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红杉中国合伙人杨云霞谈脑科学:做好从前沿科技到产业化的桥梁

作者: 动脉网 2021-07-11 18:23

从上世纪70年代的科学幻想,到80/90年代的科学初步论证,再到21世纪的技术大爆发,人类关于脑科学的探索与研究始终没有停止。不少多年前看起来匪夷所思甚至离经叛道的浪漫幻想,其实已经在当下变成了现实。


2021年7月10日,在上海世博中心的世界人工智能大会上,一场关于“类脑智能与脑智融合”的论坛正火热进行。该论坛由世界人工智能大会组委会主办,复旦大学类脑智能与技术研究院承办,演讲者与参与讨论的嘉宾几乎都是人工智能、脑科学与深度学习领域的顶尖专家:美国科学院与英国皇家科学院院士、2013年诺贝尔化学奖获得者Michael Levitt,京东探索研究院院长、澳大利亚科学院与新南威尔士皇家学院院士陶大程,魏茨曼科学院AI中心主任、美国人文科学院院士Shimon Ullman,牛津大学工程科学系教授、临床神经科学教授Timothy Denison,清华大学人工智能研究院副院长洪波,剑桥大学医学研究委员会高级研究员Valerie Voon等等。


而除此之外,参与圆桌讨论的还有来自红杉资本中国基金的合伙人杨云霞。作为当今国际科技前沿热点的脑科学和人工智能,结合神经生物学原理发展的脑启发智能算法应用迅速崛起,显然已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心,自然也吸引了全球范围内顶尖投资机构的关注。红杉中国本身在脑科学相关工业链进行积极的投资,也在脑机接口这一领域投资了诸如博睿康这样的龙头公司。作为连接学术界与工业界之间的桥梁,投资人如何来看待一项技术,可以从现场的讨论中一窥究竟。


在杨云霞看来,人脑智慧与人工智能的交互与融合,无疑是实现更强大智能形态的重要途径,在未来也有着广阔的发展空间。但从学术领域的前沿科技,究竟如何才能转化成为工业领域真正可用的产品,至少还有两个方面的问题需要注意。


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图:红杉资本中国基金合伙人杨云霞


AI助力深度解码人体工作系统


人工智能技术如何转化应用到药物研发、临床实践、脑机接口、机器人等现实领域?类脑智能领域前沿科研与产业化应如何桥接?


“实际上人工智能也好,机器学习也好,归根结底它还是一种工具,一种帮助我们更好解码人体工作系统的一种工具。”谈及人工智能和AI如何能够帮助脑科学的产业化发展,杨云霞如是说。


作为一名具有多年医生从业经历的投资人,杨云霞看待问题更多倾向于从人体的本质这一角度出发。在其看来,20年前基因测序的出现使得关于人体的数字化解析逐渐完成,即我们都是基因编码的产物。而作为人体最小功能单位的蛋白质,同样也是基因编码的产物。


“蛋白质之间通过两种信号相互作用,一种是电信号,一种是化学信号。这些信号指导我们的脑组织、心脏以及其他的身体器官进行有机的工作。同时我们身体内还存在着数以十亿计的细胞。我们如何去找到信号与蛋白之间,蛋白质与蛋白质之间、细胞与细胞之间的相互关联?探究他们是通过怎样的高效工作才形成的一个有机的体系?不同信号之间是什么样的关系?这是需要非常强大的算力来提供帮助的, AI的帮助,可以为我们解析这一过程提供更高效的手段”


学会“站在中间思考”


将一项技术从前沿的学术研究领域真正转化为可供使用的产品无疑是个具有挑战性的过程,但对于脑机接口技术来说,值得乐观的是我们当下已经可以看到其在医疗健康领域有望落地的具体场景。


在论坛中,由在中国人工智能产业发展联盟推出的《脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书》正式发布,其中就列举了脑机接口在医疗健康领域至少可以应用在肢体运动障碍诊疗、意识与认知障碍诊疗、精神疾病诊疗、感觉缺陷诊疗、癫痫和神经发育障碍诊疗等五大领域之中。这些都根源于脑机接口设备可获取并分析患者的脑信号,直接了解患者的运动意图、意识、认知、情感、感觉区域状态的技术优势。


但值得注意的是,同样一项技术在不同的领域进行应用时,所需要考量的重点因素可能完全不同。


“将技术从学术研究转化成一个可商业化的产品,实际上是我们每天都在关注的事情。从学术角度看,一个发现或创造的最重要的可能是原创性、新颖性,我们看重的是谁是第一个发现者;而从商业化的角度来说,两个方面的内容可能更重要:第一是相对低成本带来的可及性,这可以让更多的人群获益;第二是易用性,让终端用户的学习曲线更容易学习和掌握;杨云霞表示。


这也是为什么,杨云霞认为作为连接学术领域与产业界的投资人,需要扮演更积极的角色。“从前沿科技到产业化,两者之间还是有一段距离的。如何将两者更好的链接起来,缩短这个距离,让科学发现更快进入平常生活中,投资者能帮助完成的工作很多。


杨云霞表示,现在非常积极的一面是,我们已经能看到很多优秀的科学家,他们有很强的动力把他们的前沿科技转化为商业化的产品从而造福社会。而这或许意味着,一个更值得期待的未来,正加速到来。

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