11月下旬ღ✿，初冬的北京ღ✿，香山红叶正浓ღ✿。在第798次香山科学会议的会场内ღ✿，一场关于生物大数据与人工智能如何颠覆生命科学研究范式的正在激烈进行生医美容ღ✿，ღ✿。近五十位来自生命健康ღ✿、人工智能领域的顶尖专家学者及科技管理部门负责人齐聚一堂ღ✿，共同把脉这一关乎未来科技竞争格局的战略领域ღ✿。

　　“大数据ღ✿、AI（人工智能）技术正孕育着深刻变革ღ✿，生命科学领域也应作出调整ღ✿。”中国科学院院士ღ✿、中国科学院生物物理研究所研究员陈润生在会议上强调ღ✿，“生物大数据与AI的深度融合ღ✿，将系统性重塑整个生命科学研究体系ღ✿。”

　　尽管前景广阔ღ✿，现实却抛出了严峻的挑战ღ✿：数据“孤岛化”现象普遍ღ✿、AI模型可解释性不足ღ✿、从技术到转化的断层明显华彩真品牌ღ✿。这些瓶颈正制约着我国在该领域的创新步伐凯发k8国际首页登录ღ✿。本次以“生物大数据驱动的智能科学变革”为主题的会议ღ✿，旨在凝聚共识ღ✿，破局攻坚凯发k8国际首页登录ღ✿。

　　陈润生ღ✿、谢晓亮ღ✿、曹晓风ღ✿、杨运桂ღ✿、王秀杰ღ✿、韩大力（前排从左至右）在主持会议ღ✿。香山科学会议办公室供图

　　伴随人类基因组计划的完成ღ✿，组学技术迎来爆发式发展ღ✿。基因组学ღ✿、转录组学ღ✿、蛋白质组学ღ✿、代谢组学等多分支领域的技术迭代ღ✿，催生了海量生物数据ღ✿，为生物大数据生态的形成奠定了基石ღ✿。

　　“当前生物数据的复杂性已远超传统基因序列范畴ღ✿。”陈润生指出生物科技ღ✿，ღ✿，数据维度覆盖基因表达谱凯发k8娱乐官网入口ღ✿、蛋白质互作网络凯发k8娱乐官网入口ღ✿、代谢物动态变化ღ✿、表观遗传修饰等多层次信息ღ✿，构成一幅全景式反映生命活动的复杂体系ღ✿。

　　数据规模正经历指数级跃升ღ✿。随着高通量测序技术普及ღ✿，单台设备日产出量已达数十GB至TB级别凯发k8娱乐官网入口ღ✿，全球科研与医疗机构持续汇交的数据总量早已突破PB量级ღ✿，对存储ღ✿、传输与计算能力提出空前挑战ღ✿。

　　“生物数据是关乎科学突破ღ✿、生命健康与产业竞争力等的核心战略资源ღ✿。”国家生物信息中心主任杨运桂研究员强调ღ✿，全球生物数据长期维持着美国国家生物技术信息中心（NCBI）ღ✿、欧洲生物信息研究所（EBI）和日本DNA数据库（DDBJ）“三足鼎立”的格局ღ✿。

　　尽管我国通过集中与分布式相结合的网络架构积极推动数据共享ღ✿，仍面临数据库国际影响力有限ღ✿、数据共享机制不健全ღ✿、高质量数据集匮乏ღ✿、数据存储机构可持续发展机制不健全等现实瓶颈ღ✿。

　　面对这一局面华彩真品牌ღ✿，我国正加快推进生物数据资源体系化建设ღ✿。杨运桂表示ღ✿，以国家生物信息中心为核心的数据体系正在形成ღ✿，整体架构加速从分散的“数据孤岛”向集约化凯发k8国际首页登录ღ✿，ღ✿、标准化的“数据基座”演进ღ✿，推动数据完成从资源到资产ღ✿、再到产品的价值跃迁ღ✿，全面释放其科学价值和应用潜力ღ✿。

　　“与传统生物信息学方法相比ღ✿，AI技术具有显著优势ღ✿。”陈润生深入阐释ღ✿，AI不仅能自主从海量数据中学习规律ღ✿，无需依赖预设的先验知识即可挖掘深层关联ღ✿，“更重要的是凯发k8娱乐官网入口ღ✿，它具备知识创造能力——基于已学规律生成新知识ღ✿，并通过智能体实现自我迭代与持续进化ღ✿。”

　　在实践层面ღ✿，AI技术的潜力正在多个领域显现ღ✿。中国科学院院士曹晓风从农业与健康角度指出ღ✿：“今天我们吃得越来越丰盛ღ✿，却未必吃得更健康k8凯发天生赢家一触即发ღ✿，ღ✿。”她提出ღ✿，通过构建AI驱动的农业与土地数据采集机制ღ✿，共建高质量农业数据库ღ✿，将“种养循环”的生态理念与“大健康”的民生关切融入技术方案ღ✿，可系统化保障从农田到餐桌的食物安全与公众健康ღ✿。

　　“生物大数据与AI的深度融合正在推动生物医学研究范式的根本转变ღ✿，”中国科学院院士ღ✿、北京昌平实验室主任谢晓亮强调华彩真品牌ღ✿，“高质量数据是‘AI for 生物医学’的核心基石ღ✿。”他透露ღ✿，实验室近期开发的FOODIE底层技术实现了转录因子结合位点的精准测量ღ✿，其升级版ivtFOODIE更进一步ღ✿，通过机器学习与大模型预训练ღ✿，可直接依据蛋白与DNA序列预测结合常数ღ✿。

　　与此同时ღ✿，一系列国家主导的大科学计划正稳步推进ღ✿。中国科学院院士贺福初介绍的人体蛋白质组导航（π-HuB）计划ღ✿，以DIKW（数据-信息-知识-智慧）为路径ღ✿，依托广州“慧眼”大科学设施ღ✿，致力于构建全球最大的蛋白质组动态图谱凯发k8娱乐官网入口ღ✿，实现从“描述生命”到“预测生命”的跨越ღ✿。

　　中国科学院院士金力则提出了开放人体生物特征通用数据模型体系的构想ღ✿。该体系以构建个体生命状态的数字孪生为目标ღ✿，推动多源数据的标准化交互ღ✿，加速形成高质量ღ✿、AI友好的数据集ღ✿。贺福初补充道ღ✿：“最终将形成能够动态演化ღ✿、涌现群体智慧的‘智能共生’网络ღ✿，完成从描述ღ✿、预测到决策的完整闭环ღ✿。”

　　然而ღ✿，机遇与挑战并存ღ✿。国家生物信息中心韩大力研究员指出ღ✿，当前生命科学领域的基础大模型ღ✿，其训练语料仍主要局限于序列信息或单细胞转录组数据等单一模态ღ✿，高价值的跨维度组学数据尚未实现系统化整合与深度应用ღ✿。“如何让AI模型真正理解和融合多模态数据ღ✿，是当前面临的核心技术难题ღ✿，也将是未来实现突破的关键所在ღ✿。”

　　“生物大数据正在驱动一场深刻的智能科学变革ღ✿，一个由‘AI智能体设计实验ღ✿、自动化实验室执行ღ✿、数据结果闭环反馈’构成的全新科研范式正加速形成ღ✿。”北京中关村学院党委书记ღ✿、院长刘铁岩表示ღ✿，这场变革的核心在于构建一个融合跨模态ღ✿、跨学科的数据ღ✿、物理规律和科学知识的“统一科学基础模型”ღ✿，同时研发自主可控的软硬件协同设计基座ღ✿，以充分释放统一模型与国产硬件的性能潜力ღ✿。

　　在科学范式层面ღ✿，AI模型的优化目标与真实生物学问题之间存在显著的“对齐鸿沟”——AI模型往往基于单一指标优化ღ✿，而真实世界需要多目标ღ✿、多约束的复杂平衡ღ✿。在基础设施方面ღ✿，我国在高端生物信息软件和高精度生物模拟计算硬件上仍依赖国外技术ღ✿。在数据资源层面ღ✿，缺乏国家级统一战略部署ღ✿，导致数据质量参差不齐ღ✿，难以支撑系统性突破ღ✿。在人才培养方面华彩真品牌ღ✿，现有评价体系与科研组织模式亟待优化ღ✿，以适应跨学科创新需求ღ✿。

　　面对这些挑战ღ✿，多位专家提出了具体路径ღ✿。中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员王秀杰强调ღ✿，应加快发展生命科学多模态基础大模型ღ✿。“我们正处在从‘序列’走向‘细胞’的关键爬坡期ღ✿，需要精准定位AI可解决的科研问题ღ✿，创新生物机制驱动的AI算法ღ✿，建设自主可控的生物智能算法体系ღ✿。”

　　中国科学院院士鄂维南指出ღ✿，“科研范式的变革离不开底层基础设施的支撑ღ✿。”他建议构建智能化科研平台与门户基础设施ღ✿，发展面向科学推理的专业大模型与智能体ღ✿，建设自动化实验操作系统凯发k8国际首页登录ღ✿，完善数据与工具基础设施ღ✿。

　　陈润生则着眼于应用落地ღ✿，提出“开发适配的未来大数据成为关键需求”ღ✿。他建议推进高质量数据集建设ღ✿，建立标准化的数据采集与存储规范ღ✿，提升AI模型的泛化能力与应用可靠性ღ✿，并考虑发起国家主导的生物数据基建大科学计划ღ✿。

　　杨运桂研究员进一步建议强化顶层设计ღ✿，设立国家级生物数据管理委员会ღ✿，建立统一的数据汇交与共享平台ღ✿，完善国家生物数据治理体系ღ✿。同时ღ✿，依托国家重大需求和大科学设施ღ✿，建设国家生物信息学基地ღ✿，培养跨学科复合型领军人才ღ✿。

　　在推进技术发展的同时ღ✿，陈润生特别强调要加快构建完善的AI约束体系ღ✿。“当前过度强调AI技术的能力赋予ღ✿，却忽视了对应的约束技术体系发展华彩真品牌ღ✿。”这不仅需要建立法律法规与伦理准则ღ✿，明确应用边界与责任ღ✿，还要研发可解释性分析技术凯发k8娱乐官网入口ღ✿，确保AI决策透明可追溯ღ✿，开发安全防护技术ღ✿，防范技术滥用与系统风险ღ✿。

　　“通过‘发展’与‘约束’的协同推进ღ✿，我们才能实现AI与生物医药领域的深度融合ღ✿，为人类健康事业提供更有力的支撑ღ✿。”陈润生总结道ღ✿。

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