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《我有科学家》第一期：许田
美国耶鲁大学终身教授、遗传学系副系主任，C. N. H. Long特聘教授，霍华德休斯医学研究院研究员。罗斯伯格研究所孵化器科学委员会主席。复旦大学发育生物学研究所所长、长江讲座教授、国家发育与疾病国际联合研究中心主任。国务院侨办海外专家咨询委员会委员。
许田&复星医药合作背景资料链接：
当天，许田教授穿一身黑色Polo衫，儒雅谦和、亲切和善又略带轻松，满眼笑意，跟我们详细聊起了有关复旦、复星医药、科技革命、孵化器、人工智能以及其他的一切一切……
一个潜心研究的耶鲁学者
“过去25年，我都在耶鲁当教授、做基础理论的研究，发了很多文章，做了细胞杂志的编委，学术方面也做了一些工作。
这个过程中，让我非常感动的是这么一件事：当时，我和我的合作伙伴在康州建了个研究所，孵化了用人工智能研发新药和测序的技术。这时候有一位病人来了，他此前经历了6次化疗，来就诊的时候肿瘤布满全身，已经没有办法了。就这样，我们将研发的新药用到了他的身上，结果，肿瘤完全消失。
这件事让我非常感动，这种感觉和做理论研究、发表文章所带来的荣誉感是完全不一样的。所以，我意识到，当有资金、有能力把市场和科学结合起来的时候，这个改变会给社会带来直接的贡献。这个体会对我个人影响非常大。”
一个灵活高效的创新平台
“在这个世界上，谁主导了科技创新、产业创新，谁就主导了经济发展，主导了这个世界。科学家专攻科技前沿领域的研究，虽然手握研究成果，但却对资金和公司管理不熟悉，对产品的出路也不熟悉。而有资金、有生产能力的产业人士又对科学前沿不甚了解。怎么把科技创新研究的结果和产业化结合起来？这是一个世界难题。”许田教授不无感慨地说。
幸运的是，在过去的一段时间内，许田教授和合作伙伴正通过建立孵化器的方式，把科学研究和产业实践双方有效地结合起来。
“我们当时在做一个很不一样的东西，因为科技的前沿研究很灵活，但是它的目标性、团队性较差，而产业方虽然目标性、团队性较强，但把握前沿科技的能力相对较弱。
所以，要把两者相结合，就要找有市场和有前景的技术，在全世界范围内找科学家来做商业计划，进行知识产权保护，组织团队、管理团队，甚至帮助他们做出机制。
实践来看，这些企业的成功率非常高，这和一般的孵化器只是租一个场地进行后续的服务完全不一样。我非常荣幸有这样的经验。”
一颗拳拳憧憬的赤子之心
“如今，中国的改革开放已将近有40年时间，在现今的大环境下，中国终于迎来了有足够资金和能力来搞科研，来进行产业转型、创新的时代。我感到非常高兴，也觉得有这个责任感来参与到这个过程中。”
对于未来，许田教授有无限憧憬，也显得格外兴奋。从他回答的这几个关键问题中，我们看到，又一波“工业革命”式的大变革浪潮正汹涌而来。而这一次，中国将紧紧抓住——我们也是。
未来人工智能在业界和生命科技两方面结合最有可能尽快落地的领域有哪些？
现在社会的发展主要是有一波又一波科技的因素推动，这个科技革命有自己的规律，当一个新技术出来的时候，他大概会有30年缓慢的生长期，60年左右快速推动经济和快速影响社会的时期，再之后这个技术就老化了。
革命性新技术
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30年缓慢生长 60年快速变革 逐渐老化衰退
从经济发展的规律来看，从工业革命以后，整个经济的发展是沿着一波又一波的科技浪潮来推动的。从工业革命时期的纺织业到后来的铁路运输业，再到汽车产业及现在的计算机技术及互联网产业，每一轮产业和经济的快速发展都与当时主要的科技浪潮息息相关。不管是做投资，还是做实业或服务行业，你要知道科技的浪潮在哪里，你才有可能成功。
那么，接下来一波科技革命在哪里？
第一波，1972年以分子克隆为标志的生物医学、生命科技的浪潮，现在正好进入快速生长期。
另外一波是在80年代初开始的深度学习人工智能，现在正好过了30年，也开始影响产业。
当这两波结合起来的时候机会就会巨大。
生物医学（1972）
+
人工智能（1980s）
就中国来说，近代的这一波又一波科技革命兴起的时候，我们都没能赶上这个浪潮。而现在，在改革开放近40年之际，我们的机会非常好。在这个时候，我们已经有了足够的资金，培养了全世界最多的工程师和科学家，还有像复星医药这样随着改革开放一起成长起来的企业，他们积累了非常多市场经验、经营管理经验，还有很强的领导和工作团队。
如果在这个时候，我们能够把前沿科学和资金、管理经验结合起来，在生物医学和人工智能这个领域进行推动，效果会非常好。而且，这样的结合完全和政府引导科技创新、产业转型的方向一致。
到底哪个领域可能是生物技术和人工智能结合产生最大影响？
这个真的很难预测，因为变化非常快。但就我自己参与的公司来讲的话，应该是在几个方面我们已经看到了。
第一个方面的应用是在生物医学图像识别领域。
医学图像识别靠的多是经验的累积，所以当深度学习人工智能不断地学习了很多以前的经验之后，比如说积累了10万个医生的看病经验之后，它的生物医学图像识别能力就可以超过医生了。这将带来非常大的影响，而且接下来会改变整个产业结构。
深度学习 ——> 医学图像识别领域
另一方面的应用来自人工智能和生物医学相结合的新药研发。
以前，一个新药的研发平均要花16年的时间，投入超过400亿美金，时间长、投资大，为什么呢？因为你要一个一个的都来试，这样成本就很高。而如果用人工智能来进行预测，把你预测出来的可能有效的东西进行做试验，这就大大缩短了时间，提高了成功率。比如，我和我的朋友在康州建了一个公司，3年内研发了4个新药，其中一个已经过了临床二期，一个过了临床一期，一个正在做临床一期，还有一个即将进入临床一期。这跟之前相比，效率大大提高。
人工智能+生物医学 ——> 新药研发
所以你可以看到当人工智能和生物医药结合起来的话，产生了巨大的力量。还有其他很多方面会起到巨大影响的效果。
目前我们的储备项目有哪些？都是什么方向？人工智能与医疗生物领域的技术研发交集越来越多，有关于“人类永生”的话题被频繁讨论，许田教授能否从科学家的角度，畅想一下未来可能的图景，以及实现的可能路径和时间预测？
我们目前正在思考和重点聚焦的有三个领域：
一是，人工智能和生物医药的结合
二是，干细胞和基因治疗
三是，合成生物学
另外一个非常重要的领域，就是个体化的医学检测和诊断的手段，通过手机、网络来让你非常简便地进行医疗检测和诊断，这个会彻底改变我们的生活方式。
那么，人工智能最后将走向何方呢？
我2012年在斯坦福的时候就开始注意到人工智能这个领域。当时，全世界都知道了 Google 在它的秘密实验室 X lab 里进行惊人的研究——模拟包含三百万神经元的一个巨大组织，学习如何在没有人介入的情况下，从 YouTube 视频提取的图片中识别猫咪和人类。这个新闻对我触动非常大，这其实就是当时谷歌的“脑计划”。
随后，2013年我们开始建立生物与科技结合的公司，2014年在纽约和波士顿开了两场公共的研讨会研究这个问题要不要做，如何做，走向何方。这个讨论结果非常有意思，有三波人产生了不同的反应：
有一波人说：
没关系，当时工业革命开始的时候，我们也很害怕。但现在并没有说所有人都失业了，其实人们只是有更多的时间在海滩度假了。同理，人工智能广泛应用之后可能帮助我们更多。
另外一波人说：
如果现在深度学习人工智能可以自己学习、自己进化，学习速度和进化速度比我们快，而又没有机制限制，最后他们会成为超级智能控制人类。所以，2015年的时候有声音说要禁止这个东西。
还有一波人非常惊奇地说：
我们人类之所以在这个地球上是主导，不是因为我们身强力壮，而是因为我们的智能比其他所有的生物都要高。如果有一天机器智能进化到比我们更高的时候，就是要主导我们的世界。
这是三种完全不同的想法，事实上，时至今日，全世界都讨论得非常激烈……
那么许田教授的观点是什么呢？
谁又成为了他志同道合的小伙伴？
我是分割线
哦啦
关于科学技术的讨论我们就暂告一段落了
上面的两个问题要等下期给大家回答了！
有关“复旦”与“复星医药”的前世今生
“许田教授”和“陈启宇同学”的最初渊源
他们之间共有的“情怀”
以及“耶鲁学霸” 的家国梦想
我们还有很多可以聊
敬请期待“第二期”
《我有科学家》
你，有酒吗？