人工智能等技术进步对就业的影响
技术进步和就业的关系一直是经济学关注的焦点问题之一。历次工业革命的发生都伴随着关于失业的担忧。马克思写道：“机器不仅仅是工人强有力的竞争对手，而且总是置工人于失业的边缘。”如今，人工智能技术的迅速发展在改善人们的工作环境的同时，也使人们再次产生了对于“机器替代人”的担忧。许多学者对此问题进行了深入研究，发现技术进步对就业总量具有替代效应和补偿效应。一方面，技术进步提高了劳动生产率，使得单位产品所需的劳动投入减少，降低了劳动力需求。另一方面，技术进步会降低产品的成本和价格，扩大产品需求，提高企业预期投资回报率，刺激企业投资，从而增加了对劳动力的需求（Vivarelli，1995；Ebersberger和Pyka，2010）。本文认为，从长期看，技术进步是增加就业的。劳动力需求取决于其边际产出，随着技术的进步，劳动力的边际产出不断提高，因而对劳动力的需求也会增加。另外，从人类社会的历史来看，就业总量跟技术水平是在不断同步增长的。技术进步在替代一部分劳动力的同时也创造了大量的就业岗位，长期来看，其补偿效应大于替代效应。随着人们消费需求的扩大和升级，产业规模的不断扩张，未来会有更多的就业岗位。
一、技术进步影响就业的机制
从历史发展和已有文献研究可以发现，技术进步对就业的影响是一把双刃剑，一方面技术进步对就业具有替代效应，另一方面，技术进步也会通过多种渠道创造就业岗位，即具有补偿效应。技术进步对于就业的总效应取决于替代效应和补偿效应的相对大小。
（一）技术进步对就业的替代机制分析
1.技术进步提高劳动生产率。技术进步提高劳动生产率，导致单位产品所需的劳动力投入降低，在产出给定的情况下，减少了就业量（龚玉泉、袁志刚，2002；姚战琪、夏杰长，2005）。
2.技术进步通过缩短工作岗位的生命周期影响就业总量。Aghion和Howitt（1994）认为，如果技术进步速度加快，工作岗位的生命周期也比较短，这会造成失业人数的增多，同时，由于人力资本价格随技术进步而增长，企业利润也会下降，这就减少了企业进入市场的激励，使其缺乏创造工作岗位的动机。
3.技术进步引起经济周期波动，造成周期性失业或技术性失业。熊彼特认为，创新过程的不确定性和不规则性造成了经济的波动，而“技术失业是周期性失业的一个组成部分”。经济不景气时的失业只是暂时的，一旦企业利润被用于投资，“对劳动的实际需求便会开始增加”。只有在新的生产要素组合改变了土地和劳动的边际产出比时，对于劳动的实际需求才会“永久地降低”。Freeman和Perez的技术范式理论认为，在新技术扩散导致社会发生结构性变革的时期，会出现失业率上升的现象，当社会经济制度逐渐适应新技术经济模式以后，经济会再次繁荣，伴随着劳动力结构的调整，失业率也会下降。
（二）技术进步对就业的补偿机制分析
1.产品价格下降的补偿机制。从企业创新的目的可以将技术进步分为工艺（过程）创新和产品创新。工艺创新是指通过改进生产工艺，提高生产率，降低生产成本；产品创新是指通过技术创新设计和生产出新产品。工艺创新通过降低生产成本带来产品价格的下降。一方面产品价格的降低会增加消费需求，带动企业扩大生产规模，增加对劳动力的需求（Ebersberger和Pyka，2010）。如果某种商品的市场需求对价格不敏感，价格降低带来的产品需求量的增幅有限，则技术进步对就业的补偿作用就比较小。如果价格下降以后产品需求量增加幅度很大，企业需求的劳动力数量也会增多，因而技术进步对就业的补偿效应也较大。另一方面，如果将货币因素考虑进来，新古典经济学家认为价格的下降会使真实货币余额增加，货币供给大于需求，引发利率下降，促进企业投资，从而增加了对劳动力的需求。
2.产品创新创造新的消费需求，开拓新的市场，使得企业雇佣更多工人（Ebersberger和Pyka，2010）。Harrison等（2014）选取了法国、德国、西班牙、英国的企业数据，对工艺创新和产品创新带来的就业变化进行研究，发现在给定产出水平下，生产率的提高和工艺创新是就业数量减少的重要原因，但是对旧产品需求的增加可能会补偿这种替代效应，而产品创新引致的新产品需求的增加极大地促进了就业。由产品创新带来的就业中，至多有1/3来自同行业工人的转移，最少有1/3来自于新产品的生产带来的市场扩张，而产品创新对就业量的补偿大于工艺创新减少的就业量。
产品创新也促进了新兴产业的产生和发展。虽然技术进步导致一部分传统产业的衰退，但是新兴产业也在不断壮大，产业门类越来越丰富，社会分工逐渐细化，生产规模日益庞大。新产业的兴起创造了更多就业岗位，吸纳了来自传统行业的劳动力，就业的总量也在不断增加。
3.技术扩散的补偿机制。正如马克思在《资本论》中所言：“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人，但是它能引起其他劳动部门就业的增加。”一方面，技术进步不仅在其产生的部门创造了就业，也在应用新技术的部门创造了就业。随着计算机的普及和相关设计软件的发展，装修设计行业的服务更为便捷，客户可以利用软件进行个性化定制，设计师在后台为顾客提供意见，节省了沟通时间，提高了生产服务效率，人们对设计师的需求也随之增加。再如，随着收入的提高，消费者对法律、教育、职业等咨询服务的需求也越来越多，而数据挖掘技术的发展使得咨询人员可以更迅速地对大量数据进行捕捉和处理，提高了获取信息的效率，更好地满足了客户需求，也吸引了更多消费者。
另一方面，技术进步扩散到上下游产业，促进了关联产业的发展。如网络支付手段的便捷化促进了中国电子商务的发展，拉动了消费和投资需求的增长，也为物流行业创造了大量就业岗位。国家统计局的数据显示，2018年全年实现社会消费品零售总额38.1万亿元，其中全国网上商品和服务零售额约为9.01万亿元，在社会消费品零售总额的占比约为24%。网络购物的发展在对实体零售店造成冲击的同时，也促进了物流行业的繁荣，增加了物流行业对劳动力的需求。根据国家邮政局公布的数据，2018年全国规模以上快递服务企业业务量累计完成507.1亿件，业务收入累计完成6038.4亿元，同比增长21.8%。中国物流行业处在一个快速发展的阶段，需要大量人力和资源的投入，目前中国物流行业专业技能人员较为匮乏，物流行业面临巨大的人才缺口。
4.收入增加的补偿机制。一方面，技术进步带来居民收入增加，刺激了消费需求。技术进步后，由于生产成本降低，产品价格降低，因而真实工资上升，消费者购买力增加，消费需求增加；居民储蓄的增加也为企业投资提供了更多资金，刺激了投资需求，创造出更多就业岗位。
另一方面，由于劳动力供给曲线最终是向上弯曲的，随着收入增加，劳动力供给也会发生变化。财富增加以后，人们对于闲暇的需求会增加，这将减少每个人的劳动供给时间。因此，技术进步以后，可能会出现更多工作岗位，而与之相伴随的将是每个岗位工作时间的缩短。
5.新投资的补偿机制。技术进步带来了优质的投资机会。优质投资是能够给投资者带来较高预期收益率的投资。一方面技术进步促进了产品创新，新产品的出现刺激了优质需求，增加了企业经营利润，提高了企业的预期投资回报率，从而吸引市场对新产品的研发和生产进行投资。另一方面，对旧产品的工艺创新降低了生产成本，进而降低产品价格，扩大了市场需求量，也增加了企业利润，吸引企业进行投资。
6.自动化的深化。Acemoglu（2018）指出，自动化机器已经在一些任务中替代了劳动，但如果在这些已经被自动化的任务中采用更先进的设备，那么新机器只是替代了旧的机器，未必造成工作岗位的减少，反而可能通过扩大生产规模增加了就业。例如在美国农业的发展历程中，先是马力收割机取代了一部分劳动者，而随后柴油收割机取代了马力收割机，后一过程并没有导致很大的替代效应，与此同时，农业生产率和工资迅速增长。可见自动化的深化带来的生产规模的扩大或许高于其替代效应。
7.技术的研发、应用过程创造就业岗位。技术的研发和生产本身就需要高技能劳动力的大量投入。Acemoglu（2002）认为在过去60年中，技术进步呈现出技能偏好型的特点。计算机的使用特别是人工智能技术的发展导致市场对高技能劳动力的需求增加，对低技能劳动力的需求减少。人工智能在对程式化的工作带来挑战的同时，也创造了大量劳动力需求。根据智联招聘《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》的数据，2017年第三季度，中国市场对人工智能人才的需求量比2016年第一季度增长了179%，是2016年第一季度人才需求量的近3倍。而根据德勤的研究报告，在过去35年里，英格兰和威尔士地区的信息技术管理人员增加了6.5倍，编程和软件开发人员增加了将近3倍。
随着人工智能的发展，全球对于高技能劳动力的需求将会不断增加。在技术产生和发展的最初阶段，由于劳动技能转化需要的时间较长，难免存在结构性失业。但是随着人力资本的不断提升，长期来看，会有越来越多满足岗位需求的劳动者。
8.生产活动范围的扩大。技术进步扩大了人们的活动范围，开辟了新的生产空间。目前全球约有21%的陆地面积是沙漠，如果将沙漠改变成可以储水的土壤，人类的生产活动范围将被极大地拓展。大量的生产活动会在沙漠地区展开，拉动当地和沿线地区的经济发展，带动周边地区的就业。
从以上论述可以看出，技术进步对就业的影响途径是多样的，总体影响是不确定的。虽然技术进步提高了劳动生产率，导致给定产量下，劳动和资本的投入比例发生变化，但是，如果放松产量固定的限制，随着技术的进步，企业生产成本会下降，导致产品价格下降，从而扩大了消费需求，企业为了实现利润最大化会扩大生产规模，继而增加对劳动力的需求。如果生产规模扩大到一定程度，那么对劳动力需求的增加量足以抵消资本对劳动的替代量，那么劳动力需求的相对减少和绝对增加是并行不悖的。因此，技术进步对就业的影响就取决于技术进步率及其引发的总需求增长率的相对大小，也就是总需求的技术弹性。那么，实际情况究竟如何呢？
二、从长期看，技术进步增加了就业总量
如上所述，技术进步对就业的影响取决于总需求的技术弹性。短期看，技术进步率对需求的影响可能较小，长期内总需求的技术弹性可能会比较大。因此，技术进步在短期内可能会降低就业，在长期内可能增加就业。
20世纪四五十年代的第三次科技革命以来，美国的技术取得了巨大进步，虽然目前较难获得关于技术进步率的数据，但是从下图来看，美国的技术进步并没有带来大规模失业。其一，自1959年以来，美国的就业人数和总人口保持同步增长。1959年1月美国总人口为1.76亿人，2017年12月总人口增长至3.27亿人，在此期间，美国就业人数从6386.8万增长到1.54亿。其二，自第三次工业革命以来，美国失业率没有显著变化。虽然就业率存在短期波动，但失业率并没出现明显的上升趋势。当前美国的失业率为3.9%，低于历史上大多数时期。从美国的历史数据来看，第三次工业革命目前并没有带来大规模失业。这就表明技术进步总体上是增加就业的，而不是降低就业的。
Bessen（2015）用美国ATM机的例子论证了机器的增加未必会减少银行职员的数量。从20世纪90年代以来，银行开始大规模使用ATM机，2010年美国已经有40多万台ATM机，然而银行职员的数量并没有因此减少，从1970年到2010年，美国的银行职员数量从20多万增长到50多万。Bessen（2015）认为，银行职员之所以增加有两个重要的原因：其一，ATM机的使用降低了银行的运营成本，促进了银行积极建立分支机构抢占市场，城市的分行数量增加了43%。尽管每个支行所需的职员少了，但是支行数量的增多总体上增加了对银行职员的需求。其二，尽管ATM机替代了一些常规工作，但是仍有一些任务是ATM机无法实现的。随着各大银行积极扩大市场份额，银行职员开始发挥其在拓展和维护客户关系方面的重要作用。相比机器而言，银行职员更能深入了解客户多样化的需求，并且可以针对不同客户量身定制相应的理财方案，推广银行的信用卡以及其他理财产品。因此，银行职员的功能从现金处理的业务转向了人际互动与销售。
德勤的一份研究报告中根据英国的劳动力调查（LaborForceSurvey）数据进行了计算，发现1992-2014年，就业人数增长了23%，从职业来看，护理人员（nursingauxiliariesandassistants）的就业人数增长了9倍，教辅人员（teachingandeducationalsupportassistants）增长了5.8倍。从总体趋势来看，护理行业、技术部门和商业部门的就业人数的增加弥补了农业和制造业的就业人数损失。
技术替代了哪些岗位是显而易见的，但如果我们去思考技术将会创造哪些岗位或许没有那么直观。技术的发展是一个长期的过程，其最终影响的范围可能与最初产生的领域相差很远，计算机的发明和应用就是一个很好的例证。第一代计算器体积十分庞大，最初主要用于军事研究。由于集成技术的发展，半导体芯片的集成度更高，计算机的逻辑元件不断更新，从而出现了微处理器，促进了微型计算机的问世。微型计算机体积小，价格便宜，成为了居民耐用消费品，广泛应用于各行各业。这种由工艺创新引发的产品创新刺激出新的消费需求，形成了规模庞大的计算机产业，也带动了计算机配件、维修、软件开发、培训等相关行业的就业需求。
由此可见，技术进步是一个逐渐发展和扩散的过程。在技术进步初期，采用新技术的产业规模有限，对相关产业链的影响尚未波及，对就业的取代较为明显，随着技术的逐渐扩散，采取新技术的产业规模日益扩大，相关产业链也随之健全起来，旧产品的价格下跌以及新产品的出现都可能刺激消费需求，创造出大量的就业岗位。
三、人工智能与就业
从前几次工业革命来看，技术进步对就业的影响在产业间有不同的表现，YongsungChang等（2006）利用美国1958-1996年间制造业的全要素生产率（TFP）增长和工作时间数据构建了向量自回归模型，研究发现，TFP的持久增长带来的就业影响在不同的产业中有不同的表现，其中有133个产业的劳动时间显著增加，25个产业的劳动时间在短期内显著减少，而从制造业整体来看，TFP的增长与工作时间是正相关的。技术进步对就业的影响也会随时间发生变化。Basu等（2006）利用美国1949-1996年间29个产业的数据研究发现，技术进步发生后的当年内总工作时间的增长率会降低，而一年后总工作时间的增长率是增加的。由此可见，在短期内，技术进步可能引起结构性失业，但随着产业结构和劳动者自身的调整，就业是逐渐恢复甚至增加的。那么，人工智能带来的影响是否会与前几次技术进步不同呢？
根据“人工智能之父”约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）的定义，人工智能是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学工程。人工智能与以往几次技术革新的不同之处在于，人工智能的核心——机器学习可以根据大数据开展判断分析，在经验中不断自动优化算法，而以往的计算机技术只是按照人类的指令来编码现有的知识，可见人工智能使得机器在认知决策方面取得了巨大突破。研究人员认为，人工智能的迅速发展可能会催生技术奇点，即人工智能未来或将超越人类的智力，改变人类文明。从这个角度看，人工智能对一些任务的替代规模和速度可能是空前的。然而也有学者指出，技术的研发和使用是一个漫长的过程，受到种种社会制度的约束，人工智能对劳动的替代并不会如人们预期的那样悲观。劳动者会在技术进步的过程中不断调整劳动技能以满足新的生产力需求，而人工智能也并非无所不能。
人工智能可以替代一些程式化的工作（routinejobs），例如收银员、搬运工等工作，但仍然有一些人类所具备的能力是很难被技术实现的，例如决策能力、随机应变的能力、创造力等等。Autor（2003）等学者认为计算机与从事程式化工作的劳动者之间是替代关系，与非程式化的创造性工作是互为补充的，例如管理咨询师和分析员等。还有一些非程式化的体力劳动也是技术很难取代的，例如尽管机器可以对疾病做出较为准确的诊断，但是它们还无法像护工那样及时根据病人的反应做出临床处理；虽然人工智能的发展使得淘宝等购物网站可以针对消费者的浏览习惯推荐出消费者可能感兴趣的商品，但是客服人员在沟通过程中更加能够了解消费者对商品的偏好、细节的要求以及消费者的购买心理，当出现售后问题时，也需要客服人员随时处理。
人工智能在取代劳动力的同时，也创造着就业机会。埃森哲咨询公司对全球1500多家正在使用或测试人工智能和机器学习系统的公司进行了研究，总结出人工智能催生的一些新型工作角色，包括人工智能系统的训练师、解释员和维系者。具体来看，人工智能训练师的任务是训练人工智能系统如何执行某些任务或者如何变得更人性化，即把机器或软件系统训练得更像人类，例如客服聊天机器人需要经过反复调试才能学习人类交流的复杂多样性；人工智能系统解释员的主要任务是向顾客或者其他利益相关者解释系统的输出结果和运作模式；人工智能系统维系者的主要职责是监督系统的运行，保证人工智能被正确地利用，确保人工智能系统符合法律和道德的设定。这些新型工作岗位的出现表明，人类独有的技能在未来人工智能的发展中是不可或缺的。
四、结论
从人类历史的发展进程来看，技术在替代一部分工作的同时也创造了新的工作岗位。这种创造就业的过程一方面是通过产品价格的下降、收入的增加以及新产品的出现刺激消费和投资需求来实现的，另一方面是通过技术进步扩散到上下游产业、促进了新产业的壮大来实现的。此外，技术的研发和生产扩散本身就需要大量高技能劳动力的投入，技术进步的过程也伴随着对高技能劳动力需求的逐渐增加。当然，在新技术发展之初可能伴随着阶段性的失业率上升，但随着人力资本的逐渐提升，劳动者的技能与工作岗位的匹配度也会提高。
根据目前技术发展的状况可以看出，技术并不是无所不能的，技术的确取代了一些程式化的工作，但技术与非程式化的认知工作之间是互为补充的，还有一些工作例如护工等是很难被技术所取代的。人类的认知能力、想象力、创造力以及应变能力等也是机器在短期内无法具备的。随着技术的发展，人类会逐渐从程式化的劳动中解放出来，拥有更多的时间去从事与创造力、认知能力相关的工作，例如设计师、作家、科研人员等等。
综合来看，技术进步在短期内可能降低就业，在长期内可能增加就业。虽然技术进步在一定阶段会带来结构性失业，但随着社会生产规模的不断扩大，产业门类的日益增多，消费结构的不断升级，人力资本的不断提升，未来将创造更多的工作岗位。考虑到世界主要经济体人口增长速度的放缓，以及人口结构的老龄化，未来新增劳动人口将逐渐减少，从长远来看，劳动力的短缺可能是今后需要解决的问题。
文章来源：中国经济报告
人工智能引发产业结构深刻变革
原标题：人工智能引发产业结构深刻变革人工智能引发产业结构深刻变革
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)作为计算机学科的一个分支，20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术之一。经过多年的不断创新发展，人工智能让智能设备逐步实现从认识物理世界到个性化场景落地的跨越。近年来，通过人工智能提高生产力以及创造全新的产品和服务，已经成为经济竞争和产业升级的迫切需求。
为实体经济创新发展赋能。实体经济是强国之本，富民之基。建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上。在当前的大环境下，实体经济的创新之路，离不开与人工智能的深度融合。目前，应用型人工智能已经渗透到了各行各业，多种技术组合后与硬件设备或者软件设备的深度融合，改变了不同领域的商业实践，为实体经济的发展注入了新的能量。包括医疗、零售、金融、教育、农业等领域，通过运用自然语言处理(NLP)、计算机视觉与图像(CV)、语音识别等人工智能技术，实现了创新发展。以医疗为例，依托深度学习算法，人工智能在提高健康医疗服务的效率和疾病诊断方面具有天然的优势：一方面是基于计算机视觉通过医学影像诊断疾病；另一方面是基于自然语言处理，先“听懂”患者对症状的描述，然后根据疾病数据库里的内容进行对比和深度学习诊断疾病。这两方面的运用，大大提升了医疗服务效率和体验，对于未来健康医疗行业的发展具有重要的意义。
为产业结构转型升级助力。人工智能正在引发产业结构的深刻变革。越来越多的传统产业在新旧动能转换中，将人工智能作为转型升级的新动力。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》强调，要大力发展人工智能新兴产业，包括智能软硬件、智能机器人、智能终端、物联网等，并推动智能产业升级，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范。运用了人工智能的机器设备替代人或与人协同工作，促进了网络智能设计制造与服务，大幅提升了劳动生产率，重塑了产业链与价值创造和分配方式。
推动智能制造业快速发展。加快建设制造强国的核心关键问题，便是人工智能等高新技术与实体经济的深度融合。智能制造作为高性能产业，对提升一国的制造业核心竞争力具有重要的战略意义。智能制造的发展基于人工智能的发展，换言之，人工智能的发展将直接推动智能制造业的快速发展。从智能制造设备到智能车间、智能企业，从智能供应链到智能制造生态系统，制造业趋向高端化、智能化、服务化的产业结构。根据2017中国智能制造创新发展论坛发布的《智能制造创新基地发展规划(2017―2021)》预估，到2020年，中国智能制造产业体系将全面构建，智能装备制造产业销售收入将超过3万亿元，年均增长率可达25%。此外，中国智能产品市场规模也将超过万亿元。智能制造业将迎来下一个蓝海。
2016年，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办等联合制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，计划到2018年，基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。未来，人工智能将在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到更深入的应用，人工智能应用场景将无处不在，通过与各产业领域的深度融合，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。届时，智能家庭、智能企业、智能城市、智能国家、智能世界等，构成智能社会的不同层面；智能环保、智能建筑、智能交通、智能政府、智能医疗等，则构成智能经济的不同领域。
人工智能正在成为新一轮技术和产业变革的趋势，也正在悄然改变着这个世界。这是继工业时代、电气时代、信息时代之后，人类文明的又一重大进步。
(作者：郭军：广东省社会科学院；陈聪：广东广富诚信息科技集团有限公司)
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微生物+人工智能：开启新一代生物制造
光明图片/视觉中国
新闻事件
近期，中国科学院微生物研究所的吴边团队通过使用人工智能计算技术，构建出一系列的新型酶蛋白，实现了自然界未曾发现的催化反应；并在世界上首次通过完全的计算指导，获得了工业级微生物工程菌株，取得了人工智能驱动生物制造在工业化应用层面的率先突破。成果发表在学术期刊《自然·化学生物学》杂志上。
该项研究不仅降低了传统化学合成中对反应条件的苛刻要求，更重要的是解决了化学合成带来的污染问题。这是人工智能技术在工业菌株设计方向的成功案例，验证了其科学理论基础，也将为人工智能与传统生物产业的互作融合打开新局面。
现代生物制造已经成为全球性的战略性新兴产业，在化工、材料、医药、食品、农业等诸多重大工业领域得到了广泛的应用，根据OECD预测，到2030年约有35%的化学品和其他工业产品来自生物制造。欧、美、日等主要发达国家都将绿色生物制造确立为战略发展重点，并分别制定了相应的国家规划。我国正处于建设创新型国家与加快生态文明体制改革的决定性阶段，紧随并引领世界科技前沿，发展新型绿色生物制造技术，支撑传统产业升级变革，关乎资源、环境、健康，符合国家重大战略需求。
近年来，人工智能技术迅猛发展，其影响开始推广到绿色生物制造领域，尤其是在其核心元件蛋白质的设计方面，发挥了巨大的作用。通过人工智能技术，预测蛋白质结构、设计蛋白质功能，可以极大地扩展人工改造生命体的应用场景，变革性地推动绿色生物制造的发展。蛋白质的工程改造正在经历了从传统实验进化到计算机虚拟设计的演变过程，计算机辅助蛋白结构预测以及新功能酶设计策略得到了前所未有的重视和发展，成为了生物学、化学、物理学、数学等多学科交叉的热点前沿领域。
人工智能“计算”新酶已成为国际热点
酶是生物催化技术中的核心“发动机”，其本质是一种蛋白质。蛋白质的生物学功能很大程度上由其三维结构决定，结构预测是了解酶功能的一种重要途径。《科学》杂志将蛋白质折叠问题列为125个最为重大的科学问题之一。
近年来，随着计算机科学、计算化学、生物信息学等多学科的联合进步，这一问题的解决看到了曙光。尤其是在CASP竞赛推动下，蛋白质结构预测方法和新功能酶计算设计策略得到了迅猛的发展。
设计蛋白质一方面可以揭示蛋白质结构与功能关系的规律，另一方面可以创造具有潜在应用价值的蛋白质。2016年，《自然》杂志发表了题为《全新蛋白质设计时代来临》的重要综述。同年，《科学》杂志也将蛋白质计算机设计遴选为年度十大科技突破之一。2017年，美国化学会将人工智能设计新型蛋白质结构列为化学领域八大科研进展之首。多个来自美国、瑞士等国的科研团队活跃在这个领域，文章发表在《自然》、《科学》等顶级学术期刊上。
我国在工业化应用上率先获得突破
目前，全球微生物酶制剂市场主要由几家跨国企业垄断。与之相比，国内企业在市场竞争中仍然处于不利的位置，以大宗普通微生物催化剂（如淀粉酶、糖化酶）为主，行业呈现出竞争白热化的态势。但我国已经注意到这个问题，并着力改善。2017年5月，《“十三五”生物技术创新专项规划》在坚持创新发展、着力提高发展质量和效益层面，提出拓展产业发展空间、支持人工智能技术等具有重大产业变革前景的颠覆性技术发展要求。
在此规划的指引下，我国的多个研究团队在该领域取得了不俗成绩。例如，中国科学院微生物研究所的吴边团队通过人工智能计算技术，赋能传统微生物资源，在世界上首次完成了工业级工程菌株的计算设计，获得人工智能驱动生物制造工业化的率先突破。该团队不仅设计了β-氨基酸这一类具备特殊生物活性的非天然氨基酸的最优合成途径，还借助人工智能计算手段，成功设计出一系列的β-氨基酸合成酶，并据此构建出能够高效合成β-氨基酸的工程菌株。
不仅如此，微生物研究所还积极推进成果的落地转化。通过与企业的合作，已经建成千吨级的生产线，相关产品潜在市场规模超过30亿，有望在紫杉醇、度鲁特韦与马拉维若等抗癌与艾滋病治疗药物的生产过程中大幅度降低生产成本。中国科技大学的刘海燕团队则提出了一种新的统计能量模型，为搭建具有高“可设计性”的蛋白质主链结构提供了可行性解决方案。2017年，该团队与中科院脑科学与智能技术卓越创新中心杨弋团队合作，设计出了新一代细胞代谢荧光蛋白质探针，并将其应用于活体动物成像与高通量药物筛选，相关成果发表于《自然·方法学》。
除此之外，中国科学院天津工业生物技术研究所的江会锋团队，通过使用人工智能技术进行关键合成酶的发掘，在国际上首次实现了重要中药活性成分灯盏花素的人工生物合成，相关成果发表于《自然·通讯》，引起强烈反响。
建立适合人工智能驱动生物技术的科研环境
开展人工智能设计元件的核心算法与策略研究。人工智能技术应用于生物制造领域最为基础的部分是核心算法与设计策略的创造。考虑到基础研究的难度与特点，建议选拔一批在该领域的拔尖科学家，提供相对稳定的支持，让他们潜心研究、长期攻关、实现更多原创发现，提出更多原创理论，开辟更多领域发展方向。将人工智能技术与蛋白质结构与功能理论、合成化学理论、量子化学理论有机交叉融合，发展新型算法，搭建“高可设计性”系统策略，把控底层核心技术源头，力争实现人工智能关键技术驱动生物制造的国际领跑地位。
拓展人工智能设计元件在生物制造领域的应用场景。在发展算法的基础上，我国还应积极推进人工智能设计在生物制造领域的应用拓展。建议由优势单位组织重大项目，协同全国相关单位联合攻关；发展系统、科学的新型化学应用拓展策略，利用新型生物催化反应改造和优化现有自然生物体系，从头创建合成可控、功能特定的人工生物体系，在创造研究工具和技术方法的基础上，推动化学、生物、材料、农业、医学等多学科的实质性交叉与合作，为天然化学品与有机化工原料摆脱对天然资源的依赖，促进可持续经济体系形成与发展奠定科学基础，全面提升我国生物制造产业的核心竞争力。
推进人工智能驱动生物制造技术的产业发展。创新驱动发展战略需要落实创新成果，创造新的经济增长点。人工智能驱动的生物制造技术的最终价值也应该体现在实实在在的产业活动上，如果没有与上下游的良好生态，再出色的技术或产品也只能是死路一条。建议在技术发展与市场需求的耦合驱动下，坚持产学研多方位的开放联合，消除成果转化过程执行层面仍然广泛存在的种种屏障；重视资本对于技术和产业发展的催化作用，探索设立专项产业发展基金等市场调控手段；在国家层面，协调沟通行业监管机构，破除不合时宜的陈旧政策限制，尽快建立有利于新兴生物技术的政策法规体系；实现资源、能源的节约与替代，加快转变经济增长模式，加速推进绿色与高效低碳生物经济的产业基础格局。
（作者：向华，系中国科学院微生物研究所副所长、微生物资源前期开发国家重点实验室主任）