从诺奖到生活，AI不只预测蛋白，化工医学神经科学都用它!

抖音热门 2026年04月09日 07:33 36 admin

近年来，跨学科研究在科研领域变得越来越常见，人工智能的发展更是加速了这一趋势。去年诺贝尔奖对AI研究的认可，以及近期"科学探索奖"中多位获奖者的跨学科背景，都反映出这一变化。

随着科研问题日益复杂，单一学科往往难以应对挑战。通过结合不同领域的知识，研究人员可以找到新的解决方案。人工智能作为通用技术，正在为这种合作提供重要支持。

这种跨学科合作的方式，是否会成为未来科研的主流模式？

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确实，学科划分更多是学术管理的需要，而科学问题本身往往跨越多个领域。正如复旦大学张嘉漪教授所言，研究生命起源等问题时，生物学和物理学等学科的协作十分必要。

中国科学院院士郑南峰提到，他在化工研究中每隔几年就需要补充新知识，最近正在学习人工智能技术。这种情况说明，当前科研发展速度很快，研究人员需要不断更新知识结构。

过去人工智能主要应用于特定领域，如蛋白质结构预测。但现在其应用范围已扩展到更多学科，北京大学高毅勤教授在分子科学研究中发现，自2015年起相关数据量每半年翻一番，传统分析方法难以应对。

人工智能技术为处理大规模数据提供了新途径，例如通过构建细胞模型来预测药物反应，这不仅提高了效率，也拓展了研究的可能性。

更让人振奋的是，在这场AI引领的跨学科浪潮中，我们中国的科研团队可一点儿都没落下风，甚至还在某些领域实现了“弯道超车”。

国内科研团队在自主计算硬件方面取得了扎实进展。

比如高毅勤教授课题组与华为等国内芯片企业合作，成功将AI科学计算平台适配到国产芯片上，其计算性能已接近国际主流水平。值得注意的是，他们完全使用国产软硬件进行模型训练，在部分结构预测任务上的结果优于谷歌团队。

这些成果反映了国内科研自主创新能力的提升。深圳大学、华中科技大学等高校也陆续搭建起基于国产算力的科研平台，服务于材料模拟、数据分析等领域的交叉研究。

尽管国产芯片在某些技术指标上仍有发展空间，但科研人员对其持积极支持态度。业内专家认为，重点在于完善软件生态，国产算力同样能有效支撑科学研究。

与此同时，AI技术正广泛应用于各个学科。上海交通大学的研究团队利用AI分析基因数据，为疾病预测提供新方法。

在神经科学领域，科学家借助AI工具探索大脑神经元的工作机制，深化对人类认知的理解。这些应用表明，AI正在成为推动多学科融合发展的重要力量。

AI这股跨学科的热潮，可不光停留在实验室里，还催生出了新的产业方向。比如，大家都在说的“具身智能”，简单理解，就是让机器人不只停留在工具层面，而是像人一样能感知、能思考、能行动。

融合AI、机器人技术、材料科学等等一大堆学科的知识。

香港科技大学的范智勇教授举了个例子，就说机器人的传感器吧，看着简单，但背后可涉及到材料、电子、仿生学。现在的摄像头，在弱光下可能就“抓瞎”了，因为用的材料有限。未来就是要找更好的材料，让机器人看得更清楚、更全面。

仿生学也给了具身智能很多启发。

范教授说，咱们人全身皮肤都是传感器，如果机器人也能有这样灵敏的“皮肤”，感知能力就大大提升了。但这也有挑战，比如成本、柔韧性、信号处理，这些都需要AI算法来帮忙解决。

未来甚至可能出现像人眼一样，能自由转动、快速聚焦的“仿生人眼”，装在机器人身上。

当然，具身智能现在还有些“短板”，比如，它还没有嗅觉和味觉传感器。想象一下，如果机器人以后要照顾老人小孩，或者帮你做饭，是不是得能闻出、尝出味道才行？

要实现这些，就需要大量传感器阵列，还得靠复杂的AI算法来驱动。

从诺贝尔奖引发的关注，到实验室里的刻苦研究，再到未来机器人可能走进我们生活，AI带来的跨学科浪潮已经势不可挡。更让人振奋的是，咱们国产的芯片和算力，正像一艘坚实的船，稳稳地托举着中国科研人员的创新梦想。

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