1.柔性电池（Flexible Batteries）

　　

　　柔性电池为医疗保健和电子纺织品可穿戴产品提供动力。

　　

　　从可以卷起来的电脑屏幕到"智能"服装，未来的电子产品将越来越灵活。可穿戴设备、柔性电子设备和可弯曲显示器的快速发展，需要与其敏捷性相匹配的电源。柔性电池的弯曲、扭曲和拉伸能力使其成为可穿戴设备的理想选择。

　　

　　目前已有几种可充电的柔性电池，包括放置在导电聚合物集流体上的锂离子、锌-碳系统等。柔性电池的电极可以涂复甚至印刷在柔性基板上，包括石墨烯、碳纤维或其织物等碳基材料，并由添加剂增强其导电性和柔韧性。

　　

　　柔性电池逐渐应用于越来越多的领域，包括可穿戴医疗设备和生物医学传感器、柔性显示器和智能手表等。由柔性电池供电与健康相关的应用可以无线传输数据到医疗服务提供者，使其方便地远程监测病人。此外，将柔性电池集成到夹克、衬衫或其他服装等织物中，可以为新兴的纺织电子设备供电，其功能覆盖从内置加热系统到健康监测。

　　

　　柔性电池市场将在未来几年迅速扩张。据预测，从2022到2027年，全球柔性电池市场将增长2.4047亿美元，复合年增长率可达22.79％。其主要增长驱动力是可穿戴设备的需求不断增加，以及电子产品小型化和灵活性的发展趋势。许多公司正在积极开发和商业化柔性电池技术，包括LG化学、三星SDI、苹果、诺基亚、前沿技术、STMicroelectronics、Blue Spark Technologies和Fullriver电池新技术公司等。

　　

　　柔性电池领域仍有创新空间。伴随着技术进步和相关应用的进展，与所有电池一样，柔性电池正面临着回收与安全处置问题。柔性电池技术及其上下游行业的革命性进步预计将会持续多年。

　　

　　2.生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）

　　

　　生成式人工智能拓展人类活动的疆界。

　　

　　生成式人工智能是一种功能强大的新型人工智能。生成式人工智能可以通过学习数据中的模式，使用受人脑启发的复杂算法和学习方法来创建原创内容。生成式人工智能在2022年底因ChatGPT发布而引起了公众广泛关注，将在教育和研究等多个行业引发颠覆性变革。

　　

　　生成式人工智能技术（特别是自主人工智能）日益融入人们日常生活的多个方面，也引起了公众的兴趣与关注。生成式人工智能目前聚焦于生成文本、计算机编程、图像和声音等领域。该技术还可以应用于药物设计、建筑和工程等方面。现已发布了针对特定靶标筛选候选药物分子、创建假想建筑物或生成室内设计图片等原创工作。

　　

　　*美国国家航空航天局的工程师目前正致力于开发能够构建轻型航天器的人工智能系统，在提高结构性能的同时，将开发时间缩短了10倍。

　　

　　*生成式人工智能技术可能影响食品工业和日常用品的设计，从家具到家用电器。

　　

　　*高中生和大学生正更频繁地使用生成式AI，一些机构禁止使用它们，而同时另一些机构则将生成式模型集成到教学实践中，并培训学生掌握这些工具。如果使用得当，生成式人工智能可以创建个性化的课程，这不仅适配于学生的技能和学习进度，同时鼓励批判性思维、激发创造力和产生新的想法。

　　

　　*在科学研究中，生成模型可以通过改进实验设计、识别数据元素间关系和创造新理论来促进突破。例如，最近开发的人工智能算法可以将数学公式翻译成简单的英语，以及分析大脑活动数据以生成人类参与者心中所期望的图片。

　　

　　*在工作场合，使用基于AI的语言模型，如最近流行的ChatGPT或其后续产品，可以提高生产力并提升质量，将重组和编辑人类任务，而不是粗略草拟。生成式人工智能技术特别有利于能力较低的工人，可以提高他们的工作满意度和自我效能。

　　

　　生成式人工智能健康发展需要关注以下问题：

　　

　　*需要高度重视生成式人工智能技术提高劳动生产率带来的工作岗位流失的可能性，务必推出政策措施支持工人提高劳动技能和获取新技能，以促进技术创新的效益得到广泛共享，并确保工人具备所需的技能得以在不断变化的就业市场中茁壮成长。

　　

　　*应用程序应该符合社会的专业和道德准则，以建立公众对生成式人工智能的信任。生成式人工智能系统代表他们接受培训的数据和社会惯例，应该注意减轻由于训练数据带来的人工智能偏见，重点包括"异常值"数据和新的社会惯例。此外，应用程序的决策过程应该易于理解，其目标应该清楚地向运营商和最终用户披露并尊重个人隐私，制定道德准则和治理结构以减轻潜在的危害，并保障技术进步与负责任的使用相平衡。

　　

　　*需要解决版权归属问题，以便对人工智能设计者、培训数据的创造者和应用程序使用说明作者等给予适当的信用。

　　

　　生成式人工智能最新的进展包括自主AI系统，可以做出重要决策或采取重大行动，如AutoGPT就是使用GPT-4语言模型的自主AI应用程序。AutoGPT通过将目标分成更小的任务并使用互联网搜索或文本到语音技术等工具来自动完成用户识别的目标。在正确控制下，生成式人工智能可以提供数倍的创造力、演示知识的边界，并作为挑战传统思维的陪练。

　　

　　3.可持续航空燃料（Sustainable Aviation Fuel，SAF）

　　

　　可持续航空燃料推动航空业实现净零碳排放。

　　

　　在电动汽车用于地面运输迅速增加的同时，航空部门也一直在努力推进脱碳。航空业每年占全球二氧化碳排放量的2-3%，如"照常营业"，2022-2050年预计排放量为390亿吨。长途飞行需要高能量密度燃料，电动或氢燃料飞机在任何情况下都不可能用于长途飞行，同时更换飞机的高昂代价意味着目前的机队还将继续运营数十年。

　　

　　SAF推动航空业实现净零碳排放。采用由生物（例如生物质）或非生物（例如CO2）资源生产的可持续航空燃料，结合其他脱碳战略，包括全系统运营效率、新技术和碳补偿等，不需要对当前航空基础设施和设备进行大规模改进，将在未来几十年内推动航空业实现净零碳排放。

　　

　　使用可再生能源的生物原料生产SAF的数量正在稳步增加。根据国际航空运输协会的数据，2022年SAF产量至少达到3亿升（乐观估计4.5亿升），几乎是2021年产量的3倍。越来越多的航空公司承诺使用SAF，全球正努力加速该趋势，如世界经济论坛的"明天清洁天空"倡议和第一行动者联盟。当前，SAF占全球喷气燃料需求的比例还不到1％。要使航空业在2050年实现净零碳排放，到2040年须增加到13-15％。为此，航空公司、飞机制造商和燃料公司等正在全天候工作，创建达此目标所需的300-400家SAF工厂。

　　

　　美国测试和产量协会（The American Society of Testing and Materials，ASTM）已经批准了九个SAFs，其在传统石油基喷气燃料中添加比例高于50%。第一个SAF于2009年获得ASTM批准，是通过一系列化学方法将合成气（一氧化碳和氢气的混合物）转化为碳氢化合物而生产的反应。合成气可以由生物质或废物制备，或者使用更好的捕获的CO2和由可再生能源制备的绿氢。第二个SAF于2011年获得批准，由植物油和动物脂肪生产。采用此路径的主要挑战是原材料的可用性与采集，以及可持续生产的绿氢。代谢工程微生物可以分解丰富的非食用生物质，可会减少对植物油和动物脂肪的依赖。在过去几年里，又有7个SAFs获得批准，其他令人激动的候选对象仍在积极发展中。其中一例是使用工程细菌来优化SAF的能量分布。

　　

　　在2023年，英国行动者联盟正准备交付第一架净零碳排放跨大西洋航班将完全使用可持续航空燃料，展示了这种快速发展技术的潜力，将推动世界更接近净零碳排放航空。

　　

　　4.工程噬菌体（Designer Phages）

　　

　　工程噬菌体改造人类、动物和植物的健康状况。

　　

　　生物体内的微生物群落称为微生物组，人类、动物和植物的微生物组对其健康起着重要作用。生活在人体内的微生物数量与人体细胞数量相当，甚至可能超过人体细胞数量。

　　

　　微生物组工程的最新进展将有利于人类福祉和农业生产量。该工程的关键是噬菌体—病毒（选择性感染特定类型细菌）。在感染后，噬菌体将其遗传信息注入细菌。使用合成生物学工具，可以重新编辑噬菌体的遗传信息，以便受感染的细菌执行生物工程遗传指令。通过生物工程噬菌体，科学家可以改变细菌的功能，使其产生治疗分子或对某种药物敏感。由于噬菌体通常只感染某种类型的细菌，因此可以靶向复杂微生物组内的个别细菌物种。

　　

　　工程噬菌体显示出治疗微生物组相关疾病的潜力，如溶血性病毒症综合征（HUS），一种由某种大肠杆菌引起的罕见但严重的疾病，影响肾脏和凝血功能。科学家设计了大肠杆菌感染噬菌体的遗传物质，以编码遗传"剪刀"切碎导致HUS的大肠杆菌基因。动物实验表明，使用工程噬菌体显著减少了微生物组中引起HUS的大肠杆菌菌株，并减轻了HUS症状。这种方法最近被美国食品和药物管理局（FDA）授予孤儿药称号，准备进行临床试验。噬菌体还被设计为饲料补充剂以促进牲畜的生长，治疗某些植物疾病并消杀食品供应链中的危险细菌，与世界卫生组织的"全健康"方法保持一致。

　　

　　工程噬菌体显著的早期疗效吸引了大量的风险资本，这将有助于推进工程噬菌体的临床测试。工程噬菌体的潜在应用是多种多样的。Locus生物科学公司正在使用工程化噬菌体来对抗抗生素抗性细菌，Eligo生物科学公司正在寻求类似的方法来降低某些细菌的致病性。在44项噬菌体治疗相关的临床试验中，有29项是2020年以后发布的。包括天然和工程噬菌体的基于噬菌体的疗法将持续成为工程微生物组的强大方法，不断增强人类、动物和植物的健康。

　　

　　5.改善心理健康的元宇宙（Metaverse for Mental Health）

　　

　　元宇宙共享虚拟空间，可以改善心理健康。

　　

　　美国卫生局局长最近对所谓的"我们这个时代国家最紧迫的公共卫生问题之一"宣战。过多的社交媒体和屏幕时间降低心理幸福感，但当负责任地使用时，它们也可以增强幸福感。在共享虚拟空间中构建连接所花费的屏幕时间可能有助于对抗日益严重的心理健康危机，而不是造成它。

　　

　　虚拟共享空间是人们可以进行专业和社交互动的数字环境。这些空间在未来通称为元宇宙，其中包括增强现实或虚拟现实（AR/VR）增强的虚拟共享空间。就像目前存在多个共享虚拟平台一样，未来可能会有多个元宇宙，区别仅在于目的和沉浸程度不同。

　　

　　之前便存在的心理健康危机由于COVID-19大流行提升到前所未有的水平，使得元宇宙支持的心理健康治疗的条件成熟了。美国联邦报销远程心理健康服务以应对心理健康供给数量不足以应对不断升级的危机。在理想情况下，以精神卫生为中心的技术基础设施将支持精神卫生的所有方面：预防、诊断、治疗、教育和研究。

　　

　　游戏平台已经被用于心理健康治疗。这些平台不仅增加了患者的参与度，而且有助于消除心理健康问题。例如，DeepWell Therapeutics创造了视频游戏来治疗抑郁和焦虑；总部位于英国的Xbox工作室Ninja Theory已将心理健康意识纳入大众市场游戏，并计划将洞察项目扩展到治疗；TRIPP创造了正念元宇宙，通过VR引导的正念和冥想来增强幸福感。

　　

　　成熟的界面技术可以进一步增强远程参与者之间的社会和情感联系。例如，Emerge Wave 1是一种使用超声波模拟触摸的桌面设备，增强了用户的社交体验。无创神经技术甚至可以提供与用户情绪状态相协调的反馈。例如，Neurable神经元耳机使用电极来测量情绪，并可以相应地调整音乐。最终，元宇宙还将连接到治疗性神经技术，例如直接脑刺激以治疗顽固性抑郁症。

　　

　　利用元宇宙来满足心理医疗保健需求可能是双赢的。不仅患者受益，而且将元宇宙置于实际应用中，可以推动这种先进的虚拟空间的显现。

　　

　　6.可穿戴植物传感器（Wearable PlantSensors）

　　

　　可穿戴植物传感器将彻底改变农业数据收集方式以养活世界。

　　

　　联合国粮食及农业组织指出，到2050年世界粮食产量需要增加70%才得以养活世界人口。农业技术创新将是应对急剧增长和改善世界粮食安全的关键步骤。

　　

　　传统上通过土壤测试和目视检查来监测作物，这两者都是昂贵和耗时的。最近的技术进步提高了作物监测的便利性，使农民能够更大规模地监测作物状况。几年来，使用低分辨率卫星数据监测农田的健康状况。现在，配备传感器的无人机和拖拉机正在提供有关作物状况的更高分辨率信息。可以使用AI处理来自所有形式监控的结果信息。作物监测的下一个前沿是更高的分辨率监测单个植株。

　　

　　可穿戴植物传感器有望改善植物健康并提高农业生产力。这些传感器是小型的非侵入性设备，可以连接到作物植株上，用于连续监测温度、湿度、水分和营养水平。来自植物传感器的数据可以优化产量，减少水、化肥和农药的用量，并检测疾病的早期迹象。

　　

　　Growvera和Phytech两家公司独立开发了微型针式传感器，可插入植物的叶子或茎梗中以测量电阻的变化。数据以无线方式传输到计算机或移动设备，在那里对其进行分析以产生有关植物健康的结论。因此，农民可以实时监测作物，并根据植物的具体需求进行精准干预，例如根据水分水平或养分数据调整灌溉或施肥。

　　

　　可穿戴传感器还有很多工作要做，譬如可穿戴传感器的安装和维护成本很高，解析传感器数据需要专门的专业知识，改进数据分析工具帮助农民基于传感器数据做出作物管理的明智决策。另外，可穿戴传感器对植物生长和发育的长期影响也值得研究。

　　

　　尽管面临这些挑战，可穿戴植物传感器仍有望彻底改变作物生产和管理。通过提供有关植物健康和环境条件的实时数据，这些设备可以帮助农民优化农业生产力，减少浪费并最大限度地减少农业对环境的影响，同时帮助养活不断增长的全球人口。

　　

　　7.空间组学（Spatial Omics）

　　

　　空间组学是生物过程的分子水平映射,可用于解开生命的奥秘。

　　

　　通过将先进的成像技术与DNA测序的特异性相结合，空间组学可以让科学家在细胞内分子水平上“观察”生物过程。通过揭示以前无法观察到的生物结构和事件，这项强大的新技术将加速我们对生物学的理解，并帮助研究人员开发复杂疾病的新治疗方法。

　　

　　人体由大约37.2万亿个细胞组成。他们是如何一起工作来保持我们的生命和健康的？空间组学可能会为研究人员提供答案。通过将先进的成像技术与DNA测序的特异性和分辨率相结合，这种新兴的方法可以在分子水平上绘制生物过程的内容、地点和时间。从感兴趣的器官（如小鼠大脑）开始，科学家将组织切成只有一个细胞厚的切片。然后使用创新技术可视化每个切片中特定生物分子的位置。空间组学允许以前不可观察的细胞结构和生物事件以前所未有的细节进行查看。

　　

　　有了空间组学的支撑，正在开发中的新一代分子级"细胞图谱"将详细描述人类和其他物种中发生的无数生物过程。例如，科学家利用空间组学构建了果蝇幼虫的三维细胞图谱，解锁了小鼠胚胎器官发育的黑盒子。另一项研究表明，受伤的两栖动物蝾螈大脑通过镜像大脑发育过程中激活的机制自我愈合。

　　

　　空间组学也显示出治疗方面的前景。科学家们利用这项技术确定了脊髓中负责脊髓损伤后恢复的神经元群体。刺激瘫痪小鼠的这些神经元加快了他们恢复走路的速度。其他与健康相关的应用包括表征肿瘤中的各种细胞类型以定制治疗方案和解释阿尔茨海默病和类风湿性关节炎等复杂疾病的机制。空间组学也可以用于传染病研究。例如，对死于COVID-19人的样本的空间组学研究结果表明，SARS-CoV-2导致所有组织的细胞通路广泛中断。

　　

　　空间组学技术迫切需要民主化和扩大规模。越来越多的公共和私人公司正在寻求提供空间组学解决方案，2021年总市值2.326亿美元，2030年估计达5.872亿美元。包含制药和生物技术等行业在内的市场正在急剧扩张，学术及翻译研究中心2020年占该市场89%。

　　

　　为了实现空间组学的全部期望，还必须解决数据采集、处理、存储和标准化报告等技术挑战。此外，应扩大应用以绘制其他生物分子图像以进一步阐明基础生物学，如代谢物和其他有机体，包括植物和无脊椎动物。自从Nature Methods在2021年选它作为年度方法以来，空间组学已经在短时间内从一个生境技术发展到标准化的、广泛使用的、彻底改变人们对生命认知的技术。

　　

　　8.柔性神经电子学（Flexible Neural Electronics）

　　

　　柔性神经电子学的更好的工程电路与神经系统的接口。

　　

　　脑机接口能让大脑与外部计算机直接进行通信，在医学和神经科学领域将有潜力改变人类健康状况，如癫痫、抑郁症或瘫痪的治疗。迄今为止，这项技术基于刚性电子器件，并受限于与脑组织在机械和几何上不匹配等问题。但是，柔性电子学和更具生物相容性的材料已经出现了突破，这意味着患者可以获得更少侵入性且更舒适的体验。预计到本年代末，这项技术的市场规模将从17.4亿美元增长至61.8亿美元。

　　

　　近年来，脑机接口（Brain-machine Interfaces，BMIs)已经隐隐可见，激发了人们对有一天用思想控制机器的力量和潜力的集体想象。BMIs允许在传感器捕获大脑产生的电信号后，由算法解码为计算机可理解和执行的指令。BMIs样系统已用于治疗癫痫患者和神经假肢（用电极与神经系统接口的假肢）。

　　

　　尽管取得了初步成功，但这些技术仍面临挑战。目前医生使用由硬质材料制成的植入物，比如笔记本电脑或手机里的芯片，它们会引起长期的疤痕并引起严重的不适。它们不能弯曲或适应大脑运动，因此随着时间的推移，它们会发生位置"漂移"，降低捕获信号的准确性。采用非侵入性方法，如把电极放置在头骨外，虽不需要手术植入，但只提供听不清的、难以解码的信号，就像通过厚厚的面罩听人说话一样。

　　

　　研究人员最近用柔软易弯曲的生物相容性材料开发了大脑接口电路。易弯曲的电路可以适应大脑以减少疤痕和传感器漂移，还可以配备足够的传感器来一次刺激数百万个脑细胞，大大超过硬探针的规模和时限。

　　

　　当用于神经科学研究时，灵活BMIs可以加深对痴呆症和自闭症等神经系统疾病的理解。在临床上，易弯曲的BMIs可以更好地控制神经遗传学，而不需要频繁重新校准。美国食品和药物管理局（FDA）批准易弯曲BMIs应用的临床试验，这项技术将迅速成为现实。心脏起搏器等其他可植入设备将有望采用类似材料。

　　

　　展望未来，材料制造和软电路印刷技术进步可以进一步提升柔性BMI技术，最终实现真正的人-AI接口。与许多新兴技术一样，在广泛实施这些接口之前必须考虑全面的道德问题。潜在的健康收益必须与公众的接受与信任相平衡。此外，鉴于其敏感性，必须建立短期、中期和长期使用脑源数据的隐私和道德指南。

　　

　　9.可持续计算（Sustainable Computing）

　　

　　可持续计算，设计和实施净零能耗数据中心。

　　

　　数据中心消耗全球产电量的约1%。如今，多种技术相互交织，使零能耗数据中心成为可能。“可持续计算”技术包括液体冷却系统、人工智能分析以及能与甲烷燃烧炉等现有能源共存的模块化数据中心。

　　

　　尽管地球无可争议地面临着环境日益恶化的危机，但对数据越来越多的依赖似乎并没有发挥多大作用。数据中心为谷歌搜索、电子邮件、大都市、人工智能和数字社会提供便利的同时，其消耗的电量估计占全球发电量1%，而且这数字只会随着数据服务需求的不断增长而增大。虽然没有单一的"绿色数据"灵丹妙药，但随着新兴技术的进步以及创新的整合方式，预计未来十年将向净零能源数据中心迈进一大步，快速实现净零能源数据中心的梦想。

　　

　　首先，为了解决热管理问题，正在开发使用水或介电冷却剂散热的液冷却系统，多余的热量被重新用于空间加热、水加热和工业过程等。例如，斯德哥尔摩市正在将数据中心的废热用于家庭供暖。

　　

　　其次，人工智能被用于实时分析和优化能源使用，在不影响性能的情况下最大限度地提高效率。DeepMind已经成功地展示了人工智能的能源管理潜力，谷歌数据中心能耗降低达40%。

　　

　　第三，支持净零能耗数据中心的技术基础设施正在变得更加模块化和基于需求导向。例如，云和边缘计算系统允许数据处理和存储分布在多个设备、系统甚至地点。例如，Crusoe Energy将其模块化数据中心设置甲烷燃烧的地方，以使云计算基础设施能够由甲烷气体提供动力，否则甲烷气体将直接释放到大气中。配合可以轻松部署、扩展或重新定位的预制单元，数据中心运营商能够优化能源以适应其公司不断变化的需求。软件和硬件方面的其他创新，包括芯片上的系统等新的计算体系结构，以及比能量最优化，计算机消耗的能量与正在执行的工作量成比例。

　　

　　实现净零能耗数据中心的创新过程是将上述办法与新的发电、储存和管理技术结合起来。鉴于该领域的创新和投资浪潮，有理由对未来几年持乐观态度。

　　

　　10.人工智能辅助医疗（AI-facilitated Healthcare）

　　

　　人工智能辅助医疗，提高医疗系统效率的新技术。

　　

　　从诊断到药物设计，人工智能被广泛誉为改善医疗的推动者。本报告重点关注人工智能在支持医疗系统方面的作用，包括监测疫情、辅助决策、个性化治疗和提高医疗服务效率等。人工智能辅助医疗具有巨大的潜力，将在未来几年对医疗行业产生深远影响。

　　

　　在COVID-19大流行的早期，当许多医院迅速超过可持续工作量时，全世界医疗系统的缺点变得非常明显。政府和学术团队迅速作为回应，将人工智能和机器学习（Machine Learning，ML）集成到医疗保健中，既为了预测即将发生的流行病，也为了进行有效处理（AI4PEP）。

　　

　　这些旨在提高全球医疗系统处理重大健康危机的效率以及实现医疗服务民主化的努力正处于初始阶段，但将通过集成高质量数据到人工智能和机器学习模型中而迅速发展。

　　

　　基于人工智能的技术也可以帮助解决长时间延迟等难题，许多患者在尝试通过医疗保健系统获得医疗保健。

　　

　　令人惊讶的是，延误往往不是由于能力不足，而是由于现有设施利用不均衡造成的部分设施利用不充分造成的。当人工智能、机器学习和数据分析等数据集应用于现有医疗设施将显著改善病人治疗状况。CloudMD的子公司Medical Confidence利用此类技术优化患者治疗需求与设施可用性，从而大幅缩短治疗等待时间从数月缩短到仅数周。加拿大正在广泛采用基于AI的优化获得护理通道方法，并可能在其他地方推广应用。

　　

　　基于人工智能的医疗保健对发展中国家的影响可能更加深远，因为其往往缺乏基础设施和人才来为其大量人口提供医疗服务。协助识别、监测和治疗新的或当前的医疗状况的智能工具是撬动人工智能和机器学习来提高目前医疗不足地区的医疗能力的第一步，如基于人工智能系统来促进读取放射数据。印度有超过14亿人，采用基于人工智能的方法来加强医疗服务。印度政府已经使医生能够通过辅助技术参与偏远社区，并制定了必要的隐私保护措施。

　　

　　除了保护数据隐私和收集产生这些见解所需的高质量数据外，实施人工智能促进医疗方法所面临的其他挑战还包括促进公众接受和普遍采用这些技术，确保病人遵从，以及解决可能的国家安全问题。虽然其余的障碍可能很难克服，但不作为的风险也是显而易见的。

　　

　　此外，任何处理广大人口健康和福利数据的系统都必须在精心制定的法律和道德框架范围内运行。这些考虑因素已经是大范围讨论的话题，关于人工智能和机器学习在医疗保健领域的全球应用法律框架也开始出现。基于人工智能的医疗解决方案将在未来三到五年内变得越来越普及，为人类健康带来巨大利益，特别是对于医疗服务短缺的人群。

　　

　　针对不断加重的心理健康危机，产品开发者正在开始构建共享虚拟空间来改善心理健康。目前，已经有视频游戏被用于治疗抑郁和焦虑。未来的元宇宙结合可使用户获得触感或对用户情绪状态做出反应的下一代可穿戴设备，可成为改善心理健康的良方。

　　

　　（翻译：陈红光，上海市科学学研究所副研究员；余全明，上海市科学学研究所博士后。）