[ EARTH ]
资源与可持续
地球的物质、能源与生态承载力有限；同时，智能与数字化的发展也受制于数据与计算资源。如何在双重约束下，让技术进步惠及更多人、且不超越地球边界，是当代科学、工程与治理的共同课题。以下方向兼具学术价值与社会意义：
少样本学习、迁移学习与高效算法能降低智能系统对数据与算力的依赖，让更多地区与机构以更低成本获得 AI 能力。提升数据与计算效率，既缓解能耗与资源压力，也有助于缩小数字鸿沟、实现技术普惠。
循环经济与闭环设计减少对原生矿产与化石资源的依赖；生物基、可降解与高性能替代材料降低环境足迹。从城市矿山到生物制造，物质的高效循环与替代是可持续工业与消费的基础，关乎气候、生态与资源安全。
通过传感器、卫星与 AI 对水、能源、土地与生物多样性进行精准监测与优化配置，支撑智慧农业、智慧城市与自然保护。让有限资源发挥更大效益，同时为政策与治理提供科学依据，对全球可持续发展至关重要。
地球系统存在物理与生态极限；气候、海洋与生物多样性已承受巨大压力。理解并尊重这些边界，发展环境修复、碳汇与保护技术，在发展与保护之间寻求平衡，是当代人类对自身与后代的责任，也是跨学科科学的前沿。
高质量数据与大规模算力集中在少数主体，导致技术红利分布不均。如何在保护隐私与产权的前提下，提升数据与计算效率、促进开放与协作，让智能技术惠及更多人与地区，是技术、伦理与治理的交叉难题。
历史上有过「资源使用随经济增长而上升」的强关联。能否通过技术创新、循环经济与制度设计，在提升福祉的同时降低单位产出的资源消耗与环境影响？脱钩的程度与速度，将决定人类能否在有限地球上实现长期繁荣。
水资源、矿产、海洋与气候具有跨国界、跨代际属性。如何建立公平、有效、基于科学的全球与区域治理机制，避免公地悲剧、保障脆弱群体与后代的权益，需要政治、经济与自然科学的深度结合。
气候、海洋酸化、生物多样性丧失等过程存在临界点与滞后效应；一旦越过，恢复成本极高甚至不可逆。如何更准确地识别这些边界、并据此约束行为与政策，是地球系统科学与风险治理的核心挑战，关乎人类与万物共同的未来。
废弃物高值化利用、城市矿山、闭环生产与设计。推动「从线性到循环」的产业转型，减少对原生资源的依赖与环境污染，为可持续消费与生产提供工程与系统解决方案。
生物基与可降解材料、高性能替代品、绿色合成与低碳工艺。在满足性能与成本要求的前提下降低材料与产品的环境足迹，支撑制造业与消费的可持续发展。
基于 IoT、遥感与 AI 的水、能源、土地与生态监测与优化；智慧城市、精准农业与自然保护。让数据与算法服务于资源节约、效率提升与生态保护，惠及公共决策与民生。
环境监测与污染治理、碳汇与气候缓解、生物多样性保护与生态修复。理解地球系统、评估风险、开发修复与适应技术，为政策与社会提供科学基础，守住生态安全底线。
发展高效、可规模化的回收与再制造技术，建立产品与材料的设计—使用—回收闭环，在技术可行与经济可承受的前提下逼近「零废弃」，减轻资源压力与环境污染。
开发性能与成本可接受的替代材料与工艺，减少对关键矿产与化石资源的依赖；同时提升能源与物质利用效率，让每一份资源创造更多福祉、产生更少排放与废弃物。
在跨国界、跨代际的框架下，结合科学与政策，建立透明、包容的资源与环境治理机制，让技术红利与减排责任得到更公平的分配，保障脆弱地区与未来世代的权益。
深化对地球系统临界点与不可逆风险的认识，发展监测、预警与适应技术，推动政策与社会行为在安全边界内运行。这是人类与自然和谐共生的科学基础，也是对全人类与后代的责任。