AI+合成生物學=每年4萬億美元的直接收益

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目前，各國都在積極推動生物技術領域研究並投入了巨資。

　　據估計，未來10年內在AI的融合下，生物技術的進步將帶來每年高達4萬億美元的直接經濟收益。

　　美國國家AI安全委員會主席Robert Orton Work最近表示，AI正在改變生物技術行業，通過對AI和機器學習的不斷投資，將挖掘出生物技術行業的巨大潛力。

　　在合成生物學領域，利用先進的計算科技能夠大大降低制造成本並提高效率。在構建細胞模型或生物組織之前，使用人工智能對即將生成的結果提前進行模擬和預測，將使產品開發過程從“實驗化”轉變為“工程化”。

　　更多新材料可能會生產

　　Robert Orton Work表示，AI正在改變生物技術行業，通過對AI和機器學習的不斷投資將挖掘出生物技術行業的巨大潛力。

　　目前，各國都在積極推動生物技術領域研究並投入了巨資。據估計，未來10年內在AI的融合下，生物技術的進步將帶來每年高達4萬億美元的直接經濟收益。

　　Robert Orton Work說，現在，使用人工智能對大型生物數據集進行分析的方法將使人類更好地理解生物學。首先讀取生物數據，收集和存儲大量有關最小生物結構和功能單元的信息。然後通過先進的計算技術，例如訓練AI程序對這些信息進行分析，以便在數據中快速找到細微且獨特的反應機理和生理功能。

在合成生物學領域，利用先進的計算科技能夠大大降低制造成本並提高效率。在構建細胞模型或生物組織之前，使用人工智能對即將生成的結果提前進行模擬和預測，將使產品開發過程從“實驗化”轉變為“工程化”。

　　隨著科學界對生物學原理理解的不斷深入，將不斷開發和構建出具有特定功能的新產品。Robert Orton Work認為，從“植物肉”到清潔燃料，再到合成器官，人工智能與合成生物學技術的結合將使更多新材料的生產成為可能。

　　此外，生物技術能夠提升供應鏈彈性，使用合成產品可以實現各種原材料、石油產品替代品等物資的本土化生產以便取代國際進口。

　　現在，生物技術已被列入了未來提升競爭力最重要的七項新興技術之一。

　　AI與合成生物學的交叉融合

　　合成生物學（Synthetic Biology），簡單而言就是以人工手段制造生物系統，與傳統生物學通過解剖生命體以研究其內在構造的辦法不同，合成生物學的研究方向完全是相反的，它是從最基本的要素開始一步步建立零部件。與基因工程把一個物種的基因延續、改變並轉移至另一物種的作法不同，合成生物學的目的在於建立人工生物系統（artificial biosystem），讓它們像電路一樣運行。

理論上，由合成生物學帶來的“細胞藥廠”有可能產生任何藥物，但在實際應用中，還有很多問題需要攻克。比如，遠程操控體內用藥如何達到全自動化、數字化精准？“細胞藥廠”可否長期有效？

　　這就需要人工智能的加入。

研究人員表示具有人工智能的生化系統，或者至少是具有某些基本的決策能力的生化系統，可以在醫藥，化學以及生物領域帶來不可估量的應用。

　　在將來，這樣的系統也許可以在細胞內工作，幫助回答根本的生物問題或者診斷疾病。如果一個生化過程能夠對其他分子的存在做出智能響應，它將會允許工程師們一步一個分子的制造出日益複雜的化學物質，或者搭建出新的分子結構。並且在科技應用之外，對這些系統的設計也可以帶給思維的進化過程以間接的認識。