4MZISxsgrFZ china.huanqiu.comarticle八旬院士“神预言”DeepSeek诞生！“真没料到会成预言家”/e3pmh1nnq/e7tl4e309<article><section data-type="rtext"><p>陈润生是我国非编码基因研究的拓荒者，也是20世纪末至21世纪初全球规模最大的生命科学工程——“人类基因组计划”的参与者。 </p><p>很多人认识陈润生是在一条热传的短视频上。当DeepSeek成功崛起，很多人找出了两年前他说的一句话，<em data-scene="strong">“堆积算力的尽头是沙漠，不能够一味地堆积芯片，而是应该开发底层创新。”</em> </p><p>有人说当全球陷入算力竞赛的时候，他成功预言了中国AI的破局之路，并不在芯片的数量，而在智算的密度。近日，总台《吾家吾国》专访中国科学院院士陈润生，听他讲述他的科研人生。</p><p><em data-scene="strong">在他的努力下，中国成为全球第六个</em> </p><p><em data-scene="strong">具备大规模基因组测序能力的国家</em> </p><p>1964年，陈润生毕业于中国科技大学生物物理系。上世纪80年代，正值中国改革开放之后首批大规模公派留学，他把目光投向了德国，因为那个时期德国在分子生物学和生物信息学上都处于国际的前沿。1985年，已经44岁的他前往德国纽伦堡大学从事量子生物学的研究。 </p><p>1990年，陈润生在《自然》杂志上看到关于<em data-scene="strong">人类基因组计划</em> 的论文后，<em data-scene="strong">敏锐地意识到基因组学将成为生命科学前沿的新课题。</em> 于是，他给基因组学的创导者詹姆斯・沃森写信，很快收到美国人类基因组计划办公室的回信，并获得了人类基因组工程第一个5年计划文本。 </p><p><i class="pic-con"><img data-alt="" src="//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/5fa3bdf92d7c3516b8b9deda65d46a62.png?imageView2/2/w/1260" /></i></p><p>当时，中国的生物信息学和基因组学研究正处于转型阶段。1992年，中国医学遗传学奠基人吴旻提交的《中国人类基因组计划重大项目建议书》获批，成为中国参与国际人类基因组计划的原点。陈润生得知消息后，立刻拜访吴旻院士，并希望承担两项关键任务：<em data-scene="strong">拼接测序片段和寻找重要功能基因。</em> </p><p><i class="pic-con"><img data-alt="" src="//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/3df83c5f6d16b50f0eb9c77fca03cb9e.png?imageView2/2/w/1260" /></i></p><p>1999年，中国加入国际人类基因组计划，负责完成人类三号染色体短臂约 3000万个碱基对的测序任务，占整个计划的1%。 </p><p>这看似只有1%的工作量，实际操作起来困难重重。测序片段的拼接就像没有模板的拼图，每段长度仅约一千个碱基对，离完整拼接差距巨大。 </p><p>面对这个难题，陈润生团队创新测序方法，最终提前两年高质量完成任务，<em data-scene="strong">中国成为全球第六个具备大规模基因组测序能力的国家。</em> </p><p><em data-scene="strong">发现97%的基因暗藏致病玄机</em> </p><p><em data-scene="strong">向世界开源64万个非编码分子信息</em> </p><p>在研究过程中，陈润生发现人类基因组中用于编码蛋白质的序列仅占2%—3%，其余97%都是非编码序列，曾被认为是垃圾DNA，没有生物学功能。 </p><p>但陈润生坚信这些序列绝非无用，于是带领团队专注研究非编码区域。<em data-scene="strong">“我坚信那97%绝对有用，不可能进化几十亿年，最后进化出来97%是垃圾，这不合逻辑。</em> <em data-scene="strong">”</em> </p><p>他们以食管鳞癌等多种肿瘤患者的组织为研究对象，<em data-scene="strong">发现部分患者编码蛋白质的基因正常，但非编码区域发生了变化，进而找到了许多与疾病相关的新位点。</em> </p><p>从1993年开始，团队建立超级档案库，整理、分类和存档全世界科学家发现的64万个非编码分子信息。 </p><p>陈润生选择开源这些信息，为全球科研人员提供研究基础。他说，<em data-scene="strong">“科学是一个人类集成的贡献，我们作为基础研究人员，能提供我们的贡献，这就足够了。<em data-scene="strong">”</em> </em> </p><p><em data-scene="strong">“不要简单把AI当成工具</em> </p><p><em data-scene="strong">而应把它视作创新中心”</em> </p><p>基因研究外，陈润生也一直关注着大模型。早在上世纪八十年代末，他就运用人工神经网络来预测遗传密码中的编码基因。对于生物信息学领域的研究者来说，各种方法都是相通且一脉相承的。他对DeepSeek等大模型发表看法，是长期在该领域深耕的必然结果。 </p><p>如今，陈润生团队在生物信息学与医学AI大模型方面积极探索，尝试将中医数据融合到模型中。 </p><p>在他看来，虽然中医和西医对疾病的认知存在差异，但大模型可以提供一个融合的平台，将这些不同的数据整合处理，更好地服务人类。 </p><p>对于未来AI的发展，陈润生期待AI能够“涌现”出更多创新火花，他提出将人工智能作为新的创新中心。<em data-scene="strong">“我们不要把AI当成简单的工具，而是把它作为人类新的创新中心，这样能有更多创新的可能性。”</em> </p><p>本文来源：央视新闻微信公众号综合《吾家吾国》</p></section></article>1746521141906责编：赵钰阳<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/q8liIGDmxUUcvjI_EtyzwA" >央视新闻微信公众号</a>174652114190611[]{"email":"zhaoyuyang@huanqiu.com","name":"赵钰阳"}