2020年新冠肺炎疫情席卷全球，人們的生活和工作很大程度上被疫情所左右。不過各國科學家們在如此困難的局面下，仍然為我們帶來了多項重大的科技進展。下面選出的這些科技新聞，都可以說是本年度科學界令人印象深刻的瞬間，快來看看有沒有你還沒了解的內容吧。
TESS傳來新發現
1月6日，美國國家航空航天局（NASA）宣布，經由凌日系外行星巡天衛星（TESS）的觀測結果，他們發現了一個位于宜居帶的地球大小的系外行星。該行星被命名為TOI 700 d，與地球相距約100光年，它圍繞的恒星TOI 700是一個相當于太陽四成大小的紅矮星。TOI 700 d的大小約為地球的兩成，公轉周期37天，它所接受到的來自恒星的能量，大約是地球接受到來自太陽能量的86%。
此外，本次NASA還公布了另外一組來自TESS的最新觀測結果，他們發現了一顆圍繞著雙星運轉的系外行星，這是TESS首次發現類似的行星。該行星被命名為TOI1338 b，是TOI1338星系的唯一行星，大小約是地球的7倍，生命存在的可能性非常低，距離地球1300光年。
TESS不斷傳來的新發現豐富了人們對于宇宙和自身的認知，只是這動輒幾百上千光年的距離，對于現世的人類來說，也就只能遠觀了。
TOI 700 d與TESS的想象圖 圖片來源：NASA
太陽觀測史的兩大里程碑
1月31日，美國國立太陽天文臺公開了由井上建太陽望遠鏡（DKIST）拍攝的太陽表面照片，分辨率達到了30千米。這張照片中，太陽表面布滿了細胞一樣的小團塊，然而每個“細胞”實際上都有美國得克薩斯州那么大。“細胞”的形成與太陽表面的熱對流有關，明亮的中央部分是上升的灼熱等離子體，在冷卻后它們就會落到“細胞”周邊的黑線處。好像煮開的水同時有多處沸騰的小突起，而相鄰的小突起間又會形成互相沖撞的界限。
7月20日，歐洲航天局領導的太陽軌道飛行器任務也發布了第一張太陽照片，雖然它的照片看起來沒有DKIST在一月份的作品那么令人印象深刻，但它的拍攝地點離太陽非常近（7500萬公里），只有大約地球到太陽距離的一半。而且，該飛行器還在調整軌道，不斷向著離太陽更近的方向前進，到2022年初，它將飛到離太陽4800萬公里的地方。到那時，我們才能領略它的真正威力。
在地球上給太陽拍照固然可以動用更加大型、更加復雜的設備，但卻無法實現太陽軌道飛行器那樣的“上帝視角”，相信我們很快就能得到更多關于太陽的最新研究成果。
DKIST觀察到的太陽表面（左）和太陽黑子（右）圖片來源：NASA
Space X載人飛行有得有失
5月30日，獵鷹9號運載火箭搭載載人龍飛船先行2號升空，5月31日，飛船與國際空間站成功對接。先行2號是民營航天制造商Space X發射的首艘載人飛船，也是美國自2011年航天飛機退役后的首次本土載人任務。2名航天員搭載該飛船前往國際空間站，并于8月3日成功返回地球。完成載人任務標志著獵鷹9號系列載具和龍系列飛船的性能與可靠性達到了相當高的水準，從此載人航天的主要玩家在中美俄三大國之外，又多了Space X這家民營企業。
載人龍飛船先行2號的兩名成員 圖片來源：NASA
12月9日，Space X的星艦航天系統完成了第一次真正意義上的高空測試。這架被命名為SN8的原型機從南得克薩斯州起飛后，上升到了12公里左右的高空，并在空中進行了一系列飛行測試項目。雖然12公里距離各種航天器的地球軌道高度還有一定距離，但這與真正的太空任務僅有量的區別，并非質的不同。在飛船回收環節，Space X試驗了一種新穎的高難度落地方式。飛船將一直以腹部與地面平行的姿態向地表下落，然后在最后一瞬間點火啟動火箭，讓體態轉為豎直并著陸。遺憾的是，飛船的著地速度過快，以至于撞上無人回收船后猛烈爆炸。
不過，馬斯克仍然聲稱這次實驗非常成功，雖然飛船沒能實現成功著陸，但完成了既定的高空飛行課目，落地即便失敗也取得了有意義的數據。馬斯克更是在推特上喊出了“火星，我們來了！”。馬斯克隨后稱，如果2024年NASA的阿爾忒彌斯項目能夠成功讓星艦飛船在月球表面著陸，2026年Space X將進行首次載人火星任務。
小行星探險計劃扎堆
登陸月球火星之外，人類今年也讓宇宙探測器的足跡踏上了小行星。10月20日，NASA旗下的小行星探測器OSIRIS-Rex與其探測了數個月的小行星“貝努”進行交會。貝努距離地球大約3億3千萬公里，直徑大約490米，是科學家重點監測的可能給地球帶來威脅的小行星之一。OSIRIS-Rex于2016年9月升空，直到2018年底才抵達貝努，進入距離其2千米的軌道，進行每61小時一周的繞星運動。
10月20日，OSIRIS-Rex下降到僅僅距離貝努表面幾米遠處，然后將搭載的機械臂伸向貝努表面。機械臂的前端是一個像吸塵器一樣的吸盤，吸盤會抵住土壤表面，但采樣時并非使用吸力，而是透過機械臂向貝努表面發射壓縮氮氣。氣流會裹挾吹起的巖石和塵土進入到吸盤內側布置的樣品室中，這種方法預計將采集數十克樣品。成功采樣后，OSIRIS-Rex將在2021年3月21日踏上歸途，由于距離遙遠，它回到地球也將是2023年9月了。
OSIRIS-Rex采樣示意圖 圖片來源：NASA
與OSIRIS-Rex僅僅維持16秒的軟著陸式采樣不同，日本的隼鳥2號探測器則是扎扎實實地在小行星“龍宮”表面進行了登陸和探測，然后再進行采樣，并從龍宮表面起飛返回。2020年12月6日，經過一年多飛行的隼鳥2號返回了地球，返回艙在澳大利亞南部沙漠地帶著陸，并在澳大利亞空軍的協助下進行了回收。
2020年12月15日，日本宇航機構JAXA對隼鳥2號返回艙中的密封樣品室進行了開封，令研究人員喜出望外的是，隼鳥2號帶回了大量的龍宮土壤樣品，這比最初計劃的0.1克多了許多倍。由于在樣品室打開之前，誰也不知道采樣是否成功，因此參與項目的科學家們心情必然十分忐忑。據最早看到樣品室內部的澤田宏崇研究員稱，他當時的心情是“激動到失語”。
日美兩國間關于這兩個小行星探測計劃還有著一項樣品互換的約定，OSIRIS-Rex將向JAXA提供0.3克貝努土壤樣品，而隼鳥2號則需要向NASA提供龍宮帶回樣品的10%，且這一約定不會因某一方項目失敗而中止。雖然看起來各取所需，但OSIRIS-Rex預期帶回的樣品約為60克到2千克，而隼鳥2號預計則只有0.1克（雖然實際上大大超過了這一數值）。這樣算來，我等中立吃瓜群眾只能說這個協議實在堪稱是不平等條約。
隼鳥2號的實機大小（左）及返回艙密封膠囊內部（右） 圖片來源：JAXA
生物工程領域“黑科技”頻頻現身
6月29日，美國研究團隊發表研究成果稱他們利用細胞工程學方法，成功修復了重度損傷的家兔子宮。具體來說，研究人員首先從家兔體內提取干細胞，然后將其培養成類似“補丁”的薄膜組織，之后再移植到缺損的家兔子宮。這些來自家兔自身的“補丁”，不僅能在數個月后與原有子宮完美融合，還不會激發免疫反應。10只接受了移植手術的家兔中，有4只順利懷孕生產，作為對比，不進行手術的家兔則完全無法生育后代。這項研究為那些由于子宮異常而無法懷孕的女性帶來了新的希望。
6月18日，美國環保署批準了生物工程公司牛津科技（Oxitec）的一項實驗計劃。這家公司于今年夏天在美國多地釋放基因編輯蚊子，以評估其對于削減野生蚊子種群數量的效果。基因編輯蚊子的體內攜帶著某些缺陷，從而會在與野生種交配后出現早夭、無法產生后代或者后代同樣存在缺陷等后果。在已經進行的大部分實驗中，瞬間釋放的海量“問題”蚊子都讓當地同種蚊子的數量下降了百分之八十以上。當然，出廠之前雌蚊都會被篩選出來并加以消滅，實際上所釋放的都是不會叮咬人的雄蚊。
9月16日，以沃爾巴克氏體為技術核心的滅蚊方法也在今年夏天完成了數次大規模實驗。科學家將寄生細菌沃爾巴克氏體導入蚊子體內，該細菌將通過蚊子的交配行為在蚊子種群中廣泛傳播。而這種細菌的寄生行為會導致雌蚊死亡或者失去生育能力。沃爾巴克氏體之前在多種昆蟲身上皆有發現，它們與其宿主的關系非常復雜，大部分情形下會造成宿主的壽命縮短以及生殖行為異常。當雄蚊被沃爾巴克氏體感染后，這種寄生菌會放出毒素污染被感染雄性的精子。當健康雌性的卵子與這些“毒精子”相遇后，將產生細胞質不相容效應，無法正常發育。當大量被感染的雄蚊被釋放到環境中后，雌蚊與其交配將無法產生后代。此外，最新的滅蚊技術還有更加玄幻的“基因驅動”等，可以毫不夸張地說，人類想讓蚊子絕種的辦法可不止一種。
12月4日，荷蘭神經研究所的團隊在《科學》雜志上發表論文，報道了一種通過在猴子大腦植入電極，然后不經過視網膜就能形成一定視覺的方法。雖然這可能并不是類似技術的首次運用，但這次研究人員在數個關鍵參數方面都取得了前所未有的進步。猴腦中植入的傳感器擁有1024個電極，其產生的模擬視覺信號具有很高的分辨率，可以達到讓猴子識別屏幕上英文字母的水平。這項技術為失去視覺的人帶來了不小的希望，只要在腦中植入特殊的傳感器，就可能不依靠眼睛來感受視覺信號。當然，這項技術眼下距離應用還有一定距離，例如植入大腦的傳感器最多只能維持1年左右的功能，之后就將被腦組織所包覆侵蝕而失效。
腦部刺激產生人工視覺示意圖 圖片來源：《科學》
AI不光會下圍棋，還能計算蛋白質結構
12月1日，DeepMind對外宣布，其開發的人工智能系統AlphaFold2基本解決了“蛋白質折疊”問題。該問題的解決意味著人類對蛋白質結構的解析和預測進入了新的紀元，是科學史上的重大成就。如果要評選今年的年度科學大新聞，AI解決蛋白質折疊問題很可能會被列在頭名。蛋白質好比是一部精心組裝的機器，空間結構就是它的組裝方式，組裝方式一旦不正確，即便零件都完好，機器也無法正常運轉。對人類而言，破解組成蛋白質的氨基酸序列并不算特別困難，難點在于如何破解它的空間結構。
在AI時代到來之前，人類已經有不少巧妙的辦法來窺探蛋白質結構的奧秘。但這些方法并不能滿足人類對于蛋白質結構及其相關生理功能研究的全部需求，這其中最大的問題就在于，這些分析手段說起來簡單，但是實際操作起來卻相當勞神費力，解析一個蛋白質的結構很可能要花好幾年時間。利用AI解決蛋白質折疊問題的本質其實可以理解為讓AI在僅僅知道氨基酸序列的前提下預測蛋白質結構。
本次取得重大進展的AlphaFold2其實早在2018年就初露鋒芒了，當時它的前代型號AlphaFold在蛋白質結構預測的世界性大賽CASP中奪冠，準確地從43種蛋白質中預測出了25種蛋白質結構，而第二名的獲獎團隊僅準確預測出3種。當時AlphaFold參加的也是允許人與算法共同合作的humans and servers組別，最終AlphaFold獲得了“前所未有的進步”這樣的高評價。
本次大賽，AlphaFold2更是以壓倒性的成績點數，讓人們直接喊出了“蛋白質折疊問題已經被AI解決”這樣的豪言。AlphaFold2預測出的多種蛋白質結構，僅僅與實驗測出的真實結構存在原子尺度上的細微差異，已經可以說達到了與傳統手段類似的精度。
AlphaFold2里程碑性質的進展，讓人類有望在多個領域得到來自AI的切實助力。例如，阿爾茨海默癥、帕金森綜合征、亨廷頓綜合征等神經系統病變都與蛋白質的錯誤折疊有關，這直接導致蛋白質本該有的結構和功能發生異常。AI的介入將讓人類更有效地了解這些錯誤折疊背后的機理，從而更加有效地提出治療方案。
動圖：AlphaFold預測的蛋白質結構（藍色）與實際結構（綠色）對比 圖片來源：AlphaFold
2020馬上就要過去，在即將到來的2021年，相信我們大家除了希望能盡快驅散疫情的陰霾，也希望能看到更多科技成就的誕生。
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