自工业革命以来，人类社会一直依靠着数亿年前植物捕获并储存在化石燃料中的“古老的太阳能”，通过挖掘和钻探从地下获取这些能源。但今年，势头明显转向了“今天的太阳能”。可再生能源，其中大部分来自阳光本身或由太阳驱动的风能，在多个方面超越了传统能源。
今年，全球范围内可再生能源的发电量已超过煤炭。据统计，今年1月至6月，太阳能和风能的增长速度足以覆盖全球电力使用量的全部增长。今年9月，中国宣布将在十年内将碳排放量减少多达10%，这不是通过减少能源使用，而是通过加倍发展风能和太阳能来实现。非洲和南亚的太阳能电池板进口量大幅增长，因为这些地区的民众意识到屋顶太阳能可以廉价地为照明、手机和风扇供电。对许多人来说，可再生能源的持续增长如今似乎势不可挡——这一前景促使《科学》（Science）杂志将可再生能源的迅猛发展评为2025年度科学突破。
如今，中国向绿色能源的转型规模让其他任何国家相形见绌。一系列惊人的数据足以证明，仅在2024年，中国新增的太阳能和风能发电量就相当于约100座核电站的发电量，而且今年年初以来，这一速度还在加快。数十条新的特高压输电线路正在从西部沙漠地区（太阳能的主要产地）向东部城市延伸数千公里，将清洁能源输送到用电地区。数以百万计的电动汽车和纵横交错的高速电动列车正急切地等待着这些清洁能源，这些列车能在早上就把乘客从相距1000公里的城市之间运送完毕。
如今，中国繁忙港口的集装箱里装满了新商品：电动汽车、太阳能电池板、风力涡轮机叶片。在打造自身绿色能源体系的过程中，中国还催生了一个价值近1800亿美元的出口产业，让世界其他大部分地区都能用上低成本的可再生能源。
值得一提的是，《自然》（Nature）期刊将“中国引领可再生能源跨越式发展”选为2025年振奋人心的七大科学突破。
定制化基因编辑疗法治疗超级罕见病
KJ Muldoon，是一名罕见遗传病患儿，他在出生几天后就被诊断出患有严重的氨甲酰磷酸合成酶-1（CPS1）缺乏症——这是一种罕见且严重的遗传疾病（在新生儿中发病率为130万分之一），是最严重的尿素循环障碍疾病。
为了挽救他的生命，研究团队为他定制了一款脂质纳米颗粒（LNP）递送的碱基编辑疗法——kayjayguran abengcemeran（k-abe），整个过程仅仅花费了六个月时间。在六个月大时，他接受了这款碱基编辑疗法的治疗。在经过307天的住院治疗，KJ得以回家，他的疾病似乎得到了治愈。
对抗性传播疾病的新武器
淋病是一种全球性的健康威胁，每年影响数千万人，并可导致严重的并发症。然而，现有疗法（特别是头孢菌素类抗生素）因淋病奈瑟菌的耐药性而逐渐失效。
这项开创性研究揭示了癌症转移中的一种新的生物学信号轴——神经-癌细胞线粒体通道，为研究癌症进展提供了一个以细胞器为中心的视角，并为治疗创新提供了新的靶点，有望利用神经生理学来阻断癌症的代谢支持系统，从而开辟癌症治疗新前沿。
天空中的全视之眼
开创性的技术：为实现这一目标，它配备了能覆盖45个满月大小视场的复杂光学系统和一台能瞬间生成3200兆像素图像的汽车般大小的相机。
这场“数据洪流”将彻底改变多个天文学领域——太阳系（可能发现“第九行星”，并极大增加已知小天体数量）、动态宇宙（实时观测超新星等宇宙爆炸事件）、星系演化（揭示星系如何形成、合并和演化），以及帮助研究暗物质和暗能量这两个宇宙最大谜团，从而揭开宇宙的本质。总之，鲁宾天文台不仅是一个工程壮举，更被寄予厚望成为一个持续产出突破性发现的“工厂”。
揭开“龙人”头骨之谜
2025年6月，中国科学院古脊椎动物与古人类研究所付巧妹团队与河北地质大学季强团队及古DNA技术先驱、2022年诺贝尔生理学或医学奖得主Svante Pääbo教授合作，在Cell发表论文，通过古DNA技术为“龙人”的群体归属以及丹尼索瓦人的较完整形态提供了关键线索。
该研究首次成功从“龙人”头骨（发现于1933年）的牙结石中获取到古老型人类古DNA。这是自丹尼索瓦人发现15年以来，首次用遗传学证据将较完整的头骨形态与丹尼索瓦人关联起来，为丹尼索瓦人的研究提供了关键线索，加深了我们对东亚古人类多样性及其演化历史的理解。同时，从牙结石中成功提取宿主古DNA更为中更新世人类遗传学研究开创了新途径。
大语言模型助力科学研究
2020年，谷歌旗下公司DeepMind发布了蛋白质结构预测工具AlphaFold2，颠覆了人们对人工智能（AI）在科学领域所能达成成就的预期。它被《科学》杂志评为2021年度科学突破，并荣获了2024年诺贝尔化学奖。但当时几乎没人想到，大语言模型（LLM）会取得如此快速的进步。
在今年，大语言模型（LLM）在众多科学领域展现出了“博士级”的卓越的专业能力，其影响远超预期。在数学领域，DeepMind的Gemini模型在被誉为最难高中数学竞赛的国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌，这一成就比预期提前了近 20年。OpenAI的GPT-5则在组合数论和图论中解决了困扰数学家数十年的难题。在化学领域，微调后的LLM仅用15次实验就为一种未知的复杂反应找到了最佳条件，省去了数百次耗时数周的实验。在生命科学领域，AI科学家在2天内就发现了肝纤维化的潜在药物并复现了一项原本耗时数年才得出的科学发现，极大提升了研究效率。
这些突破引发了“AI for Science”的淘金热，科技巨头和投资者向相关初创公司投入了巨额资金。如今，LLM已从文本生成工具演变为强大的科研助手乃至创新者。随着AI开始自我迭代，其科学潜力边界正变得难以预测，标志着科学研究范式可能迎来根本性变革。
计算的胜利助力解开粒子之谜
数十年来，粒子物理学家一直渴望找到现有理论——标准模型——无法解释的现象。今年6月，一个长期实验宣布，与先前声称相反，μ粒子的磁性并未超出标准模型的预测，这使得最引人瞩目的新物理迹象之一就此消失。然而，失望背后隐藏着一项重大突破：理论家们终于能够通过一种名为格点规范理论的技术，从头开始精确计算出μ粒子的磁性。
μ粒子是电子的重“近亲”，它质量更大，且极不稳定。其磁性会因量子不确定性产生的虚粒子在 μ粒子周围真空中涨落而获得微小增强，记为g-2。如果这些“虚粒子”包含标准模型之外的新粒子，μ粒子的磁性就可能与理论预测存在差异。自2001年起，美国Muon g-2实验曾暗示μ粒子的磁性比预测强约十亿分之四。但精确预测这一数值始终困难重重。其中，夸克和胶子通过强相互作用带来的贡献尤其难以计算，因其数学处理极为复杂。2020年，“Muon g-2理论倡议”组织曾通过粒子对撞机数据外推估算虚夸克和胶子的贡献，但最佳可用数据仍存在不一致性。
理论家另辟蹊径，运用超级计算机和格点规范理论，将连续时空离散化为四维点阵，从而从头计算夸克和胶子的贡献。随着计算能力的大幅提升和技术的多项突破，近年来的格点计算已达到与数据驱动方法相媲美的精度。今年5月，理论倡议组织放弃数据驱动方法，转而采用格点方法更新了预测值。新结果比先前预测更高，并与随后公布的Muon g-2最终测量值一致。这种一致性标志着格点规范理论的成功——即便它同时抹去了一种新物理存在的可能线索。
异种移植不断创造历史
https://www.science.org/content/article/breakthrough-2025
来源：生物世界
编辑：Zoey
转载内容仅代表作者观点
不代表中科院物理所立场