当 AI 遇见生命科学：复旦校友论坛开启学科融合新范式

2025 年 5 月 25 日，上海复旦大学迎来了一场跨越学科边界的思想盛宴。值校友会成立四十周年之际，首届科技文化节重磅启幕，作为首场分论坛的 “人工智能与生命科学：首届 AI 赋能未来论坛” 在复旦大学正大体育馆拉开帷幕。来自全球的顶尖学者、行业领袖与校友代表共聚一堂，围绕 “AI 赋能未来” 这一时代命题，展开了一场关于技术前沿、产业变革与人类未来的深度对话。这场持续四个小时的论坛，不仅呈现了 AI 与生命科学融合的最新成果，更勾勒出学科交叉催生的无限可能。

下午 14 时，论坛在复旦大学党委副书记周虎的致辞中正式开始。他指出，复旦作为中国高等教育的重镇，始终以 “博学而笃志，切问而近思” 为指引，在 AI 与生命科学这两大战略领域均积累了深厚底蕴。“当算法开始解读生命密码，当算力赋能医疗创新，我们正站在重塑人类未来的临界点。” 周虎的发言点明了论坛的核心价值 —— 在学科交叉的 “无人区” 中寻找破局之道。

作为主办方代表，IT 同学会会长栗建华与生物医药医务界同学会会长蒋国兴共同表示，这场论坛是校友资源反哺母校的重要实践。“我们不仅要搭建学术交流的平台，更要打造产学研用一体化的生态系统。” 两位会长的发言，为论坛注入了务实的产业视角。现场，来自微软、阿里、礼来制药等企业的校友代表与校内科研团队频繁互动，预示着这场学术盛宴将成为技术转化的起点。

论坛的首场主旨演讲由复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授带来，他以 “AI 与脑科学的双向赋能” 为题，揭示了学科融合的突破性成果。冯建峰团队联合华山医院郁金泰教授团队，在《自然・衰老》发表的最新研究成为全场焦点 —— 通过分析 1463 种血浆蛋白与痴呆症的关联，他们发现 GFAP、NEFL、GDF15 三种生物标志物，构建出准确率高达 89.7% 的痴呆风险预测模型，可提前 10-15 年预警阿尔茨海默病与血管性痴呆的发病风险。

“这不是简单的数据分析，而是 AI 算法对生命复杂性的深度解构。” 冯建峰展示的研究数据令人震撼：该模型在独立验证队列中，将阿尔茨海默病的早期误诊率降低了 42%，为大规模人群筛查提供了可靠工具。更重要的是，这项研究被《自然》杂志选为 “研究亮点” 并头条报道，标志着中国在 AI 辅助疾病预测领域已跻身国际第一方阵。

如果说生物标志物的发现是 “从数据到诊断” 的突破，冯建峰团队打造的 “数字孪生脑” 则是 “从模拟到创造” 的飞跃。2023 年发布的千亿级神经元数字孪生脑平台，实现了对人脑全尺度神经网络的精细模拟 —— 该平台包含 1.2 万亿突触连接，运算精度达到亚微米级，可在超算环境中实时模拟大脑皮层电活动。

“我们正在构建一个‘会思考的计算机模型’，它既能复现真实大脑的病理过程，也能测试新药的作用机制。” 冯建峰展示的模拟动画中，数字孪生脑对帕金森病模型的神经递质变化做出精准反馈，为开发靶向药物提供了全新路径。更令人振奋的是，该平台已接入国家超算互联网，向全国开放脑疾病模拟场景，预示着 AI 驱动的精准医疗即将进入 “个性化模拟” 时代。

在 “大模型技术与应用” 圆桌环节，复旦大学王晓阳教授担任主持，与中国计算机协会黄萱菁、秘塔网络闵可锐、上海人工智能实验室欧阳万里、阿里云王晓冬等专家展开激辩。黄萱菁尖锐指出传统 NLP 评测的局限性：“当模型参数突破万亿级，BLEU 分数等指标已无法衡量真实能力，我们需要建立‘解决复杂问题导向’的评测体系。”

闵可锐以 GPT-4 Turbo 的应用为例，揭示大模型带来的产业变革：“代码生成效率提升 70%，跨模态理解催生新交互场景，但也带来数据隐私与算法偏见的新挑战。” 欧阳万里则分享了 AI 在化学合成中的突破 —— 通过大模型解析分子相互作用，将药物中间体筛选时间从 6 个月缩短至 72 小时。王晓冬的发言聚焦算力瓶颈：“在边缘设备运行百亿参数模型，需要重构硬件架构与算法优化的协同体系。” 这场讨论勾勒出大模型从 “实验室神话” 到 “产业刚需” 的蜕变之路。

在蒋昌建教授主持的 “人工智能赋能生命科学” 圆桌中，话题转向更具象的应用场景。复旦大学药学院邵黎明教授以 MIT 团队发现新型抗生素的案例，说明 AI 在药物发现中的颠覆性作用：“1200 万化合物的虚拟筛选，传统实验需要 300 年，而 AI 将其缩短至 3 周。” 但他同时警示：“临床试验阶段的生物复杂性，仍是 AI 难以逾越的‘护城河’。”

中山医院宋振举副院长带来临床一线的实践经验：AI 辅助脑梗塞溶栓时间评估系统，将诊断时间从 45 分钟压缩至 8 分钟，准确率提升至 94%；帕金森病步态分析模型，可提前 2 年识别运动功能衰退迹象。“这些技术不是替代医生，而是将临床经验转化为可复制的智能工具。” 他展示的病例视频中，AI 生成的个性化康复方案已使患者运动能力提升 37%。

冯建峰则提出更深层的思考：“当数字孪生脑能模拟意识活动，我们如何定义‘人类独特性’？当 AI 预测疾病风险精确到个体，隐私保护与医疗公平如何平衡？” 这些问题引发了关于技术伦理的热烈讨论。礼来亚洲基金陈飞从资本视角补充：“技术创新需要‘耐心资本’，我们对早期 AI + 生物科技项目的投资周期已延长至 10 年，只为等待真正的颠覆性突破。”

论坛的茶歇环节成为产学研对接的 “微型博览会”：复旦孵化的 AI 医疗企业展示了可穿戴式脑电监测设备，能实时预警癫痫发作；生物信息学团队推出的癌症突变预测平台，已接入三家三甲医院的病理系统；更有校友企业带来的 “AI 药物合成机器人”，实现 24 小时全自动化合物合成。这些成果印证了冯建峰的判断：“AI 与生命科学的融合，正在催生‘研发 – 临床 – 产业’的闭环生态。”

在闭幕式的总结发言中，复旦大学上海医学院副院长邬惊雷强调，这种融合不仅是技术问题，更是医学模式的变革：“从经验医学到数据医学，从群体治疗到精准医疗，AI 正在重塑整个医疗体系的底层逻辑。” 他透露，复旦大学即将启动 “AI + 生命科学” 交叉研究院，整合计算机、医学、生物、数学等 12 个学科，建立 “问题导向” 的协同攻关机制。

当论坛落幕时，暮色中的复旦校园亮起灯火，正如冯建峰在演讲结束时所说：“我们正驾驶着‘AI’与‘生命科学’两艘巨轮，在未知的海域中寻找共同的航向。这里没有既定的航线，唯有持续的探索与协作。” 这场论坛留下的不仅是丰硕的学术成果，更重要的是构建了一个开放的对话平台 —— 让算法工程师理解生命的复杂性，让生物学家掌握数据的力量，让临床医生看见技术的温度，让投资者洞察未来的方向。

从痴呆症的早期预测到数字孪生脑的医疗应用，从大模型的技术突破到伦理思辨，这场跨越学科的对话揭示了一个真理：真正的创新，永远发生在不同领域的交汇处。当 AI 的理性计算与生命的感性奥秘相互碰撞，迸发出的不仅是技术的火花，更是人类探索自身、重塑未来的无限可能。正如论坛结束语所言：“在 AI 赋能的时代，我们既是未来的设计者，更是生命的解读者。” 这场始于复旦的思想碰撞，终将成为推动全球科技革命的重要注脚，引领人类在学科融合的征途上，迈向更广阔的未知海域