近日，2025年《科技導(dǎo)報(bào)》《前瞻科技》編委會(huì)議暨人工智能賦能科研專(zhuān)題學(xué)術(shù)研討活動(dòng)在京舉辦。會(huì)上，科技日?qǐng)?bào)記者對(duì)中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)化學(xué)系教授李景虹進(jìn)行了專(zhuān)訪(fǎng)。
記者：結(jié)合具體工作談一談，人工智能如何賦能您團(tuán)隊(duì)的科研工作？
李景虹：我們團(tuán)隊(duì)主要將AI應(yīng)用于化學(xué)與生物醫(yī)藥兩大方向，其核心價(jià)值體現(xiàn)在高效合成與精準(zhǔn)篩選環(huán)節(jié)。
以mRNA疫苗的遞送系統(tǒng)為例，其核心——陽(yáng)離子磷脂（LNP）的合成傳統(tǒng)上依賴(lài)大量實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)。我們?cè)铣沙^(guò)1000種化合物，但每個(gè)化合物從合成、結(jié)構(gòu)確定到細(xì)胞及動(dòng)物實(shí)驗(yàn)，整個(gè)過(guò)程會(huì)耗時(shí)長(zhǎng)達(dá)4個(gè)月。為突破這一瓶頸，我們將這些數(shù)據(jù)交由機(jī)器學(xué)習(xí)，AI通過(guò)學(xué)習(xí)規(guī)律，成功預(yù)測(cè)出13000種潛在化合物。我們僅從中選取12個(gè)高潛力目標(biāo)進(jìn)行合成驗(yàn)證，其中9個(gè)達(dá)到了預(yù)期效果，極大提升了研發(fā)效率。
在生物醫(yī)藥方面，我們正利用AI應(yīng)對(duì)抗生素耐藥性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)方法難以捕捉分子間的弱相互作用，而我們開(kāi)發(fā)的AI模型能夠精準(zhǔn)識(shí)別多肽分子的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)特征，快速篩選出有效候選分子，顯著加速了新藥研發(fā)進(jìn)程。
目前，我們已初步構(gòu)建起一個(gè)覆蓋蛋白質(zhì)、核酸、多肽等關(guān)鍵領(lǐng)域的AI驅(qū)動(dòng)研發(fā)平臺(tái)。
記者：您認(rèn)為AI在哪些方面顛覆了傳統(tǒng)的科研范式？
李景虹：傳統(tǒng)科研范式的核心是基于線(xiàn)性思維認(rèn)識(shí)客觀(guān)世界。以往我們做科研，常用的就是控制變量法——先固定核心實(shí)驗(yàn)條件和關(guān)鍵參數(shù)，再去調(diào)整其他單一變量，以此來(lái)合成材料或推進(jìn)課題研究。但這種方式很難契合客觀(guān)世界的本質(zhì)規(guī)律?？陀^(guān)世界本身是復(fù)雜的，各變量間不是孤立的，而是相互關(guān)聯(lián)、彼此影響。不管是自然現(xiàn)象還是科研結(jié)果，都是多種因素共同作用才會(huì)產(chǎn)生，只改變某個(gè)單一變量，很難還原事物的真實(shí)面貌。
而AI的核心價(jià)值在于打破這種線(xiàn)性思維，它能夠推動(dòng)研究者從單一變量研究，轉(zhuǎn)向探索復(fù)雜系統(tǒng)中不同因素的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)。以分析化學(xué)為例，從分子、核酸、蛋白、細(xì)胞、器官再到生命體，這構(gòu)成了一個(gè)相互影響的復(fù)雜系統(tǒng)。過(guò)去，受限于研究手段，我們只能研究單一因素與某一生命現(xiàn)象的關(guān)聯(lián)，而生命過(guò)程的本質(zhì)是系統(tǒng)性的，必須借助AI挖掘底層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在聯(lián)系，從而更真實(shí)、高效地揭示生命過(guò)程的本質(zhì)。
記者：能否展望一下5—10年后，AI賦能的生物分析化學(xué)及實(shí)驗(yàn)室會(huì)呈現(xiàn)怎樣的發(fā)展態(tài)勢(shì)？
李景虹：我認(rèn)為，未來(lái)主要有三個(gè)發(fā)展方向。第一，AI將助力我們更深入地認(rèn)識(shí)真實(shí)、復(fù)雜的客觀(guān)世界，獲取更貼近實(shí)際分析場(chǎng)景和過(guò)程的數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)地揭示事物本質(zhì)規(guī)律。第二，研究過(guò)程將更加智能化，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、人機(jī)互動(dòng)等，持續(xù)深化對(duì)各要素相互作用的認(rèn)知。第三，各類(lèi)檢測(cè)工作將實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。
記者：會(huì)上，很多專(zhuān)家都談到了“智能體”的發(fā)展，對(duì)此，您怎么看？
李景虹：事實(shí)上，“智能體”并非一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集采集與分析工具，而是具備判斷和指導(dǎo)能力的系統(tǒng)。它能夠參與實(shí)驗(yàn)全過(guò)程，實(shí)驗(yàn)完成后，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理。我們建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)后，智能體還能提供查詢(xún)、分類(lèi)、深度分析和實(shí)踐指導(dǎo)等功能。
比如，在LNP合成研究中，我們已實(shí)現(xiàn)初步應(yīng)用——研究者可以向智能體咨詢(xún)合成方法等問(wèn)題，它能提供具體指導(dǎo)。不過(guò)，目前這類(lèi)智能體尚未在所有研究體系中普及，畢竟相關(guān)科學(xué)研究才剛剛起步，僅在部分局部領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，未來(lái)還有待持續(xù)優(yōu)化完善。
記者：黨的二十屆四中全會(huì)提出，一體推進(jìn)教育科技人才發(fā)展。您認(rèn)為如何貫徹落實(shí)這一點(diǎn)？
李景虹：作為全國(guó)政協(xié)委員，近年來(lái)，我多次向全國(guó)政協(xié)提交關(guān)于推進(jìn)教育科技人才一體化發(fā)展的建議。如今，這一目標(biāo)被納入“十五五”規(guī)劃建議，我很受鼓舞。
當(dāng)前，一體推進(jìn)教育科技人才發(fā)展方面還存在一定壁壘。面向未來(lái)，教育對(duì)人才的培養(yǎng)應(yīng)該更加注重因材施教、強(qiáng)化理論與實(shí)踐能力的結(jié)合，讓人才更好地適應(yīng)未來(lái)社會(huì)。
為此，要引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)人工智能相關(guān)知識(shí)，要樹(shù)立跨學(xué)科培養(yǎng)人才理念，還要引導(dǎo)學(xué)生將個(gè)人興趣愛(ài)好與時(shí)代發(fā)展緊密結(jié)合。這就要求建立跨學(xué)科合作平臺(tái)、完善配套體制機(jī)制、打造個(gè)性化課程體系、建立健全科學(xué)評(píng)價(jià)機(jī)制，同時(shí)要積極開(kāi)展更加廣泛的國(guó)際合作。
人物簡(jiǎn)介
李景虹，中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)化學(xué)系教授，高校分析測(cè)試中心研究會(huì)理事長(zhǎng)，國(guó)務(wù)院學(xué)位辦納米科學(xué)與工程學(xué)科評(píng)議組秘書(shū)長(zhǎng)。第十二、十三、十四屆全國(guó)政協(xié)委員?！犊萍紝?dǎo)報(bào)》編委、“學(xué)術(shù)科協(xié)”科學(xué)智能專(zhuān)家委員會(huì)委員。近年來(lái)，主要從事分析化學(xué)、化學(xué)生物學(xué)、納米化學(xué)、能源化學(xué)、AI for Science等領(lǐng)域的教學(xué)科研工作。
編輯：李華山
