11月下旬，初冬的北京，香山紅葉正濃。在第798次香山科學會議的會場內，一場關于生物大數據與人工智能如何顛覆生命科學研究范式的討論正在激烈進行。近五十位來自生命健康、人工智能領域的頂尖專家學者及科技管理部門負責人齊聚一堂，共同把脈這一關乎未來科技競爭格局的戰略領域。
“大數據、AI（人工智能）技術正孕育著深刻變革，生命科學領域也應作出調整?！敝袊茖W院院士、中國科學院生物物理研究所研究員陳潤生在會議上強調，“生物大數據與AI的深度融合，將系統性重塑整個生命科學研究體系?！?span style="display:none">vbT速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
盡管前景廣闊，現實卻拋出了嚴峻的挑戰：數據“孤島化”現象普遍、AI模型可解釋性不足、從技術到轉化的斷層明顯。這些瓶頸正制約著我國在該領域的創新步伐。本次以“生物大數據驅動的智能科學變革”為主題的會議，旨在凝聚共識，破局攻堅。
陳潤生、謝曉亮、曹曉風、楊運桂、王秀杰、韓大力（前排從左至右）在主持會議。香山科學會議辦公室供圖
數據的雙重困境
伴隨人類基因組計劃的完成，組學技術迎來爆發式發展?；蚪M學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等多分支領域的技術迭代，催生了海量生物數據，為生物大數據生態的形成奠定了基石。
“當前生物數據的復雜性已遠超傳統基因序列范疇?！标悵櫳赋觯瑪祿S度覆蓋基因表達譜、蛋白質互作網絡、代謝物動態變化、表觀遺傳修飾等多層次信息，構成一幅全景式反映生命活動的復雜體系。
數據規模正經歷指數級躍升。隨著高通量測序技術普及，單臺設備日產出量已達數十GB至TB級別，全球科研與醫療機構持續匯交的數據總量早已突破PB量級，對存儲、傳輸與計算能力提出空前挑戰。
然而，數據爆炸的背后，“數據孤島”問題日益凸顯。
“生物數據是關乎科學突破、生命健康與產業競爭力等的核心戰略資源?！眹疑镄畔⒅行闹魅螚钸\桂研究員強調，全球生物數據長期維持著美國國家生物技術信息中心（NCBI）、歐洲生物信息研究所（EBI）和日本DNA數據庫（DDBJ）“三足鼎立”的格局。
盡管我國通過集中與分布式相結合的網絡架構積極推動數據共享，仍面臨數據庫國際影響力有限、數據共享機制不健全、高質量數據集匱乏、數據存儲機構可持續發展機制不健全等現實瓶頸。
面對這一局面，我國正加快推進生物數據資源體系化建設。楊運桂表示，以國家生物信息中心為核心的數據體系正在形成，整體架構加速從分散的“數據孤島”向集約化、標準化的“數據基座”演進，推動數據完成從資源到資產、再到產品的價值躍遷，全面釋放其科學價值和應用潛力。
機遇與挑戰并存
近年來，以大語言模型為代表的人工智能技術，為破解生物大數據難題開辟了全新路徑。
“與傳統生物信息學方法相比，AI技術具有顯著優勢?！标悵櫳钊腙U釋，AI不僅能自主從海量數據中學習規律，無需依賴預設的先驗知識即可挖掘深層關聯，“更重要的是，它具備知識創造能力——基于已學規律生成新知識，并通過智能體實現自我迭代與持續進化。”
在實踐層面，AI技術的潛力正在多個領域顯現。中國科學院院士曹曉風從農業與健康角度指出：“今天我們吃得越來越豐盛，卻未必吃得更健康。”她提出，通過構建AI驅動的農業與土地數據采集機制，共建高質量農業數據庫，將“種養循環”的生態理念與“大健康”的民生關切融入技術方案，可系統化保障從農田到餐桌的食物安全與公眾健康。
“生物大數據與AI的深度融合正在推動生物醫學研究范式的根本轉變，”中國科學院院士、北京昌平實驗室主任謝曉亮強調，“高質量數據是‘AI for 生物醫學’的核心基石。”他透露，實驗室近期開發的FOODIE底層技術實現了轉錄因子結合位點的精準測量，其升級版ivtFOODIE更進一步，通過機器學習與大模型預訓練，可直接依據蛋白與DNA序列預測結合常數。
與此同時，一系列國家主導的大科學計劃正穩步推進。中國科學院院士賀福初介紹的人體蛋白質組導航（π-HuB）計劃，以DIKW（數據-信息-知識-智慧）為路徑，依托廣州“慧眼”大科學設施，致力于構建全球最大的蛋白質組動態圖譜，實現從“描述生命”到“預測生命”的跨越。
中國科學院院士金力則提出了開放人體生物特征通用數據模型體系的構想。該體系以構建個體生命狀態的數字孿生為目標，推動多源數據的標準化交互，加速形成高質量、AI友好的數據集。賀福初補充道：“最終將形成能夠動態演化、涌現群體智慧的‘智能共生’網絡，完成從描述、預測到決策的完整閉環?！?span style="display:none">vbT速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
然而，機遇與挑戰并存。國家生物信息中心韓大力研究員指出，當前生命科學領域的基礎大模型，其訓練語料仍主要局限于序列信息或單細胞轉錄組數據等單一模態，高價值的跨維度組學數據尚未實現系統化整合與深度應用?！叭绾巫孉I模型真正理解和融合多模態數據，是當前面臨的核心技術難題，也將是未來實現突破的關鍵所在。”
變革在路上
“生物大數據正在驅動一場深刻的智能科學變革，一個由‘AI智能體設計實驗、自動化實驗室執行、數據結果閉環反饋’構成的全新科研范式正加速形成?！北本┲嘘P村學院黨委書記、院長劉鐵巖表示，這場變革的核心在于構建一個融合跨模態、跨學科的數據、物理規律和科學知識的“統一科學基礎模型”，同時研發自主可控的軟硬件協同設計基座，以充分釋放統一模型與國產硬件的性能潛力。
然而，這場變革仍面臨多重戰略瓶頸。
在科學范式層面，AI模型的優化目標與真實生物學問題之間存在顯著的“對齊鴻溝”——AI模型往往基于單一指標優化，而真實世界需要多目標、多約束的復雜平衡。在基礎設施方面，我國在高端生物信息軟件和高精度生物模擬計算硬件上仍依賴國外技術。在數據資源層面，缺乏國家級統一戰略部署，導致數據質量參差不齊，難以支撐系統性突破。在人才培養方面，現有評價體系與科研組織模式亟待優化，以適應跨學科創新需求。
面對這些挑戰，多位專家提出了具體路徑。中國科學院遺傳與發育生物學研究所研究員王秀杰強調，應加快發展生命科學多模態基礎大模型?！拔覀冋幵趶摹蛄小呦颉毎年P鍵爬坡期，需要精準定位AI可解決的科研問題，創新生物機制驅動的AI算法，建設自主可控的生物智能算法體系?！?span style="display:none">vbT速刷資訊——每天刷點最新資訊，了解這個世界多一點SUSHUAPOS.COM
中國科學院院士鄂維南指出，“科研范式的變革離不開底層基礎設施的支撐。”他建議構建智能化科研平臺與門戶基礎設施，發展面向科學推理的專業大模型與智能體，建設自動化實驗操作系統，完善數據與工具基礎設施。
陳潤生則著眼于應用落地，提出“開發適配的未來大數據成為關鍵需求”。他建議推進高質量數據集建設，建立標準化的數據采集與存儲規范，提升AI模型的泛化能力與應用可靠性，并考慮發起國家主導的生物數據基建大科學計劃。
楊運桂研究員進一步建議強化頂層設計，設立國家級生物數據管理委員會，建立統一的數據匯交與共享平臺，完善國家生物數據治理體系。同時，依托國家重大需求和大科學設施，建設國家生物信息學基地，培養跨學科復合型領軍人才。
在推進技術發展的同時，陳潤生特別強調要加快構建完善的AI約束體系?！爱斍斑^度強調AI技術的能力賦予，卻忽視了對應的約束技術體系發展?！边@不僅需要建立法律法規與倫理準則，明確應用邊界與責任，還要研發可解釋性分析技術，確保AI決策透明可追溯，開發安全防護技術，防范技術濫用與系統風險。
“通過‘發展’與‘約束’的協同推進，我們才能實現AI與生物醫藥領域的深度融合，為人類健康事業提供更有力的支撐?！标悵櫳偨Y道。
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