区域。在胚胎发育的过程中，胚胎里的细胞不间断地发生着变化。这层胎盘隔离带也随着胚胎的发育逐渐变薄。这个变薄的过程对胎儿和母体之间的物质交换而言非常重要。现在，胎盘芯片将首次使我们能够直接观测和研究这个变化的过程，大大促进了我们对早产带来的胎盘功能障碍的研究以及对其的治疗。

人眼芯片

来自宾夕法尼亚大学的Huh实验组的另一项研究成果是成功地在微流控芯片上模拟了人眼的结构和眨眼的功能。[7]研究人员将人体角膜细胞培养在一个3D打印出的眼球表面弧线形状的外壳上，以模拟眼球表面的角膜组织和结膜组织。之后，通过使用微流控芯片和自动化系统，研究人员模拟了泪水的分泌和眨眼的过程。这项新的技术可以用于眼睛相关的生理和病理研究，例如药物或者环境污染对眼睛的影响。

人体芯片

尽管人体芯片是时下生物工程界最热门的话题，但真正在微流控芯片中模拟出“人体”的实验成果却不多。大多数时候，我们听到的新闻都是关于在芯片中模拟出“人体的某一个器官”的研究成果。近期，来自美国哈佛大学和英国牛津大学的科学家们研制了7种不同的小型人体器官模型，并将它们连接在了一起，组成了世界上第一个真正意义上的“人体芯片”。这个一半是细胞，一半是芯片，看上去像集成电路的微型人体看起来与人相去甚远，不过这并不重要。它的目的在于帮助开发和检测新型药物。

“相较动物模型，制药公司更愿意使用这个人体芯片。”正如英国人体芯片公司CN Bio的首席执行官埃玛·斯基茨（Emma Sceats）博士所说，制药公司已经开始将研究重心从传统的动物模型向新型的体外器官模型或者其他生物技术上转移了。科学家们的最终目标是将人体的肝脏、肠道、心脏、肾脏、大脑、肺部、生殖系统、免疫系统、血液循环系统和皮肤用器官芯片的方式连接到一起，组成真正的人体芯片（如图3–5所示）。这个目标的最终达成将在极大程度上提升我们在生理健康、疾病预防和治疗药物等领域的研究水平。

人体芯片的未来

人体芯片技术具有先天优势，因此拥有不可小觑的市场前景。到目前为止，已经有多个基于大学实验室的初创公司成立。其中媒体最关注的是基于哈佛大学Wyss生物工程学院的Ingber实验室，成立于2013年的Emulate Bio公司。Emulate Bio公司的核心业务是通过人体芯片研究疾病、药物、化学物质和食物对人体健康的影响。其产品不仅包括肺部芯片、肠道芯片、肝脏芯片和大脑芯片等单个器官芯片，而且也包括将多个器官芯片整合到一起形成的模拟人体的系统。值得一提的是，Emulate Bio公司的未来发展方向是利用用户自身的细胞制造个人化的人体芯片（you-on-a-chip），从而改变用户了解和管理自身健康的方式。

图3–5 人体芯片示意

注：每个单块芯片都模拟着一个器官。最终目标是将多个器官芯片串联起来，模拟人体。

图片来源：https://wyss.harvard.edu/technology/human-organs-on-chips/

人体芯片有着广阔的发展和应用前景，同时也面临着技术和市场化的挑战。具体如下。第一，如何利用人体胚胎干细胞（embryoniccells）或者诱导性多功能干细胞（iPS cells）建立一个可以持续使用的体外模型。第二，在现有的人体模型中，细胞大多生长在合成材料构建的三维模型中。这些合成材料对细胞的刺激程度不如人体内环境所带来的刺激程度，还会影响细胞的生长。比如，某些细胞所需的生长物质会被芯片材料所吸收。因此，如何进一步提高芯片材料的生物适应性（biocompatibility）也是一大难题。第三，现有的芯片材料虽然适合实验室里的芯片开发，却不适合工厂里的大规模芯片生产。第四，由于该技术的全新性，人体芯片的下游数据分析还很难做到与现有的生物分析技术无缝对接。第五，人体芯片的发展需要在尽可能还原人体的复杂度和保持实际操作的简便性之间找到一个平衡点。过低的人体还原度或者过高的操作需求都会限制人体芯片在市场上的推广。

[1] 参见：Kim, H. J. & Ingber, D. E., 2013. Gut-on-a-Chip microenvironment induces human intestinal cells to undergo villus differentiation. Lab on a chip, 5(9), pp. 1130-1140。

[2] 参见：Huh, D. et al., 2009. Reconstituting Organ-Level Lung Functions on a Chip.Science, 328, pp. 1662-1668。

[3] 参见：Agarwal, A. et al., 2008. Microfluidic heart on a chip for higher throughput pharmacological studies. Lab on a chip, 144(5)。

[4] 参见：Günther, A. et al., 2010. A microfluidic platform for probing small artery structure and function. Lab on a chip, 10(18), pp. 2341-2349。

[5] 参见：Zervantonakis, I. K. et al., 2012. Three-dimensional microfluidic model for tumor cell intravasation and endothelial barrier function. PNAS, 109(34), pp. 13515-13520。

[6] 参见：Blundell, C. et al., 2016. A microphysiological model of the human placental barrier. Lab on a chip, 16(16)。

[7] 参见：Seo, J. & Huh, D., 2014. A Human Blinking ‘ Eye-on-a-Chip ’. 18th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences, pp. 733-735。

脑机接口让“黑客帝国”变成现实

作者：杜乾，纽约州立大学上北医学院博士，在神经科学和认知科学领域有深入的研究

脑机接口，即实现生物脑与机器互联沟通的技术。也许技术的名称你不熟悉，但技术本身你一定不陌生。无数科幻影视作品和小说，从20世纪的《黑客帝国》到仍在热播的《黑镜》对此都有体现，所谓的用“意念”控制外物、与他人分享思维与记忆、完全生活在另一个靠大脑想象的虚拟世界，这些奇思妙想依靠的核心技术都是脑机接口。其实脑机接口不光是科幻作家放飞想象力的重要舞台，在现实生活中，也已经充分展示出其重要价值：如为因各种意外或疾病而失去运动能力的人提供操纵外界设备的可能、为盲人和聋人等感官缺失者提供重新感知世界的机会、让普通人提高工作效率和生活品质。总之，脑机接口是实现未来诸多科技设想所绕不开的技术，也是神经科学中离应用转化最近的领域，因而值得创业者和投资人关注。

脑机接口技术是一个有趣而庞大的话题，因为技术本身涉及神经科学、材料科学、机器学习等多个交叉领域，其应用场景以及适应各种应用场景的技术丰富多样，作为其技术基础的众多学科也正处在日新月异的飞速发展时期。在此，我们不妨先从现有产品和公司的角度出发，一窥领域现状，更多的话题则留待以后讨论。

首先，什么是脑机接口技术？它是用来解决什么问题的？若将大脑的功能粗略分类，可以概括为感知世界（如视觉、听觉等感官）、肢体运动（如四肢运动、眼动、说话等），以及其他更加内源性的功能（如决策、心算、记忆、情绪等）。除了大脑这个“中央处理器”，为了实现感觉和运动功能，神经系统还需要视网膜这样的探测器、神经肌肉接头这样的效应器以及脑干脊髓这样连接大脑与外周探测器和效应器的链路系统。在脊髓损伤、视网膜色素变性等疾病中，遭受损伤的多是外周的探测器、效应器和链路系统，而大脑的正常功能并未受影响。所幸，这些探测器、效应器的功能是相对简单的，真正复杂的智能化运算都在大脑中完成。此时，如果用人工假体等替代原有受损部位，并与大脑连接起来，这些缺失的运动与感觉功能将会被重建。不难看出，这其中的难点在于如何将人工假体与大脑连接，如何用大脑听得懂的语言向其发送信息，以及如何让其理解大脑传递出的信息。而这些就是脑机接口技术所要解决的问题。其实，对神经系统编码机制的研究，正是神经科学的核心内容之一，脑机接口技术是这个大领域中的一个小侧面，是在特定场景下解读神经信号并对其进行编码的工程实现。此外，除了对感官和运动的重建，任何由外源设备对大脑信号的干预或解读，都是脑机接口技术。

脑机接口大体上可以分为读取型与刺激型，以及侵入式与非侵入式（如图3–6所示）。读取型脑机接口读取、解码神经信号，主要应用于对运动功能的重建。刺激型脑机接口则将人工假体所探测到的信号进行编码，并写入神经系统，主要应用在感觉重建。此外，也有既可读取又可写入信息的双向脑机接口，除了可以实现运动与感觉之间的相互反馈，还可以干预更多脑功能，如对记忆的储存和增强。脑机接口领域的绝大部分研究工作是针对读取型接口展开的，因为问题复杂度更低、未知伤害更小、信号采集和算法工具更多、更易于开展动物实验，等等。侵入式脑机接口将记录与刺激设备直接接入大脑皮层甚至大脑深层核团，因此需要进行开颅安装手术。非侵入式脑机接口不需要实施创伤性手术，让研究对象佩戴电极帽或借助一些影像设备即可完成。侵入式接口与非侵入式相比，信号信噪比高、精确度高，但难度高、安全风险大，适用于临床应用，未来的长期发展潜力巨大，非侵入式接口信噪比低、精确度低，但简单安全，适用于面向普通用户的众多领域，发展潜力主要在于挖掘更多应用场景以及与其他技术的结合。

图3–6 脑机接口的核心组成

注：注意读取型与刺激型脑机接口的差别。

由于上述安全性和技术难度的原因，过去商业化的产品绝大多数都属于读取型非侵入式的范畴，但从近些年开始，有越来越多的创业公司向侵入式、刺激型以及高级脑功能方向进军，而非侵入式接口也在不断提升其精确性，众多新技术破土而出。接下来，我将在读取/刺激和侵入/非侵入方面划分出的4个子领域中，讨论其代表性的前沿产品和创业公司，以及它们反映出的难点与热点。

侵入式读取型脑机接口

若论最先进的脑机接口技术，那一定存在于侵入式读取型（读取型）的范畴内。侵入式所带来的高精度优势，在信号处理与机器学习领域已积累的强大工具，以及十几年来大量的科研工作成果，使得侵入式读取型脑机接口可实现的脑机互动的复杂度远超其他类型。在实验室中，目前通过脑机接口控制外部设备的极限是7个自由度的机械臂运动（三个方向的平移、三个方向的旋转，以及抓取这7个维度），以及每分钟25~40个正确字符的“打字”（如图3–7a所示）。

常规读取型接口的工作流程大致可以划分为信号采集和信号解码两大步骤。信号采集是指通过某种记录设备采集神经活动发出的某类信号，在侵入式接口中，通常是用植入大脑的电极检测神经电活动。信号解码是指运用各种统计和机器学习的算法，将采集到的复杂且混有大量噪声的信号解析、转化为简单明确的控制外部设备的指令。信号采集的核心在于硬件和采集部位的选择，信号读取的核心在于解码算法的设计（如图3–8所示）。

图3–7 侵入式读取型脑机接口实例

注：a为患者在OPTI-Ⅱ型键盘上快速打字，b为患者实现对机械臂7个自由度的控制。注意患者头部安装有接口设备。建议观看视频，相关视频链接https://elifesciences.org/articles/18554#media1；https://www.nature.com/articles/nature11076#supplementaryinformation。

图片来源：Hochberg, L.R., et al., Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm. Nature, 2012. 485(7398): pp. 372-5.；Pandarinath, C., et al., High performance communication by people with paralysis using an intracortical braincomputer interface. Elife, 2017

虽然我们早已成功通过侵入式接口将运动皮层的信号解析为外部设备的指令，但这项技术尚未进入大规模临床应用阶段。原因有几点：首先，此技术中，高复杂度的信号分析对信道数目、信号保真度、信息传输率、供电等的要求较高，所以无线传输信号实属不易，技术仍在开发之中。这就使得在应用该技术时，患者会头顶一把导线，并有开放性的创伤（如图3–8b、图3–8c所示）。这在很大程度上限制了这项技术，其目前只能在实验室中使用。其次，要达到上述的运动复杂度和速度，患者和机器间的适应通常要经过一个较长的训练周期，只有这样才能将其中关键的算法参数调试到较优值，再加上植入手术和术后恢复的时间，要获得上述的优异的“打字”能力，患者平均要花约2年时间。其间，还需要科研团队、外科医生和患者之间密切合作，时间、人力和经济成本都非常高。

侵入式读取型接口虽然目前尚未进入大规模临床应用阶段，尚无完整的，包括了信号采集和解码算法的成套商业化产品，但第一步脑电信号采集所需的硬件系统，已经有了领域认可的较为标准化的产品，那就是大名鼎鼎的BrainGate（脑关）。近年来的几项突破性进展中，都可以看到它的身影。BrainGate2是其最新一代产品，它由前端负责采集脑电信号的电极阵列，及后续负责信号预处理的部分组成。这个电极阵列叫犹他阵列（utah array），大小如美国儿童剂量的阿司匹林片（4mm×4mm），由100个细如发丝、长度为1~1.5mm的电极组成（如图3–8a所示）。[1]电极植入脑内，将信号传递至一个固定于患者头部的基座，信号被放大和数字化之后，再经光纤、信号控制器等输出给电脑，供开发者编写第二步的解码算法使用。BrainGate2目前正在进行其一期临床试验。BrainGate2的背后是BrainGate公司和为其生产基本组件的科研型脑电设备领域巨头Blackrock Microsystems公司。[2]

经典的侵入式脑机接口虽然已获得了不俗的成绩，但面临着炎症反应，细胞死亡，疤痕化，电极包埋、移位等诸多问题（如图3–8d、图3–8e所示），长期稳定性差，因此除了上述经典的犹他阵列，人们一直在寻找能减少创伤、提高信号质量的脑电采集方法，如神经尘埃传感器、含神经营养因子的电极和柔性电极等。在此，笔者想介绍一种利用附着于血管内支架的电极的植入方法。该种电极附着于血管支架上（如图3–8g所示），因此可经由静脉血管植入人体内，顺着血管进入身体较深的部位，而无须进行创口巨大的植入手术。这一方法应用于心脏除颤方面已有几十年历史，将其运用到脑机接口的电极植入过程中，可以避免开颅骨手术，不打破血脑屏障，同时，将电极送入非常接近脑细胞的地方，获得较高质量的信号。虽然该方法目前只是刚刚在动物实验中被验证过可行性，但其市场潜力已被看到。研发该方法的科学家奥克斯利（Oxley）于2017年成立了他的创业公司SynchronMed，[3]致力于这项技术的产业化。公司已经拿到来自DARPA（美国国防部高等研究计划署）的种子轮投资，为其研发其名为Stentrode的支架脑电采集器。公司准备于2018年下半年开展临床试验，验证该方法在人体上的可行性。采集硬件的升级是侵入式接口中比较具有活力的领域，这个例子也很好地体现出当下脑机接口产业化飞速发展的节奏。

受益于材料与植入方式的改进，脑机接口硬件得以向另一个重要方向发展：开发更高效、更强大的记录/刺激电极，用作脑机交互的界面。理想的脑机界面要能同时记录和刺激更大的神经细胞群，并保证高速、高保真度的无线信号传输，以及更高的空间分辨率。这个方向的佼佼者有Paradromics公司，他们已经开发出一种由10万根直径仅20微米的电极组成的可实现每秒8GB数据传输的电极束（如图3–8f所示）。[4]环顾新兴的脑机接口创业公司，你会发现，对新一代脑机界面硬件的开发是它们不谋而合的战略部署，这其中包括埃隆·马斯克的公司Necralink和刚刚转变发展方向的Kernel（实时操作系统）公司。这个技术同样也是美国官方支持的重要项目，DARPA甚至野心更大，它的目标是要实现同时记录100万个神经细胞的电活动、同时刺激10万个神经细胞，大大超出现有的技术极限。这样的脑机界面，首先会给神经科学研究带来革命性的改变，因为，量级如此不同的细胞群体的活动能揭示出很多以前无法研究的脑功能机制。同时，它会促使脑机界面像互联网一样，在未来成为平台级的基础设施，成为许多科技应用生长的土壤。

图3–8 经典接口及新一代的侵入式接口的电极及数据传输部件

注：a为犹他阵列电极；b为BrainGate公司用于人类患者的第一代脑机接口数据传输部件；c为BrainGate开发的新一代无线脑机接口电极及数据传输部件；d为使用犹他阵列后脑组织受的损伤；e为长期使用后的电极被细胞包裹，导电性下降；f为Paradromics研发的新一代高通量电极束；g为Synchron Med研发的支架型电极。

侵入式刺激型脑机接口

侵入式刺激型脑机接口的主要应用包括帮助残障人士恢复视觉、听觉、触觉的感官重建，以及对非正常神经活动进行干预，以治疗帕金森、癫痫等疾病的脑深部刺激。这个领域中最成功的技术其实并没有什么科幻感，相反大家对它并不陌生，那就是人工耳蜗。人工耳蜗是目前应用最广泛的脑机接口，截至2012年，全世界已经有32万人接受过植入，FDA（美国食品药品监督管理局）更是早在1980年和2000年就通过了成人和儿童用人工耳蜗的植入许可。然而，人工耳蜗的成功并不能说明刺激型脑机接口技术的成熟，相反，这个技术刚刚起步。人类听觉系统对声音的编码相对简单，耳蜗中的听觉神经是按照其最敏感的声音频率的高低依次排列的，按照声音刺激的简单时频特性，对相应频率的听觉神经施加相应强度的刺激，已经可以还原我们大部分的听觉。

相反的例子是视觉。人类大脑对视觉的编码非常复杂，我们的感官信息80%来自视觉，全脑参与视觉信息处理的皮层更是占比过半。而相比运动、记忆等功能缺失，视觉功能缺失的发生率高得多，失去视觉对生活的影响最大。然而相对巨大的需求，可以造福于视觉重建的脑机接口，即视觉假体的研究却非常有限。领域的先驱者多贝尔（Dobelle）和布林德利（Brindley）利用500~600根电极刺激盲人视皮层使之可以识别物体，或识别字母并完成简单的阅读。然而，这些工作早在20世纪六七十年代就已完成，之后并无重大的突破。多贝尔做了商业化的尝试，但其视觉假体一直没有通过FDA的许可，随着多贝尔的去世，相应的研发也被搁置。目前，在视觉假体领域走在较前端的是Second Sight（透视力）公司研发的Argus视网膜刺激系统，其第二代产品Argus II正在进行二期临床试验（如图3-9a所示）。[5]另一家公司Bionic eye technology还在做临床前的研发。不同于多贝尔的视皮层刺激器，这两家公司研发的都是刺激外周视神经或视网膜的假体，需要盲人的部分视网膜细胞或者视神经功能完好，因而其实可用人群更少。此外需要指出的是，在以上所有研发中，盲人产生的视觉都是对由光点组成的简单图形的感知，其实借助触觉可以更简单地完成感知。而自然状态中，人类从视觉刺激中获取的信息要比这繁杂得多，从基本的颜色、物体的远近到高级的情绪、人脸识别等等。如果想让盲人有一天能感知到这些信息，视觉假体需要能将视觉刺激的特定属性准确传递到视皮层或视网膜的特定细胞群，而大部分这些知识我们还未探索清楚，因而可以说，刺激类脑机接口的发展才刚刚起步。从积极的角度看，每一点儿神经科学知识的积累，都有可能转化为这一类脑机接口进步的空间。2016年，匹兹堡大学的科学家通过对体感皮层的刺激，成功帮助患者实现对手指触觉的重建。[6]这项研究的特别之处还在于它既可以实现读取，又可以实现刺激，是双向的脑机接口。由于借助该技术，既能感受，又能使劲，患者还成功与奥巴马握了手（视频链接：https://videopress.com/v/O4cvfWZh）。[7]

如果说视觉重建还比较遥远，那么脑深层刺激就离我们近得多了，这也是近年来侵入式刺激类接口中最热门的种类。癫痫是由脑细胞过度兴奋或异常电活动引起的，常体现为由大规模神经细胞同步放电引起的非正常脑电大幅震荡，会导致运动神经控制的肌肉痉挛、代谢率骤升、神经细胞缺氧坏死等不可逆的损伤，危害巨大。如果在神经细胞同步放电的时候，引入外源电流干扰、抵消震荡，就可以有效防止癫痫发作。再如，帕金森是由于负责调节运动的深部神经核团细胞坏死引起的运动迟缓、震颤，如果在这些核团中引入刺激电流，那么帕金森的症状就可以得到有效缓解。这些植入脑中病灶、通过引入刺激电流调节异常神经活动的脑机接口，就叫脑深层刺激器。这项技术的优势是起效直接、迅速，且可以避免传统药物治疗的副作用和耐药性的产生，为接受传统疗法效果甚微的患者提供了一个新的选择。FDA早在1997年和2009年就分别批准了这项技术用于帕金森和强迫症的治疗。该领域的明星公司NeuroPace，致力于用该技术治疗癫痫，在2013年获得了FDA批准，到2017年年初，已经为1 000位病人植入了刺激器[8]（如图3–9b所示）。除了这些人们早已知道的适用疾病，脑深层刺激的潜力还在被不断挖掘，正在被尝试用于治疗越来越多的疾病，比如慢性疼痛、重度抑郁症、肥胖症等，这些尝试也正在受到越来越多的关注。虽然这项技术还有许多细节有待进一步探索和完善，比如治疗每种疾病的有效刺激脑区、如何调整每个病人适合的刺激脉冲特性等还存在争议，但是相较于比感官重建还是简单不少，它只需要两个电极，而非含有几百个电极的电极阵列，接受刺激的目标细胞群选取也不需要像感官重建中那样精细，所以说，用深层刺激治疗脑疾病距离我们并不遥远，也因此成为许多雄心勃勃的脑机接口公司短期目标的着力点，可能会成为短期内行业的爆发点之一。比如，埃隆·马斯克的脑机接口公司Neuralink在实现将AI嵌入人脑的这个长期目标之前，将以用脑机接口治疗慢性疼痛作为短期目标。

图3–9 侵入式刺激型脑机接口实例

注：a为second sight公司开发的与视网膜连接的视觉假体ArgusⅡ。b为脑深层刺激器及其植入深层脑核团后的X光片。

另一家值得一提的公司是Kernel公司，如果你关注脑机接口，就一定听说过它。这家公司以其著名的创始人布赖恩·约翰逊（Bryan Johnson）、1亿美元的投资而闻名，更因为声称要开发可以储存、增强人脑记忆的芯片而备受瞩目。科学家伯杰（Berger）已在大鼠和猴子主管记忆的海马体内完成了对神经电活动模式的记录、储存以及再输出。伯杰是Kernel公司的首席科学家，他的研究是Kernel公司这个大胆愿景背后的科学支持。然而人们也许没有注意的是，很快约翰逊就意识到，在人脑中完成类似的过程，并对记忆进行储存和增强，是还很遥远的事情，因为对于记忆的工作机制，我们可能才摸到皮毛。这个大新闻过去几个月之后，Kernel公司就更换了科学家团队，与伯杰分手，并将其研发目标改为研发新型的接口硬件这个更基础的课题。Kernel公司的故事向我们传达出很多信息：首先，又一家公司通过自己的实践探索出了今天脑机接口技术的可行性边界。神经系统对于某种信息的编码的复杂程度，以及我们对其编码机制的了解程度，是决定相应脑机接口技术发展水平的最根本的因素。其次，包括Kernel公司在内的许多志向远大的脑机接口公司，无论在未来它们各自有着如何不一样的目标，经过一番尝试和思考之后，眼下的这一步，都指向对更强大的接口硬件（脑机界面）的开发。

非侵入式读取型脑机接口

非侵入式读取型脑机接口以无损伤的方法读取神经活动的信号，其中最常用的是脑电图（Electroencephalography, 简称EEG）描记。基于脑电图的脑机接口是普通人最有可能接触到的、应用场景最广泛、最有趣的脑机接口技术，也是可穿戴消费类电子产品中逐渐崛起的一大品类。脑电图通过贴在头皮上的非侵入式电极，收集神经细胞群体电活动透过颅骨传递出的微弱电信号。相较侵入式或其他非侵入式脑机接口，基于脑电的非侵入式接口所能提供的神经活动信息的局限性要大得多，这种信息的局限性也决定了这种技术的能力边界，它不可能解读较复杂和精细的脑功能，不能用于过于复杂的任务[9]（如图3–10所示）。基于脑电图的接口所需的装置设备最简单、便携，再加上它无损和非侵入的特点，因此适用于非常多的场景，可在医疗以外的众多领域发挥作用。常用的脑电图信号种类并不多，其特征的提取与分类方法在学界和业界都早已有大量的研究，这使得这种接口的技术门槛相对较低，易于和多样化的应用需求对接。下面我就结合实例具体说说。

图3–10 侵入式与非侵入式脑机接口的空间分辨率

注：脑电图在头皮外记录，为非侵入式技术（图片是EIMindA的脑电图记录系统BNA），脑皮层电图记法在颅骨内、大脑皮层外记录，是半侵入式技术，场势和工作单元通过插入大脑皮层的电极进行记录，为侵入式技术。侵入式接口记录的神经电活动更精确、空间分辨率更高、信号噪声更小。

首先，和侵入式读取类接口一样，人们对基于脑电图的脑机接口（以下简称脑电图接口）最基本的期待也是操控外部设备。的确，脑电图接口已实现了操控轮椅、遥控开关、打字等功能。巴西世界杯上穿着外骨骼开球的运动员，用的也是脑电图接口，而不是侵入式接口。然而与侵入式接口相比，这种操控在精度和复杂度上都相去甚远。由于脑电图记录的是神经细胞群体电活动的加总，又有经颅传递引起的信号失真和较易混入的噪声和伪迹，所以脑电图所能提供的神经活动信息比较有限。脑电图接口常常使用的脑电信号种类不多（视觉诱发电位VEP、P300、皮层慢电位SCP和感觉运动节律SMR），用于外设控制的主要是由外界刺激所引发的信号或运动想象引起的脑电变化。比如，盯着闪烁的目标看，视皮层区域会记录下与闪烁频率相同的脑电信号；当我们关注的目标出现时，顶叶（头顶）记录到的脑电在300毫秒时会出现一个较大的波峰，即P300, 而不关注的目标则不能引发这个信号；当我们想象一侧手臂运动时，对侧运动皮层脑电波的幅度会随之突变。不难看出，这些信号能传达出的通常都是“是”或“否”这样的二元信息，而不能像侵入式接口那样，解读如“力度”这样连续变化的信息。打个简单的比方，非侵入式的脑电图接口通过做选择题传达信息，侵入式的接口通过做问答题传达信息，信息传递效率不言而喻。因此不难理解，使用侵入式接口的患者目前可以每分钟正确输入25~40个字母，而使用脑电图接口的患者每分钟最快只能输入十几个字母，而且稳定性也比使用侵入式接口的患者逊色很多。侵入式接口可以实现7个自由度的手臂控制，而脑电图接口能做到控制无人机的三维运动就已经非常难得。脑电图接口使用者需要经过长期的训练才能熟练操控，并且需要对多个肢体的运动进行想象，包括用想象双手的运动或静止来控制无人机的前进或后退，用想象舌头或脚的运动控制飞行的高低，用想象左手或右手的运动来控制左转或右转。综上，脑电图接口可以完成的任务的复杂度是有限的，对它我们要有合理的期望。此外，脑电波的频率通常与我们的觉醒度、注意力集中程度相关，一般来讲，脑电波频率越高代表觉醒状态越高、思维活跃度越高。脑电的这一特征稳定、易提取，也常被人们用在脑机接口技术中。

其次，基于脑电图的脑机接口产品众多，最常见的用途如通过脑电频率检测睡眠质量、注意力程度等，或将人的思维活跃度作为评估后续设备反应的指标，用于休闲娱乐、教育、体育训练等领域，这个方向的技术门槛较低，创业公司众多。另外，利用运动想象的设备控制也是较常见的思路，可以用于残障人士的运动辅助、上网、沟通中，也可用在一般人家居控制、驾驶、游戏控制、无人机操控等应用中，解放双手，增加人机交互渠道[10]（如图3–11b所示）。这个方向需要在噪声处理和运算速度上下功夫，技术门槛更高，应用价值更大。除此以外，脑电图接口常常与不同的专业领域结合，衍生出各式各样的新工具、新媒介，推动各个领域的发展，而这些新发展会反过来促进脑机接口自身的进步，比如下面三个例子。

为了国防事业，脑机接口研发的积极参与者DARPA有许多关于脑机接口的有趣应用。DARPA的NIA（Neurotechnology for Intelligence Analysts，基于神经科技的情报分析）项目利用上文提到的由目标事物的出现引发的P300信号，实现了对目标的快速搜索[11]。当情报分析人员集中注意力，试图在卫星图片上找到特定目标时，如果目标出现在眼前的图片中，无论其是否在视野中央，脑电都将在300毫秒后出现一个较大的峰值，如果图片中没有目标，则峰值很小（如图3–11a所示）。由于P300在目标出现后300毫秒就会呈现，因此图片的呈现速度可以高达10张/秒，这大大加快了图片分析的速度，适用于海量卫星、航拍图片的分析。在目标搜索的灵敏度一样的情况下，这个方法的速度可达传统搜索方法速度的10倍。此外，这个方法还具备更重要的优势，即人脑物体识别的灵活性。当所需搜索的目标改变时，人脑不需做调整，而基于计算机视觉的搜索则会重新定义所要识别的物体。DARPA的另一个项目N2（Narrative Networks，叙事神经网络）则试图在人叙述或聆听故事的过程中，利用脑电图和其他非侵入式方法记录随叙事而变化的注意力、情绪等神经状态，观察人们对故事的反应是如何受叙事方式影响的，从而分析如恐怖组织这样的团体如何招募成员、传播文化，而美剧又应如何利用科学方法对其进行反制。

在脑疾病检测领域，同样利用P300等信号，EIMindA公司试图检测包括注意力缺失多动障碍、创伤性脑损伤等多种疾病。只不过此时利用P300不再是为了判断是否出现了目标事物，而是用作特征信号与正常人的P300进行比较，从而判断被测试者是否患有脑疾病。其实脑电图通常包含很多用于采集信号的通道，上文提到的常见脑电通常只使用其中的少数通道。面对疾病状况下未知的脑电特性，来自更多通道的信号将会被用来识别患病和健康的大脑。虽然EIMindA公司想要检测的脑疾病中，有些与脑电图的关系还没有得到充分研究，但他们的产品BNA检测系统已经于2014年获得了FDA的许可[12]（如图3–11所示）。这一方面是因为非侵入式的脑电记录不会给人体带来什么伤害，另一方面，类似的多通道特征提取与分析，正是脑电图接口技术未来可以发展的一个方向。虽然脑电图能够提供的信息依然有限，但对多通道、样本量大、时间跨度长、综合全脑信息的脑电图数据的挖掘，也许可以为脑疾病监测开拓新的方法。这也是应用反过来促进科研的一个好例子。

在市场测评领域，脑电信号也被很好地应用于对广告、产品设计、网页设计的测评中。著名的咨讯和市场测量公司Nielsen Holdings N.V.有一个叫作消费者神经科学的部门，它利用脑电图及其他生理信号，分析消费者面对广告、产品、网页时的注意力程度、情感投入、记忆活动，从而测评这些商业设计是否吸引眼球，是否能引起消费者的共情，以及是否能让消费者记忆深刻[13]。有着类似思路的脸书，也在试图从脑电信号中分析用户的体验，以优化自己的网页设计和功能设置。Nielsen Holdings N.V所用到的脑电图信号分析中，除注意力外，关于情绪状态与记忆在脑电图上的反应的研究并不充分，实际测评中，Nielsen Holdings N.V还需借助其他生理指标，因此其有效性也遭人质疑。但正因如此，这个领域才值得进行深入的数据挖掘，我们不应该因质疑而停下脚步，来自实际应用的动力将会加速数据的积累、促进科研的发展。

图3–12

注：a为DARPA通过脑电信号快速筛查潜在目标。b为想象动右手和左手可在脑电图中呈现不同的信号模式。c为Emotiv epoc+ 电极帽。d为运用运动控制实现无人机的遥控，但可遥控的自由度有限，只能完成简单运动。

最后还有一类创业公司，它们不是针对某项特定的应用设计能够完成从记录到数据处理的一系列任务的脑机接口产品，而是提供一个脑电图接口的开发平台，包括脑电记录的硬件和数据分析的平台，至于如何挖掘脑电中的信息来完成特定的任务，则交由用户根据自己的需求自行开发。这个方向上，Emotiv公司做得非常出色。首先，它的硬件是面向消费者的脑电图记录仪中的佼佼者，它的高端产品Emtivepoc+ 有14个电极（如图3–11c所示），其数量是简单科研级设备的一半，因此它可以给后续开发者提供很好的数据挖掘起点。其次，就像apple store（苹果商店）一样，它的应用商店也提供各种可与其无缝衔接、能完成各种任务的脑机接口应用。此外，它还拥有自己的开发者社群。应用商店里的不少应用，就是这些开发者的杰作[14]。这家2011年才成立的公司，做到如此地步，已经向成为平台提供者的方向迈出了坚实的步伐。

总之，基于脑电图的非侵入式接口应用最广泛、有趣，竞争也最为激烈。除了脑电图外，脑磁图、功能性核磁共振、近红外光成像也是非侵入式接口的神经电活动采集方式。这些非侵入技术能提供的神经活动信息比脑电图提供的更多，只是所需装置不如脑电图的简单。其中脑磁图、功能性核磁共振由于需要大型设备，适用场合有限，而近红外光成像所需设备尺寸较小，因而受到越来越广泛的关注，比如脸书神秘团队Building8想要实现的快速打字方法就很有可能是基于此的。

非侵入式刺激型脑机接口

非侵入式刺激型脑机接口的技术和应用比前面三者都少，但也不乏值得关注的产品和应用。首先，非侵入刺激大脑的方法中比较有效、常见的是经颅电刺激（tDCS）和经颅磁刺激（TMS）（如图3–12所示）。不难看出其空间分辨率低、精确性较差。实验室外的消费类可穿戴设备中，经颅电刺激式设备更加常见。非侵入式的低空间分辨率特性，使得这类脑机接口的刺激目标不可能精细，因而其应用场景也受到限制。2016年奥运会上出尽风头的Halo Neuroscience公司的Halo Sport，通过经颅电刺激提升运动员的训练效率和成绩。Halo Sport是一个形如耳机的头戴设备，在头顶位置设置有多个刺激电极，向大脑发射微弱的电刺激。运动训练本质上是利用神经系统的可塑性，在其中建立起完成一套动作的神经回路，回路的形成需要参与其中的神经细胞共同兴奋，Halo Sport刺激位于我们头顶的运动皮层，提高皮层整体的兴奋度，使得训练中激活的神经细胞的兴奋度更容易超过阈值，从而增强彼此之间的联系。运动、乐器演奏等都可从中受益。经过长达15年的研发，Halo Sport已经在2013年获得FDA的许可。

图3–12 非侵入式刺激型脑机接口实例

注：经颅电刺激（tDCS）设备，Soterix Medical公司的1×1 Platforms系统。图片来源：https://soterixmedical.com/

和侵入式的深层脑刺激类似，Soterix Medical（全球唯一的高精度经颅直流电刺激神经调控产品制造商）则是试图利用经颅电刺激治疗抑郁症、疼痛、阿尔茨海默病等脑疾病。由于需要刺激深层的脑区，这个应用中的电刺激强度稍大，因而其安全性被质疑。目前欧盟国家和加拿大有部分产品进入市场，但在美国还未得到允许。另外，致力于解决睡眠问题的Cereve（现更名为Ebb）公司此前未透露其非药物治疗方法的具体内容，近期其产品发布，使用的是利用低温降低前额叶活跃度的方法，严格意义上来说不算脑机接口，但也是将非侵入神经刺激方法运用于消费级应用的不错案例。

总结

侵入式读取型接口的科研成绩斐然，应用价值极高，虽然还有硬件和数据传输等工程技术有待优化，但距离我们不会太遥远，是脑机接口技术中期发展可以期待的爆发点。侵入式刺激型接口中，较为简单的脑深层刺激现在较为火热，但更复杂和更高级的脑功能重建则还很遥远，瓶颈在于神经科学知识的积累，但确实是脑机接口技术远期发展可以期待的方向。非侵入式脑电图接口的科研和实践都已经有了很多成果的积累，发展的方向在于结合更多的技术，应用于更广泛的领域，大数据的积累和挖掘也是其近期可以期待的爆发点。脑机接口应用价值巨大，尽管涉及的学科多样、技术实现手段多样，但仍有很多有趣的内容没有谈及，值得你在平时留心关注。希望这篇文章为你提供了一个关注和思考脑机接口的角度。

[1] 参见：Kelly, R.C., et al., Comparison of recordings from microelectrode arrays and single electrodes in the visual cortex. J Neurosci, 2007. 27(2): pp. 261-264。

[2] 参见：Fernandez, E., et al., Acute human brain responses to intracortical microelectrode arrays: challenges and future prospects. Front Neuroeng, 2014. 7: p. 24。

[3] 参见：http://www.synchronmed.com/。

[4] 参见：https://paradromics.com/。

[5] 参见：http://www.secondsight.com/。

[6] 参见：Flesher, S.N., et al., Intracortical microstimulation of human somatosensory cortex. Sci Transl Med, 2016. 8(361)。

[7] 参见：Wood, M., Researchers help paralyzed man regain sense of touch through a robotic arm. 2016。

[8] 参见：http://www.neuropace.com/the-rns-system/。

[9] 参见：DiLorenzo, D., Bronzino, J., Neuroengineering. 2008, CRC Press: New York。

[10] 参见：Chatterjee, A., et al., A brain-computer interface with vibrotactile biofeedback for haptic information. J Neuroeng Rehabil, 2007. 4: p. 40。

[11] 参见：Miranda, R.A., et al., DARPA-funded efforts in the development of novel braincomputer interface technologies. J Neurosci Methods, 2015. 244:pp. 52-67。

[12] 参见：http://elminda.com/。

[13] 参见：http://www.nielsen.com/us/--en/solutions/capabilities/consumer-neuroscience.html。

[14] 参见：https://www.emotiv.com/。

CHAPTER 4

生存的尊严

2015年，中国大约有429.2万新发肿瘤病例和281.4万死亡病例，相当于每天有12 000人新患癌症，7 700人死于癌症。

而心脑血管疾病、呼吸系统疾病、内分泌疾病、消化系统疾病、神经系统疾病以及不明原因的疾病的死亡率也不容小觑。

更糟糕的是，面对很多疾病，人类现有的治疗方法要么束手无策，要么只能在患者承受巨大副作用的基础上延长其为时不多的寿命，患者花掉毕生的积蓄，得到的只是一具饱受摧残的身躯。

医学的存在，是为了什么？

医学的存在不仅仅是为了延长生命，更是为了让患者拥有更高的生存质量，尽可能地给予每一个个体以关怀，这是对生命最高的尊重。

医学是一门科学，也是一门哲学，让我们聆听其中的奥义。

人造胰腺为糖尿病患者带来新的曙光

作者：孙庆楠，从事基于强化学习及自适应控制方法的人造胰腺的研究，现为瑞士伯尔尼大学ARTORG生物医学工程研究中心（ARTORG Center for Biomedical Engineering Research, University of Bern）在读博士研究生，师从斯塔夫鲁拉·莫基卡克（Stavroula Mougiakakou）教授

认识糖尿病

提起糖尿病，大家应该都不陌生，糖尿病是一种代谢性疾病，糖尿病患者如果不及时接受治疗的话，血糖会长期偏高，并引起许多急性或长期的并发症，严重影响生活质量，甚至会带来生命危险。

糖尿病主要分为Ⅰ型糖尿病、Ⅱ型糖尿病以及妊娠糖尿病。Ⅰ型糖尿病的病因尚不明确，它的主要特点是患者体内负责分泌胰岛素的胰岛β细胞受到自身免疫反应的破坏而无法分泌足够的胰岛素。病人需要依靠注射外源胰岛素弥补自身分泌的不足，所以Ⅰ型糖尿病也被称为“胰岛素依赖型糖尿病”，患者占糖尿病总人数的5%~10%，主要为儿童和青少年，但是成年人也有可能患Ⅰ型糖尿病。Ⅱ型糖尿病主要是由患者的饮食习惯、生活方式以及遗传因素等共同导致的（如图4–1所示），它的特点是患者的细胞对胰岛素不敏感（胰岛素抵抗），也就是说细胞无法对胰岛素做出适当的反应，绝大多数糖尿病患者得的就是Ⅱ型糖尿病。妊娠糖尿病指在妊娠期间被诊断的糖尿病（大约有4%的孕妇会患妊娠糖尿病），妊娠结束后大部分患者会恢复正常，但仍有再次罹患糖尿病的风险。

图4–1 部分导致Ⅱ型糖尿病的因素

根据世界卫生组织（WHO）2012年的报告，糖尿病在全球前10死亡原因中排名第8位，预计到2030年，糖尿病将上升为第7位。国际糖尿病联盟（IDF）宣称目前世界范围内平均每6秒就有一个人因为糖尿病而去世（500万人/年）。2015年全球成年糖尿病患者（2~79岁之间的患者）约4.15亿人。预计到2040年，这个数量将达到6.42亿，换句话说，每10名成年人就有1人患有糖尿病。中国目前是糖尿病患者第一大国，约有1.1亿名糖尿病患者，其中超过90%的患者为Ⅱ型糖尿病病人，5%左右为Ⅰ型糖尿病病人。世界卫生组织驻华代表施贺德博士表示：“中国的Ⅱ型糖尿病患病率在过去的20多年中呈爆炸式增长。1980年，中国男性的患病率不到5%；现在，该比例已超过10%。导致Ⅱ型糖尿病的主要原因在于不健康的生活方式，例如，高糖和高脂的饮食结构和缺乏运动等。”如果再不采取有效的措施，预计到2040年将有1.5亿中国人患糖尿病，这会给国民健康和社会经济带来严重影响。

“打败糖尿病”

糖尿病在正在加速流行，在低收入和中等收入国家中尤为明显，严重地影响了患者的生活质量，并造成了巨额的医疗开销（全球每年约6 730亿美元）。另一方面，其实很大一部分的糖尿病是可以预防、控制、治疗的。为了提高人们对于糖尿病患病率上升、惊人的负担和可怕后果的认识，并采取具体、有效和成本适中的行动应对糖尿病，世界卫生组织将2016年4月7日世界卫生日的主题定为“打败糖尿病”。

对抗糖尿病不仅是医生和病人的事情，同时也需要科技界、工业界以及全社会的共同努力。治疗糖尿病和提高患者的生活质量，不仅要靠高超的医术，也需要完善的医疗政策的支持以及先进的医疗器械的帮助。2016年9月28日，FDA批准了第一款自动化的闭环胰岛素输注装置，这是糖尿病治疗技术发展的一个重要里程碑，标志着一种新型的糖尿病治疗装置“人造胰腺”（artificial pancreas，或称为人工胰腺、人工胰脏）将逐步进入市场，为糖尿病患者，尤其是为Ⅰ型糖尿病患者改善血糖控制情况和提高生活质量带来新的希望。在具体介绍人造胰腺之前，让我们先来了解两个基本的概念：“血糖监测”和“胰岛素疗法”。

想要控制和治疗糖尿病，首先需要了解病人的血糖情况。目前，广泛使用的日常血糖监测方法是在一天的不同时间多次在病人的指尖采血，将血液滴在血糖试纸的检测部位并通过血糖仪读出血糖值，通常的测量时间为空腹时、餐前、餐后两小时或者其他必要的测量时间。此外，病人也可以使用连续血糖监测仪（Continuous Glucose Monitoring，CGM，也称为动态血糖监测仪）进行血糖的连续监测。连续血糖监测仪由三部分组成——刺入皮下的像探针一样的传感器（如图4–3A所示）、无线信号发送装置（如图4–3B所示）、便携式接收终端或者可以安装厂家提供的app的智能手机（如图4–3C所示）。探针传感器很小，患者在使用的时候通常不会产生明显的不适感，传感器每5分钟自动进行一次测量并通过无线信号发送装置将数据传输给便携终端，病人可以在便携式接收终端上看到其血糖随着时间动态变化。很明显，相比于指尖采血的传统方式，连续血糖监测仪可以提供更多的测量数据，除了患者在空腹、餐前、餐后两小时等特定时间的血糖值外，也涵盖了在这些特定时间之间可能出现高血糖或低血糖的时间。另外，如图4–2所示，连续血糖监测仪能够直观地反映出患者血糖变化的动态信息，患者可以根据自己过去和当前的血糖值的动态信息对未来的血糖情况进行预判，以便在高血糖或者低血糖情况发生之前就采取一定的措施。随着技术的进步，连续血糖监测仪的测量精度已经逐渐接近指尖采血测量方法，但是目前在实际的使用过程中，为了确保从连续血糖监测仪获得的血糖值足够精确，患者依然需要每天使用指尖采血的方法对连续血糖检测仪的测量结果校对2~4次。连续血糖监测仪价格不菲，而且探针传感器需要每3~7天更换一次，无疑会增加患者经济上的负担。

图4–2 指尖采血后用血糖仪进行血糖检测[1]

糖尿病的治疗方法依据糖尿病的类型而有所不同。妊娠糖尿病的患者需要特殊的治疗和膳食调节。Ⅱ型糖尿病患者可以通过健康的饮食习惯、定期的运动和减去多余体重等方式提高自身细胞对胰岛素的敏感性，以达到降低血糖的目的。如果仅靠改变生活方式无法达到控制血糖的目的的话，可以采用注射非胰岛素药物进行治疗，如果还不管用就需要通过注射胰岛素进行治疗。对于Ⅰ型糖尿病患者，前面已经提到了，由于其自身无法分泌足够的胰岛素，在治疗时需要接受外源的胰岛素注射。

图4–3 德康公司（Dexcom）G5连续血糖监测仪[2]

胰岛素疗法通常是通过每日多次人工注射的方式进行，其中一部分被称为基础胰岛素用量，主要用来满足在没有进食的情况下（如夜间、两餐之间等）的血糖控制需要，而另一部分被称为胰岛素追加量，需要在每顿饭之前根据即将食用的碳水化合物的含量计算出所需剂量并注射。还有一种胰岛素疗法是通过胰岛素泵（又叫连续皮下胰岛素输注装置，Continuous Subcutaneous Insulin Infusion，CSII）在皮下进行胰岛素的连续输注。胰岛素泵是一种外置的小型医疗器械，能够做到连续而且精确的胰岛素输注。胰岛素泵的使用寿命可达数年，不过患者需要定期更换胰岛素储药罐及输注管等装置。使用胰岛素泵时，在没有进食的情况下，胰岛素泵会缓慢地进行基础胰岛素用量的输注；在每次吃饭前，患者把即将进食的碳水化合物的含量输入胰岛素泵，胰岛素泵便可以计算出病人需要的胰岛素追加量的数值并在规定的时间内将其注入患者体内。此外，患者可以根据自己的情况为一天中的不同时段设置不同的基础胰岛素的输入量，也可以对设定的基础胰岛素剂量进行临时修改。

为了治疗糖尿病，研究人员尝试通过整体移植胰脏或者仅移植胰岛细胞来治疗糖尿病。前者疗效显著，但是手术的风险程度、再发病的概率大小因人而异，病人需要依据自身的情况谨慎地进行选择。后者移植的胰岛细胞在病人免疫系统的攻击下，最差情况会损失近80%，因而再次降低了病人产生胰岛素的能力。另外，由于两种方法都需要进行手术，因此不适合小孩、老人以及孕妇等使用。

除了使用生物技术再现人类胰腺的功能，研究人员还另辟蹊径，结合连续血糖监测仪、胰岛素泵，以及可以自动计算患者所需胰岛素剂量的控制算法，开发出了新型血糖调节系统，也就是“人造胰腺”。人造胰腺相关的临床试验显示它能够显著降低极端血糖事件（低血糖与高血糖）的发生概率，这样，与糖尿病相关的并发症出现的风险也有望被降低。在接下来的章节里，我们将一起了解一下这样的人造胰腺是如何调节患者的血糖的、人造胰腺和前边提到的胰岛素泵的区别、目前人造胰腺产业中广泛使用的几种控制算法以及人造胰腺的研究现状与未来。

人造胰腺原理

人造胰腺的得名并不是因为它长得像胰腺，而是因为它模拟了胰腺的功能，帮助糖尿病患者准确而及时地自动注入适量的胰岛素进行血糖调节。人造胰腺不仅要防止高血糖的出现，更要控制低血糖的发生，因为虽然胰岛素主要用于降低人体的血糖水平，但注射过多胰岛素会导致低血糖并带来严重的后果，甚至会造成死亡。人造胰腺通过将连续血糖监测仪、控制器、胰岛素泵及人体构成一个闭合的回路，自动自发地对血糖进行及时而准确的调节，从而使患者的血糖值处于合理的范围内。使用人造胰腺并不需要进行手术，只需要将探针传感器和胰岛素泵的小型针头插到皮下即可，人造胰腺的其他组成部分在体外就能发挥作用，这既方便了人造胰腺的初次安装使用，也便于患者日后对设备进行维护。人造胰腺的传感器每5分钟自动进行一次血糖检测，并通过无线信号将数据发送给连续血糖监测仪的便携终端，然后控制算法会对这些血糖数据进行进一步的处理。控制算法将根据患者的血糖情况、摄入的碳水化合物的含量以及运动情况等信息进行综合分析，计算出最适合患者的胰岛素剂量。接下来，患者佩戴在身上的胰岛素泵会收到来自控制系统的指令并自动进行胰岛素的输注。

通过这一套系统，患者不再需要通过指尖取血的方式进行血糖检测，也不用自己注射胰岛素，这大大减轻了患者负担的同时也避免了由于患者没有正确测量血糖、错误计算胰岛素剂量或者注射失误等原因造成的胰岛素输入量的偏差。此外，有的人造胰腺可以注射两种激素，除了能够自动调节胰岛素的输注量之外，还能在患者血糖过低的时候自动注入胰高血糖素，以提高患者的血糖值，从而更有效地避免低血糖事件的发生。

图4–4简单地展示了人造胰腺的“闭环”系统，再现了信息是如何在人造胰腺的各个部分中进行流动并最终确定出病人需要的胰岛素的剂量。此外，在FDA官方网页也有对人造胰腺的介绍和示意图，并形象地展示了人造胰腺是如何被“穿戴”在病人身体上和发挥作用的。1977年问世的世界上第一台闭环胰岛素输注设备Biostator是个庞然大物并且只适合在医院里进行临床研究，之后由Nikkiso公司生产的STG–22专门为重症监护室里的非糖尿病病人进行血糖控制。随着科技和硬件系统的不断发展，现在算法已经可以在笔记本电脑、手机以及由生产商提供的便携设备上运行，这也使病人可以在日常生活中方便地使用人造胰腺。

图4–4 人造胰腺闭环系统示意图[3]

人造胰腺vs胰岛素泵

就像前面介绍的，人造胰腺是通过结合胰岛素泵和连续血糖监测仪这两种现有的设备，并根据患者的血糖情况由控制算法对胰岛素的注入量进行自动调控。换句话说，胰岛素泵是组成人造胰腺不可或缺的一个部分。如果我们把连续血糖监测仪比作人造胰腺的“眼睛”（感觉器官），把控制算法比作“大脑”（思考器官），那么最终执行胰岛素注入的胰岛素泵就是人造胰腺的“手”（执行器官）。正是“眼睛”、“大脑”和“手”的配合，才实现了对血糖的自动调控。如果只有胰岛素泵，那么患者仍然需要自己对血糖进行监测和分析，从而确定胰岛素的剂量。

同时，也有人疑惑：为什么他的“胰岛素泵”既能监测血糖又能输注胰岛素呢？其实是因为现在有的产品已经将连续血糖监测仪和胰岛素泵的功能合二为一，将它们的人机界面集成在一起，因此，用同一个便携终端就既能接收血糖传感器的信号，又能控制胰岛素泵输注胰岛素。虽然有人还习惯性地将它称为“胰岛素泵”，但它已经不是传统意义上单一的胰岛素泵了。有些产品还在此基础上加入了一些简单的算法来提高其安全性，比如可在血糖值达到警戒值时发出警报等。例如美国美敦力（Medtronic）公司的MiniMed 530G系统就是这样一个集胰岛素泵和连续血糖监测仪为一体的产品。

人造胰腺的控制算法

连续血糖监测仪和胰岛素泵都已经有比较成熟的产品供患者使用了，各生产厂家也在不断优化升级自己的产品。将二者结合起来的控制算法，也即最终把各个单一的设备连接成一个闭合回路并使其有序运作的“大脑”，是现在人造胰腺领域研究的重点。控制算法根据从连续血糖监测仪获得的血糖数据以及其他的影响因素（例如病人摄入的碳水化合物的含量等）计算出患者需要多少胰岛素，并“命令”胰岛素泵将适量的胰岛素输注给病人。人体本身是一个复杂的控制系统，连续血糖监测仪的测量结果和人的真实血糖值之间有一定的时间误差、胰岛素从注射到生效也有大约20分钟的延迟时间，过量的胰岛素会导致比高血糖更加危险的低血糖事件，这些都使得对血糖的控制更加困难，因此控制器设计的好坏直接决定了人造胰腺系统的准确性和安全性。

目前，在人造胰腺领域常用的控制算法有PID（Proportional–Integral–Derivative，比例–积分–微分控制算法）、MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）、FL（Fuzzy Logic，模糊逻辑算法）以及RL（Reinforcement Learning，强化学习的控制算法）。

PID是最经典的控制算法之一，它被广泛应用于不同的控制领域。只要根据系统的输出和设定的目标之间的差值，就可以计算出下一步需要给系统多少输入量。如果控制对象的模型是已知的，那么可以根据公式方便地确定控制器的大致参数并进一步精确调节参数（这个过程被称为参数整定）。反之，假如控制对象的模型是未知的，则可以通过经验和试凑的方法确定控制器的参数。在使用PID的时候不需要构建被控对象的模型（其实实际使用中也往往难以获得被控对象的精确模型），可以把被控对象当成一个“黑箱”。我们日常生活中常见的电梯一般使用的都是PID，有的电梯速度很快，有的很慢，有的电梯在开始和结束的时候会“颠一下”，有的电梯全程都比较平稳，这是由使用的PID控制器的参数不同造成的。PID用在人造胰腺时就是根据连续血糖监测仪当前测到的血糖值与目标血糖值之间的差值和预先确定的控制器参数等进行一系列计算，从而获得所需胰岛素的剂量。使用PID可以省去对复杂的人体构建模型这个过程，但另一方面，因为PID本质上是一种线性的控制算法，将其应用在人体这个既是非线性又有很大延迟性的系统时，它的准确性会受到影响。

MPC是基于模型的控制算法，是一种已经广泛应用于化工、石油、冶金和电力等复杂工业过程控制中的先进控制算法。顾名思义，在使用这种算法时需要对被控的系统建立模型。基于已经建立好的模型，控制器可以根据被控系统过去和目前的情况对未来进行预测，这样控制器就可以提前采取应对措施。在人造胰腺系统的应用中，研究人员需要对患者的代谢系统进行建模，有了这个模型，控制器可以基于患者过去的血糖值对未来的血糖水平进行预测，并综合其他需要考虑的因素进行胰岛素剂量的计算。另外，由于这种算法可以有效地克服控制过程中的不确定性和非线性，因此深受人造胰腺研究人员的青睐。但是，它的控制效果非常依赖于模型的准确性，并且模型的参数也需要根据患者个体之间的差异进行相应的调整。目前，研究人员已经找到了让控制器通过分析已经采集到的病人的历史血糖值和胰岛素输注值自动进行参数优化的方法，同时，通过结合模型预测控制和迭代学习控制，可以赋予MPC“学习”的能力，使它在运行的过程中不断进行自我优化，进一步提高血糖控制效果。

FL又被称为专家规则，它通过自然语言（如大、中、小等）对难以用公式和函数描述的复杂系统和规则进行描述，使用定性的和模糊的条件语句进行表达。使用FL时不需要对系统建立模型，这种算法的决策过程依赖于现有的经验，有点儿像我们平时洗澡时调节喷头的水温：虽然我们很难直接精确地说出水温需要改变多少度，但是通过感受水温我们可以大致知道需要提高水温还是需要降低水温，然后将水逐渐调节到一个合适的温度。FL应用在人造胰腺领域时需要根据已有的专家经验预先设定好规则，这些规则展示了面对特定的血糖情况时，专家会怎样采取措施，然后人造胰腺就会像一个虚拟的“专家”一样凭着“经验”对血糖进行调节。由此可见，这种算法的运行效果很大程度上依赖于预先设定好的血糖控制规则的完善程度和合理程度。

RL是机器学习的一个分支，这种算法在与环境的互动中学习怎么做才能获得最好的控制效果。它就好像一个什么都不会的机器人学习打乒乓球：最开始的时候，机器人可能打得很差，但是通过不断地重复和不断地“学习”，机器人打得越来越好，最后甚至能跟人类的专业运动员一决高下。也许您还记得2016年3月战胜围棋世界冠军李世石的AlphaGo，它就用到了强化学习算法的内容，它通过不断地下棋和“学习”变得越来越厉害。在人造胰腺领域，研究人员使用的是强化学习算法中的“执行器–评价器”方法（Actor-Critic Method）。这种方法由“执行器”和“评价器”两部分构成，执行器负责更新和优化控制策略，而评价器会对控制策略取得的效果进行评估，从而指导控制器更好地进行策略的更新。这个过程就好比新手学开车，执行器就是新手，它只负责转动方向盘，而旁边的教练就是评价器，它要结合周围的环境和新手开车的情况给新手打分，并告诉新手下一步应该怎么开更好。在其实际应用于人造胰腺的时候，评价器需要通过分析患者每天出现高血糖和低血糖的情况，对前一阶段的控制效果做出评价，然后执行器会结合评价器给出的建议适当调整胰岛素基础量和追加量的剂量，以便在第二天尽可能地消除患者的高血糖或者低血糖现象；到了第二天结束的时候，评价器会根据第二天的血糖情况再一次对控制效果进行评价，而执行器也会相应地再一次调整胰岛素的剂量。就这样，在不断的重复中，“执行器–评价器”每天都会进行自我评价和更新，最终为患者提供个性化和最优化的治疗方案。相较于其他的控制算法，强化学习算法既没有对模型的依赖性，也不需要提前制定烦琐的控制规则，同时它可以被应用于复杂的非线性系统并不断地进行自我完善和优化，因此近年来，该算法也越来越受到研究人员的重视。基于强化学习算法的人造胰腺在仿真实验中已经取得了很好的控制效果，对于它的深入研究正在继续进行中。

以上便是在人造胰腺领域使用最多的控制算法，除了单独使用这些算法之外，由于它们各有所长，也可以将其中的两种或者多种算法结合使用，使不同算法取长补短，由此得到更理想的血糖控制效果。目前，基于PID和MPC的研究最为广泛，并已经被实际应用于人造胰腺产品或者原型机中，其他的算法也已经或者将要进入临床试验阶段。

发展现状及未来展望

在过去的几年中，人造胰腺系统的研究取得了较大的进步，先进的闭环系统被证实不仅能为患者提高血糖控制效果，更能降低低血糖及并发症的发生概率。作为一个关乎患者生命健康的医疗设备，人造胰腺系统进入市场前需要得到监管机构的批准。

2013年，FDA首次批准了由美敦力公司研发生产的人造胰腺系统，也就是我们上文提到的MiniMed 530G系统。这个系统准确的分类名称为“人造胰腺装置系统，阈值暂停”，它可以向病人输注预先设定好剂量的基础量胰岛素和追加量胰岛素，并对病人的血糖情况进行连续监测，如果血糖值低于预先设定好的警戒值的话，这个系统可以自动停止胰岛素的输注。不过，由于这个系统注入的胰岛素的剂量依然需要由患者设置而不是由系统自动计算和调控，也许它还不能算作真正意义上的人造胰腺。

2016年7月，来自英国剑桥大学的研究团队宣布他们研发的人造胰腺已经在患者血糖控制临床试验中取得了成功。尽管依然面临着许多挑战，但研究团队相信他们的研究成果最快可以在2018年上市。

2016年9月28日，FDA批准了美敦力公司的MiniMed 670G系统用于14岁以上的Ⅰ型糖尿病患者，这也是得到FDA批准的第一款胰岛素“自动输注装置”。这个系统在MiniMed 530G的基础上增加了SmartGuard（智能守护）功能，可以根据其自带的连续血糖监测仪测量的血糖数据自动调节患者的基础量胰岛素的注入剂量。可是，这个系统并非是全自动的，患者依然需要在餐前手动输入即将摄入的碳水化合物的含量，同时每天需要用指尖采血法对传感器进行3~4次校准。尽管如此，该系统已经朝着人造胰腺的方向迈进了一大步，并且已经实现了产品化，于2017年春季在美国上市。

与此同时，越来越多的公司开始对人造胰腺市场产生兴趣并加入人造胰腺研发的“竞赛”中。2016年10月，获得了3 550万美元A轮融资的Bigfoot Biomedical公司正在研发smartloop（智能环）自动胰岛素输注系统，荷兰的Inreda Diabetic B.V.公司在进行可以输注双激素的人造胰腺的开发，美国方面，波士顿的创业公司Admetsys、马萨诸塞州Beta Bionics等公司也在开发自己的人造胰腺系统。

值得一提的是，由于人造胰腺涉及胰岛素泵、连续血糖监测仪和血糖控制算法的综合使用，因此在其研究开发的过程中，也往往需要多家公司、高校以及研究所的合作。例如，Type Zero公司的人造胰腺整合了Tandem公司的胰岛素泵、Dexcom公司的G5连续血糖监测仪和弗吉尼亚大学研发的闭环控制算法。来自瑞士、加拿大、以色列等国的研究团队也在进行人造胰腺的研究以及控制算法的优化。目前的人造胰腺还需要患者手动输入要食用的碳水化合物的含量，研究人员正在尝试让控制系统自动“侦察”患者是否已经进食以及食用了多少碳水化合物，以此让人造胰腺实现完全的自动化。对于人造胰腺系统临床效果的研究，未来还需要通过更大型、更长期（如持续一年或两年）的临床试验来获取更多的证据。人造胰腺系统的实际应用还需要医疗支付系统对其进行支付或部分报销，否则高昂的费用将会给患者带来经济上的负担。期待在不久的将来，人造胰腺系统能真正实现自动化和智能化，帮助众多糖尿病患者摆脱烦琐的血糖监测和胰岛素注射的烦恼，为患者提供个性化的胰岛素治疗方案，轻松而简便地将血糖值控制在正常的范围内。

[1] 参见：Pixabay. https://pixabay.com. Picture with CCO Creative Commons (Freie kommerzielle Nutzung, Kein Bildnachweis nötig)。

[2] 参见：http://www.mynewsdesk.com/dexcom-europe/latest_media。

[3] 参见：http://mytreat.ch/technical-approach。

干细胞技术——梦想何时照进现实

作者：裴唯珂，海德堡大学德国癌症研究中心在读博士生，论文曾发表于国际顶级杂志《自然》（Nature）上

姜昆在10多年前的春晚上曾经表演过一个不太好笑的相声，大意是说现在的生物技术可以克隆人自己的器官，再把克隆好的器官放在冰箱里，哪块坏了就直接打开冰箱门拿出新的换上。这种科幻小说中才会出现的医学疗法被称为再生医学，明显区别于我们习以为常的在老旧的器官上开刀喂药、修修补补的传统医疗方式，被寄予了厚望。

器官的“以旧换新”虽然听起来太科幻，但我们的体内每天的确在发生类似的事情。我们的身体就像一家组织严密、层级分明的大公司。大公司要想正常运转，需要研发、生产、销售、人事、财务等各个部门基层员工的专注及相互配合。而维持身体正常生命运行依靠的是一个个忙碌于各种专业化工作的成熟细胞：小肠细胞的卖力消化吸收为我们的身体攫取食物中富含的营养，血液细胞一刻不停的穿梭为全身各角落带来氧气，神经细胞的交替兴奋和相互之间的连接交流构成了我们发达的大脑得以每天学习并进步……这些每天辛苦工作的成熟细胞经历岁月的洗礼难免会有衰老损伤，不能再适应高强度的专业工作。为了保证机体时刻有年轻的成熟细胞可以代替“老员工”工作，我们体内专门有一种细胞类型应对这种情况，我们称之为干细胞（stemcell）。干细胞在人体内的角色有点儿类似于大公司的管理层，它们并不从事成熟细胞的具体事务性工作，要做的工作就是定期或者响应损伤而进行细胞分裂。新生成的一部分子代细胞经历细胞分化，成为具有特殊功能的成熟细胞，下放到工作岗位去干活儿以补上“老员工”离开造成的人手缺口，另一部分子代细胞还是继续保持干细胞的“领导层”身份，以应对下一轮的“人手不足”。

按照机体发育的时期，干细胞可以分为两大类型：胚胎干细胞和成体干细胞。胚胎干细胞有无限的分化潜能，可以形成所有类型的细胞，在胚胎时期就能分化并建立几乎所有器官的雏形。这就好比创业公司的老板，因为刚起步还没什么资源，通常需要从路演筹钱到生产设计样样精通。而当公司大了，人手多了以后，渐渐分化出专业、独立的部门，各个部门都有各自的领导层，大家井水不犯河水，埋头干自己的本职工作。同样，当生物体长大，细胞数量多了以后，“全知全能”的胚胎干细胞也需要分化成成体干细胞，这些成体干细胞具有有限的分化潜能，只能在各自的组织器官里“管理业务”。

在知道了体内干细胞是如何更新组织的之后，再生医学的思路看起来就清晰了许多。与运营一家创业公司所要具备的条件——全能的创始人及团队、好的创业条件、公司成长所需的时间类似，发展再生医学总共分三步：全能/多能的干细胞，提供好的细胞培养和分化条件，然后把扩增的干细胞移植给病人并等待疾病痊愈……

图4–5 干细胞维持组织更新和器官功能的正常运行

那么，听起来立即就能做成的事情到底会怎样？哈佛大学著名的干细胞生物学家道格拉斯·梅尔顿（Douglas Melton）教授曾经说过这样一句话：“干细胞可能是承诺的最多，兑现的最少的研究领域了。”梅尔顿教授之所以这么说，是因为干细胞在数十年的基础研究阶段就经历过大起大落，被各种造假丑闻缠身，而使用人类胚胎干细胞带来的伦理争论甚至曾经一度让美国政府停止了对相关研究的资助。而干细胞技术的临床使用还面临安全隐患。这是因为在自然条件下，人体内的干细胞会在正确的时间、地点收到正确的信号，从而知道自己应该分化还是静止，应该以多快的速度形成什么样的新细胞类型，就像一台精密的机器，努力维持着组织内部的稳态。而临床上直接注射的外源干细胞并不能找到在身体里该去的地方，干细胞一旦行为失控、胡乱生长分化，便会酿成灾难性的后果。比如，人们曾经尝试向老鼠体内直接注射胚胎干细胞，结果发现，注射的胚胎干细胞会形成畸胎瘤（一种类似畸形胚胎的肿瘤，剖开肿瘤会发现类似发育不完全的毛发、牙齿等的结构）。而且，一些白血病亚型的病因就是正常的造血干细胞基因突变不再受调控（即肿瘤干细胞），分化形成大量未成熟、无功能的白细胞。更可恨的是，这些癌变的肿瘤干细胞由于具备干细胞分裂缓慢的特性，对专门针对癌细胞迅速分裂特性而设计的抗癌药有很强的耐药性，通常仍潜伏在化疗后病人的体内，是癌症复发的种子。

看来，直接简单粗暴地“三步走”是不太容易实现了，但在业界的多年努力下，出现了很多“曲线救国”的办法，我们因此可以进一步靠近再生医学的梦想：有的科学家开发出特制的培养配方，在培养皿里一步步调教干细胞，使其分化成需要的成熟细胞类型，从而对病人进行移植治疗；有的营造特殊环境诱骗干细胞误以为自己还在体内环境从而形成正常功能的微型组织；当然，也有少数死马当活马医的案例，直接移植干细胞治疗身患绝症的患者，并收获奇效。

下面就给大家盘点一些产品成功上市或还在临床测试阶段但极有潜力的干细胞技术以及拥有它们的小型创业公司。

胚胎干细胞技术

人工胰岛

在前一篇文章中，我们介绍了由美敦力公司开发的人造胰腺——MiniMed。这是一种由胰岛素泵、血糖检测仪和利用计算机算法控制胰岛素释放的感应器组成的电子设备。胰岛素泵和手机差不多大，可以放在口袋里或者固定在腰带上，一个小管子一头连接胰岛素泵，另一头被置于病人皮下，与检测皮下血糖浓度的感应器相连。感应器时刻检测血糖浓度并把信号发给胰岛素泵，并通过调整胰岛素的流入量来精确调控血糖。该医疗器械于2016年9月获得FDA批准，用于1型糖尿病，大幅提高了Ⅰ型糖尿病患者的生活质量。但是，由于植入皮下的血糖感应器会引起人体免疫反应吸引巨噬细胞，后者会在感应器的表面形成一层层的纤维状疤痕组织，导致被层层包围的血糖感应器不再灵敏，所以没几天就要更换一次部件。尽管现在有些公司正试图用给感应器包裹上隔离免疫系统的材料或者减小感应器尺寸的办法来延长其使用寿命，但患者依然要告诉MindMed自己何时运动、何时进食。

考虑到没有任何仪器可以如自身细胞一样方便、精准地调控血糖，所以解决Ⅰ型糖尿病的根本之道还是需要找到可以自动感应血糖波动并自动生产胰岛素的“自然解决方案”——把缺失的胰岛细胞补回去。其中，最成功的明星公司当属哈佛大学干细胞研究所的掌门人梅尔顿教授于2014年在剑桥市建立的干细胞公司——Semma Therapeutics。

图4–6 人胚胎干细胞到胰岛细胞的诱导培养过程

图片来源：Semma Therapeutics，官方网站: http://www.semma-tx.com/research

关于Semma Therapeutics公司的建立，有一段温情的故事。梅尔顿教授原本是在哈佛研究蛙卵和胚胎干细胞的生物学家，但当他得知自己的一对儿女患有Ⅰ型糖尿病后，便决定在自己的研究方向上做出重大调整，研究如何利用干细胞制造可以生产胰岛素的胰岛β细胞。为了实现这一目标，尽管正处于美国大幅度削减干细胞研究经费之时，梅尔顿教授还是自掏腰包把研究坚持了下来。公司名字中的“Semma”就是他的两个孩子“Sam”（山姆）和“Emma”（艾玛）的缩写。

我们知道，胰岛β细胞由其前辈胰腺前体细胞发育而来，而胰腺的前体细胞要由更上层的内胚层细胞分化而来，内胚层细胞又由更为上层的胚胎干细胞分化而来。梅尔顿想到，如果一路追溯发现胰岛β细胞的源头是胚胎干细胞的话，那么，以胚胎干细胞为起点，摸索每一步干细胞到分化的子代细胞所需要的信号通路和培养条件，不就可以一步步地从胚胎干细胞制造胰岛β细胞了吗？为了实现这条技术路线，他一干就是十几年，最后，梅尔顿的研究小组终于弄清了从胚胎干细胞逐步分化成有功能的胰岛β细胞所需要的每一步转变，以及实现这些转变所需的信号分子。在这些科学发现的基础上，梅尔顿教授实验室的独家配方包含11个生长因子，需要用35天的时间才能把从人胚胎干细胞生产功能正常的胰岛β细胞。这些细胞无论是在动物移植实验中对血糖反应灵敏度的功能性验证，还是在胰岛素的产量方面，都可以媲美正常人体内的胰岛β细胞。

Semma Therapeutics公司目前已经得到来自诺华、美敦力等公司的5 000万美元的风险投资，正致力于把移植的胰岛细胞与病人的免疫系统隔绝开来，以免受到攻击（Ⅰ型糖尿病的病因就是免疫系统攻击患者自身的胰岛β细胞，而由于移植的胰岛细胞由外源的胚胎干细胞分化而来，因此免疫原性更高，易被免疫系统识别）。目前，比较有效的方式是用海藻的提取物把细胞包裹起来制成胶囊，这样被包裹着的胰岛细胞就有了天然的物理隔绝，不会被病人的免疫细胞杀死。这类海藻盐已经在人的身上做过临床试验，被证明非常安全，但是并不能完全解决胰岛细胞的生存问题。这是因为胶囊本身的体积、材质能够被血液中巨噬细胞识别。后者在胶囊表面形成一层层疤痕组织，最终使得被层层包围的胶囊密不透风，里面的胰岛细胞也因此窒息而亡。但是，梅尔顿教授生产的胰岛细胞却是绝好的实验材料，对胶囊的材质参数也进行了优化。因此，Semma Therapeutics与同在波士顿的组织工程学权威罗伯特·兰格（Robert Langer）教授（此人是美国最有钱的科学家和全世界最具影响力的工程师，申请了1 000多项专利，得到授权的有300多项，先后参与创建了20多个科技公司）合作，后者试验了800种不同结构的海藻盐衍生物，发现其中一个亚型可以完全被机体的免疫系统忽略并能存在体内半年以上。基于多个学科间的合作，现在看来，梅尔顿用干细胞制成的胰岛细胞可以安全有效并长期地在人体内工作，是1型糖尿病非常有前途的治疗方案。

世界卫生组织2018年的最新数据表明，中国约有1.1亿个糖尿病患者，由于不良饮食习惯和缺少运动，还有更多国人在国家迈向重回盛唐的道路上提前达成“盛糖”。面对全世界最大的糖尿病医疗市场，我们希望，有一天，梅尔顿教授为其儿女开发的人工胰岛也可以惠泽中国的糖尿病家庭。

成体干细胞技术

造血干细胞

造血干细胞是已知的应用最广、最久的干细胞成员。早在20世纪50年代，临床上就能实现把捐献者骨髓中的造血干细胞移植给骨髓病变的病人，治疗白血病和再生障碍性贫血等血液疾病。在今天，骨髓移植（实际上是造血干细胞移植）已是一个成熟且封闭的医疗领域，国家已建立大型的骨髓库，早已没有创业公司的机会。但我们还是要提造血干细胞，因为它最近被开发出一种新用途。

2016年，德国柏林有一个同时患有艾滋病和白血病的病人，被称为“柏林病人”找到了自己的肿瘤医生吉罗·胡特（Gero Hütter）；请求他为自己治疗白血病。该病人有11年的艾滋病病史，并像其他艾滋病病人一样，通过每天服用抗逆转录病毒药抑制体内HIV（感染艾滋病病毒）的复制来延续生命。在接连的化疗失败后，他的肿瘤医生采取造血干细胞移植的策略为其治疗白血病，令人感到惊奇的是，该病人除了白血病外，艾滋病也同时被治愈，成为历史上第一个，也是唯一一个被治愈的艾滋病病例，并因此名动天下。

科学家在回溯追寻艾滋病被治愈的原因时，找到了线索。艾滋病是由HIV通过一种名叫CCR5的细胞表面蛋白侵入并摧毁免疫细胞（CD4+ T），从而让病人免疫系统崩溃，是一种免疫缺陷综合征。巧合的是，“柏林病人”的骨髓捐赠者拥有人群中非常稀有的CCR5基因突变现象，这使得HIV无法再通过基因突变后的CCR5进入免疫细胞，从而使免疫细胞具有了对HIV的抗性。因此，在移植CCR5基因突变的造血干细胞的后，“柏林病人”获得了可以抵抗HIV侵染的免疫系统，从而治愈了艾滋病。这项医学上的巧合为人们治愈艾滋病提供了全新的思路——制作有CCR5缺陷的造血干细胞并移植至艾滋病病人身上。在这个方面，步伐迅速的是位于美国的生物技术公司Calimmune。该公司与加州理工大学的诺贝尔奖得主大卫·巴尔的摩（David Baltimore）教授合作，开发出一个制造有CCR5缺陷的造血干细胞的技术。该公司首先从艾滋病病人体内分离出造血干细胞进行体外培养，然后在造血干细胞中通过基因工程转入一个名为Cal–1的基因，该基因的表达会阻断CCR5蛋白质的生产，从而致使造血干细胞的表面缺乏CCR5蛋白。随后，再把这些具有CCR5缺陷的造血干细胞回输到艾滋病病人体内，由于其缺少CCR5，造血干细胞分化生产的免疫细胞再也无法被HIV侵染，健康的免疫系统得以重建，进而治愈艾滋病。该公司目前已启动了临床期工Ⅱ期实验，让我们拭目以待。

图4–7 Calimmune公司的造血干细胞改造流程

图片来源：Calimmune公司，官方网站：http://www.calimmune.com/our-approach

除了骨髓的造血干细胞应用外，如今大量的脐带血公司开始打着脐带血造血干细胞的旗号四处攻城略地。但由于脐带血中的造血干细胞数量过少，因此是否可以媲美传统的骨髓造血干细胞移植，业内一直有很大争论。另外，大药厂其实并不能算是科技公司，它们是垄断销售渠道并凭借大量资金收购科技公司的寡头。同理，这些脐带血公司的主要实力体现在对医院的渗透、对市场的开拓以及拿到卫生局的批文上，而其主打的脐带血冻存业务本身并没有什么很高的技术含量，不宜被看作有核心技术和知识产权的高科技创业公司。

人工小肠

我们一直在反复强调当今科技创业的一大趋势：顶尖的科学家产生顶尖的研究成果，顶尖的研究成果如能配对顶尖的转化团队，则能孵化成颠覆领域的顶尖科技公司。以这个标准，干细胞领域近年来最顶尖的高产科学家当属汉斯·克莱弗斯（Hans Clevers）。他是荷兰乌特列支大学教授，曾任荷兰皇家科学院院长、美国科学院外籍院士，拿过包括生命科学突破奖在内的诸多重大奖项，是很多重要干细胞会议的开场或压轴嘉宾。更牛的是，他还创建并成功卖掉了多家抗体和抗癌药物公司，他也是欧洲最大生物投资公司之一的LSP（Life Sciences Partners）的投资合伙人，是地地道道的学术商业两面手。

克莱弗斯教授最为同行所称道的贡献是他开发了一种叫作organoid的体外微组织培养技术。他的研究组鉴定出一种叫作LGR5的细胞表面蛋白，这种蛋白只存在于干细胞的表面，而在成熟细胞的表面则没有，因此可以用LGR5的特异抗体将小肠的干细胞与小肠的成熟细胞精准分离。在培养皿中，分离纯化的小肠干细胞开始生产成熟细胞，这些细胞一边相互连接在一起，一边持续分裂，整个过程持续20天，并会长成一个中空的星状体细胞团（即organoid，如图4–9所示）。这个星状体的顶端是小肠干细胞，干细胞与干细胞之间由分化的成熟细胞连接而成，小肠organoid的中间是由于细胞间的张力被挤出来的空腔。有意思的是，这种细胞组织和体内小肠细胞的组织模式十分相似，因此被推测也可以执行小肠的功能。克莱弗斯的研究组把迷你小肠移植回小肠受损的小鼠体内，发现organoid果然会在受损的部分扎根下来，然后凭借其健全的干细胞功能重建小肠。更了不起的是，利用LGR5标记的干细胞分离技术以及organoid的迷你组织培养技术，在胃、肝脏、大肠等其他内脏组织均实现了基于organoid移植的器官损伤修复。

虽然多项利用organoid的临床试验正在开展，但这项科技的开发者克莱弗斯教授认为，该技术目前可能还无法应用于需要漫长临床验证的再生医学领域，而更适合作为一个新的药物筛选和测试平台。目前，全世界已有多家研究机构宣称，organoid培养出的迷你组织，无论是在细胞内的分子层面（基因组稳定性、RNA表达谱），还是细胞群体在体内的生理功能层面，都非常接近体内正常组织。我们之前介绍过的人体芯片目前成本较高，而且并不能保证在芯片上培养的细胞和在生物体内的细胞有一样的生理特性。而相比之下，靠organoid技术培养出的迷你组织，已经通过动物移植、基因组转录组测序等一系列实验证明了其可以媲美体内成体干细胞的生理特性。

图4–8 organoid技术流程

图片来源：汉斯·克莱弗斯实验室，官方网站：https://www.hubrecht.eu/onderzoekers/clevers-group/#team，图片由汉斯·克莱弗斯教授授权

依托自己所在的Hubrecht研究所，汉斯·克莱弗斯教授建立了公益组织HUB（Hubrecht Organoid Technology）来推广organoid技术，希望其可以作为新一代筛药平台代替动物实验。同时，HUB还致力于建立Biobank（生物银行），将癌症患者的癌细胞制成迷你癌组织，针对每个病人特异的遗传背景进行用药筛选并以此为依据制定个性化治疗方案。

人工角膜

以上，我们介绍的人工胰腺和人工小肠均在临床测试的阶段。那么，在干细胞领域是否有除造血干细胞外获批上市用于再生医学的产品呢？下面，我们介绍的是世界上第一个得到认证的基于干细胞的医疗产品——Holoclar。该产品基于一项用角膜缘干细胞（limbal stem cell）修复受损角膜、恢复视力的技术，由意大利科学家米歇尔·德·卢卡（Michele De Luca）教授和格拉茨·佩列格里尼（Graziella Pellegrini）教授开发，于2015年通过欧盟药品委员会审批。

图4–9 眼结构与角膜缘位置

角膜是覆盖在眼睛外层的一层十分清亮的膜状结构，提供眼睛大部分的屈光力，使光线能准确聚焦在视网膜上形成清晰的图像。角膜由于在眼外层，较易受损，因此需要由位于角膜缘（眼白与角膜之间）的干细胞分化形成的上皮细胞从角膜边缘向内侧逐步替代衰老受损的角膜组织。平均一周时间，角膜中的所有角膜组织就可以被角膜缘干细胞分化出的新鲜细胞完全替代。但是，角膜缘干细胞如果受到损伤就无法分化出新鲜细胞，从而引发角膜炎，导致眼睛疼痛甚至失明。传统的治疗手段大多是等待志愿者捐献角膜进行角膜移植。而卢卡和佩列格里尼开发的干细胞技术可以大大缩短病人苦苦等待角膜捐献的时间，该技术只需提取病人角膜缘处少量残余的正常角膜缘干细胞，就能在体外培养出一层类似隐形眼镜的健康角膜，再移植回病人眼部替换病变的角膜，从而完成治疗。这款人造角膜的边缘含有正常的角膜缘干细胞，因此可以持续更新病人的角膜，并且由于人造角膜的所有细胞均来自病人本身，因此不会受到免疫系统的排斥而可以长久地存在于病人的眼睛上，并帮助病人恢复视力。

图4–10 角膜缘干细胞移植手术效果

注：图片由格拉茨·佩列格里尼教授提供。

值得一提的是，Holoclar就诞生于这两位意大利科学家在任职的大学创办的创业公司Holostem Terapie Avanzate中。经过20年左右的基础研究和严格的临床测试，加上大量风险资本的支持，终于造就了首个可以造福病人的干细胞产品。

诱导多功能干细胞技术

我们在序中提到过，在干细胞领域，除了安全性这一限制门槛外，干细胞的来源是另一个技术限制因素。

使用胚胎干细胞技术不仅要面对培养或改造人类胚胎干细胞这一敏感的生物伦理困境，该技术使用的外源干细胞在移植后会面对病人自身免疫系统的攻击，所以要么需要病人长期服用免疫抑制药物，要么需要在移植前给干细胞加一层保护壳。两种临床解决方案都不是非常方便。而成体干细胞技术虽然在很大程度上解决了排异问题（因为干细胞本就来源于病人自身），使得移植的后续工作简单了许多，但是需要针对每个病人进行个性化的干细胞提取和培养，特事特办，因此无法大规模量产，导致时间和金钱成本十分高昂。

而诱导多功能干细胞（induced pluripotent stem cells，即iPS细胞）技术的出现，完美地解决了干细胞来源的技术瓶颈。2006年，日本科学家山中伸弥（Shinya Yamanaka）用病毒将4种转录因子转入皮肤细胞，使其诱导分化成多功能干细胞。编码这4种转录因子的基因本身就是在干细胞中高度表达并维持干细胞的特性，因此它们转入皮肤细胞后，可以改变皮肤细胞的基因表达状态，让细胞重编程为干细胞的状态。我们还是用公司的例子打比方，皮肤细胞就如同公司基层员工，由于不具备领导力，只好做具体的事务性工作。但是，基层员工可以通过培训和经验积累获得领导力，从而升为管理层或者干脆自己创业，就如同皮肤细胞在这4种转录因子转入后变成了做“管理”工作的多功能干细胞。这项技术一经问世便震惊世人，因为该技术只需要使用非常容易获得的皮肤细胞，就能生产媲美胚胎干细胞的多功能干细胞；而且由于皮肤细胞源于患者本身，因此在重编程成为多功能干细胞移植后，并不会有异源胚胎干细胞技术的免疫排斥难题。山中伸弥教授也因为这一巨大贡献而名动天下，被授予2012年的诺贝尔生理学或医学奖。

可以说，正是由于多功能干细胞技术，这项被称为“改变世界的伟大技术”的出现，把干细胞推上了一个公众关注和资本追捧的新高峰。但多功能干细胞技术问世后，并未广泛用于临床实践中。这是由于山中伸弥使用的4种重编程转录因子被发现也在一些癌细胞中高度表达，暗示制造的多功能干细胞在体内有致瘤的风险。到目前为止，唯一使用多功能干细胞进行临床应用的案例是日本理化所的女科学家高桥政代于2014年成功治疗了老年性黄斑部病变。老年性黄斑部病变是一种因吸烟、衰老或其他因素导致的有毒产物不能被及时清除，最终引起视网膜色素上皮细胞受损的眼部疾病。该疾病是目前尚无有效治疗手段的不治之症，患者虽然不会完全丧失视力，但在视野中央区域会形成一定面积的盲区。

图4–11 老年性黄斑部病变示意图

由高桥政代主持的临床试验将一块从一位70岁高龄的女性患者手臂切下的皮肤在体外培养，并在山中伸弥的4个转录因子转入后将皮肤细胞重编程为多功能干细胞。随后，将全能性的多功能干细胞进一步诱导分化成视网膜色素上皮细胞层，并成功移植回该患者眼中以修补破损的视网膜色素上皮细胞层。手术后，该患者的黄斑病变停止，视力开始“再生”。这个世界上首例用多功能干细胞完成的移植手术，使高桥政代名声大噪并被评为当年的干细胞研究“年度人物”。但随后在其打算进行更多例手术时发现诱导重编程产生的多功能干细胞和其分化成的视网膜色素上皮细胞层存在两处基因突变。尽管没有证据表明这两处突变有致癌风险，但高桥政代的多功能干细胞临床试验还是被日本政府叫停了。

如今，世上虽然还没有第二例使用多功能干细胞进行治疗的成功案例。但是，汹涌的资本和热情高涨的人群还是迫不及待地冲入了这个领域，开始攻城略地。2016年12月，拜耳（Bayer）和沃森创投（Versant Ventures）共同出资2.25亿美元投资“新一代再生医药公司”——BlueRock Therapeutics（此举号称医疗史上最大数额的A轮融资之一）。该公司由两位顶尖的干细胞生物学家——多伦多大学的戈登·凯勒（Gordon Keller）和纪念斯隆–凯特琳癌症中心的洛伦费·施图德（Lorenz Studer）创立，并获得了山中伸弥教授多功能干细胞技术的独家专利授权。该初创公司的第一个目标就是对心肌梗死或衰竭的患者进行干细胞治疗，让病人重新生出可以强力收缩的心肌细胞。现在，整个领域的人都对BlueRock能否成为第二个吃螃蟹的人拭目以待。

结语

由于篇幅所限，这里还有一些其他同样激动人心的干细胞技术以及有机会成长为未来行业巨头的公司没来得及介绍。不过，此前诸多的例子已一再印证一个观点：最有创造力的、可以颠覆行业的新科技往往并不掌握在大公司手里，而是掌握在学术界大牛自己创建的小公司手里。

总的来说，干细胞领域是当代生物医学最活跃的领域之一。其在癌症、艾滋病、糖尿病、器官损伤等传统医学束手无策的病症的治疗上，已显示出惊人的潜力。但是，由于巨大的利益诱惑，打着高科技旗号浑水摸鱼的投机分子大量涌入，让这个本来很有前景的投资领域变得声名狼藉。早在2003年，中国就兴起了一大堆提供各种价格不菲但几乎毫无用处的“干细胞美容”的美容院。2010年之前，由于美国禁止干细胞临床试验，大量美国人前往亚洲接受还在“试验”阶段的干细胞治疗，从而掀起了干细胞旅游热潮。与人们过于乐观的想象相反，没有经过严格临床评估和审批的干细胞疗法不仅可能无效，甚至可能有致命危险。由于干细胞本身复杂多变的特性，在不当的生理条件下，干细胞可转变为肿瘤干细胞并使接受治疗的病人患上癌症。

那么，面对中国干细胞产业的乱象，我们的投资者是不是只要把目光聚焦在美国就可以放心了呢？由于美国政府也已解禁干细胞临床研究，不规范的干细胞临床试验也在美国遍地开花。2016年，干细胞领域的顶尖学术杂志《干细胞》（Cell Stem Cell）专门撰文揭露，在美国，至少有351家商业机构提供没有足够临床证据的违规干细胞治疗，其中有一半的治疗业务集中在“干细胞美容”领域。这些商业机构遍布全美，简直就是美国的“莆田系”。所以，外国的月亮也未必圆，不靠谱的干细胞公司在客观上是大量存在的，这就需要对干细胞技术有兴趣的投资者们擦亮双眼。请务必牢记一点：先进的科技从来不会凭空冒出来，它一定诞生于行业内的优秀学者或机构之手，经过严格的测试，多年的产业孵化并得到同行的认可后才有机会成长为颠覆行业的明星产品。

图4–12 遍布全美的提供未经审批的干细胞治疗的商业机构

图片来源：Turner and Knoepfler, Selling Stem Cells in the USA: Assessing the Direct-toConsumer Industry, Cell Stem Cell, 2016

最后，让我们回到开篇的问题：这个看似无所不能又好像充满争议的干细胞技术是否真能颠覆传统医疗方式呢？面对这个难以直接回答的问题，笔者恐怕只能引用《双城记》中的名句来回应：

这是最好的时代，

这是最坏的时代，

我们拥有一切，

我们又一无所有。

精准医疗——心脏支架也要定制化

作者：李双，澳大利亚墨尔本大学生物医学工程博士

心血管疾病简介

心血管疾病是全球最常见的死因之一，在几乎所有国家和地区的死因排行榜中都名列前茅。其中，冠状动脉疾病（coronary artery disease）又称冠状动脉粥状硬化心血管疾病（coronary atherosclerotic heart disease）、冠状动脉心脏病（coronary heart disease），是最常见的心血管疾病。心血管疾病主要包括心绞痛、心肌梗死和猝死等直接导致死亡的疾病。

历史数据显示，冠状动脉疾病是当今全球第一大死亡原因，死亡人数自1990年的574万人上升到2013年的814万人。因其普遍性、严重程度和复杂性，许多年来，人类一直致力于寻找有效的治疗及预防手段。

引起冠状动脉疾病的主要原因——动脉堵塞

随着科技的进步，人类在研究冠状动脉疾病的成因上取得了重大的突破。大量的研究表明，引发冠状动脉疾病的诱因非常多，年龄、高血压、糖尿病，甚至空气污染都有可能引发该疾病。但归根结底，导致冠状动脉疾病的根本原因在于冠状动脉血管堵塞和僵硬化。

动脉堵塞是结缔组织的增长，细胞内外胆固醇、脂肪酸以及碳酸钙的沉积，胶原蛋白和蛋白聚糖聚集在血管内壁，使得动脉壁变硬变厚，堵塞了冠状动脉，并慢慢让冠状动脉变得僵硬与狭窄，从而引发血液流通不畅、心肌缺氧等现象，进而导致心绞痛、呼吸困难，最终完全堵塞动脉、引发心脏病。

动脉血管堵塞和硬化这一现象非常普遍，但因为其在人体内的形成十分缓慢，往往存在于冠状动脉内几十年的时间却没有引发任何的症状，所以人类很难察觉它的存在，直到心肌梗死、心绞痛等心脏类疾病突然发作，造成死亡。除此之外，动脉堵塞这一现象可同时出现在动脉血管内许多地方，这也给疾病的诊断和治疗增加了很大的难度，判断到底哪个部位的堵塞是真正导致疾病发生的原因，也成了决定治疗效果的关键。

也正因为如此，在过去很长时间里，针对动脉堵塞和硬化的治疗和预防始终是医学研究的重点方向。

治疗办法——心脏支架植入

在所有治疗动脉堵塞的方法当中，心脏支架手术是近几十年来应用在临床治疗中最普遍的方法。心脏支架是一种植入体内的微型医疗器械，它的作用主要是将堵塞的血管部分支撑并打开，从而促进血液在心血管里的流动，并避免或延缓心血管疾病的发生。世界上第一例心脏支架植入手术发生在1986年，由法国心脏学家雅克·皮埃尔（Jacques Puel）与德国心脏学家乌尔里克·西格瓦特（Ulrich Sigwart）完成。随后该技术被广泛应用在临床治疗上，成为治疗心血管疾病的主要方法。

本文将从三个方面对冠状动脉疾病的研究进行简单的介绍，即疾病预测、是否采取植入支架治疗的判断、支架研发。

疾病预测的方法

动脉堵塞和僵化是一个缓慢形成的过程，这一过程往往需要超过十年甚至几十年的时间。在这期间，人实际上几乎很难察觉到自己体内发生着这一病变，也因此无法意识到自己的生命和健康所面临的风险，直到相关疾病（心肌梗死、中风等）的出现。可悲的是，这些疾病被发现的时候往往已经进入中晚期，在那时介入的治疗效果非常有限，很可能无法阻止死亡发生。因此，如何能够找到一个可行的方法在动脉堵塞形成的早期就对其未来趋势进行预测和判断就显得尤为重要，倘若这一问题能得到解决，相关治疗方法就可以在早期介入，这无疑将有效减少动脉血管疾病引发的死亡。

讲到预测，就不得不先提到一个概念，狭窄度（degree of stenosis）。狭窄度是量化堵塞严重程度的一个指标，可以通过如下的公式进行计算，即 ，其中Ds是指血管变窄后的直径，D是指正常动脉的直径。通常而言，如果某部分血管的狭窄程度大于70%，那么该部分即被视为出现了比较严重的堵塞，需要采取介入治疗，如心脏搭桥和支架植入手术。

图4–13 血管变窄示意

有了这个概念作为铺垫，我们可以把之前提到的早期预测具体到一个主要问题，即如何在早期预测出未来该部位动脉堵塞的狭窄度。第一部分中，我们介绍了动脉血管的堵塞是血管内各种结缔组织的增长以及钙类、酸类、醇类物质在血管内壁沉积所造成的。从物理的角度出发，一定是某种力作用在这些物体上，致使它们能够长期聚集、堆积在血管内壁，从而造成堵塞。那么这个力在血管内是从哪里来的呢？这得要从血液自身的黏稠度说起。血黏稠（blood viscosity）是血液的一个特质，人体内的血液黏稠度会受各种因素影响而改变。当血液黏稠度升高的时候，血液循环推动血管内物质（脂肪、胆固醇、钙等）移动的作用力就会大大小于这些物质的吸附力，从而导致这些物质吸附在血管内壁，形成堵塞。

影响血液黏稠度的主要因素有很多，包括血红细胞的大小、形变、数量，血浆蛋白，血糖，血管直径，内膜光滑度，等等。科学家们经过几十年的研究发现，血液黏稠度与血细胞积压（haematocrit）、血浆黏稠度（plasma viscosity）以及血流剪切速率（blood shear rate）有关，通过大量的实验，科学家们已经找到了这三个因素与血液黏稠度之间具体的关系，并且构建了相关的数学模型。有了这一重要工具作为基础，科学家们提出了一个假设：存在一个能代表血液流速与血液黏稠度比值的系数，暂且先称作X，当X在血管内某个区域小于某个临界值时，在那个区域里的物质就会吸附在内壁上，造成堵塞。如若这一方法可以得到验证，那预测出狭窄度就指日可待了。具体的方法是，构建高精度3D血管模型并利用计算流体力学（computational fluid dynamics），计算出该系数值在整个血管中分布的情况，找到小于临界值的区域，即为未来会出现堵塞的地方。最后通过该区域的大小得出Ds，并计算出狭窄度。

针对这一构想的研究目前已经展开，预计这一研究仍将是一个漫长的过程，其中的几个关键问题，如推算出X的表达式、找到临界值、寻找病人不同时期血管变化的影像来构建不同时期的模型、计算流体力学计算的准确度验证等等都是需要投入资源与时间来解决的。

植入支架的判断方法

前文提到，治疗效果的好坏受能否准确判断动脉中哪个部位的堵塞才是造成疾病的主因影响，因为只有将支架植入该部位，才能真正让血液流通变得顺畅，供养不足这一问题才能得到解决。那么，手术当中医生是如何来判断植入支架的位置呢？

目前临床治疗中，手术医生主要用于判断是否需要植入支架的方法叫作心血管造影术（angiography）。该方法是目前运用在临床手术中最广的判断植入支架部位的手段。其做法是将在X线照射下透明的含有有机化合物的造影剂快速注入血液当中，使心脏和冠状动脉在X线照射下显影，同时将显影过程拍摄下来，从显影的结果可以看到含有造影剂的血液的流动过程，以及心脏血管的充盈情况。当显影将动脉血管构造清晰展现之后，手术医生通过观察正常冠状动脉的直径和堵塞部位的血管直径的数值，来判断动脉狭窄度，最后决定是否需要进行支架的植入手术。

虽然该方法被临床医师普遍应用，但因为显影呈现的是2D的图像，而实际的血管是3D的几何结构，因此，该方法提供给医生的信息实际上并不全面，这也导致医生做出的判断有时候并不准确。有时候，医生因为无法做出有把握的判断，只能在所有看上去有可能成为诱因的部位都植入支架。这不仅增加了手术的时长，使病人在手术中面对更大的风险，如出血、淤青、感染、凝血，甚至死亡，同时也增加了病人、医院的经济负担。除此以外，医生的观察很大程度上依赖医生的经验，这更降低了判断的准确性并提高了手术治疗效果的不确定性。

正因为仅仅用血管造影术并不能很好地判断某个堵塞部位是否需要植入支架，经过长期的基础与临床研究，一个新的判断方法逐渐被越来越多的医生所采纳，即血流储备分数（Fractional Flow Reserve,FFR）法。该方法通过测量堵塞部位前后两端的动脉压来判断该堵塞是否会阻碍血液输送氧气到心肌。血流储备分数是一个量化指标，为堵塞部位后端的动脉压（Pb）与前端部位动脉压（Pa）的比值，即，。通过大量的临床实验，现在心脏学家普遍接受FFR的临界值为0.75~0.8。如果FFR的值高于0.8，则意味着该动脉堵塞导致心肌可逆缺血的可能性非常小，不必在该部分植入心脏支架。反之，如果FFR的值小于0.75，那么该堵塞部分很可能会导致心肌可逆缺血，因此需要将心脏支架植入该部位处。具体测量过程中，医生将一根携有感应器的线利用特定导管插入心血管当中，并将其移到血管堵塞部位的前后部位分别测量压力，从而计算出血流储备分数。因其100%的准确性和极高的灵敏度，FFR已经成了冠脉血管狭窄功能性评价的公认指标，成了血管造影的有效辅助工具，在介入治疗中的重要价值日益凸显。

然而，由于测量动脉压需要介入人体，患者仍会面临感染、血管穿破等风险，这也给执行手术的医生带来了额外的难度。因此，找到一个能准确地判断堵塞部分的严重程度的非介入式方法成了研究人员想要攻克的难题。随着3D成像、虚拟现实等技术的成熟，计算机计算速度的提升，以及云储存技术的完善，虚拟血流储备分数（Virtual Fractional Flow Reserve,vFFR）法被认为是有可能有效代替FFR法的非介入式方法。vFFR法通过建立病人的全息3D动脉血管模型，再用计算流体力学技术模拟血液在动脉中的流动情况，计算出FFR的值。该项技术目前仍处于早期基础研发的阶段，制约该技术临床应用的主要有以下几个问题。首先，从科学的角度出发，在建立3D动脉血液流动模型的时候，如何根据每个病人的生理状况准确提取边界条件，从而模拟出真实的血液流动情况，是目前制约该技术发展的第一大难题。其次，从医学的角度来看，该技术临床应用的准确性尚未得到证实，使用的难易程度、时间长短目前还无法下定论。最后，行业标准、监管条例、知识产权保护、使用成本和培训医生等一系列在实际应用中所面临的问题均尚未解决。倘若这些问题能在接下来的技术发展中逐一得到解决，那么该技术非常有可能在冠状动脉疾病的治疗中得到广泛的应用。

心脏支架的创新

心脏支架的种类大体上分为三类。第一类，也是最传统的支架为纯金属材质的支架（bare metal stent）。第二类支架则在第一类的基础上于支架内添加了药物，以提升治疗效果，这也是目前为止应用最广泛的携药支架（drug eluting stent）。第三类支架，也就是最新一代的支架，称为可降解支架（bioresorbable stent），顾名思义就是支架植入体内后，过了一段时间可自动降解，消失在体内。

当今全球，心脏支架市场的价值大约在50亿美元左右，从品类来分，第二代携药支架目前处于市场主导地位，几乎占到市场80%以上的份额，但第三类可降解支架的市场份额增长速度快，预计在接下来的两到三年会逐步应用到临床治疗当中。从区域划分，美国是占有市场份额最大的国家，2013年占比42%，紧随其后的是中国与日本，各占18%。随着亚太地区老年化问题的凸显，预计在2020年左右，亚太地区，尤其是中国与日本的市场份额会快速增大，并挤压美国的市场份额。该行业的领导企业主要有三家，雅培（Abbott Vascular）、波士顿科学（Boston Scientific）和美敦力公司。三家所占市场份额相近，均占总值的25%左右。

随着得到广泛应用的携药支架以及最新一代的可降解支架的发展，心脏的支架治疗效果有了显著的提升。但是，在临床应用中依然会产生许多问题，这些问题不仅阻碍了治疗效果的提升，甚至也威胁到了病人的生命。其中，现有支架植入后最常出现的问题主要有两个，第一个是与支架接触的血管壁部分再狭窄（instent restenosis），顾名思义就是原本被支架撑开的血管壁部分又一次让血管变得堵塞。第二个问题就是我们常说的血栓症（thrombosis），也就是支架植入心脏后，支架支撑的血管壁部分或支架附近的血管壁可能会形成血栓，从而造成心血管的再次堵塞。

图4–14 血管植入支架后再狭窄示意

注：B为血管刚植入支架的情况，C为血管植入支架后一段时间出现再狭窄。

图片来源：https://www.nhlbi.nih.gov/health/health-topics/topics/stents/risks

那为什么植入心脏支架后会导致这些问题的出现呢？其主要的原因还是在于植入支架后，血管内皮（endothelium）遭受了破坏，血管内皮可以被理解成保护血管壁的一层保护膜，其受损后，构成血管壁的细胞便遭到破坏甚至死亡。并且因为支架的存在，血管内皮的恢复也变得缓慢，最终会引起血管再狭窄以及血栓。

那到底哪些因素会导致支架的植入产生这些问题呢？这是一个比较复杂的问题，也是现在研发支架的团队主要想解决的问题，总而言之，就是支架形态以及设计会影响血液本身的物理变化，从而引起血管壁的物理变化，并引发以上问题。其中最重要的一个物理变量叫作细胞内膜剪切应力（endothelium shear stress）。当心脏支架植入后，在支架附近以及与支架接触的血管壁会因为与流过的血液的“摩擦”而产生这个剪切应力，如果在某个血管壁区域内，这个力的大小在1帕斯卡范围内，那该区域就很可能引起血管再狭窄，如果该区域的剪切应力大于7帕斯卡以上，则会引起血栓症。

决定这个剪切应力大小的关键就在于支架的形态和设计，这里面涉及的因素比较多，也比较复杂，包括材料与血管的兼容性，材料密度，支架本身的形状、长度、弯曲度，支架横截面的形状、厚度，以及很重要的一点，即支架植入后能否完全与血管壁紧贴在一起，如果与血管壁之间存在缝隙，那么缝隙大小是多少等等，这些因素都有可能影响由支架植入产生的剪切应力在血管壁里的变化。现阶段的研发依然在寻找这些因素当中的主要因素、次要因素，以及不同因素之间的关联，这些都是在研发心脏支架时所要解决的问题。

与此同时，大家都知道，因为个体差异，每个病人的患病心血管的形状都不同，在现今支架还是标准统一化生产的情况下，同一个支架运用在不同的人身上，甚至同一个患者不同的患病心血管当中时，所产生的治疗效果以及可能引发其他疾病的概率也会不同。

因此，近几年来，科学家以及心脏学家提出了私人定制心脏支架（patient-specific stent）的概念。顾名思义，即根据每个病人的血管壁构造以及患病心血管的几何结构，为患者量身定制支架，并植入体内，从而最大限度地提高治疗效果并减少其他症状被引发的概率。

制作定制支架流程大致有以下几步，首先通过高精度成像技术在电脑里生成病人心血管的模拟模型。接着，根据病人的心血管模型，在电脑中画出定制的心脏支架，并植入病人的心血管模型当中，以模拟真实的心脏植入步骤。然后，通过计算流体力学这一技术模拟血液及血管壁在支架植入后的物理变化，如计算出在植入支架后剪切应力（或者其他用于判断再狭窄、血栓形成的参数）在血管内的分布情况，从而模拟判断出血管的哪些区域内可能出现之前提到的问题。根据模拟的结果，调整支架的结构和设计，不断重复这个步骤直到植入支架后效果达到最优。最后，再利用3D打印技术将设计好的定制支架打印出来，应用于患者身上。

这个框架看似比较简单，实则非常复杂。要想实现这个目标，首先有几个技术难关需要克服。第一个涉及3D打印技术，因为支架是微型医药器材，并且它所使用的材料需要能和血管壁兼容，同时也要具备常用支架的其他属性，比如其可见度、精密度等要达标，所以这对3D打印技术本身也就提出了很高的要求。第二个涉及3D血管成像技术，鉴于心血管的直径仅在2~5毫米之间，只有极高精度的成像技术才能将3D血管的构造清晰完整地构建成电脑模型。第三个涉及计算流体力学，该技术一般需要超级计算机（supercomputer）来实现，电脑硬件和算法直接影响了计算速度。除此之外，医用类产品在监管上本来就比较严格，如果按照以上设想，是否每个打印出的支架都要在做完动物实验后才能用在患者身上，现在也不得而知，如果是那样，那么从制作到应用的整个周期必然将被大大拉长，这显然失去了实效性，因为你不可能让患者等个一年半载才能使用上支架。

该领域的科研团队

以上提到的各项技术的科研均属于早期基础研究阶段，因其技术难度、时间和金钱等成本，参与研发的机构并不多，主要的科研团队集中在美国、英国以及澳大利亚的院校。其中比较出名的团队包括由澳大利亚墨尔本大学的心血管专家彼得·巴利斯（Peter Barlis，即本文作者的导师）教授领衔的团队。该团队由心脏学家（cardiologist）、机械工程师（mechanical engineer）以及生化工程师（biochemical engineer）组成，在3D打印材料、3D成像、计算流体力学这几个核心领域都掌握了先进的技术，有望率先在该领域实现突破。除该团队以外，来自美国哈佛大学的Beth Israel Deaconess实验室的陈（George Cheng）博士领导的团队也属于该领域突出的团队，此外，美国西北大学的吉尔勒莫·埃米尔（Guillermo Ameer）教授、孙成（Cheng Sun）助理教授和佛罗里达天主大学康宇清博士（Dr. Yuqing Kang）的团队也在该领域进行了尝试并有所突破。

图4–15 墨尔本大学彼德·巴利斯教授展示的3D打印的将用于个性化支架定制的心血管模型

图片来源：https://pursuit.unimelb.edu.au/articles/3d-printing-to-save-hearts

前景总结及判断

针对冠状动脉疾病诊断及治疗的相关研发目前尚处于早期阶段，其所需要的核心技术比较多元化，再加上时间和金钱等成本，目前距离真正推向市场并被广泛采纳、应用还具有相当长的一段距离。但是，一旦技术层面的问题开始不断被突破，这些研究成果必将转化成具有革命意义的产品，在人类健康发展的历史上留下自己的烙印。

图书在版编目（CIP）数据

科技前哨 / 王煜全主编. -- 北京：中信出版社，2018.4

ISBN 978-7-5086-8833-6

I. ①科… II. ①王… III. ①高技术产业－产业经济－研究－中国 IV. ①F279.244.4

中国版本图书馆CIP数据核字（2018）第059608号

科技前哨

主编：王煜全

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Table of Contents

扉页

目录

序

CHAPTER 1 信息的裂变

从《玩家一号》看虚拟现实

能源行业的变革是信息技术的下一个风口

21世纪的无线通信技术：可见光通信

CHAPTER 2 智能革命

数字化工具和机器人在建筑市场的应用

谁是推动自动驾驶汽车发展的最重要的力量？

瞬息之内，毫厘之间 ——大批量生产中的精密测量技术

CHAPTER 3 生命的探索

微生物的连接

人体芯片——制药公司的新工具

脑机接口让“黑客帝国”变成现实

CHAPTER 4 生存的尊严

人造胰腺为糖尿病患者带来新的曙光

干细胞技术——梦想何时照进现实

精准医疗——心脏支架也要定制化

版权页