IBM 2019年科技預測:五年改變人類生活五項技術

北京時間6月6日消息， IBM連貫性發布五項被認為會在接下來五年中改變人類生活的科技（「5 in 5」）， 從2006年開始已經推出的55項預測中，很多已經變成了現實，例如遠程醫療、可降解塑料以及智慧型手機等，這些技術深刻的改變了我們的生活和工作方式，而今年的5in5預測則是聚焦在食品安全，還有農業、環境以及人類可持續發展的家園，因為這些與我們的生活密切相關。

在接下來五年內，地球人口將首次突破80億大關，人類複雜的食品供應鏈已經在面臨氣候變化和水源短缺的巨大壓力，今後還將接受進一步考驗。為滿足未來龐大人口的需求，研究人員們正在探索各項新技術、新設備和科學突破，努力以全新的方式思考食品安全與保障問題。

數字農業：「數字孿生子」用更少的資源養活更多的人口

到本世紀末時，地球人口將增加45%，而可耕種的土地面積則會減少20%，此外，這些可耕種土地的利用效率可能並不高，由於種植方法不當，全世界有一半的農民在收割後都會面臨一定的損失，隨著食物需求量不斷增加，目前的耕種模式必須加以改進才能滿足需求。

用一杯咖啡舉例，它來自於咖啡農場主辛勤的耕耘，在信息科技還沒有滲透到農場的時代，咖啡農場主與農村合作社或其他農場主交換信息十分不便，如果去銀行貸款也要經過很長的周期和很多的審查，為此，IBM認為，為全球農場打造一個「數字孿生體」或「虛擬模型」，將能夠幫助農業應對這一挑戰。這一技術可將農場數據進行共享，讓農業各參與方分享想法、研究和材料，交流全球農場和作物生長相關數據，並與食品供應鏈相互聯結。

IBM中國研究院院長林詠華介紹，IBM研究人員通過對農場進行全方位的數據採集，構建出農業決策平臺，針對農業構建的虛擬模型——數字孿生子——它實際是對真正耕作的農場進行數字複製，進行360度的數字呈現，在融合高精度的衛星數據進行多方位的深度學習後，決策平臺可以在10平方米的範圍內預測農業收成，進行農作物的健康管理。

例如IBM在肯亞正在研發相關技術，力圖利用傳感器、根據地下水開採數據分析當地作物的供應與需求規律，在把衛星圖像、全球氣候數據以及全球上千萬個大氣壓傳感器以及物理模型綜合的建模，不僅可以幫助農民去預測土壤裡面的溼度，進行灌溉的管理以及預防乾旱，還可以幫助政府更好的做出決策，幫助食品供應商預測收成，讓衛生部門儘早進行可能的病蟲害預防。

更進一步，決策平臺還可以與農業創業公司合作，開發出數字錢包，可以讓整個農業價值鏈中的各方隨時捕獲、追蹤和共享數據，因此農民們可以很快的從銀行獲得貸款或其他金融服務。

除了農業領域利用數字孿生子技術，其他各行業其實都可以構建本領域的數字孿生子進行更高效的數位化重塑進之旅。

信息透明預警：利用區塊鏈減少食品浪費

在接下來的五年之內，我們將能夠消除食品供應鏈中許多不為人知的浪費現象。

用大家都熟悉的橙子舉例，因為食物供應鏈中的問題，每年全球有超過1500億個橙子在還沒有放到餐桌之前就已經腐爛，被浪費的不僅僅是橙子，更有為了生產這些橙子所投入的人力、資金以及土地、能源、水等寶貴的自然資源。

據統計，每年全球有三分之一的食物，近一半的水果、蔬菜被浪費，其中絕大部分的損耗發生在運輸、包裝、儲存、分銷、零售等環節，浪費問題一部分因為沒有辦法追蹤食物腐敗的情況，一部分因為食品供應鏈過程中信心不透明、信息不積極響應，同樣農民在決定種多少、收多少時，往往只能憑猜測行事，商販們也只能根據不完整的信息預測顧客需求和購買行為。

林詠華表示，IBM研究人員利用網際網路、區塊鏈、物聯網和人工智慧，把食品供應鏈中的相關方聯繫在一起，共享幾百萬種食品供應鏈的環節，幫助把食品供應鏈進行全新的優化，讓運輸、溫度、溼度、地點等重要信息能被及時監測，食品損耗可以大幅減少，最終擺上餐桌的食物也會更加新鮮。

這一技術下，區塊鏈將幫助實時記錄整個食品供應鏈中從種植到市場預測再到供給的各種數據，物聯網技術幫助採集食物重要的信息，包括新鮮度，是否受汙染甚至可能的造價，最後利用人工智慧技術把整個系統的數據進行分析，來預測消費者的需求，除了整體上對種植、生產以及分配進行更好的決策和預警，或許還將有更具價值的洞察產生。

繪製微生物組基因圖譜：保護我們免受食品中的有害細菌

微生物與人類一直共處並無處不在，其中有些對人體無害，有些則不然，如何來辨別它們，並利用它們來為人類服務，要實現這一點，必須先了解它們與人類健康的關係。

據統計，全球每年因誤食受過汙染的食物而生病的人數多達6億，目前，專業的食品檢測還需要特別複雜的流程和步驟，傳統測試要花費數天時間，而且只能證明某一種致病細菌是否存在，因此IBM的科研人員正在研究一種新的更具預測性的方法來進行食物檢測，希望可以幫助人類更加迅速的、更加清晰地去了解食物裡是否含有病原體。

利用DNA和RNA測序技術，研究人員也許不久便能掌握各食品生產地和運輸地的微生物情況，這些分析結果可以用來探測微生物群中是否存在異常，如某份豬肉香腸樣本中突然出現了一種意料之外的致病細菌、或者微生物群的整體構成發生了變化等等。

研究人員可以隨時利用基因測試在食品的生產和流通的環節去描繪生物組，再通過微生物龐大的參考資料庫得到模型，在很短的時間內去分析食物裡是否存在對人類有害的微生物。IBM建立了超過500TB的食物複雜微生物群的參考資料庫，它包含過去20年裡人類發現的所有微生物基因數據，因此，憑藉TB級的龐大的基因數據，我們可以很有效區分有害與無害的微生物，同時IBM的科學家還開發了專門輔助微生物研究的雲服務，可以有效的開放給各個領域的科學家進行研究合作。

餐盤偵探：人工智慧傳感器探測病原體

在接下來五年之內，全世界的農民、食品加工商、零售商、以及在家做飯的人，都能不費吹灰之力地查出食物中是否存在危險汙染物，食品的檢測將不再需要幾天，而是幾秒即可完成。

所有的物品和物質都有自己獨特的光學圖案，藉助光譜儀識別光學圖案，便能知悉這些物質，但光譜儀非常龐大而且昂貴，無法被日常使用，IBM開發了一款功能強大、小巧便攜的光學分析儀，可以與手機攝像頭配合使用，與此同時，通過訓練AI，我們能夠得知所呈現的物質的材料或成分。

這項技術可以大幅減少例如大腸桿菌爆發的食品安全事件，還有一個重要因素是，實驗室測驗成本高、效率低，最多要48小時才能出結果，要想保護自己不受食品中的病原體傷害，我們可能沒有那麼多時間，這些可攜式細菌傳感器能夠大幅提高病原體檢測的速度，將檢測時間從幾天減少到幾秒。這樣一來，食品鏈上的各位參與方都能隨時檢測出食物中是否存在有害的大腸桿菌或沙門氏菌，將大規模爆發扼殺在搖籃裡。

試想一下，未來五年，就餐前那期手機拍攝美食可能不再是為了分享，而是通過手機中接入的AI傳感器檢測食物的安全，人人可以操作，既然能與手機相結合，更多的AI傳感器應用場景將被不斷解鎖，並從口入的機率將大大降低。

據IBM T.J.Watson研究中心工程師閔紅介紹， AI傳感器還有多種用途，例如遏制偽製品，全世界每年偽製品造成的經濟損失達6000多億美元，利用AI傳感器與區塊鏈結合，可以提供在每個環節的可靠性認證，在結合AI傳感器抓取的原生的物理指紋，就可以在供應鏈、物流等各個環節保證各個環節驗證物品的真偽。

對塑料「動手術」：新型回收利用技術 讓塑料垃圾重煥新生

2019年，人類面臨著塑料危機，迄今人類已經製造了83億噸塑料，能填滿8000個羅馬體育館，到2050年，海洋裡的塑料甚至會比魚還多。

塑料非常有用，它非常輕也非常方便有效，成本同樣非常低，能更好的保存食物，在能源節省方面也非常有效。目前，全球每年生產超過2.72億噸塑料，其中四分之一是有PET（聚對苯二甲酸類塑料）製成，IBM預測，在接下來五年之內，垃圾處理和塑料製品生產的方式將會徹底改變。聚酯製造商將能回收垃圾並將其變成有用之物，牛奶盒、飲料瓶、購物袋等所有東西都能被回收，這將徹底改變未來人們丟棄和製造塑料的方式。

IBM發明可一種壓力反應器用於解決塑料回收問題，該反應器採用一種名為Volcat的新回收方法。Volcat是一種催化化學反應過程，流程簡單而且可持續，它可以「選擇性地將」聚酯分解成一種物質，該物質可直接在塑料生產裝備中進行處理，變成生產新產品的原料，用回收取代來自於石油製成的塑料原材料，變成一種可再生的原料來源。

「今後，用於食品包裝盒的塑料不會被丟棄到大海裡，而是會被重新處理、重新上架，在塑料技術方面的發展方面的創新，能夠使我們對未來的白色垃圾的處理更加容易」，IBM Almaden研究中心研究員、材料研究和創新部門主管Bob Allen介紹稱。

有環境專家認為，對於普通人來說，未來塑料回收技術的進步意味著再也不用費力地分揀和清洗用過的包裝盒、包裝紙或塑料製品，所有垃圾都可以直接扔進垃圾桶、提到路邊被垃圾車運走，然後被送到垃圾回收場，在那裡被處理並轉化成新的可再生材料。

結語：今年的5in5似乎更多了一些「人間煙火味」，五大發布由IBM不同領域的科學家圍繞食品的生產、供應鏈、安全、檢測、包裝回收等五大方面展開，揭秘背後所運用到的科技，拭目以待未來五年科技如何改變我們賴以生存的食品、農業和環境，「溫柔以待」我們共同的家園。