探索宇宙啦我们如何发现外星生命与地球的未来命运

引言：人类对宇宙的永恒好奇

自古以来，人类就仰望星空，思考我们在宇宙中的位置。从古代天文学家绘制星图，到现代科学家使用先进望远镜搜寻系外行星，探索宇宙的冲动深深植根于我们的DNA中。”探索宇宙啦我们如何发现外星生命与地球的未来命运”这个标题触及了两个最引人入胜的科学前沿问题：我们是否孤独？以及我们的家园地球将走向何方？

本文将深入探讨这两个相互关联却又截然不同的主题。首先，我们将审视当前发现外星生命的技术手段和科学方法，从微生物到智慧文明的可能性。然后，我们将转向地球的未来命运，分析气候变化、资源枯竭、小行星威胁等挑战，以及人类可能的应对策略。这两个主题都关乎人类文明的终极命运——我们能否在宇宙中找到同伴，又能否保护我们的蓝色家园？

第一部分：发现外星生命——科学方法与技术突破

1.1 外星生命搜寻的三大方向

现代天体生物学将外星生命搜寻分为三个主要方向，每个方向都代表着人类对生命理解的不同层面：

1. 太阳系内的天体生物学探索

• 火星生命探测：NASA的”毅力号”火星车正在杰泽罗陨石坑寻找古代微生物生命的化石证据。这个陨石坑在35亿年前是一个湖泊，具备生命存在的所有条件——水、有机物和能量来源。毅力号配备了PIXL和SHERLOC仪器，可以以微米级分辨率分析岩石纹理和化学成分。
• 木卫二（欧罗巴）和土卫二（恩克拉多斯）的冰下海洋：这些卫星表面覆盖着厚厚的冰层，但冰下可能存在液态水海洋。NASA计划中的”欧罗巴快船”任务将使用磁强计探测海洋的盐度，用雷达穿透冰层绘制海底地图。
• 土卫六（泰坦）的奇特生命：这颗卫星拥有浓厚的大气层和液态甲烷湖泊。科学家推测，可能存在基于甲烷而非水的生命形式，这将彻底改变我们对生命的定义。

2. 系外行星大气成分分析 这是目前最热门的外星生命搜寻领域，主要通过分析遥远行星大气中的”生物标志物”：

• 氧气+甲烷组合：在地球上，这两种气体由生命活动持续产生，若在系外行星大气中同时发现，将是强烈的生命信号。
• 磷化氢（PH₃）：2020年在金星大气中发现磷化氢引发争议，这种气体在地球上主要由厌氧微生物产生。虽然最终被证明可能是仪器误差，但它展示了这种方法的潜力。

1. 技术标志物搜寻：寻找外星文明的技术活动痕迹，如戴森球、异常的光变曲线或人工无线电信号。

1.2 关键技术：詹姆斯·韦伯太空望远镜（JWST）

詹姆斯·韦伯太空望远镜是人类史上最强大的太空望远镜，它彻底改变了我们搜寻外星生命的能力。与哈勃望远镜不同，韦伯主要观测红外线，这使它能够：

• 穿透尘埃云：观测恒星形成区和行星形成盘
• 分析行星大气：当行星经过恒星前方时，恒星光线穿过行星大气，韦伯可以分析光谱中的吸收线

实际案例：TRAPPIST-1系统 TRAPPIST-1是一个距离地球39光年的红矮星系统，拥有7颗地球大小的行星，其中3颗位于宜居带。韦伯望远镜已经对TRAPPIST-1b和TRAPPIST-1c进行了观测：

• 观测方法：当行星经过恒星前方时，记录透射光谱
• 初步结果：尚未发现大气层存在的明确证据，但这本身很重要——它告诉我们这些行星可能没有浓厚的大气层，或者大气层被恒星活动剥离了
• 未来计划：将观测TRAPPIST-1e，这是最可能宜居的行星

代码示例：模拟透射光谱分析 虽然实际数据处理极其复杂，但我们可以用Python模拟基本原理：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def simulate_transmission_spectrum(planet_radius, wavelength, absorption_features):
    """
    模拟系外行星透射光谱
    
    参数:
    planet_radius: 行星半径（地球半径倍数）
    wavelength: 波长数组（微米）
    absorption_features: 吸收特征字典，如{'H2O': 1.4, 'O2': 0.76}
    
    返回:
    修正后的半径数组
    """
    # 基础半径
    radius = np.full_like(wavelength, planet_radius)
    
    # 添加瑞利散射（随波长变短而增强）
    rayleigh_scattering = 0.001 * (1.0 / wavelength)**2
    radius += rayleigh_scattering
    
    # 添加分子吸收特征
    for molecule, center in absorption_features.items():
        # 高斯吸收线
        absorption = 0.005 * np.exp(-((wavelength - center)**2) / 0.01**2)
        radius += absorption
    
    return radius

# 模拟TRAPPIST-1e的光谱
wavelengths = np.linspace(0.5, 5.0, 1000)  # 0.5-5微米
# 假设有水蒸气和甲烷
spectrum = simulate_transmission_spectrum(1.0, wavelengths, {'H2O': 1.4, 'CH4': 3.3})

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(wavelengths, spectrum, 'b-', linewidth=2)
plt.xlabel('波长 (微米)')
plt.ylabel('观测到的行星半径 (地球半径)')
plt.title('模拟系外行星透射光谱（含水蒸气和甲烷特征）')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

# 解释：在1.4微米和3.3微米处，由于分子吸收，观测到的行星半径会增大
# 这是因为吸收使行星大气看起来更"厚"，阻挡了更多星光

1.3 SETI：搜寻地外文明计划

SETI（Search for Extraterrestrial Intelligence）专注于寻找智慧生命的信号。主要方法包括：

1. 无线电波搜寻

• 艾伦望远镜阵列（ATA）：位于加利福尼亚，同时监听数百万个频率，覆盖数千颗恒星
• 突破倾听（Breakthrough Listen）：目前最雄心勃勃的SETI项目，投入1亿美元，使用世界上最大的射电望远镜（如绿岸望远镜）扫描百万颗恒星

2. 光学SETI 寻找来自外星文明的激光脉冲。这种方法的优势是功率集中，容易探测。

3. 技术标志物

• 戴森球：理论上，先进文明可能建造环绕恒星的结构以获取能量，这会改变恒星的光变曲线
• 异常光变曲线：KIC 8462852（塔比星）曾因不规则的光变引发关注，虽然最终解释可能是尘埃云，但它展示了这种方法

1.4 生命定义的扩展：我们寻找什么？

传统上，我们寻找基于水和碳的生命。但科学家正在考虑更广泛的定义：

替代生物化学

• 硅基生命：硅可以形成类似碳的化合物，但需要更高温度
• 氨基生命：在氨溶剂中，可能存在于寒冷的星球
• 甲烷生命：如土卫六上的假想生命

非水生命标志物

• 磷化氢（PH₃）：在厌氧环境中由微生物产生

1. 二甲基硫醚（DMS）：地球海洋中由浮游生物产生

第二部分：地球的未来命运——挑战与机遇

2.1 气候变化：最紧迫的威胁

科学共识与数据 根据IPCC（政府间气候变化专门委员会）第六次评估报告：

• 升温幅度：人类活动已导致全球平均温度上升约1.1°C，预计到2100年可能上升1.5-4.4°C
• 极端天气：热浪、干旱、洪水和飓风的频率和强度显著增加
• 海平面上升：到2100年可能上升0.3-1.1米，威胁沿海城市

具体影响案例

• 格陵兰冰盖融化：2021年，格陵兰冰盖单日损失冰量达85亿吨，相当于320万个奥运会游泳池
• 珊瑚礁白化：澳大利亚大堡礁在2016-2017年经历大规模白化事件，50%的浅水珊瑚死亡
• 永久冻土融化：西伯利亚永久冻土融化释放甲烷，形成正反馈循环

代码示例：气候变化数据可视化 我们可以用Python分析和可视化全球温度异常数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模拟全球温度异常数据（基于NASA GISS数据）
years = np.arange(1880, 2024)
# 温度异常：1880-1950相对稳定，1950后加速上升
temp_anomaly = np.concatenate([
    np.random.normal(0, 0.15, 70),  # 1880-1949
    np.linspace(0, 1.1, 74) + np.random.normal(0, 0.05, 74)  # 1950-2023
])

# 计算10年移动平均
df = pd.DataFrame({'year': years, 'temp': temp_anomaly})
df['moving_avg'] = df['temp'].rolling(10).mean()

# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(12, 7))
plt.plot(df['year'], df['temp'], 'o', alpha=0.5, markersize=3, label='年度异常')
plt.plot(df['year'], df['moving_avg'], 'r-', linewidth=3, label='10年移动平均')
plt.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('全球温度异常 (°C)')
plt.title('全球温度异常趋势 (1880-2023)')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)

# 添加关键事件标注
plt.annotate('工业革命加速', xy=(1950, 0.2), xytext=(1920, 0.8),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='red'),
             fontsize=10, color='red')
plt.annotate('巴黎协定', xy=(2015, 0.9), xytext=(2000, 1.2),
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='blue'),
             fontsize=10, color='blue')

plt.show()

# 计算趋势
recent_trend = np.polyfit(df['year'][-30:], df['temp'][-30:], 1)[0]
print(f"近30年升温速率: {recent_trend:.3f} °C/年")

应对策略

• 减缓（Mitigation）：减少温室气体排放，转向可再生能源
• 适应（Adaptation）：建设防洪设施，发展耐旱作物

1. 地球工程：太阳辐射管理（如平流层气溶胶注入）和二氧化碳移除（CDR）

2.2 小行星撞击威胁

历史教训

• 恐龙灭绝：6600万年前，一颗直径10公里的小行星撞击墨西哥尤卡坦半岛，导致恐龙灭绝
• 通古斯大爆炸：1908年，一颗直径50米的小行星在西伯利亚上空爆炸，摧毁2150平方公里森林

当前监测与防御

• 近地天体（NEO）监测：NASA的”近地天体观测”项目已发现超过95%的直径大于1公里的近地天体
• DART任务：2022年，NASA成功实施双小行星重定向测试（DART），通过撞击改变小行星轨道
• 防御策略：包括动能撞击、引力拖车、核爆等

代码示例：小行星轨道模拟

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

def gravitational_acceleration(r, M):
    """计算引力加速度"""
    G = 6.67430e-11  # 万有引力常数
    distance = np.linalg.norm(r)
    return -G * M * r / distance**3

def orbital_motion(state, t, M_sun, M_earth):
    """天体运动方程"""
    # state = [x_earth, y_earth, vx_earth, vy_earth, x_asteroid, y_asteroid, vx_asteroid, vy_asteroid]
    # 地球位置和速度
    r_earth = state[0:2]
    v_earth = state[2:4]
    
    # 小行星位置和速度
    r_asteroid = state[4:6]
    v_asteroid = state[6:8]
    
    # 地球受太阳引力
    a_earth = gravitational_acceleration(r_earth, M_sun)
    
    # 小行星受太阳和地球引力
    a_asteroid_sun = gravitational_acceleration(r_asteroid, M_sun)
    a_asteroid_earth = gravitational_acceleration(r_asteroid - r_earth, M_earth)
    a_asteroid = a_asteroid_sun + a_asteroid_earth
    
    return np.concatenate([v_earth, a_earth, v_asteroid, a_asteroid])

# 参数设置
M_sun = 1.989e30  # 太阳质量
M_earth = 5.972e24  # 地球质量
AU = 1.496e11  # 天文单位

# 初始条件：地球在(1,0)AU，速度29.78 km/s
# 小行星在(1.2,0)AU，速度略慢
initial_state = [
    AU, 0, 0, 29780,  # 地球位置(x,y)和速度(vx,vy) m/s
    1.2*AU, 0, 0, 26000  # 小行星位置和速度
]

# 时间设置：1年
t = np.linspace(0, 365*24*3600, 1000)  # 1年的秒数

# 求解
solution = odeint(orbital_motion, initial_state, t, args=(M_sun, M_earth))

# 绘制轨道
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.plot(solution[:,0]/AU, solution[:,1]/AU, 'b-', label='地球轨道', linewidth=2)
plt.plot(solution[:,4]/AU, solution[:,5]/AU, 'r-', label='小行星轨道', linewidth=1.5)
plt.plot(0, 0, 'yo', markersize=15, label='太阳')
plt.plot(initial_state[0]/AU, initial_state[1]/AU, 'bo', markersize=8, label='地球起点')
plt.plot(initial_state[4]/AU, initial_state[5]/AU, 'ro', markersize=8, label='小行星起点')
plt.xlabel('距离 (AU)')
plt.ylabel('距离 (AU)')
plt.title('地球与小行星轨道模拟')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.axis('equal')
plt.show()

# 计算最小距离
earth_pos = solution[:,0:2]
asteroid_pos = solution[:,4:6]
distances = np.linalg.norm(earth_pos - asteroid_pos, axis=1)
min_distance = np.min(distances) / AU
print(f"最小距离: {min_distance:.3f} AU")

2.3 资源枯竭与可持续发展

关键资源限制

• 磷矿：用于肥料，全球储量可能在50-100年内耗尽
• 稀土元素：电子产品必需，分布极不均匀
• 淡水：全球20亿人面临水资源短缺
• 生物多样性：联合国报告指出，约100万物种面临灭绝风险

可持续发展路径

• 循环经济：日本的”社会5.0”理念，将数字技术与循环经济结合
• 可再生能源：太阳能成本十年下降90%，风能下降70%
• 垂直农业：新加坡的Sky Greens垂直农场，单位面积产量是传统农业的10倍

2.4 人工智能与人类未来

AI在宇宙探索中的应用

• 行星识别：NASA使用卷积神经网络（CNN）从开普勒数据中发现系外行星
• SETI信号筛选：机器学习算法从海量射电数据中识别异常信号

1. 自主太空探索：SpaceX的星舰使用AI进行着陆计算

AI在地球保护中的应用

• 气候建模：Google的GraphCast模型比传统方法快1000倍预测天气
• 资源管理：智能电网优化能源分配
• 灾害预警：AI分析卫星图像预测野火和洪水

代码示例：简单的行星识别神经网络

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np

# 模拟开普勒光变曲线数据
def create_light_curve(planet_exists, noise_level=0.01):
    """创建模拟的光变曲线"""
    time = np.linspace(0, 10, 1000)
    baseline = np.ones_like(time)
    
    if planet_exists:
        # 模拟凌星：周期性下降
        period = 3.65  # 3.65天周期
        transit_depth = 0.01  # 1%亮度下降
        transit_width = 0.1
        
        # 创建凌星信号
        transit_signal = np.where(
            ((time % period) < transit_width) | ((time % period) > period - transit_width),
            -transit_depth,
            0
        )
        light_curve = baseline + transit_signal + np.random.normal(0, noise_level, len(time))
    else:
        # 只有噪声
        light_curve = baseline + np.random.normal(0, noise_level, len(time))
    
    return light_curve, planet_exists

# 生成数据集
num_samples = 1000
X = []
y = []

for i in range(num_samples):
    has_planet = i % 2 == 0  # 一半有行星，一半没有
    curve, label = create_light_curve(has_planet)
    X.append(curve)
    y.append(label)

X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 划分训练集和测试集
split = int(0.8 * num_samples)
X_train, X_test = X[:split], X[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:]

# 构建简单的CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Reshape((1000, 1), input_shape=(1000,)),
    layers.Conv1D(32, kernel_size=20, activation='relu'),
    layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    layers.Conv1D(64, kernel_size=10, activation='relu'),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(32, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, 
                    validation_split=0.2, verbose=1)

# 评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print(f"测试准确率: {test_acc:.4f}")

# 可视化一个样本
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(X_train[0])
plt.title(f"有行星的光变曲线 (标签: {y_train[0]})")
plt.xlabel("时间点")
plt.ylabel("归一化亮度")

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(X_train[1])
plt.title(f"无行星的光变曲线 (标签: {y_train[1]})")
plt.xlabel("时间点")
plt.ylabel("归一化亮度")
plt.tight_layout()
plt.show()

第三部分：两个主题的交汇——宇宙视角下的地球命运

3.1 宇宙时间尺度的思考

地球的宇宙时间线

• 45亿年前：地球形成
• 38亿年前：最早的生命证据
• 6亿年前：多细胞生命爆发
• 6600万年前：恐龙灭绝
• 20万年前：智人出现
• 现在：人类世——人类活动主导地球系统
• 10亿年后：太阳亮度增加20%，海洋蒸发，生命无法存活
• 50亿年后：太阳成为红巨星，吞噬地球

宇宙时间视角的启示

• 人类文明的短暂：在宇宙尺度上，人类文明只是瞬间
• 生命的脆弱性：地球生命面临多重威胁
• 探索的紧迫性：我们必须在地球变得不宜居前成为多行星物种

3.2 费米悖论与”大过滤器”理论

费米悖论：如果宇宙如此浩瀚，为什么我们还没有发现外星文明？

大过滤器理论：文明发展过程中存在难以逾越的障碍

• 可能的大过滤器：
  1. 生命起源本身极其困难
  2. 多细胞生命的演化罕见
  3. 技术文明自我毁灭（核战争、气候变化）
  4. 先进文明被宇宙灾难消灭

对地球的启示

• 如果大过滤器在前方，人类可能面临终极考验
• 如果大过滤器在后方（如生命起源），我们是宇宙中的幸运儿，有责任保护地球生命

3.3 成为多行星物种的必要性

埃隆·马斯克的愿景：SpaceX的目标是在火星建立自给自足的城市，确保人类文明在地球灾难中延续。

技术挑战

• 生命支持系统：封闭循环生态系统
• 辐射防护：火星缺乏磁场，需要地下居住
• 资源利用：原位资源利用（ISRU），如提取水冰制造氧气和燃料

代码示例：火星基地生态系统模拟

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class MarsHabitat:
    def __init__(self, crew_size=6, water_recycling_rate=0.95, oxygen_recycling_rate=0.92):
        self.crew_size = crew_size
        self.water_recycling_rate = water_recycling_rate
        self.oxygen_recycling_rate = oxygen_recycling_rate
        
        # 初始资源
        self.water = 10000  # 升
        self.oxygen = 5000  # 公斤
        self.food = 5000    # 卡路里/人/天
        
        # 消耗率（每人每天）
        self.water_consumption = 3  # 升
        self.oxygen_consumption = 0.84  # 公斤
        self.food_consumption = 2500  # 卡路里
        
        # 生产率
        self.water_production = 2  # 升/天（从冰提取）
        self.oxygen_production = 1.2  # 公斤/天（电解水）
        self.food_production = 2000  # 卡路里/天/人（水培农场）
        
    def simulate_day(self):
        """模拟一天的资源流动"""
        # 消耗
        water_used = self.crew_size * self.water_consumption
        oxygen_used = self.crew_size * self.oxygen_consumption
        food_used = self.crew_size * self.food_consumption
        
        # 回收
        water_recycled = water_used * self.water_recycling_rate
        oxygen_recycled = oxygen_used * self.oxygen_recycling_rate
        
        # 生产
        water_produced = self.water_production
        oxygen_produced = self.oxygen_production
        food_produced = self.crew_size * self.food_production
        
        # 更新库存
        self.water += water_produced + water_recycled - water_used
        self.oxygen += oxygen_produced + oxygen_recycled - oxygen_used
        self.food += food_produced - food_used
        
        return {
            'water': self.water,
            'oxygen': self.oxygen,
            'food': self.food
        }
    
    def simulate_mission(self, days=365):
        """模拟长期任务"""
        history = []
        for day in range(days):
            status = self.simulate_day()
            history.append(status)
            
            # 检查危机
            if status['water'] < 1000:
                print(f"第{day}天：水资源危机！")
            if status['oxygen'] < 500:
                print(f"第{day}天：氧气危机！")
            if status['food'] < 1000:
                print(f"第{day}天：食物危机！")
        
        return history

# 模拟火星基地一年运行
habitat = MarsHabitat(crew_size=6)
history = habitat.simulate_mission(365)

# 可视化
days = range(1, 366)
water_levels = [h['water'] for h in history]
oxygen_levels = [h['oxygen'] for h in history]
food_levels = [h['food'] for h in history]

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(days, water_levels, 'b-', linewidth=2)
plt.axhline(y=1000, color='r', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.ylabel('水量 (升)')
plt.title('火星基地资源模拟 (6人乘组)')
plt.grid(True, alpha=0.3)

plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(days, oxygen_levels, 'g-', linewidth=2)
plt.axhline(y=500, color='r', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.ylabel('氧气 (公斤)')
plt.grid(True, alpha=0.3)

plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(days, food_levels, 'orange', linewidth=2)
plt.axhline(y=1000, color='r', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.ylabel('食物 (卡路里)')
plt.xlabel('天数')
plt.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算自给自足时间
print(f"初始水可支持: {habitat.water / (6 * 3):.1f} 天")
print(f"初始氧气可支持: {habitat.oxygen / (6 * 0.84):.1f} 天")
print(f"初始食物可支持: {habitat.food / (6 * 2500):.1f} 天")

第四部分：行动指南——我们能做什么？

4.1 个人层面

支持科学探索

• 关注与传播：关注NASA、ESA、SpaceX等机构的最新发现
• 公民科学：参与Zooniverse等平台的行星搜寻项目
• 教育投资：支持STEM教育，培养下一代科学家

保护地球

• 减少碳足迹：选择公共交通、减少肉类消费、使用节能电器
• 支持可持续发展：购买环保产品，支持绿色企业
• 参与社区行动：加入本地环保组织，推动政策改变

4.2 社会层面

政策倡导

• 碳定价：实施碳税或碳交易，使污染者付费
• 可再生能源补贴：加速能源转型
• 太空探索预算：保持对宇宙探索的投入，这不仅是科学，更是人类未来的保险

科技创新

• 投资基础研究：量子计算、核聚变、生物技术
• 国际合作：像国际空间站一样，应对全球挑战需要跨国合作

4.3 文明层面

长期愿景

• 多行星生存：在火星、月球建立前哨站
• 星际文明：开发核聚变推进、世代飞船
• 宇宙遗产：保护地球生物圈，它是宇宙中已知唯一的绿洲

结论：在宇宙中寻找意义

探索宇宙和保护地球看似是两个方向，实则一体两面。发现外星生命将重塑人类的自我认知，而地球的命运则取决于我们当下的选择。

关键启示

1. 科学是希望：无论是寻找外星生命还是应对地球危机，科学都提供了工具和答案
2. 时间窗口：我们可能只有几十年时间将人类文明扩展到其他星球
3. 责任与机遇：作为已知宇宙中唯一的智慧生命（目前），我们有责任保护地球，也有机遇探索星辰

最终思考 正如卡尔·萨根所说：”我们是宇宙认识自己的一种方式。”探索宇宙不仅是为了发现外星生命，更是为了理解我们在宇宙中的位置。保护地球不仅是为了我们自己，也是为了保护宇宙中这颗独特的蓝色宝石。在这两个宏大叙事中，每个人都可以成为故事的一部分——通过支持科学、保护环境、仰望星空。

无论最终我们是否在火星上发现微生物，或在TRAPPIST-1e的大气中找到氧气，探索的过程本身已经赋予了人类文明以意义。而在这个过程中，我们或许会学会更好地珍惜和保护我们唯一的家园——地球。