科学的春风：马化腾/卢煜明/饶毅等30+先锋对话干货

基因慧 2018年05月27日23:52

关键词：未来峰会粤港澳湾区 AI 基因

阅读时间：约7分钟

文/ 布三少（基因慧）

原创，转载请注明来自基因慧（yourmap.net.cn)

5月26日，以“科学的春风”为主题未来论坛 x 深圳峰会在深圳人才公园求贤阁召开。这是未来论坛首次出京举办的首场外地峰会，由未来论坛、深圳市南山区人民政府和腾讯公益慈善基金会共同主办。峰会组织了对话2016年未来科学大奖获得者对话青少年，召开了以人工智能和基因科技两大主题的闭门会议，同时聚集数百行业代表共同聆听马化腾、沈南鹏等20+企业先锋与卢煜明、陈十一、薛其坤等10+顶尖科学家产学对话，对前沿技术以及深圳和粤港澳湾区的发展进行深入的讨论，吸引现场数十次热烈掌声，笔者在现场聆听近10个小时，分享会议笔记如下。

【未来论坛】

未来论坛是中国唯一的商学跨界科学公益平台，汇聚了国内外顶级科学家，囊括了未来科学大奖、理解未来讲座、闭门耕研讨会和未来论坛年会等系列活动。其中，未来科学大奖因其奖项启用提名邀约制和国际同行评议制，并由21名顶级科学家组成评审委员会和高达100万美元的单项奖金而被国外媒体誉为“中国诺贝尔奖”。此次峰会是未来论坛成立后首次走向地方，深圳作为位列全球城市竞争力与可持续竞争排名前6、置身粤港澳大湾区的建设中的核心城市，成为未来论坛城市峰会的第一站。

闭门会议：AI的产业化应用

（注：对闭门会议的内容进行了信息脱敏）

图，来自摄图网

座谈专家：

主持人：丁健

主讲嘉宾：杨强、山世光

讨论嘉宾：李柏霖、庞建新、王龙、熊涛、许立庆、余凯、张宝峰、张大地、张潼等。

AI 应用的特征及现状：

后深度学习：前深度学习时代，需要花一年时间做数据图像采集和识别，在后深度学习时间需要教会机器自主学习甚至自主采集数据。

数据依赖：目前很依赖于数据，未来不能过度依赖，需要把基础研究、元知识和先验知识应用进去，用第一性原理做训练集。如，从分子层面到生物层面的Gap不是某一个环节改善可以做到的，而是系统整体的优化；同时需要数据层次区分，提高规范化和隐私安全。

智能化进程的行业差异：2017年中国51%的企业在核心业务实现了数字化和信息化，AI技术成熟度大大提高，但智能化进程在行业中仍有差异，制造业等方面尤其欠缺。发展瓶颈包括非技术因素（人才、设备和数据的高成本、头部公司和集成产业的垄断）和技术因素（效率、门槛、以及无元知识的积累和 Corner Case 情况等）。

AI 应用发展探讨：

场景和闭环：人工智能技术是一个赋能引擎，自身不自带商业场景，因此落地时需要配备一个好的商业场景；好的商业场景即具有清楚的目标及边界，高频、高质量的大数据等特征，同时型需要有快速、持续的外部反馈。此外，人工智能落地还要有强大的计算资源、跨界的数据科学人才作为支撑。把这些因素综合起来，人工智能的落地才可以形成闭环。

技术提升：学术上从强监督转换到弱监督大数据学习（包括元机器学习、知识学习等）；从单次学习到终生学习（动态智能、进化学习）；从被动脱机学习到自主在线学习的提高。

工业提升：建立数据战略（存储标注和利用“有效”数据）、知识战略（构建行业知识图谱）和加强AI的基础设施建设（硬件、算法和软件等）。

建议行业生态体系：从架构、数据、人等方面形成创新的产业体系和同盟，各自发挥优势，企业承担部分科研孵化的职责，部分资源例如计算资源共享。

加强AI教育：目前人工智能的人才需求巨大，成本较高，建议从基础教育开始建立人工智能的基本思维和能力。

闭门会议：基因科技的发展与防范
（注：对闭门会议的内容进行了信息脱敏）

图，未来论坛闭门会议

座谈专家：

（实际出场）

主持人：陈恂

主讲嘉宾：贺建奎、王皓毅、高剑林

讨论嘉宾：戴俊彪、李柏霖、李笑宇、金鑫、朱师达、宗杰、许明炎等

基因科技发展及现状：

技术快速发展：从20世纪90年代开始，用于基因数据生产的测序设备的快速发展，带来测序成本超摩尔定律下降（编者：目前低于600美元/人全基因组，100G数据量）。

数字化生命：即将启动的 DigiTwins 计划，通过基因测序等方法数字化双胞胎的体征和遗传数据，建立大数据模型，模拟和评估疾病治疗效果，为现实的医疗健康提供分子层面的大数据支持。

基因编辑20年萌芽：基因编辑在20世界八九十年代已经开始，近年来的火热主要是因为 CRISPR 的 gRNA 诱导相对之前的 Zinc Finger 和 TALEN 的进度更高，以及目前打破垄断后的成本降低。同时基因编辑作为底层技术对基因工程带来或衍生DNA 标签（DNA labeling）等一系列技术，应用到动物模型（疾病模型，异体移植供体）、治疗性分子发现平台、作物改良、家畜改良等。

部分赶超：中国在基因科技某些应用领域已经走在世界前列，以无创基因检测为例，欧美约1000美金左右，中国平均价格是300美金，在深圳部分地区已纳入医保。

应用空白：国内基因编辑产业化几乎空白，特别是孤儿药、肿瘤CAR-T应用等。

基因科技发展应用的建议：

基因检测临床应用：例如根据FDA上周的警示，PD-1/PD-L1等免疫治疗效果可能不如化疗，通过基因检测的伴随诊断，在用药前辅助判断和用药后进行监测，来提高免疫治疗的效率。

健全伦理规范：生殖细胞和胚胎细胞的基因编辑需要较高的伦理规范。
源头创新和降低成本：核心是创新研发的理念和人才，社会对科学发展和科学家需要有更多耐心和信心。类似基因编辑这样的科研转化，需要像人类基因组计划一样的大project，来奠定科研水平和推动成本降低。
产学结合：科学家在享用社会资源需要更多反馈社会，与产业结合，社会需要更多智造和创新。

新兴技术突破：除了ATCG之外的稀有碱基的技术突破；表观遗传学的组蛋白修饰等基础研究需要挖掘等。

跨界：基因编辑从0到1的源头创新，获得极大突破，但要从1到100放大应用，需要与病毒载体、细胞治疗等其他技术结合；安全性上也需要针对特定应用去评估，需要产业界的大力介入和支持。

云计算：云计算分二步走：IT能力的扩散和应用（支付+流量+整合）；计算能力切入应用场景（AI+大数据采集和分析）。FPGA（Field-ProgrammableGate Array，现场可编程阵列的计算）与2017年将人类全基因组分析计算速度提高10倍（编者：这里讲者没有提到的是，FPGA的硬件成本考量）。同时FPGA来提高计算效率，可变剪切等需要神经网络等机器学习方法来解决。

BT+IT的互动：当前机器学习依赖数据，同时各大企业把数据过多自我保护，造成发展障碍。模型的优化，需要新的数据（除了基因组，还包括人种、阶段性病例等）、更多的数据量（从传统模型到神经网络）和新的数据类型（探索输入和输出的联系）（编者：从数据的质量和数量看，可以看出IT服务商对于现阶段数据的期望，远超过BT生产商对于数据大的自嗨，在数据有效性、连贯性以及无监督学习的多维数据的积累，这里需要BT和IT更深度的互动甚至共营，不仅是共赢）。

论坛主会场圆桌论坛一：

深圳和粤港澳大湾区如何赶超旧金山湾区

（自由讨论环境，为尊重嘉宾，部分信息省去了姓名）

图，未来论坛对话科学家

座谈科学家：

（嘉宾如数全部到场）

主持人：饶毅

嘉宾：陈十一、卢煜明、田刚、王晓东、夏志宏、薛其坤、杨强

时代机遇和深圳机遇及挑战：薛其坤校长提出，我们赶上伟大时代的机遇，特别第三次工业革命带来的突破。卢煜明教授谈到，相比香港来说，深圳发展速度令人很惊叹；从交通上，几乎同为一城的距离，双方的强项可以进一步合作。不少专家认为，深圳作为新兴的城市，在国内甚至世界排在前列，但基础研究薄弱。薛其坤认为要有包括教育家、企业家、资本家、艺术家在内的创新生态；深圳作为平均年龄35岁的年轻城市，活力巨大，有可能弯道超车。
基础研究和人才：基础研究需要教育，教育的核心驱动力和源泉是大学。北京国际数学研究中心主任田刚院士谈到，深圳教育投入很大，包括联合办学、成立南方科技大学等，但提升空间还很大。政府和社会还应当提供更多支持，一方面包括注重基础研究、应用基础研究和产业研究等，建议国家和地方政府设立相应基金；另一方面吸引世界各地优秀人才，这样才能真正成为世界优秀的城市。
有灵魂的大学：南方科技大学校长陈十一院士认为，深圳重视大学，同时必须要拥有一流的教育和一流的基础研究，包括数学、生物、物理、化学以及人文社科等学科。学校不在于多，深圳需要“灵魂性的大学”，打造“深圳的斯坦福大学”，形成旗帜、发挥引领作用。同时，需要认识到，发展教育是一个漫长的过程，需要耐心。
一流大学的特点：旧金山湾区有斯坦福大学、加州大学伯克利分校等世界一流高校，这些高校有两大特点：学术自由、企业家精神。从学科建设上讲，老学科很难超越，建议设立新兴学科、交叉学科等。
人工智能与数学素养：知名数学家夏志宏谈到人工智能发展非常快，一方面是计算机的计算效率提高，另一方面是算法突破；算法本质是抽象的数学问题。除了人文素养，数学素养培养基本的逻辑思维和严谨思维方式。人工智能的发展应当注重基础科学和数学素养。
人才和创新：形成丰富的人才生态圈，吸引创业家、企业家、科学家、教育家和优秀的青年等；要重视年轻人，提供自由空间，包括学术自由、文化和精神层面。杨强教授也提到要重视知识产权（IP），保护中小企业IP。
加强港深合作：香港的大学和深圳的大学之间是协同发展还是竞争共进，专家给出不同建议。但是对于加强深港合作，不仅一致赞成，同时给出了很多范例建议，包括两地的创新创业孵化对接，卢煜明教授也提到发展粤港澳湾区需要突破种种障碍，比如两地的DNA等生物样本的运输等。
技术革命：薛其坤谈到，湾区的发展需要技术革命的契机，也具有爆发技术革命的可能性，一个技术或者技术群改变工业，比如人工智能可能改变整个工业体系的话。
湾区发展：与会专家认为，湾区的发展需要高等教育、优质医疗、文化艺术。高等教育是根本的创新源泉；对科学和技术的推动，对人民教育水平的提高；优质的医疗质量，给年轻人提供良好的环境，包括丰富的文化艺术、高质量的医疗资源等。

论坛主会场圆桌论坛二：

粤港澳大湾区的科技驱动和产学闭环

图，未来论坛对话企业家

座谈企业家：

主持人：陶匡淳

嘉宾：陈恂、方方、马化腾、孟亮、沈南鹏、张磊

港深互补：方方提到深圳的创新氛围带动香港，香港的人文氛围可以对深圳反哺；沈南鹏认为大湾区发展可以加强协同、打破边界，比如教育资源共享，不建议重复设置，对此张磊表示异议，表示大学不在多，而是高品质的大学，深圳责无旁贷，互动和竞争有助于提高科研和产业化水平。沈南鹏提出在港深两地的创业企业孵化和发展有很好融合空间。

政策响应：孟亮谈到过去十八个月，国家相关政策新规出台，香港的反应速度超过深圳，例如国家发布深化广东自贸区改革公告，香港批出数百亿港元在落马洲建创新园区等。

湾区发展关键：不少专家谈到，对照硅谷，发展湾区建设，需要政府支持、一流的大学、资本发展等。陈恂同时提出，除了以上，还应包括气候好、空气好、浪漫气氛（宁静）、靠近大海、移民的城市等，孟亮对此总结到，以上因素都年轻人向往的地方，因此关键因素还是人才。

科研产业化：孟亮提出香港有很好的人文环境、优质的大学，但弱点是研究产业化薄弱。这点可吸取经验，加强港深优势互补。

大力发展教育：陈恂谈到，在某些方面，深圳已经走在硅谷的前面，比如智能硬件产业链，但人才远远不能满足产业需求，因此深圳应该建立更多优质大学，储备人才。马化腾提出在深圳，教授经费和薪资不符合期望值，建议通过社会资本引进校董的机制来进行捐助体系落实。张磊也赞成大学和人才的中心连接非常重要。

关注生物医疗和生命科学：张磊提出投资部分生命科学企业，3年回报率100倍，超过腾讯；同时分享经验，科学家不一定要做企业家，资本有义务协助科学家找到好的企业家作为伙伴。问到未来腾讯投资重点是，马化腾谈到腾讯更关注人工智能，个人更关注生物医疗领域。

上游集成：不少与会企业家和投资者谈到，中兴事件对企业发展敲响的警钟以及自主创新的推动。上游芯片等集成的挑战在于平台化和系统化，特别是兼容性，对于这点，马化腾在开场演讲提到，对于腾讯海量数据，可以倒逼上游供应商的协作，同时支持国产芯片。从演讲字里行间，也不难看出腾讯对于上游系统的关注和可能投资的决心。

（注：笔记未经演讲者审核，仅供参考，如有疏漏，欢迎留言补充）