旧世界

一、机器人体系

  你是否因为社区中的动物保护主义者而感到困扰？快来认领机器猫吧！它有着更长的爱猫时间、更多样的叫声。

• 理论支持：事实上，人口无法快速扩张的现状和工业产能需要释放的事实的矛盾必将成为新世界的一大矛盾。因此机器人介入社会发展、占据社会空间是大势所趋。我们计划推广多种机器人承担社会功能。

• 概念界定：事实上，这里定义的机器人是广泛的大类概念，从服从命令、处理任务的机械臂，到自主应答、外形仿生的类生物都是我们要推广的范畴。

陪伴型机器人

  （见人群模块）在未来构想中，社会性失孤将成为困扰幸福度的一大问题，这是人均空间占有率极大膨胀的结果。因此，配套的陪伴机器人应当进驻社会生活，参与教育、商业等领域。当然，它们应当承担的另一大职能是促进人与人的连结，在此就不展开了。例如为老人配备机器猫狗作陪伴、导航、示警等多种功能。

工作用机器人

  与诸如铲车、传送带等工作场景构成模块化组合，主要承担体力型任务。应具有信号接发模块（物联网），外设链接模块（连接控制不同设备），人机交互模块（虽然平常不需人但就是得有）等。

服务型机器人

  区别于陪伴型机器人，要求更高的处理能力，更复杂的应用场景。运用高性能材料、柔性关节等新技术增强仿生性，使之应用到商业、家政、医疗领域中。

辅助型机械

  区别于工作用机器人，辅助型机械直接接受人的指示，而非自动化系统的调控。如：仿生机械臂、外骨骼等。更多涉及生物信号而非电子信号的处理，在残障服务、军事设备等方向发挥效力。

特化机器人

  包括纳米生物机器人、科研机器人等特殊类型。

二、公有制信息系统（待进一步修订）

2.1 背景、目的和概述

  “葫芦计划”秉持为人类留火种、为人类做先驱的宗旨，将在接下来的百年计划中实现文明的存续和发展。这是一个艰巨的任务——在小体量的百万立方世界中，抵御高等级的文明灾难几乎是不可能的，譬如再遇上大灭绝事件，假如黑云再次遮蔽星球的上空，我们必将要躲入地底、依赖核能，以一种不稳定的状态苟延残喘，祈祷不会有其他天灾接续降临——你只能期望这种“小”可以让它遇上预算之外的灾难的概率为无穷小。

  为实现文明的存续和发展，为向“信息共产主义”的远景迈进，我们决定建立一种新型的基于若干信息技术的公有制的信息知识管理系统，并在实践中验证和改进相关体制，以解决旧世界存在的信息不公平、资源不公平等问题。

  为实现这些目标，我们将设计一个同时涉及人群、技术、信息和资源等方面的综合管理系统。其中将用到区块链、人工智能、量子计算等多类新型信息技术。

2.2 核心系统的具体实现

2.2.1 技术层面

2.2.1.1 信息分级分类系统

  信息对于人类应用上来说是有不同的重要性的。为了减小开销，我们不可能将所有信息按照最高标准来保存；为了减小错误信息的负面影响，我们应该将信息的可信度做出区别…

  我们将以 AI 为主，人工审核为辅，对人类产生的信息赋予不同属性（仅为初步分类）：

• 元数据：此类数据较小、在AI处理信息中最先产生，将会上链保存。主要包含技术元数据（数据类型、字段长度、编码格式等）、业务元数据（数据字段的实际意义、数据的所有者、数据的业务规则等）、操作元数据（数据的变更记录、数据的质量评估结果等）。其中技术元数据和业务元数据有利于我们做进一步的数据分类评估操作，有利于相关数据的汇总整合，有利于居民进行信息查找。其中操作元数据是我们对信息管理的关键。通过对操作元数据的记录，我们能够轻易的实现其他信息的数据防伪、数据回滚和监管追溯等操作。

• 个人隐私数据：经过申请，此类数据将会被主要保存在居民的个人终端中，以减少隐私泄露的风险。用户可以自行设定密钥进行加密。并遵循自愿原则，可以将数据备份碎片化分散冗余存储到其他数据中心以防止数据丢失。但是在发生重大事件，经过社会公投同意确认必要性后，相关机构有权利调用超算对个人数据进行拷贝破解。私聊信息、个人生活信息属于此层。

• 可向机器公开数据：此类数据的公开有利于相关智能化机制的运行，但是又涉及个人隐私。居民有权选择公开此类隐私以获取相应的服务机制，也有权选择拒绝公开。此类数据经由同态加密，在无特殊居民公投授权下仅由相应被授权的AI等算法可读。一旦查阅到试图破解此类数据的行为，将判处相应惩罚。

• 可向人群公开数据：此类数据面向所有人群可见。主要包含学术研究信息、商业信息、博客类社交媒体信息、新闻信息。此类信息将会强调其附带的有关发布者信息等元数据，并提供AI的参考看法，以帮助人群确认信息的可信度、时效性、准确性和实用性。

• 流数据：此类数据若无特殊标记，将以三倍冗余三次碎片处理分布储存，以保障数据传输的安全性、准确性并同时兼顾速率和开销。在经分析后未经标记的数据将被销毁，以减轻存储负担。

• 静态数据：此类数据若无特殊标记，将以七倍冗余七次碎片处理分布存储，以获得更高的数据安全性能。

• 待验证的知识数据：此类数据一般情况下基本等同一般静态可向人群公开数据，它与发布者申请相关研究资源有关。

• 可信的知识数据：此类数据为旧世界带来的知识库或待验证的知识数据经答辩确认后转变。将以更高的冗余倍数和碎片存储。它将参与相关AI的训练，用于知识图谱的构建和知识的计算演算。所有的可信知识数据都是可向人群开放数据。此类数据一旦成立，便不可删除、不可修改，只能给予“更新”，即在末尾追加新的理论信息——正如我们不会因为了解了相对论就将牛顿定律删除一样。

2.2.1.2 区块链（此项将在获得更详细的资料后补充）

  区块链是一种分布式数据库，它以一种安全的方式记录数字数据。 数据将被储存于所有参与者的终端中（3+2048），以去中心化的方式防止数据垄断。

  当然，区块链上只能储存信息的访问、修改等较小的元数据，而不能存储实际文件，否则将会带来当前技术无法承担的通信和储存开销。但这已经足以降低知识信息被篡改的可能性了。

2.2.1.2.1 能耗

  据不可靠信息来源，维护两千人的区块链系统的能耗大概在3000W左右。

2.2.1.2.2 共识机制

  采用更灵活的共识算法，使得交易确认既快速又能保证安全性，同时还能适应不同的监管需求。

等待资料ing

2.2.1.2.3 监管机制

  利用数据分析和人工智能技术来开发能够跟踪和分析区块链交易的工具。增加对非法活动的可追溯性。

2.2.1.3 AI

2.2.1.3.1 安全评估及监督管理体系

  为防止AI叛乱，AI被恶意操纵等问题，我们对AI施行如下安全评估及监督管理制度：

• 道德引导：在AI的设计阶段就嵌入道德规范

• 超级对齐：要求AI系统能够在各种复杂环境下,自发推导出符合人类价值观的行动方针。

• 等级制度：让性能先进的强AI只能接触到较少的权限和数据，让性能落后、仅针对某一领域特化或更可解释更透明的AI进行对更广泛数据的处理和权限的操作。并让弱AI监管强AI，实现弱到强泛化。

• 人机协作：所有负责存储推演知识的AI，都有按领域配套专家学者混合研究验证结果。确保人类的决策权归于人类。

• 监管机构：负责AI研究的专家学者将持续对弱AI进行测试，对强AI进行数据监测抽测。

• 算力控制：我们的算力主要有3+2048台计算机分布式提供。其中7台是位于海底的超算，2048台性能稍弱的个人终端分配至居民个人（兼顾可移动性和算力、储存能力）。因此，我们可以借助区块链技术，民主地控制七台主要的超算，防止个人未经社会同意地部署强AI对社会造成危害，同时在面对AI自主反叛问题时，也能启动相关预案关闭超算限制AI算力，同时小计算机的设计可以一定程度上防止中心化设计的数据中心导致权力被垄断于某个群体。

• 修改记录：利用区块链及其他技术尽可能地记录所有对AI的外部访问行为，以追溯可能的攻击行为。记录AI对外部系统产生的副作用，以监管AI的状态。

• 容灾回滚：将重要的AI系统做分布式的备份，便于回滚。（同其他数据一样）

2.2.1.3.2 知识图谱、计算与推理

  在旧世界，科学技术的传播和发展往往需要足够大的人口基数提供相应的社会需求和社会环境，需要不同文明间的交互交流，需要人群中的某个人的灵光一闪。但这些条件对一个仅拥有2048个人的小世界来说是难以成立的。因此我们需要借助AI保存并发展我们的知识。

• 知识图谱：我们对可信的知识数据按照学科本身逻辑关系开始着手进行分类，携带到新世界，按世界整体需求内部进行加权赋值（详见制度层）。我们将由此知识库开始构建人类的知识图谱。同时知识图谱的构建

• 知识计算：知识图谱的构建让我们可以方便的开展以知识引导的AI的开发。此类AI引入一定量的逻辑推理，具有更好的可解释性和准确率。可以让我们的智能化服务进一步升级，如搜索引擎优化、自然语言处理、医疗健康、金融服务和智能制造。

• 知识推理：我们将基于知识图谱和知识计算进一步提升AI的推理性能。力图让AI能够帮助人进行研究。当然我们仍保留对AI的限制策略，具有知识推理能力的AI所能访问的数据将会被限制在某一特定领域，在真正的解决方案诞生前，我们不希望AI过度发展。

2.2.2 制度层面（之后此项将移至人群等模块）

2.2.2.1 教育

  我们的教育包含通识性教育和专业性教育。本块仅介绍通识性教育。 专业性教育将与科研融合。专业性知识的获取也是完全自由的，但是为了便于技术的监管，相关访问的留痕将会严格上链记录。

2.2.2.2 科研

  在技术层我们提到，我们将从知识库构建知识图谱，按世界整体需求对知识内部进行加权赋值，对每一类知识安排一定量的人口进行学习研究。权重高的学科门类会被赋予更高的关注度，分配更多的人手进行细化的学习发展；权重少的学科门类则以保存知识为主要目标，分配较少人手甚至仅在学科大类分配人手。原因如下:

  知识间并无绝对的高低贵贱之分，但在特殊的历史时期我们理应优先发展需求更大的学科门类。所以对于热门学科，我们会细化分配人口数量。   同时，需求更大的学科门类往往代表着社会主流的方向，主客观上会吸引更多人的兴趣。需求小的学科门类往往感兴趣的人口也相对较少。如此分配可以尽量满足居民的兴趣需要，让他们学习研究自己喜爱领域的知识。   我们对于冷门学科，仍要在学科大类分配人手，则是为了防止知识还在，但是没有人能读懂它、应用它的事件发生（恰如阿西莫夫在《基地》中所预言的）。我们要保证，当我们应急需要应用此类知识的时候，我们有人能快速学习相应细化的知识，如淋巴细胞进行分化一般，快速做出应答。   而每类分配有人口的知识，都会配备有经过特化训练的AI系统进行辅助学习研究。这个过程同时也在对AI进行训练、对AI进行验证。（即人与AI的交叉验证）

  我们希望，知识为所有人共享。因此我们所有的知识都是面向人群公开的。

  为确保新的知识仍保持公开性，为监督技术被合法利用，我们通过智能合约等手段，确保研究人员获取研究资源时必须公开项目进度和内容，并做出规范的记录；通过记录对应特化的AI学习系统的输入输出记录，对应知识系统的访问记录防止“私藏”知识的行为的发生。（这不免具有强制性质！）

三、可拆卸住宅（见生活模块）

四、太阳光降解塑料实现循环利用闭环

4.1 核心技术

  该技术使用了铀酰离子作为催化剂，铀酰离子是从海水中提取的铀238，而非具有放射性的铀235。该技术使得塑料可以在室温常压下，借助太阳光的能量降解成基础化工原料，如苯甲酸和对苯二甲酸，这些原料可以用来生产新的塑料或其他产品。

4.2 作用

  提供了一种节能且环保的塑料降解方式，有助于解决塑料废弃物带来的环境问题，实现了塑料从生产到再生产的闭环，促进了资源的有效利用，增加了塑料回收的价值，因为每回收1吨废塑料可以减少1至3吨的碳排放。

新世界

（以下所有提到的基因编辑的手段目前仅针对非人生物）

数据生态共生体的通信计算系统

  数据生态共生体的通信计算系统是一个融合生物信号、数字网络和智能处理的多层次体系，旨在利用生物网络的分布性、自主扩张能力，并实现生物体与技术网络的无缝连接，支持生态系统的实时感知、数据传输和智能决策，乃至支持更未来的星际探索、自然共情。（原型：《魔法禁书目录》中的御坂网络）

1. 系统层级

感知层：负责采集生物体及环境的多维数据。

  传感器植入植物、微生物或其他生态节点中，用于检测温度、湿度、化学物质浓度、光照等。

  采用基因编辑的方式改造生物，为生物添加感知器官。

  生物信号（如化学信号、离子流）被转化为电子信号。

传输层：提供数据在生态网络中的高效传递。

  采用多模态通信技术，包括无线电波、光通信、量子网络和生物-化学信号传递。

  采用基因编辑的方式，为生物添加通信器官。

处理层：将传输来的数据整合、分析并生成反馈。

  使用边缘计算与云计算结合的方式，提升处理效率并降低网络负载。

  计算时可以充分利用附近的生物计算资源。

2. 传输层设计

物理链路设计

(1) 已有生物通信网络的扩展

  机制：利用自然界中已有的生物信号传递机制，如：

  植物根系网络。

  微生物通过化学信号（如群体感应，Quorum Sensing）、电信号调节行为。

  生物电波网络。

  光通信。利用光信号进行数据传输，例如利用植物叶片中荧光蛋白调制光强度传递信息，实现原理可参考Li-Fi和生物荧光信号传递（基因编辑的荧光蛋白）。

  植物根系作为主干网络，负责大范围数据的感知与传输；微生物作为局域网络，在特定区域中（如土壤或污染区域），完成高精度的数据采集与微调；生物电波网络则构建动物之间、动物和植物、微生物网络信息的联系

实现技术：

• 转换器植入：在植物或微生物中安装微型电化学转换器或通过基因编辑实现相应“转换器官”，将生物信号数字化。

• 信号编码与解码：利用化学或离子信号的强度、频率、序列来编码数据信息。

(2) 与数字网络的结合

  机制：借助植入芯片和基因编辑，为生物添加“通信器官”，设计"共生接口"，在生物体与数字网络之间建立数据传输通道。

  分工上，大地来说数字网络负责更加快速准确的传输，而生物网络则重在扩展网络广度和网络容量。

通信协议设计

(1) 数据格式标准化

  生物数据协议（BDP）：将多源生物信号（如化学信号、光信号）转化为统一的数字格式。

  多模态数据整合：支持多种类型数据（环境数据、生物数据）在统一网络中无缝传输。

(2) 分布式网络协议

  区块链技术：用来记录每个生态节点的数据变化，确保数据溯源和透明性。

  边缘计算支持协议：允许各节点在本地快速处理数据，仅上传重要结果至主网络。

(3) 自适应通信协议

  网络根据节点的生理状况、周围环境以及带宽需求自动调整通信模式。例如：

  在紧急情况下（如污染泄漏），切换到高优先级通信模式。

3. 处理层（生物计算）

  以生物化学作为逻辑运算的基础，以合成生物学构建逻辑电路。虽然生物计算目前甚至未产生原型机，但是人脑本身就能证明这一思路的可能性。

  （据说）在比较自然和人工机器时，冯·诺依曼发现一个有趣的现象，即生物体可以在几代之后演化成更复杂的生物体。他认为，这种行为很难被设计成一台人工机器。如果机器A要构造机器B，它必须包含完整的B描述。此外，A还必须包含额外的材料来管理B的构造。因此，B不可能比A更复杂，而随着一台机器建造另一台机器，自然的趋势将是退化。

  当然，这个说法是有其缺陷的。但它确实能表明生物相较于机械的一个优势：机械的基本构成概念由人类或其他某种事物所限制，而生物的构成概念，则只受制于现实世界，因而生物有无序扩张演化的趋势。

  生物计算的潜在优势在于对并行计算、分布式计算的高度支持，其能耗很低，自适应性强，然而却存在稳定性和正确率的问题。因而我们的生物计算系统会与数字计算系统联动，以便进行验算和必要的纠偏。

  纯粹的生物计算对交通、生活、工作、游憩的影响并不那么的有意思，和目前的物联网作用大同小异，仅举几例，更有意思的例子请参照其他部分：

交通

  基于生物的算法（如遗传算法、神经网络等）自动优化交通信号的变化。

  模拟生物的视觉处理方式来提高图像识别精度。

  利用生物计算原理（如群体行为或社会昆虫的协作模式），无人驾驶汽车可以更好地实时协调与其他车辆的行为。

  生物计算可以启发交通工具的设计，例如模仿鸟类飞行的原理改进无人机设计，或模仿鱼群游动的特性来优化公共交通工具的布局和运行方式。

游憩

  提取用户的生理和心理状态，来提供个性化的游憩活动建议，考虑他们的体能水平和偏好。

  通过生物计算技术，开发互动性强的游憩设备。

  旅游设施和游乐设施的设计可以借鉴生物体的特性，例如模仿自然界中的结构来增进美学和功能性（如水的流动、自然通风等），提升游客的游憩体验。

工作

  生物传感器和算法分析员工工作状态，提供个性化的支持和资源，从而提高工作效率。

  生物员工以与人类员工协作，承担更为复杂和需要适应性的工作。

  模仿自然界的机制与结构，如仿生材料、自然计算方法等，推动创新。

  医疗领域，生物计算具有极大的优势。

  就业，生物计算领域的开发将创造新的岗位，如生物数据分析师、合成生物网络设计师等，推动劳动市场的转型与进化。

4. 通信系统的优势

  低能耗：生物节点依赖自然能源（如光合作用）或生物代谢，无需大量外部能源。

  高适应性：系统能够适应复杂自然环境（如地下、深海），通信方式灵活。

  分布式可靠性：即使部分节点失效，整体网络仍然能正常运行。

  环境友好：生物信号的利用避免了传统通信方式的高功耗和电磁污染问题。

5. 科幻化的未来愿景

全球生态互联网：

  所有生态节点互联，形成覆盖全球的智能生态网络，实现数据共享与协作。

星际生态通信：

  在火星等外星环境中，基于量子通信的生态节点网络协助人类管理移民生态系统。

生物-人类交互：

  人类通过脑机接口实时感知通信系统中的生物信号，体验生态网络的动态运行。

生物质能的能源微网

一、能源微网定义

  能源微网是实现能源互联网的具体方式之一，主要由清洁供能设备、能源网络、能源转换和储能设备耦合组成，可以对区域内电、热、冷、气等多类型能源进行高效集成与多能互补，实现对多种能源的转换、传输、存储、分配及利用。根据系统运行方式，新能源微网可以分为并网型和孤岛型两种。

二、数据生态共生体对建设能源微网的优势

1. 清洁供能设备（如太阳能、风能等）

技术与生物的深度协同：

• 数据生态共生体可以实时监测自然资源（如光照强度、风速）的变化，结合设备状态的动态交互，优化清洁能源设备的运行状态。

• 通过智能算法预测风力或光伏发电的输出曲线，提升能源供应的可预测性和稳定性。

数据与生物的双向交互网络：

• 通过传感器收集环境与设备的数据，实现能量供给与用户需求的精准匹配。

• 提供清洁能源生产与消耗的反馈机制，优化设备工作模式。

2. 能源网络

系统化生态平衡与社会整合：

  数据生态共生体通过多节点协同，使能源网络在区域内实现负载均衡和动态调度，防止网络过载。

  将多能流（电、热、冷、气）有效整合，减少传输损耗并提高整体网络的效率和可靠性。

数据与生物的双向交互网络：

  能源网络可以通过数据交互了解用户需求变化，动态调整输送策略。例如，根据用户用电高峰与低谷调节输送量。

3. 能源转换设备

技术与生物的深度协同：

  通过数据实时监控设备运行状态，与能量转换过程深度协同，减少能量损耗，提升效率。

  实现对多形态能源转换需求的预测和动态适配，如同时满足区域的电力和热力需求。

生物功能的拓展与生态系统参与：

  能量转换设备可以通过与生态系统数据（如环境温度或季节性需求）结合，延展设备的功能以满足特殊需求（如冬季供暖优先）。

4. 储能设备

数据与生物的双向交互网络：

  通过预测用能需求，优化储能设备的充放电时间与效率，降低不必要的储能损耗。

  通过数据采集和传递，使储能设备根据电网波动和负载需求实时响应。

系统化生态平衡与社会整合：

  协调储能设备与供能设备的协同工作，确保供需平衡，同时避免能源浪费。

  提供储能设备的寿命管理与性能评估，减少因过载或频繁使用导致的设备老化。

5. 区域内多能互补（电、热、冷、气）

广泛的应用与延展性：

  数据生态共生体通过扩展功能模块，可以支持更复杂的多能互补场景。例如，利用余热发电，或将风电与储热系统结合。

  支持分布式能源的融合（如多个小型太阳能系统），增强系统弹性。

系统化生态平衡与社会整合：

  利用大数据分析区域内的用能结构（如商业用电、工业用热、居民用冷），合理调配多能资源。

    推动多能协作，实现区域能源使用效率最大化。

总结：数据生态共生体在能源微网中的关键贡献

数据生态共生体为能源微网提供了技术支撑与协同机制，使能源微网能够更加智能、高效地实现清洁能源的生产、分配与利用，同时更好地适应区域需求，构建绿色能源生态体系。

三、能源微网对生活、游憩、交通、工作的影响

1、工作

• 提高企业竞争力：对于商业建筑和工业区而言，能源微网不仅能够大幅度降低能源成本，还提高了企业的绿色形象。例如，工厂可以利用余热发电或废热回收技术来减少额外的能源消耗，从而节省开支并提升运营效率。

• 增强能源安全性：当外部电网发生故障时，基于能源微网的企业能够迅速切换到独立运行模式，确保关键业务流程不受影响。这在保障生产连续性的同时也增强了面对突发事件时的应急响应能力。

• 促进创新与发展：数据生态共生体为能源微网提供了技术支持，使企业能够更好地预测能源需求变化，并实现精准调度。此外，通过开发新型储能技术和优化多能互补机制，促进了新的商业模式和技术革新。

2、生活

• 改善居住环境：能源微网支持下的智能家居系统可以根据用户的具体需求智能调节家庭内部的温度、湿度等条件，提供更加舒适的生活环境。同时，通过高效利用太阳能、风能等可再生能源，减少了对传统化石燃料的依赖，降低了碳排放。

• 降低生活成本：居民可以通过安装小型分布式电源（如屋顶光伏板）来自给自足部分电力需求，从而减少电费支出。此外，高效的能源管理和多能互补机制也有助于进一步节约能源成本。

• 提高生活质量：稳定的供电以及供暖/制冷服务保证了居民的基本生活需求，特别是在极端天气条件下也能保持室内适宜的温度。这对于提高人们的生活质量至关重要。

3、游憩

• 提升游客体验：公园、旅游景点等公共区域采用能源微网供电，确保照明、安全监控及娱乐设施等功能正常运作，为游客提供更好的体验。例如，在偏远地区或自然灾害后恢复阶段，能源微网可以快速恢复基本服务，保障游客的安全与便利。

• 推动可持续发展：一些游憩区可能设置太阳能充电站供游客免费给电子设备充电，或是利用生物质能等可再生资源来支持运营，这不仅提升了区域的环保形象，也促进了可持续旅游的发展。通过这些措施，景区可以在不牺牲自然美景的前提下满足日益增长的游客数量带来的能源需求。

4、交通

• 支持电动汽车普及：随着电动汽车逐渐成为主流选择之一，快速部署充电桩变得尤为重要。基于能源微网的解决方案可以根据实际用电需求灵活调整供电量，缓解“里程焦虑”，并加速电动车基础设施建设。

• 优化公共交通体系：基于能源微网的电动巴士或火车等交通工具能够显著减少温室气体排放，同时保持高效稳定的运输服务。对于城市而言，这意味着更清洁的城市环境以及改善的空气质量。

• 增强交通系统的韧性：在突发事件中，如果主电网中断，具备独立运行能力的能源微网可以为关键交通设施提供必要的电力支持，保证救援通道畅通无阻。这种灵活性和可靠性对于维护城市交通网络的稳定性和安全性非常重要。

基于脑机的人体信息化

  核心是以人脑为前端的数据显示系统，辅助是多手段的人体数据测量与

  利用非侵入式或微创式脑机接口设备，将神经信号、内分泌信号和生物电活动转化为数据。

  应用双向脑机接口，使设备不仅能读取信号，还能以低强度非侵入式方式反馈信息，如电刺激、振动或光信号，提高日常工作效率。

  在人类数据隐私保护下，构建以信任为基础的共享平台，将个体生物数据融入生态系统与社会网络中，实现群体性资源优化（如灾害预警、流行病防控）。

不需要脑机的人体信息化

微生物与人类数据共生系统

  技术实现：利用人体微生物组作为数据接口，通过改造和分析微生物行为来获取人体健康和情绪状态。

皮肤表面数据采集网络

  技术实现：研发超薄生物相容性传感材料，通过皮肤采集生物电信号、体液成分，转化为可用数据。

  延展方向：结合无线能量传输技术，构建“皮肤网络”，实现不依赖脑机接口的身体数据实时监测与通信。

智能细胞编程

  技术实现：通过基因工程与合成生物学技术设计特殊细胞，使其能够探测特定生物信号（如炎症、肿瘤标记物），并将信号转化为光学或电学输出。

  应用方向：可植入的智能细胞成为体内监控和微型治疗装置，无需设备即可与技术系统交互。

纳米技术支持的无创数据平台

  技术实现：利用纳米传感器和纳米机器人在体内外工作，采集生物数据并传递到外部设备。

  创新点：这些设备通过呼吸、汗液、唾液即可运行，无需植入或侵入。 最终两种科技可以合流完成人类的非改造数字化

城市垃圾收纳回收系统

自动化垃圾回收系统

回收

• 短期：利用基于AI的机器人控制系统，通过机器视觉分析调配机器人，完成垃圾的收集。

• 引入脑机后：完全抛弃定点投放垃圾的概念，由移动机器人担负储存和收集职责。（考虑到人的行为比较随机，还是要引入脑机先）

集中处理

• 化学催化处理

• 生物分解

以前提过了

分布式微生物垃圾分解系统

前置硬性需求：生物控制技术 微生物的任务定义：微生物可以根据不同任务分工进行垃圾的分解或降解，例如：

• 废纸降解：通过特定的细菌分解纸质垃圾。

• 塑料分解：针对不同种类塑料的微生物，能够将塑料分解为有用的单体。

• 微生物驱动的垃圾处理：这些微生物可以通过空气、土壤或水流等媒介自然传播，并通过集成化的微生物“智慧系统”进行调度和管理。

微生物规模控制的挑战

  在大规模应用微生物控制的垃圾清理系统时，需要解决以下几个关键问题：

  控制微生物的活性与扩散：微生物可能在无控制下扩散繁殖，导致过度分解不该分解的物质或引发生态失衡。因此，需要确保微生物在指定区域和任务中发挥作用。

  不同环境下的生物适应性：微生物的活性在不同的环境条件下（温度、湿度、气压等）可能变化，因此，如何在不同气候条件下保证微生物的稳定性和控制能力是技术难题。

  分解异味：字面意思。要出重拳。

解决方案

• 借用基因编辑技术，改造分解产物（已证明可行），使之环境和人体友好化

• 生物屏障与区域化控制：通过信息素、异常环境等人为制造“开关”，使微生物可控化

• 物理手段：结合扫地机器人联动，在缺乏的区域扫完地就地重新播撒微生物实现再分配