在科學面臨歷史性機遇的今天，人工智能和傳統科研結合帶來的巨大潛能使“AI for Science ”成為當前的重要趨勢。近日，未來論壇科學講座《理解未來》即聚焦“AI+生命科學”，來自人工智能、計算機領域以及蛋白質結構預測、分子力學等生命科學領域的科學家共話前沿科學突破。該場講座由未來論壇理事、北京大學李兆基講席教授謝曉亮領銜策劃。

中國工程院院士、鵬城實驗室主任、北京大學博雅講席教授高文圍繞云腦II：AI for Science智能算力，以及鵬城·扁鵲大模型等最新科研成果進行分享。高文介紹，為了讓AI為科學問題服務，首先要打造先進自主的云態智能算力平臺，支持大規模開源、開放和模型共享。

他指出，鵬城云腦II已建設成為首個國產自主的E級AI算力平臺，并形成了自主AI基礎軟件棧、AI算法流水線，高性能并行計算等一系列支撐架構。云腦的超大規模模型訓練平臺現已賦能全球首個2千億參數中文預訓練語言模型-鵬程·盤古、多對多模式的多語言機器翻譯模型-鵬程·絲路、視覺與跨模態的模型-鵬程·大圣，與百度聯合開發的增強知識模型-鵬城百度·文心等多項引擎。

而在AI賦能生命健康領域，鵬城實驗室正在開展建設的鵬城·扁鵲大模型通過依托鵬城云腦大裝置構建橫跨基因和表型的多模態知識圖譜、預訓練模型和高精度生理生化仿真模型等，通過對人體生命組學大數據進行數據感知融合分析建模，最終服務生命健康領域的基礎研究和推動健康醫療。

美國芝加哥豐田計算技術研究所教授、北京大學客座教授許錦波則分享了通過使用人工智能，顛覆蛋白質結構預測，改變分子生物學研究范式的突破。

許錦波介紹，2016年，其團隊開發的深度卷積殘差網絡，大幅度提高殘基或原子相互作用預測的準確度。隨后的2020年，谷歌旗下人工智能公司DeepMind則開發了基于注意力機制的神經網絡。

“通過使用人工智能，我們顛覆了蛋白質結構預測，甚至改變了很多分子生物學家的研究范式，很多人開始使用預測的結構去分析蛋白質功能。”許錦波也指出，目前該領域還面臨一些未解決的問題，比如當一個家族里只有一個孤兒蛋白的時候，還有蛋白質的復合物，現有方法準確度還不太理想。“我們希望準確預測蛋白質在某種特定條件下的結構，和多肽、核酸的相互作用，以及預測突變對蛋白質結構功能的影響。”

此外，在前瞻對話環節，高文指出，AI在未來十年的生命科學發展當中，將大有用武之地。例如：人類對于基因組學的分析，哪些片段具有哪些功能？哪些片段的突變會為人類健康帶來怎樣的影響？只要獲取到足夠多的數據，我們就可以通過AI來進行計算、分析，并給出藥物、飲食方面的建議，降低或延緩人類的患病速度，提高人們的生活的質量。

高文還表示，在小分子藥物設計領域，AI也將發揮關鍵作用。以往，藥物成分大多從自然界中提取，而有了AI的賦能，蛋白質結構和功能得以高效測定，我們可以針對某些蛋白對癥治療，并通過生成或設計蛋白質結構制作藥物。預計，通過AI算法以及數據模型的不斷演進，該領域十年內就會實現突破。

談到AI+生命科學的產業應用價值，許錦波表示，目前“AI for Science”的產業化環境很好，特別是“AI for BioTech”。國家在“AI for BioTech”領域非常重視，投資機構也非常支持硬科技領域的早期、長期投資。而從產業角度來講，由于AI在生物制藥領域為各個環節賦能，幫助行業提升了效率與準確度，因此AI在該領域的產業化也具有很好的前景。