聚焦LinearDesgin算法，百度跨界生物科學領域，打造AI強引擎

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文|曾響鈴

來源|科技向令說（xiangling0815）

AI+醫(yī)療的想象力在哪？

作為國內(nèi)AI行業(yè)的領跑者，百度以AI技術(shù)跨界生物科學領域的動作值得思考。

記得疫情剛剛爆發(fā)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(zhàn)“疫”的力量以數(shù)據(jù)的形式清晰地呈現(xiàn)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，用于設計優(yōu)化mRNA序列。在AI+醫(yī)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(lián)網(wǎng)大會的公益盛典上，隨著LinearDesign算法的研究宣傳短片的放映，AI+醫(yī)療的話題再次被聚焦討論。人們關(guān)注LinearDesign算法對醫(yī)療行業(yè)的促進，同時也更關(guān)注AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的趨勢。

LinearDesign算法是百度AI在生物計算領域的重要研究成果，它提供了一套更加直接和高效的解決方案，去輔助醫(yī)藥機構(gòu)找到適合疫苗生產(chǎn)的mRNA序列。一經(jīng)上線，這個算法便受到多家疫苗公司和醫(yī)藥機構(gòu)的關(guān)注。

從某種程度來說，LinearDesign算法讓市場與社會都看到了AI跨界與其他產(chǎn)業(yè)融合的一個潛力，在此即是AI+醫(yī)療的想象力。

LinearDesign算法誕生于百度AI的三維融合判斷

那么，當我們聚焦在LinearDesign算法，便存在著諸多意義深刻的路徑可以去討論。

LinearDesign算法并不是一蹴而就的，很大程度上它是源于百度對AI行業(yè)和社會發(fā)展的判斷和積累。正是基于這種判斷和積累，才最終誕生了LinearDesign算法，也令我們看到了AI跨界產(chǎn)業(yè)融合的一些趨勢。

首先，基于技術(shù)發(fā)展的導向來說，跨界融合是技術(shù)發(fā)展的最終導向。

此前，在2020國際大數(shù)據(jù)競賽上，中國工程院副院長王辰院士與百度CTO王海峰展開了一場精彩的對話。在對話中，王辰院士對醫(yī)學的理解很是深刻，他說道：“醫(yī)學實際上最大的特點就是多學。”

對于AI而言，它的發(fā)展也是如此，最終會演化成為一門“多學”，表現(xiàn)為與其他領域、行業(yè)結(jié)合的導向。百度多年在AI領域深耕，深諳于此。

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(jīng)開展了RNA二級結(jié)構(gòu)領域的研究，并先后推出了全世界最快速的RNA結(jié)構(gòu)預測算法LinearFold和全世界最快的RNA配分方程和堿基對概率預測算法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(yè)的經(jīng)驗，使其能在2020年新冠疫情爆發(fā)之際快速反饋，兩個月內(nèi)即可上線LinearDesign算法。

其次，基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的階段來說，產(chǎn)業(yè)與智能的融合是當前階段的必然趨勢。

2019年，百度CTO王海峰在年末演講中就篤定，“AI進入大生產(chǎn)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(fā)展研究基金會聯(lián)合百度發(fā)布的《中國智能經(jīng)濟發(fā)展白皮書》里，對這一個趨勢予以更加明晰的方向解釋，一是智能產(chǎn)業(yè)化，二是產(chǎn)業(yè)智能化。在現(xiàn)階段的兩大基本方向下，AI跨界融合的趨勢尤為明顯。

基于對AI發(fā)展階段的判斷，百度很早就已經(jīng)開始了對產(chǎn)業(yè)跨界合作的布局，畢竟目前早已不再是“閉門造車”的階段。

以LinearDesign算法的研發(fā)來說，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(yè)合作。

很顯然，LinearDesign算法的誕生正是得益于百度早前的合作布局。

最后，基于時代發(fā)展的需求來說，突發(fā)的新冠疫情加速推動了AI跨界發(fā)展的進程。

這是一個有趣的時間軸。LinearFold和LinearPartition兩大算法的研發(fā)，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(yè)積累，更得提一下新冠疫情的刺激和催化。自疫情爆發(fā)以來，越來越緊迫的局勢讓人們開始聚焦在科技手段。

從免費開放LinearFold，縮短RNA分析時間上取得的積極反饋，百度看到了AI技術(shù)在生命科學領域的價值，積極尋求將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為社會力量的路徑。于是，百度研究院錨定生物計算領域，進而研發(fā)了一套設計最優(yōu)mRNA序列的新算法——LinearDesign。

誠然，LinearDesign算法的上線，是百度研究院兩個月的研發(fā)，也是百度近幾年在生物計算領域的積累。百度對于技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和時代發(fā)展的三維預判，成為了這套算法誕生的三個基本條件。

聚焦LinearDesign算法，AI大生產(chǎn)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(shù)與其他產(chǎn)業(yè)的融合。

那么，再回想起百度CTO王海峰的判斷，“AI進入大生產(chǎn)時代”，這個時代下的AI跨界融合又將為行業(yè)發(fā)展帶來哪些思考？

或許，從行業(yè)的角度來說，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(jié)出技術(shù)發(fā)展的一個趨勢。當單一的技術(shù)發(fā)展到達極限點，若想迎來新的突破，那么就有必要與其他的產(chǎn)業(yè)融合應用，發(fā)掘破局點。

LinearDesign是一套設計最優(yōu)mRNA序列的AI算法。其核心還是以AI技術(shù)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(xiàn)。

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(shù)界和生物制藥行業(yè)的企業(yè)看到了百度在AI算法領域的優(yōu)勢?？梢哉f，這為百度布局生命科學產(chǎn)業(yè)提供了契機。

據(jù)悉，在LinearDesign算法上線之后，百度以此與多家中外學術(shù)機構(gòu)和生物制藥企業(yè)開展了交流與合作，并與中國疾病預防控制中心病毒病預防控制所簽署了戰(zhàn)略合作協(xié)議，聯(lián)合設立“中國CDC應急技術(shù)中心 - 百度基因測序工作站”，等等。

不得不說，百度AI借助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(xiàn)新的增長。

2.LinearDesign算法解決醫(yī)藥痛點，醫(yī)療場景反哺AI成長。

AI跨界產(chǎn)業(yè)融合是一個雙向哺育的過程。以AI+醫(yī)療來說，AI技術(shù)在加速改革醫(yī)療模式同時，醫(yī)療行業(yè)也在為AI技術(shù)的應用構(gòu)建了場景，雙向促進在加速產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

LinearDesign算法是一個明顯的呈現(xiàn)。在現(xiàn)有的mRNA疫苗研發(fā)上，存在一個巨大的挑戰(zhàn)，即mRNA疫苗的穩(wěn)定性問題。這是一個醫(yī)藥研究的痛點，對此百度則嘗試運用AI技術(shù)來更高效的解決這個問題。

于是，LinearDesign算法上線，并針對性的解決mRNA序列不穩(wěn)定的問題。“它設計了一組結(jié)構(gòu)更穩(wěn)定的序列，并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，并予以了高度的認可。

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(jié)構(gòu)最穩(wěn)定的序列，而且設計時間只需要1個半小時。如果采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(gòu)建的醫(yī)療場景，成為百度的AI算法研發(fā)的催化劑。而通過這個催化，百度的AI算法也在輔助醫(yī)藥機構(gòu)解決行業(yè)痛點。雙向的促進，不管是對于醫(yī)療行業(yè)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算法最早是源于新冠病毒的mRNA疫苗研發(fā)，但是其本質(zhì)作為一個優(yōu)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。也就是說，除了用于新冠病毒mRNA疫苗的研發(fā)，LinearDesign算法還能用于個性化腫瘤藥物等其他mRNA藥物、抗體和疫苗的研發(fā)。

很顯然，AI技術(shù)本身不具備特定的邊界，在跨界融合的過程中，具有較強的通用特征，如LinearDesign算法。誠然，AI進入大生產(chǎn)時代，對產(chǎn)能的重視程度越來越高。AI在跨界融合的過程中如何避免“重復造輪子”的資源浪費，是目前科技企業(yè)需要聚焦的問題。

為此，通用化、平臺化的AI產(chǎn)品或服務往往具有更加廣泛的市場空間。以百度來說，除了LinearDesign算法之外，旗下的百度大腦、飛槳、DuerOS開放平臺等AI產(chǎn)品都是如此，打破邊界性應是未來AI跨界應用常態(tài)化的發(fā)展。

結(jié)語

從LinearDesign算法的聚焦到AI產(chǎn)業(yè)跨界融合的討論，我們都不難看出，如今的科技的發(fā)展正在不斷整合優(yōu)化，越來越多的技術(shù)被應用于各行各業(yè)。就醫(yī)療行業(yè)來說，AI+醫(yī)療的想象力不僅僅在于AI巨頭的技術(shù)賦能，也在于醫(yī)療行業(yè)的場景構(gòu)建。

那么，隨著百度與生命科學領域的合作交流愈發(fā)深入，也意味著前者的技術(shù)沉淀，與后者的場景驅(qū)動都在成為其跨界融合的兩個基礎底座。

在LinearDesign算法之后，百度跨界生命科學領域顯然會跑得更穩(wěn)。

如今，在新基建的大背景下，百度同樣有著自己的一套AI基建布局和體系，智慧醫(yī)療更是特別突出的重點模塊。以百度大腦、飛槳、百度智能云、前沿技術(shù)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(fā)展框架。

隨著LinearDesign、LinearFold等算法的逐步積累和完善，百度在智慧醫(yī)療的新基建顯然會擁有更加穩(wěn)定的發(fā)展基礎。

AI+醫(yī)療，技術(shù)賦能生命科學，也更加值得期待。

*此內(nèi)容為【科技向令說】原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復制或建立鏡像。

【完】

曾響鈴

1鈦媒體、品途、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理等多家創(chuàng)投、科技網(wǎng)站年度十大作者；

2虎嘯獎評委；

3作家：【移動互聯(lián)網(wǎng)+ 新常態(tài)下的商業(yè)機會】等暢銷書作者；

4《中國經(jīng)營報》《商界》《商界評論》《銷售與市場》等近十家報刊、雜志特約評論員；

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(xiàn)演變?yōu)?ldquo;自媒體”，成為一個行業(yè)；

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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