來源|科技向令説（xiangling0815）
AI+醫療的想象力在哪？
作為國內AI行業的領跑者，百度以AI技術跨界生物科學領域的動作值得思考。
記得疫情剛剛爆發那會兒，百度免費開放LinearFold算法，可將病毒RNA分析從55分鐘縮短至27秒的消息迅速在社會各界引起熱議，AI戰“疫”的力量以數據的形式清晰地呈現在人們眼前。
5月，百度研究院繼而推出全球首個mRNA疫苗基因序列設計算法LinearDesign，用於設計優化mRNA序列。在AI+醫療上，百度再度迎來新的突破。
這一突破，更加備受矚目。在2020中國互聯網大會的公益盛典上，隨着LinearDesign算法的研究宣傳短片的放映，AI+醫療的話題再次被聚焦討論。人們關注LinearDesign算法對醫療行業的促進，同時也更關注AI與產業結合的趨勢。
從某種程度來説，LinearDesign算法讓市場與社會都看到了AI跨界與其他產業融合的一個潛力，在此即是AI+醫療的想象力。
01
LinearDesign算法誕生於百度AI的三維融合判斷
那麼，當我們聚焦在LinearDesign算法，便存在着諸多意義深刻的路徑可以去討論。
LinearDesign算法並不是一蹴而就的，很大程度上它是源於百度對AI行業和社會發展的判斷和積累。正是基於這種判斷和積累，才最終誕生了LinearDesign算法，也令我們看到了AI跨界產業融合的一些趨勢。
首先，基於技術發展的導向來説，跨界融合是技術發展的最終導向。
此前，在2020國際大數據競賽上，中國工程院副院長王辰院士與百度CTO王海峯展開了一場精彩的對話。在對話中，王辰院士對醫學的理解很是深刻，他説道：“醫學實際上最大的特點就是多學。”
百度做AI，人人皆知。但是，百度跨界生命科學領域，鮮有耳聞。
事實上，在2018年，百度就已經開展了RNA二級結構領域的研究，並先後推出了全世界最快速的RNA結構預測算法LinearFold和全世界最快的RNA配分方程和鹼基對概率預測算法LinearPartition等。
早期的跨界研究，為百度在生物計算領域的AI算法研究積累了大量專業的經驗，使其能在2020年新冠疫情爆發之際快速反饋，兩個月內即可上線LinearDesign算法。
其次，基於產業發展的階段來説，產業與智能的融合是當前階段的必然趨勢。
2019年，百度CTO王海峯在年末演講中就篤定，“AI進入大生產時代。”AI走向更加廣闊的應用層，必然與其他領域完成新一輪的融合。
在中國發展研究基金會聯合百度發佈的《中國智能經濟發展白皮書》裏，對這一個趨勢予以更加明晰的方向解釋，一是智能產業化，二是產業智能化。在現階段的兩大基本方向下，AI跨界融合的趨勢尤為明顯。
基於對AI發展階段的判斷，百度很早就已經開始了對產業跨界合作的佈局，畢竟目前早已不再是“閉門造車”的階段。
以LinearDesign算法的研發來説，在其上線之前，百度研究院就開展了與斯坦福大學生物化學系Rhiju Das教授、羅徹斯特大學RNA生物中心主任David Mathews教授等世界頂級的 RNA 研究專家的專業合作。
很顯然，LinearDesign算法的誕生正是得益於百度早前的合作佈局。
最後，基於時代發展的需求來説，突發的新冠疫情加速推動了AI跨界發展的進程。
這是一個有趣的時間軸。LinearFold和LinearPartition兩大算法的研發，百度花費了近兩年的時間，而LinearDesign算法的上線，百度只用了兩個月的時間。
從兩年到兩個月，不僅僅是百度在生物計算領域的專業積累，更得提一下新冠疫情的刺激和催化。自疫情爆發以來，越來越緊迫的局勢讓人們開始聚焦在科技手段。
誠然，LinearDesign算法的上線，是百度研究院兩個月的研發，也是百度近幾年在生物計算領域的積累。百度對於技術發展、產業發展和時代發展的三維預判，成為了這套算法誕生的三個基本條件。
02
聚焦LinearDesign算法，AI大生產時代“水到渠成”
當我們聚焦LinearDesign算法的價值反饋，時代顯然需要AI技術與其他產業的融合。
那麼，再回想起百度CTO王海峯的判斷，“AI進入大生產時代”，這個時代下的AI跨界融合又將為行業發展帶來哪些思考？
或許，從行業的角度來説，至少有三點值得思考。
1.跑通AI“第一曲線”，LinearDesign算法跳至“第二曲線”。
通過對管理學家查爾斯·漢迪提出的“第二曲線”理論的理解，我們可以總結出技術發展的一個趨勢。當單一的技術發展到達極限點，若想迎來新的突破，那麼就有必要與其他的產業融合應用，發掘破局點。
LinearDesign是一套設計最優mRNA序列的AI算法。其核心還是以AI技術為主，在應用上向生命科學領域跨越。很顯然，百度在跑通了AI的“第一曲線”，LinearDesign算法是其跳至“第二曲線”的表現。
事實上，也正是LinearDesign算法的高效反饋，讓百度擁有了跨界生命科學領域的底氣，也讓學術界和生物製藥行業的企業看到了百度在AI算法領域的優勢。可以説，這為百度佈局生命科學產業提供了契機。
據悉，在LinearDesign算法上線之後，百度以此與多家中外學術機構和生物製藥企業開展了交流與合作，並與中國疾病預防控制中心病毒病預防控制所簽署了戰略合作協議，聯合設立“中國 CDC 應急技術中心 - 百度基因測序工作站”，等等。
不得不説，百度AI藉助LinearFold、LinearPartition、LinearDesign等多個算法在生命科學領域已然成功跳躍到了“第二曲線”，進而實現新的增長。
2. LinearDesign算法解決醫藥痛點，醫療場景反哺AI成長。
AI跨界產業融合是一個雙向哺育的過程。以AI+醫療來説，AI技術在加速改革醫療模式同時，醫療行業也在為AI技術的應用構建了場景，雙向促進在加速產業融合發展。
LinearDesign算法是一個明顯的呈現。在現有的 mRNA 疫苗研發上，存在一個巨大的挑戰，即 mRNA 疫苗的穩定性問題。這是一個醫藥研究的痛點，對此百度則嘗試運用AI技術來更高效的解決這個問題。
於是，LinearDesign算法上線，並針對性的解決mRNA序列不穩定的問題。“它設計了一組結構更穩定的序列，並使用翻譯效率高的密碼子。”羅徹斯特大學教授、RNA生物中心主任David Mathews對此解釋道，並予以了高度的認可。
同時，在新冠病毒的刺突蛋白序列上的計算機模擬實驗表明，LinearDesign能夠設計出結構最穩定的序列，而且設計時間只需要1個半小時。如果採用線性時間近似算法，所需時間可以進一步縮短到11分鐘。
很顯然，疫情所構建的醫療場景，成為百度的AI算法研發的催化劑。而通過這個催化，百度的AI算法也在輔助醫藥機構解決行業痛點。雙向的促進，不管是對於醫療行業或是AI領域，都具有明顯的價值反饋。
3. LinearDesign算法還有第二輪跨界，AI沒有邊界。
LinearDesign算法最早是源於新冠病毒的mRNA疫苗研發，但是其本質作為一個優化序列的算法，凡是涉及到序列設計的領域，都具備應用空間。也就是説，除了用於新冠病毒 mRNA 疫苗的研發，LinearDesign算法還能用於個性化腫瘤藥物等其他 mRNA 藥物、抗體和疫苗的研發。
很顯然，AI技術本身不具備特定的邊界，在跨界融合的過程中，具有較強的通用特徵，如LinearDesign算法。誠然，AI進入大生產時代，對產能的重視程度越來越高。AI在跨界融合的過程中如何避免“重複造輪子”的資源浪費，是目前科技企業需要聚焦的問題。
為此，通用化、平台化的AI產品或服務往往具有更加廣泛的市場空間。以百度來説，除了LinearDesign算法之外，旗下的百度大腦、飛槳、DuerOS開放平台等AI產品都是如此，打破邊界性應是未來AI跨界應用常態化的發展。
結語
從LinearDesign算法的聚焦到AI產業跨界融合的討論，我們都不難看出，如今的科技的發展正在不斷整合優化，越來越多的技術被應用於各行各業。就醫療行業來説，AI+醫療的想象力不僅僅在於AI巨頭的技術賦能，也在於醫療行業的場景構建。
那麼，隨着百度與生命科學領域的合作交流愈發深入，也意味着前者的技術沉澱，與後者的場景驅動都在成為其跨界融合的兩個基礎底座。
在LinearDesign算法之後，百度跨界生命科學領域顯然會跑得更穩。
如今，在新基建的大背景下，百度同樣有着自己的一套AI基建佈局和體系，智慧醫療更是特別突出的重點模塊。以百度大腦、飛槳、百度智能雲、前沿技術等AI模塊為核心，百度一邊尋求AI的應用落地，一邊在完成AI的發展框架。
隨着LinearDesign、LinearFold等算法的逐步積累和完善，百度在智慧醫療的新基建顯然會擁有更加穩定的發展基礎。
AI+醫療，技術賦能生命科學，也更加值得期待。
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【完】
曾響鈴
1鈦媒體、品途、人人都是產品經理等多家創投、科技網站年度十大作者；
2 虎嘯獎評委；
3 作家：【移動互聯網+ 新常態下的商業機會】等暢銷書作者；
4 《中國經營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜誌特約評論員；
5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專欄作者；
6 “腦藝人”（腦力手藝人）概念提出者，現演變為“自媒體”，成為一個行業；
7 騰訊全媒派榮譽導師、多家科技智能公司傳播顧問。
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