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日前，科技部等六部門(mén)發文(wén)，着力打造若幹重大(dà)場景，拓展人工(gōng)智能(néng)應用(yòng)，高(gāo)水(shuǐ)平科研活動是其中之一。如今，我國人工(gōng)智能(néng)技術快(kuài)速發展，在數據獲取、實驗預測、結果分析等方面具有優勢，生命科學、數學、化學、空(kōng)間科學等學科研究紛紛擁抱人工(gōng)智能(néng)。豐富的應用(yòng)場景也(yě)反哺技術發展，推動産業智慧升級。

　　從(cóng)日常生活到(dào)科學研究，如今，我國人工(gōng)智能(néng)技術快(kuài)速發展，數據和(hé)算(suàn)力資源日益豐富。應用(yòng)需求是技術進步的重要推動力，新技術往往在“用(yòng)”中不斷完善、成熟。爲推動人工(gōng)智能(néng)落地，日前，科技部等六部門(mén)聯合印發了(le)《關于加快(kuài)場景創新以人工(gōng)智能(néng)高(gāo)水(shuǐ)平應用(yòng)促進經濟高(gāo)質量發展的指導意見》，着力打造若幹重大(dà)場景，拓展人工(gōng)智能(néng)應用(yòng)，高(gāo)水(shuǐ)平科研活動便是其中之一。

　　作(zuò)爲賦能(néng)手段，人工(gōng)智能(néng)如何帶來(lái)新的研究方法，又如何爲經濟發展注入“智慧動能(néng)”？

　　融合緊密，助力科研更加高(gāo)效、精準

　　諸多學科中，生命科學研究與人工(gōng)智能(néng)融合較爲緊密，其中一個熱門(mén)方向是預測蛋白(bái)質結構。

　　蛋白(bái)質具有三維結構，它的一級結構（序列）由多個氨基酸串聯而成。三維結構決定了(le)蛋白(bái)質在細胞中的功能(néng)，許多疾病都是因體内重要的蛋白(bái)質結構異常而起。因此，繪制出人體内重要蛋白(bái)質的“三維地圖”，才能(néng)據此找到(dào)藥物作(zuò)用(yòng)于人體的靶點，從(cóng)而研制出精準有效的新藥。

　　傳統上(shàng)，科學家利用(yòng)冷凍電鏡、X射線、核磁共振等方法觀測蛋白(bái)質三維結構，但(dàn)這(zhè)一過程耗時(shí)費力且花(huā)銷不菲。“以冷凍電鏡爲例，布置一個觀測平台耗資數千萬元，科研人員還要用(yòng)很(hěn)長時(shí)間才能(néng)繪制出蛋白(bái)質結構。”百度飛(fēi)槳螺旋槳生物計(jì)算(suàn)平台負責人何徑舟表示。

　　由于難度高(gāo)、實驗周期長、成本高(gāo)，通過傳統方法觀測到(dào)的蛋白(bái)質三維結構，至今數量非常有限。相比之下(xià)，氨基酸測序容易得多。爲什(shén)麽不能(néng)根據氨基酸序列來(lái)預測蛋白(bái)質的結構？早在1972年，美(měi)國生化學家克裏斯蒂安·安芬森曾在諾貝爾獎的獲獎感言中提出這(zhè)一設想。

　　從(cóng)蛋白(bái)質的一級結構出發精準預測其三維結構，正是人工(gōng)智能(néng)所擅長的。然而，人類試圖解析蛋白(bái)質組的工(gōng)作(zuò)進展緩慢。據解釋，這(zhè)一方面因爲現(xiàn)有的生物數據量小(xiǎo)，質量不高(gāo)，深度學習缺乏足夠的樣本；另一方面因爲人工(gōng)智能(néng)算(suàn)法成熟也(yě)需要過程。

　　近些(xiē)年，随着生物數據劇(jù)增以及人工(gōng)智能(néng)技術的優化，科學家建立起更精準的預測模型。2020年12月，在一場比賽中，人工(gōng)智能(néng)程序“阿爾法折疊”大(dà)放(fàng)異彩，它預測的結果與大(dà)多數實驗數據差不多。這(zhè)證明(míng)，預測蛋白(bái)質結構，人工(gōng)智能(néng)已經相當精準。

　　如今，借助人工(gōng)智能(néng)，曾經可能(néng)耗時(shí)數年的工(gōng)作(zuò)，現(xiàn)在幾分鐘(zhōng)就能(néng)完成，還能(néng)解析傳統方法不能(néng)觀測到(dào)的一些(xiē)蛋白(bái)質結構。

　　據了(le)解，利用(yòng)人工(gōng)智能(néng)，科研人員預測出了(le)約100萬個物種的超過2億種蛋白(bái)質的結構，涵蓋科學界已編錄的幾乎每一種蛋白(bái)質。這(zhè)将對(duì)結構生物學領域産生重大(dà)影響，可能(néng)引發生命科學研究的範式變革，并提升人類對(duì)生命的理(lǐ)解。

　　前景廣闊，在生命科學等多領域發揮作(zuò)用(yòng)

　　人工(gōng)智能(néng)進入生命科學研究的視(shì)野，生物醫(yī)藥行業的需求是重要推動力。據介紹，在生物制藥行業，每投入10億美(měi)元能(néng)夠研發出的藥物種類已不斷下(xià)降。新藥研發難度越來(lái)越大(dà)，周期越來(lái)越長，急需新方法突圍，人工(gōng)智能(néng)被寄予厚望。

　　不隻是加速新藥研發，人工(gōng)智能(néng)正在生命科學越來(lái)越多領域發揮重要作(zuò)用(yòng)。

　　今年初，國家超算(suàn)成都中心運行的一個蛋白(bái)質預測模型，幫助四川農(nóng)業大(dà)學農(nóng)學院小(xiǎo)麥研究所團隊成功解析PGS1調控種子發育影響産量的分子機制，爲培育高(gāo)産高(gāo)質小(xiǎo)麥材料提供理(lǐ)論依據。科研人員表示，如果沒有人工(gōng)智能(néng)，很(hěn)難高(gāo)效做出這(zhè)一突破性成果。

　　科研人員還嘗試将人工(gōng)智能(néng)技術引入疫苗設計(jì)中。比如，相比于蛋白(bái)疫苗、DNA疫苗等，mRNA（信使核糖核酸）疫苗具有大(dà)規模生産快(kuài)、抗感染性好(hǎo)等優勢，但(dàn)穩定性和(hé)免疫原性相對(duì)較差。補上(shàng)這(zhè)些(xiē)短闆，科研人員一直希望通過優化mRNA疫苗序列設計(jì)，使其更穩定，免疫原性更強。更高(gāo)效、成本更低(dī)，人工(gōng)智能(néng)的介入有望爲疫苗研發提供新思路。

　　精準治療也(yě)是人工(gōng)智能(néng)應用(yòng)的舞台。通過機器學習的方法，理(lǐ)論上(shàng)，人工(gōng)智能(néng)可以解碼人體免疫系統，更精準地探尋到(dào)一些(xiē)疾病的複雜(zá)免疫規律，從(cóng)而幫助人們理(lǐ)解疾病，更高(gāo)效率、更有針對(duì)性地開(kāi)發治療藥物和(hé)方法。

　　随着基因組學研究帶來(lái)的人體數據、新藥研發積累的知(zhī)識增加，加上(shàng)機器學習算(suàn)法不斷叠代，業内專家認爲，在生命科學領域，人工(gōng)智能(néng)前景廣闊。一些(xiē)科研人員甚至設想依靠強大(dà)的生物計(jì)算(suàn)引擎，利用(yòng)大(dà)量的生物數據，構建統一的知(zhī)識圖譜，以此推動對(duì)生命健康的認識。

　　場景豐富，推動應用(yòng)邁向更高(gāo)水(shuǐ)平

　　走進生命科學研究，人工(gōng)智能(néng)在帶來(lái)新方法的同時(shí)，也(yě)有望開(kāi)啓生物醫(yī)藥産業新時(shí)代。

　　業内專家表示，抓住智能(néng)化藥物設計(jì)的新機遇，加強在人工(gōng)智能(néng)+生物醫(yī)藥布局，有助于我們在新藥研發的新賽道(dào)上(shàng)先行一步。

　　雖然人工(gōng)智能(néng)+生物醫(yī)藥發展迅速，但(dàn)總體上(shàng)才剛剛起步。何徑舟認爲，生物醫(yī)藥行業有數百年曆史，有成熟、完善的研究流程、産業鏈條和(hé)分工(gōng)，人工(gōng)智能(néng)改善的隻是其中一些(xiē)環節，“生物醫(yī)藥事(shì)關生命健康，行業發展要穩步推進，保持理(lǐ)性和(hé)敬畏。”截至目前，全球沒有一款完全依靠人工(gōng)智能(néng)發現(xiàn)的新藥。一些(xiē)借助人工(gōng)智能(néng)開(kāi)發的産品，離真正的上(shàng)市還有很(hěn)長一段距離。

　　看(kàn)到(dào)人工(gōng)智能(néng)技術在數據獲取、實驗預測、結果分析等方面的優勢，數學、化學、材料學和(hé)空(kōng)間科學等學科也(yě)紛紛擁抱人工(gōng)智能(néng)。

　　锂電池性能(néng)因材料組成不同而有差異。回應豐富多樣場景對(duì)锂電池的需求，科研人員希望通過優化材料組合，設計(jì)出合适的锂電池體系。

　　“以前，設計(jì)材料體系主要靠人工(gōng)實驗，效率非常低(dī)。”清華大(dà)學化學工(gōng)程系教授張強說，眼下(xià)，他(tā)正帶領團隊用(yòng)人工(gōng)智能(néng)預測分子性質，從(cóng)而更高(gāo)效、精準地找到(dào)能(néng)源材料，設計(jì)出更有價值、更安全的電池體系。

　　據測算(suàn)，我國人工(gōng)智能(néng)核心産業規模超過4000億元，企業數量超過3000家。得益于海量數據處理(lǐ)帶來(lái)的旺盛需求、豐富應用(yòng)場景提供的試驗土壤，我國在計(jì)算(suàn)機視(shì)覺、語音(yīn)識别等領域走在世界前列。

　　業内專家建議(yì)，推動人工(gōng)智能(néng)應用(yòng)邁向更高(gāo)水(shuǐ)平，有必要發揮我國應用(yòng)場景豐富的優勢。圍繞高(gāo)水(shuǐ)平科研活動打造重大(dà)場景，将會(huì)推動我國人工(gōng)智能(néng)應用(yòng)走深走實，爲經濟高(gāo)質量發展注入“智慧動能(néng)”。