今年的諾貝爾獎，將AI推到了科學舞臺的中央，體現了學科交叉賦能將成為AI時代的科研發展趨勢。用AI賦能學科研究，創新科研新范式。這一點在西湖大學的科研項目中已得到體現。

成立于2018年的西湖大學是由施一公院士領銜創辦的、聚焦前沿科學研究的研究型大學，該校鼓勵科學家們探索AI與各學科交叉融合，為科研創新提速。為此，西湖大學在浪潮信息等企業助力下打造了領先的算力平臺，支撐科學家開展跨學科研究。在算力助力下，“科學家+AI”展現了無限可能。

申恩志：生命科學研究已離不開AI

在2024年諾貝爾生理學或醫學獎揭曉后那幾天，申恩志很忙，不少媒體聯系他采訪。2024年諾貝爾生理學或醫學獎的獲獎領域，正是申恩志所研究的RNA領域。而且他與本屆諾獎得主Victor Ambros屬于“同門嫡系”。申恩志曾在麻省大學醫學院RNA治療研究所師從2006年諾貝爾獎得主Craig C. Mello，Mello是Victor Ambros的弟子之一。

5年前申恩志從美國來到西湖大學，組建了西湖大學的非編碼核酸生物學實驗室，主要致力于非編碼RNA的作用機制和生物學功能研究。非編碼RNA約占人類轉錄組的98%，它非常重要，它不僅參與生物體的各種基本生命過程，而且與很多重大疾病的發生密切相關。

非編碼RNA的數目非常龐大，而且在生命體里是高度動態的，可以跟很多其他生命分子相互作用、相互調節。面對數量龐大又動態的非編碼RNA分子，如果單純采用傳統實驗方式研究，需要耗費大量時間和精力也很難分析其中復雜的調控關系，找出調控規律。現在，申恩志團隊利用計算和AI技術，能夠高效解析測序數據，分析出其中的調控關系，找到調控規律，解決了以前單靠實驗解決不了的問題，大大加速了研究進程。

對申恩志等從事生命科學研究的科學家來說，好消息是這個領域是較早利用AI實現科研模式變革的領域。本屆化學獎得主Demis Hassabis團隊開發的AlphaFold自問世以來，已被廣泛應用在很多生物學領域研究中，申恩志實驗室團隊不單自己利用數據建模型，用AI做分析，也經常采用AlphaFold進行科研。

申恩志實驗室團隊“海陸空”都有，有做信息學的，有做生化的，有生物物理的，有做遺傳學的，有做藥物的，是非常交叉的團隊。申恩志認為，AI與生命科學，尤其是計算生物學的跨學科研究，顯著提高了科學研究的速度和準確性，讓很多科學創新的發現，從不可能成為可能。他相信有了 AI的助力，能夠加速整個生命研究的進程。

金耀初：從生物智能向AI演化

興趣廣泛，好奇心強，沉著冷靜，善于思考，見到金耀初的人，無一不被他的科學家氣質所吸引，他的研究領域可謂“上天入地”，有汽車的噴氣發動機和自適應巡航系統、空中客車的機體設計、疫苗的預測、醫學圖像的處理、多機器人的組織等，盡管這些領域千差萬別，但在金耀初看來，它們解決問題的方法是可以共通的，這就是他癡迷研究很多年的演化算法。

演化算法，是把自然的演化規則引入到人工智能領域，以解決復雜系統的優化和決策問題。金耀初列舉了一級方程式賽車F1的空氣動力學優化問題。“一個賽車好不好，發動機好不好，無法用傳統數學方法有效解決，針對這種復雜系統，可以設計相應的演化算法，借助機器學習方法更快地找到最優解。”

金耀初的演化算法已成功應用于多個復雜工程系統的優化。2024年07月，金耀初因其在復雜系統進化優化領域的開創性貢獻，榮獲2025年IEEE Frank Rosenblatt Award大獎，成為本年度全球唯一獲此殊榮的學者。該大獎創立于2004年，是IEEE為紀念神經網絡的創始人之一Frank Rosenblatt而設立的。

金耀初是歐洲科學院院士、國際電氣和電子工程師協會（IEEE）會員、IEEE計算智能學會主席，2023年10月加入西湖大學，受聘人工智能講席教授，并創立“可信及通用人工智能實驗室”。他希望實驗室更多地投入到基于演化發育機制與人工智能相結合的研究方向。

近兩年遵循scaling law的大模型(LLM)發展火熱，模型越做越大，帶來的能耗問題也引發了業界的擔憂。與大模型不同，金耀初希望通過演化和發育的方式，讓AI像生物智能一樣自然演化，以更低的能耗產生更高的智能。為此金耀初專門建立了一個取名為“演化與發育神經網絡”（Evolutionary Developmental Neural Systems）實驗室，英文名縮寫是EDEN（伊甸園），他希望在這個“伊甸園”環境下用AI模擬人類的起源過程，在自然環境中不斷演化發育出更智慧的智能系統。

不同于大模型使用模擬神經網絡，金耀初采用脈沖神經網絡進行演化和發育。他認為脈沖神經網絡更接近生物的信息處理方式，在能耗上有優勢。目前他的團隊正在開發具有演化發育功能的具身智能機器人，讓機器人像自然界的生命體一樣，大腦和身形都可以根據自身需求和外界環境逐漸演變成長。

金耀初的研究方向天然要求著“交叉”，他的既往研究成果，與計算機、機器人學、系統生物學、計算神經科學等不同方向科學家進行過交叉合作。加入西湖大學后，他發現西湖大學引進了很多做生物工程、發育生物學和計算神經科學的PI，更方便學校內跨學科交叉合作。盡管這個研究方向在AI領域很小眾，但金耀初有信心研發出有自主學習能力、更類人的人工智能系統，為實現通用人工智能探索出一條新路徑。

藍振忠：讓AI更有情商

藍振忠跟金耀初同在工學院人工智能系。他2020年從谷歌辭職，回國加入西湖大學，擔任深度學習實驗室負責人，他第一個想做的事就是打造一臺能隨時隨地陪伴、輔助心理咨詢的對話機器人。

藍振忠2017年從卡耐基·梅隆大學計算機學院博士畢業后進入谷歌，曾主導研發了谷歌大模型BERT的輕量化版本。在谷歌工作期間，他見證了人工智能技術的快速發展，也看到了利用AI解決心理問題的可能性。加入西湖大學后，他帶領團隊研發的第一個產品就是AI心理咨詢師“小天”。

“小天”是藍振忠團隊研發的心理咨詢大模型，在研發心理咨詢大模型的過程中，藍振忠提出了IQ（智商）和EQ（情商）的雙重要求，“EQ讓模型更有溫度，更深地理解并滿足人的需求。”經過大量的語料積累和真實心理咨詢案例學習，加上自研的情感計算和共情模塊，小天能帶有感情地傾聽和溝通。現在，用微信搜索“聊會小天”小程序，就能與“小天”進行線上交流。

藍振忠說，人們普遍關注身體的健康，但很少關注心理的健康，他希望通過“小天”能幫到更多被心理健康問題困擾的人。藍振忠透露，目前“小天”的日活躍用戶有幾萬人，還在不斷提升。“我們不能太急，因為AI心理咨詢是一個新的市場，要考慮用戶接受度，還需要大模型加深對用戶的理解。”藍振忠實驗室團隊中，不僅有AI科學家，還有心理學家、經濟學家，他認為通過交叉學科合作，能更深刻洞察用戶的心理健康問題。

藍振忠還強調，“小天”作為大模型產品，最重要的還是繼續提升模型的能力，把模型做得更好。但這也不意味著模型越大就越好，從模型的領域屬性看，模型做得過大，適用性會減弱。現階段的主要工作是把數據做得更精，同時做一些模型架構、訓練方法等層面的提升。

藍振忠近期也在跟金耀初探討合作，尋找大模型與演化優化算法的結合點，希望通過模仿交互，實現自我迭代。他期望“小天”最終能夠超越人類心理咨詢師。

算力：為“科學家+AI”助力

藍振忠實驗室發布在西湖大學網站上的招聘信息中，列出的吸引應聘者的第一個優勢是“實驗室有足夠的服務器設備支持大語言模型的研究，可保證實驗項目高效進行”。算力對搞大模型的藍振忠團隊至關重要，“小天”就是基于西湖大學的算力平臺打造的，算力對金耀初團隊、申恩志團隊等做AI跨學科研究的科學家同樣重要。

西湖大學算力平臺為這些科學家們搞科研提供了充足的算力資源。目前西湖大學算力平臺——計算中心建有服務器機房500平方米，分為科學計算算力平臺、冷凍電鏡算力平臺、人工智能算力平臺三類算力資源。計算中心通過各種類型的計算資源服務支撐學校各項科學研究，通過統一集中的算力資源并配合合理調度和管理政策，計算中心可為校內大部分算力需求提供服務。

據介紹，浪潮信息自2020年以來持續參與西湖大學計算中心建設，為西湖大學提供穩定可靠的算力系統，支撐算力需求。同時還提供了人工智能平臺AIStation。通過人工智能平臺AIStation，計算中心能夠統一管理計算資源，將計算資源利用率提升到90%以上，減少資源閑置，緩解多人使用下的資源擁擠以及計算資源不足問題。（鳴耒）