小型高端品牌交流活动——人工智能驱动的生命图谱与数字生命发展战略研讨会在京举办

由中国科协立项支持、中国图学学会主办的小型高端品牌交流活动——人工智能驱动的生命图谱与数字生命发展战略研讨会8月5日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及企业的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦服务健康中国战略，研讨人工智能赋能数字生命领域的关键科学和技术问题，促进基础研究、技术创新、临床应用与产业发展的深度融合。北京邮电大学肖立教授担任执行主席，北京航空航天大学王硕教授、中国医科大学附属第四医院彭雪强副教授担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。广州超视计生物科技有限公司董事长陈良怡系统阐述了超高分辨率成像对多尺度生命图谱构建的基础支撑作用，分析了成像技术从静态高分辨观察向活体、动态、长时程观测演进的发展路径，并从科研与产业融合的角度探讨了分辨率、成像速度、视野范围与光毒性之间的技术平衡。中国科学院北京基因组研究所张维绮研究员以“衰老和干预机制研究”为题，梳理了衰老组学与多维衰老图谱的前沿进展，解析了不同组织和细胞类型在衰老进程中的动态变化，提出将多时空维度数据整合为可计算数字生命模型的研究思路，并就如何从衰老相关变化中识别具有干预价值的因果机制进行了深入阐释。北京理工大学医学技术学院陈端端教授作“图像计算与生物力学在数字医学中的应用”报告，围绕数字孪生人体的构建逻辑与验证方法，介绍了医学影像、组织力学、血流动力学与分子组学等多源信息的融合建模路径，强调数字孪生模型不仅要实现形态表征，还需具备生理与力学真实性，并应通过临床数据验证其预测可靠性。

自由交流环节，与会专家围绕多尺度生命图谱的数据标准与开放共享、数字生命模型的可信评价、生命健康大模型的临床转化、产学研协同创新以及交叉人才培养等话题展开讨论。其中，南京大学生物医学工程学院陈伟强院长认为，跨设备标定、跨尺度配准和模型误差传播是当前工程技术层面的主要瓶颈，应建立可量化的图谱可信度与不确定性评价体系，提升研究成果的可比性和可重复性。中国科学院自动化研究所杜洋研究员提出，针对生命图谱研究中样本量有限、模态缺失和标注成本较高等问题，亟需发展更加稳健的人工智能多模态融合算法，并强化模型可解释性，降低数据偏差对生物学发现的影响。江苏艾玮得生物制造有限公司首席技术官陈早早表示，器官芯片可为数字生命模型提供可控的实验验证系统，应推动实体实验数据与数字模型之间的双向校准，形成“实体模型—数字模型—实验验证”的迭代闭环。专家们还围绕跨物种比较生命图谱、人工智能驱动的科研闭环、基层医疗机构技术落地等热点、非共识问题进行了深入讨论。

与会专家一致认为，人工智能驱动的生命图谱与数字生命是生命科学和医学健康领域的重要前沿方向，也是推动生物医药创新与健康领域科技自立自强的重要基础支撑。一是要坚持国家战略牵引和临床需求导向，构建分层递进的技术研发体系，近期重点突破多尺度成像、多模态数据融合和图谱标准规范等关键技术，中长期前瞻布局数字孪生人体、生命健康大模型和智能诊疗应用。二是贯通“数据—模型—实验—临床”全链条创新路径，建设跨机构、跨领域协作平台，完善数据采集、质量控制与元数据标准，推动科研问题、临床需求与技术研发之间的双向反馈和持续迭代。三是将标准体系与可信评价作为重要攻关方向，围绕生命图谱构建、数字生命建模和临床验证制定技术规范，完善生物学真实性评价、科技伦理与数据治理规则。四是深化产学研医协同创新，统筹成像装备、算法模型、临床队列和产业转化资源，推动公共技术平台建设，加快前沿成果的场景验证与转化应用。五是完善交叉人才培养机制，通过联合课题、共建平台和项目实践，促进生命科学、医学、工程学与信息科学深度交叉，夯实人才基础。

中国科协科学技术创新部 供稿