人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士
人工智能在智能制造中的应用
https://www.toutiao.com/a6668915238156370439/
（文：洪寿滨）人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
本文讲述工业机器人、视觉系统、RFID(无线射频技术)、伺服，电动拧紧机及控制系统的组成结构，实现汽车零部件智能制造。具体讲述了系统的总体设计与软件的实现，并对系统采取的可靠性措施进行了说明。
针对汽车零部件智能制造系统已在国内许多知名汽车生产线上得到广泛应用，并取得稳定可靠的运行效果，极大提高了生产效率。经实践证明了该系统具有高度的可靠性，极大降低了生产成本，并且提高了汽车的质量，节省了人力，具有明显的经济效益和社会效益。
人工智能在智能制造中应用于汽车生产线中，具体工作过程是当输送线把汽车发动机输送到需要装配的工位时，控制系统会通过RFID自动识别当前发动机的机型码，比如识别出来的车型是大众捷达，那么工业机器人就会到大众捷达车的物料区去检测物料，控制系统通过视觉系统判断此物料的摆放方向是否是正确的，如果不正确，控制系统会通知工业机器人抓到此物料在移动过程中需要把物料摆正后在放下，而且在放料前控制系统还会通知视觉系统判断待放料区是否有其它物品，没有物品才允许放料，而且在放完料后控制系统还会通知视觉系统判断放完的物料是否摆放正确，如果摆放不正确，控制系统会通知工业机器人将此物料抓到废料区，如果摆放正确，工业机器人会继续抓取下一个物料，整个过程是一样的，当物料都抓取完成，控制系统会通知机械结构将摆放好的物料装配到发动机上，装配完成后控制系统会根据当前的机型码，通知电动拧紧机自动变换拧紧位置和自动选择拧紧程序，当变位完成和选择好程序后电动拧紧机开始拧紧，直至拧紧完需要拧紧的螺栓为止，当螺栓都拧紧完成，控制系统会通知输送线，此工位已工作完成，将发动机输送到后面的工序。
本文介绍的是人工智能在智能制造中的应用。智能系统以工业机器人、视觉系统、RFID、伺服、电动拧紧机为核心进行介绍，借助于控制系统强大的控制功能、工业机器人的灵活、视觉系统的判断、RFID无线射频技术的高效、伺服精准的定位、拧紧系统多方式的控制，完美的实现了生产线的智能制造。
智能制造在工业中非常的重要，基于工业机器人、视觉系统、RFID、伺服、电动拧紧机和强大的控制系统使生产线可靠性高、效率高、节能效果显著、动态响应速度快。实现了汽车行业的智能制造，不需要人员操作，节省了人力，提高了产品质量。
目前在国内外智能制造的研究设计中，对于能适应不同的工业环境，结合现代控制技术、网络和通讯技术同时兼顾系统的电磁兼容性(EMC)的智能制造研究还有待提高。因此，有待于进一步研究改善智能制造的性能，使其能被广泛用于工业生产实践中。
编辑：白雪
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）