首屆人工智能與生物技術(shù)學(xué)術(shù)大會(huì)暨人工智能與生物技術(shù)專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)定于2025年8月22—24日在黑龍江省哈爾濱市召開。本次會(huì)議由中國生物工程學(xué)會(huì)人工智能與生物技術(shù)專業(yè)委員會(huì)主辦，哈爾濱工業(yè)大學(xué)生命科學(xué)和醫(yī)學(xué)學(xué)部/生命科學(xué)中心承辦。

大會(huì)將圍繞人工智能與生物技術(shù)領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢進(jìn)行深入探討，分別聚焦人工智能賦能蛋白質(zhì)及藥物設(shè)計(jì)、人工智能賦能組學(xué)數(shù)字解碼、人工智能賦能合成生物學(xué)和人工智能賦能醫(yī)學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能與生物技術(shù)的交叉融合和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。我們誠邀人工智能與生物技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者、研究生及企業(yè)界人士共同參與此次盛會(huì)，讓我們共同分享學(xué)術(shù)盛宴，欣賞領(lǐng)略哈爾濱“東方小巴黎”的獨(dú)特魅力。

會(huì)議規(guī)模：約500人

名譽(yù)主席：

高福、張澤民、鄭海榮

大會(huì)主席：

黃志偉

執(zhí)行主席：

尚學(xué)群、王軍、曾堅(jiān)陽、張巖

秘書長：

張宏翔、肖陽、顧悅

學(xué)術(shù)委員會(huì)（按姓氏拼音順序）：

杜樸風(fēng)、古槿、郭向前、韓俊偉、黃志偉、李國亮、劉暉、劉嶸明、劉治平、寧康、尚學(xué)群、蘇建忠、蘇曉泉、王春宇、王芳、王軍、吳浩、謝正偉、熊旭深、嚴(yán)海丹、曾堅(jiān)陽、張春龍、張帆、張巖、章張、周源

地方組織委員會(huì)：

黃志偉、張巖、肖陽、顧悅、張?jiān)迄i，寧尚偉，王理，韓俊偉、楊帆、朱玉威、郭明慧

會(huì)議主題

1. 人工智能賦能蛋白質(zhì)及藥物設(shè)計(jì)

2. 人工智能賦能組學(xué)數(shù)字解碼

3. 人工智能賦能合成生物學(xué)

4. 人工智能賦能醫(yī)學(xué)影像學(xué)

學(xué)術(shù)安排

1. 大會(huì)擬邀請(qǐng)人（排列順序不分先后）

高 福，中國科學(xué)院微生物研究所，中國科學(xué)院院士

張澤民，重慶醫(yī)科大學(xué)，中國科學(xué)院院士

鄭海榮，南京大學(xué)，中國科學(xué)院院士

陳洛南，上海交通大學(xué)

劉海燕，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)

徐 鷹，南方科技大學(xué)

趙方慶，中國科學(xué)院動(dòng)物研究所

戴 磊，深圳合成生物學(xué)創(chuàng)新研究院

傅雄飛，深圳合成生物學(xué)創(chuàng)新研究院

李 霞，哈爾濱醫(yī)科大學(xué)

尚學(xué)群，西北工業(yè)大學(xué)

王皓毅，中國科學(xué)院動(dòng)物研究所

王 軍，中國科學(xué)院微生物研究所

曾堅(jiān)陽，西湖大學(xué)

張龍江，東部戰(zhàn)區(qū)總醫(yī)院

張 巖，哈爾濱工業(yè)大學(xué)

張?jiān)鲚x，深圳理工大學(xué)

以下內(nèi)容為GPT視角對(duì)人工智能與生物技術(shù)學(xué)術(shù)大會(huì)暨人工智能與生物技術(shù)專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)相關(guān)領(lǐng)域的研究解讀，僅供參考：

人工智能與生物技術(shù)研究現(xiàn)狀

一、人工智能與生物技術(shù)的核心突破

AI驅(qū)動(dòng)的生物數(shù)據(jù)分析

基因組學(xué)與蛋白質(zhì)組學(xué)：AI算法（如深度學(xué)習(xí)）能夠高效處理海量基因數(shù)據(jù)，解析基因序列與疾病關(guān)聯(lián)。例如，DeepMind的AlphaFold已預(yù)測超過2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，加速藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。

單細(xì)胞測序：AI技術(shù)可解析單細(xì)胞水平的基因表達(dá)差異，推動(dòng)癌癥、免疫疾病等領(lǐng)域的精準(zhǔn)醫(yī)療研究。

生物技術(shù)領(lǐng)域的AI應(yīng)用

藥物研發(fā)：AI通過虛擬篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬等技術(shù)，將新藥研發(fā)周期從10年縮短至3-5年。例如，Insilico Medicine利用生成式AI設(shè)計(jì)出治療特發(fā)性肺纖維化的候選藥物，已進(jìn)入臨床試驗(yàn)。

合成生物學(xué)：AI優(yōu)化基因回路設(shè)計(jì)，提升微生物合成效率。例如，Zymergen通過AI算法優(yōu)化微生物代謝途徑，實(shí)現(xiàn)生物基材料的規(guī)模化生產(chǎn)。

跨學(xué)科技術(shù)融合

腦機(jī)接口（BCI）：AI解碼大腦神經(jīng)信號(hào)，結(jié)合生物技術(shù)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)修復(fù)與增強(qiáng)。例如，Neuralink的腦機(jī)接口設(shè)備已實(shí)現(xiàn)猴子通過意念控制電腦游戲。

類器官與器官芯片：AI模擬器官生理環(huán)境，結(jié)合3D生物打印技術(shù)，構(gòu)建體外疾病模型，減少動(dòng)物實(shí)驗(yàn)依賴。

二、典型應(yīng)用場景

醫(yī)療健康

精準(zhǔn)醫(yī)療：AI分析患者基因組、代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù)，制定個(gè)性化治療方案。例如，IBM Watson for Oncology已為全球超8萬名癌癥患者提供治療建議。

疾病診斷：AI輔助病理診斷系統(tǒng)（如Paige.AI）可識(shí)別早期癌癥，準(zhǔn)確率媲美資深病理學(xué)家。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

作物育種：AI結(jié)合基因編輯技術(shù)（如CRISPR），加速抗逆、高產(chǎn)作物品種的培育。例如，拜耳公司利用AI預(yù)測基因型與表型關(guān)系，縮短育種周期。

病蟲害防控：AI圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測農(nóng)田病蟲害，結(jié)合生物防治手段（如天敵昆蟲）實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)防控。

環(huán)境保護(hù)

生物多樣性保護(hù)：AI分析環(huán)境DNA（eDNA）數(shù)據(jù)，監(jiān)測瀕危物種分布。例如，Wildbook平臺(tái)通過AI識(shí)別動(dòng)物個(gè)體，助力非洲象保護(hù)。

污染治理：AI優(yōu)化微生物降解污染物的路徑，提升污染治理效率。

三、面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)隱私與倫理問題

生物數(shù)據(jù)（如基因組信息）涉及個(gè)人隱私，AI算法可能引發(fā)數(shù)據(jù)濫用風(fēng)險(xiǎn)。此外，腦機(jī)接口等技術(shù)可能引發(fā)“人類增強(qiáng)”倫理爭議。

技術(shù)壁壘與成本

高通量生物實(shí)驗(yàn)設(shè)備、超算資源等成本高昂，限制了AI與生物技術(shù)融合的普及。例如，AlphaFold的訓(xùn)練成本高達(dá)數(shù)百萬美元。

跨學(xué)科人才短缺

既懂AI又精通生物技術(shù)的復(fù)合型人才稀缺，制約了技術(shù)創(chuàng)新的落地速度。

四、未來趨勢

技術(shù)融合深化

AI與量子計(jì)算、光子計(jì)算等新技術(shù)結(jié)合，將進(jìn)一步提升生物數(shù)據(jù)處理能力。例如，量子機(jī)器學(xué)習(xí)有望加速藥物分子篩選。

產(chǎn)業(yè)化加速

生物技術(shù)公司（如Moderna、23andMe）與AI企業(yè)（如DeepMind、OpenAI）的合作將更加緊密，推動(dòng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向市場。

全球監(jiān)管協(xié)同

各國將加強(qiáng)AI與生物技術(shù)領(lǐng)域的法規(guī)制定，平衡創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)。例如，歐盟《人工智能法案》已對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)提出明確要求。

人工智能與生物技術(shù)研究可以應(yīng)用在哪些行業(yè)或產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域

一、醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)

藥物研發(fā)與個(gè)性化醫(yī)療

AI加速藥物發(fā)現(xiàn)：通過深度學(xué)習(xí)分析靶點(diǎn)-配體相互作用，虛擬篩選候選分子。例如，BenevolentAI利用AI發(fā)現(xiàn)治療漸凍癥（ALS）的潛在藥物，將研發(fā)周期縮短60%。

精準(zhǔn)診斷與治療：AI結(jié)合基因組學(xué)、代謝組學(xué)數(shù)據(jù)，制定個(gè)性化治療方案。例如，Tempus Labs通過AI分析患者腫瘤基因組，為癌癥患者匹配靶向藥物，臨床響應(yīng)率提升30%。

AI輔助影像診斷：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的醫(yī)學(xué)影像分析系統(tǒng)，可識(shí)別早期肺癌、乳腺癌等，診斷準(zhǔn)確率媲美資深醫(yī)生（如騰訊覓影的肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)）。

生物制造與再生醫(yī)學(xué)

細(xì)胞與組織工程：AI優(yōu)化干細(xì)胞分化路徑，結(jié)合3D生物打印技術(shù)，構(gòu)建人工器官（如Organovo的肝臟組織芯片）。

基因治療：AI輔助CRISPR基因編輯系統(tǒng)設(shè)計(jì)，降低脫靶效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)罕見病治療（如Intellia Therapeutics的體內(nèi)基因編輯療法）。

二、農(nóng)業(yè)與食品產(chǎn)業(yè)

智能育種與作物改良

基因組選擇育種：AI結(jié)合全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS），預(yù)測作物性狀（如產(chǎn)量、抗逆性），加速育種進(jìn)程。例如，拜耳公司利用AI將大豆育種周期從10年縮短至5年。

合成生物學(xué)育種：AI設(shè)計(jì)微生物代謝通路，生產(chǎn)生物農(nóng)藥、肥料（如Pivot Bio的固氮微生物產(chǎn)品，減少化肥使用量40%）。

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)與病蟲害管理

AI驅(qū)動(dòng)的農(nóng)田監(jiān)測：無人機(jī)搭載多光譜傳感器，結(jié)合AI圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測作物長勢、病蟲害分布（如Blue River Technology的智能除草機(jī)器人）。

生物防治：AI篩選天敵昆蟲基因，提升生物防治效率（如英國公司Exosect的昆蟲信息素合成技術(shù)）。

三、環(huán)境保護(hù)與能源產(chǎn)業(yè)

生物修復(fù)與污染治理

微生物降解污染物：AI優(yōu)化微生物基因表達(dá)，提升石油、重金屬等污染物的降解效率（如Deinove公司利用AI改造熱解糖菌，降解工業(yè)廢水中的酚類物質(zhì)）。

碳捕獲與利用：AI設(shè)計(jì)人工光合作用系統(tǒng)，將CO?轉(zhuǎn)化為生物燃料（如LanzaTech的微生物發(fā)酵技術(shù)，將工業(yè)廢氣轉(zhuǎn)化為乙醇）。

生物多樣性保護(hù)

AI監(jiān)測瀕危物種：通過聲紋識(shí)別、圖像識(shí)別技術(shù)，追蹤野生動(dòng)物活動(dòng)軌跡（如Wildbook平臺(tái)利用AI識(shí)別非洲象個(gè)體，助力反盜獵行動(dòng)）。

生態(tài)模型預(yù)測：AI結(jié)合環(huán)境DNA（eDNA）數(shù)據(jù)，模擬物種分布變化，指導(dǎo)保護(hù)區(qū)規(guī)劃（如NatureServe的生物多樣性預(yù)測系統(tǒng)）。

四、工業(yè)與材料產(chǎn)業(yè)

生物基材料與綠色制造

AI驅(qū)動(dòng)的酶工程：通過定向進(jìn)化與AI模擬，設(shè)計(jì)高效生物催化劑（如Codexis的工業(yè)酶，用于生物燃料、洗滌劑生產(chǎn)）。

微生物合成材料：AI優(yōu)化微生物代謝途徑，生產(chǎn)可降解塑料（如Zymergen的生物基聚酰亞胺薄膜，替代傳統(tǒng)石油基材料）。

工業(yè)生物過程優(yōu)化

發(fā)酵過程控制：AI實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)酵罐參數(shù)（pH、溶氧等），動(dòng)態(tài)調(diào)整工藝條件，提升產(chǎn)物產(chǎn)率（如Ginkgo Bioworks的自動(dòng)化發(fā)酵平臺(tái)）。

代謝網(wǎng)絡(luò)建模：AI構(gòu)建微生物代謝通量模型，預(yù)測基因敲除或過表達(dá)對(duì)產(chǎn)物合成的影響（如IBM的代謝工程工具）。

五、消費(fèi)與零售產(chǎn)業(yè)

個(gè)性化營養(yǎng)與健康管理

腸道微生物組分析：AI結(jié)合宏基因組測序數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化飲食建議（如uBiome的微生物組檢測服務(wù)）。

AI驅(qū)動(dòng)的護(hù)膚品研發(fā)：通過皮膚微生物組分析，開發(fā)定制化護(hù)膚品（如Proven Skincare的AI配方系統(tǒng)）。

可持續(xù)時(shí)尚與生物紡織

生物基纖維生產(chǎn)：AI優(yōu)化蜘蛛絲蛋白、細(xì)菌纖維素等生物材料的合成工藝（如Bolt Threads的微生物合成蜘蛛絲技術(shù)）。

環(huán)保染料開發(fā)：AI篩選天然色素代謝途徑，減少化學(xué)染料污染（如Colorifix的微生物發(fā)酵染料技術(shù)）。

六、未來新興領(lǐng)域

腦機(jī)接口與神經(jīng)工程

AI解碼神經(jīng)信號(hào)：結(jié)合腦電（EEG）、功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)意念控制假肢、恢復(fù)語言能力（如Neuralink的N1植入體）。

神經(jīng)疾病治療：AI分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，輔助癲癇、帕金森病等疾病的閉環(huán)治療（如Neuropace的RNS系統(tǒng)）。

空間生物學(xué)與深空探索

AI模擬微重力環(huán)境：預(yù)測微生物在太空中的生長與代謝變化，支持長期太空任務(wù)中的生命維持系統(tǒng)（如NASA的生物再生生命支持系統(tǒng)）。

外星生物探測：AI分析行星樣本中的生物標(biāo)志物，尋找地外生命跡象（如ExoMars探測器的AI光譜分析模塊）。

七、挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

數(shù)據(jù)共享與標(biāo)準(zhǔn)化

問題：生物數(shù)據(jù)分散、格式不統(tǒng)一，限制AI模型訓(xùn)練效果。

解決方案：建立跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)（如EMBL-EBI的基因組數(shù)據(jù)庫），制定數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)（如BRAIN Initiative的神經(jīng)元分類標(biāo)準(zhǔn)）。

技術(shù)轉(zhuǎn)化與商業(yè)化

問題：實(shí)驗(yàn)室成果難以規(guī)?；涞?。

解決方案：加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作（如Flagship Pioneering的生物技術(shù)孵化模式），推動(dòng)AI-生物技術(shù)工具鏈的模塊化開發(fā)。

倫理與監(jiān)管框架

問題：基因編輯、腦機(jī)接口等技術(shù)可能引發(fā)倫理爭議。

解決方案：制定全球性技術(shù)倫理指南（如WHO的基因組編輯治理框架），建立分級(jí)監(jiān)管制度（如美國FDA的AI醫(yī)療設(shè)備審批路徑）。

人工智能與生物技術(shù)領(lǐng)域有哪些知名研究機(jī)構(gòu)或企業(yè)品牌

一、知名研究機(jī)構(gòu)1. 學(xué)術(shù)與政府研究機(jī)構(gòu)

Broad Institute of MIT and Harvard

領(lǐng)域：基因組學(xué)、癌癥生物學(xué)、AI驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)

成果：開發(fā)了基因編輯工具CRISPR-Cas9的優(yōu)化版本，并利用AI解析腫瘤微環(huán)境數(shù)據(jù)。

Wellcome Sanger Institute（英國）

領(lǐng)域：人類基因組計(jì)劃、單細(xì)胞測序

成果：主導(dǎo)人類基因組計(jì)劃英國部分，建立全球最大的癌癥基因組數(shù)據(jù)庫（ICGC）。

中國科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院

領(lǐng)域：合成生物學(xué)、AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)

成果：開發(fā)出全球首個(gè)基于AI的工業(yè)酶設(shè)計(jì)平臺(tái)，推動(dòng)生物制造產(chǎn)業(yè)化。

RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research（日本）

領(lǐng)域：器官芯片、AI模擬生物發(fā)育

成果：構(gòu)建全球首個(gè)“體外胎盤”模型，利用AI預(yù)測妊娠并發(fā)癥。

2. 跨國科研聯(lián)盟

Human Cell Atlas（人類細(xì)胞圖譜計(jì)劃）

參與方：全球80+機(jī)構(gòu)（如劍橋大學(xué)、斯坦福大學(xué)）

目標(biāo)：繪制人體所有細(xì)胞類型的基因表達(dá)圖譜，AI用于解析單細(xì)胞數(shù)據(jù)。

BRAIN Initiative（美國腦計(jì)劃）

參與方：NIH、DARPA、多家AI企業(yè)

目標(biāo)：通過AI解碼大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)腦機(jī)接口技術(shù)。

二、企業(yè)品牌1. 生物科技與AI制藥企業(yè)

DeepMind（Alphabet旗下）

技術(shù)：AlphaFold（蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測）

影響：預(yù)測超2億種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，加速藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，已與多家藥企合作。

Insilico Medicine

技術(shù)：生成式AI設(shè)計(jì)分子

成果：2022年開發(fā)出全球首個(gè)完全由AI設(shè)計(jì)的特發(fā)性肺纖維化藥物（進(jìn)入II期臨床）。

BenevolentAI

技術(shù)：知識(shí)圖譜+深度學(xué)習(xí)

應(yīng)用：發(fā)現(xiàn)治療漸凍癥（ALS）的潛在藥物靶點(diǎn)，與阿斯利康合作開發(fā)。

23andMe

技術(shù)：基因組數(shù)據(jù)+AI分析

業(yè)務(wù)：消費(fèi)者基因檢測，已與葛蘭素史克合作開發(fā)藥物（如帕金森病療法）。

2. 農(nóng)業(yè)與食品科技企業(yè)

Bayer Crop Science（拜耳作物科學(xué)）

技術(shù)：AI+基因組選擇育種

成果：將大豆育種周期縮短50%，推出抗蟲、耐旱作物品種。

Pivot Bio

技術(shù)：AI改造固氮微生物

產(chǎn)品：PROVEN?生物氮肥，減少化肥使用量40%，適用于玉米等作物。

Impossible Foods

技術(shù)：AI模擬肉類風(fēng)味與質(zhì)地

產(chǎn)品：植物基漢堡，通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化血紅素蛋白生產(chǎn)，口感接近真肉。

3. 合成生物學(xué)與生物制造企業(yè)

Ginkgo Bioworks

技術(shù)：AI驅(qū)動(dòng)的細(xì)胞編程平臺(tái)

業(yè)務(wù)：為香精香料、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)定制微生物（如與羅氏合作生產(chǎn)抗癌藥物前體）。

Zymergen

技術(shù)：AI+高通量實(shí)驗(yàn)

產(chǎn)品：Hyaline?生物基聚酰亞胺薄膜，用于柔性電子設(shè)備，性能優(yōu)于傳統(tǒng)材料。

Codexis

技術(shù)：AI定向進(jìn)化酶

應(yīng)用：為默克、諾華等藥企提供生物催化劑，加速藥物合成。

4. 醫(yī)療AI與診斷企業(yè)

Tempus Labs

技術(shù)：AI+多組學(xué)分析

業(yè)務(wù)：為癌癥患者提供個(gè)性化治療方案，臨床數(shù)據(jù)覆蓋超50萬例患者。

Paige.AI

技術(shù)：AI病理診斷系統(tǒng)

成果：在前列腺癌、乳腺癌診斷中準(zhǔn)確率達(dá)99%，獲FDA突破性設(shè)備認(rèn)定。

IBM Watson Health

技術(shù)：自然語言處理+醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜

應(yīng)用：為全球超8萬名癌癥患者提供治療建議，覆蓋20+癌種。

5. 腦機(jī)接口與神經(jīng)科技企業(yè)

Neuralink（特斯拉旗下）

技術(shù)：柔性電極+AI解碼神經(jīng)信號(hào)

進(jìn)展：實(shí)現(xiàn)猴子通過意念控制電腦游戲，計(jì)劃2030年前開展人體試驗(yàn)。

Blackrock Neurotech

技術(shù)：植入式腦機(jī)接口

應(yīng)用：幫助癱瘓患者通過意念控制機(jī)械臂，臨床植入案例超100例。

Synchron

技術(shù)：血管內(nèi)腦機(jī)接口（無需開顱）

進(jìn)展：2023年完成首例人體試驗(yàn)，患者可通過意念發(fā)送電子郵件。

三、行業(yè)趨勢與競爭格局

技術(shù)融合加速

大型科技公司（如Alphabet、微軟）通過收購生物技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)（如DeepMind收購Isomorphic Labs）強(qiáng)化布局。

傳統(tǒng)藥企（如羅氏、諾華）與AI企業(yè)（如BenevolentAI）建立長期合作，形成“AI+生物技術(shù)”生態(tài)。

地域分布特征

美國：占據(jù)全球AI生物技術(shù)領(lǐng)域60%以上的專利與融資（如Flagship Pioneering孵化超50家生物科技公司）。

中國：在基因測序、AI制藥領(lǐng)域快速崛起（如華大基因、晶泰科技）。

歐洲：聚焦倫理與監(jiān)管研究（如歐盟《人工智能法案》對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)的嚴(yán)格規(guī)定）。

未來競爭焦點(diǎn)

底層技術(shù)：量子計(jì)算+AI（如IBM的量子機(jī)器學(xué)習(xí)加速藥物分子模擬）。

應(yīng)用場景：腦機(jī)接口商業(yè)化、空間生物學(xué)（如NASA資助的AI驅(qū)動(dòng)的外星生命探測項(xiàng)目）。

人工智能與生物技術(shù)領(lǐng)域有哪些招聘崗位或就業(yè)機(jī)會(huì)

一、核心技術(shù)研發(fā)崗位1. AI生物信息學(xué)家（AI Bioinformatician）

職責(zé)：開發(fā)AI算法解析基因組、蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)，構(gòu)建疾病預(yù)測模型。

技能要求：

編程（Python/R）、深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch）；

生物信息學(xué)工具（BLAST、GATK）及多組學(xué)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。

代表企業(yè)：DeepMind、23andMe、華大基因。

薪資參考：美國年薪15萬?25萬，中國一線城市年薪50萬-100萬。

2. 計(jì)算生物學(xué)家（Computational Biologist）

職責(zé)：利用AI模擬生物系統(tǒng)（如代謝網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)折疊），指導(dǎo)藥物設(shè)計(jì)。

技能要求：

分子生物學(xué)基礎(chǔ)+機(jī)器學(xué)習(xí)建模能力；

熟悉Rosetta、AlphaFold等工具。

代表企業(yè)：Insilico Medicine、BenevolentAI。

發(fā)展路徑：從算法工程師→生物計(jì)算團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人→CSO（首席科學(xué)官）。

3. 合成生物工程師（Synthetic Bioengineer）

職責(zé)：通過AI優(yōu)化基因回路設(shè)計(jì)，構(gòu)建工程化細(xì)胞工廠。

技能要求：

微生物遺傳學(xué)+自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（如BioFoundry）；

熟練使用AI驅(qū)動(dòng)的基因編輯工具（如CRISPRai）。

代表企業(yè)：Ginkgo Bioworks、Zymergen。

典型項(xiàng)目：開發(fā)AI設(shè)計(jì)的高效酵母菌株，用于生產(chǎn)生物燃料。

二、醫(yī)療與健康領(lǐng)域崗位1. AI臨床科學(xué)家（AI Clinical Scientist）

職責(zé)：將AI模型（如醫(yī)學(xué)影像診斷、基因檢測報(bào)告解讀）轉(zhuǎn)化為臨床應(yīng)用。

技能要求：

醫(yī)學(xué)背景（臨床醫(yī)學(xué)/流行病學(xué)）+AI算法驗(yàn)證經(jīng)驗(yàn)；

熟悉FDA/NMPA醫(yī)療器械審批流程。

代表企業(yè)：Tempus Labs、Paige.AI。

案例：在腫瘤醫(yī)院部署AI輔助診斷系統(tǒng)，將早期肺癌檢出率提升20%。

2. 藥物研發(fā)科學(xué)家（AI-Driven Drug Discovery）

職責(zé)：利用生成式AI設(shè)計(jì)新型分子，加速臨床試驗(yàn)。

技能要求：

藥物化學(xué)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；

熟悉Schr?dinger、薛定諤等分子模擬軟件。

代表企業(yè)：Recursion Pharmaceuticals、Atomwise。

成果：某AI設(shè)計(jì)的帕金森病藥物已進(jìn)入II期臨床，研發(fā)周期縮短60%。

3. 神經(jīng)接口工程師（Neural Interface Engineer）

職責(zé)：開發(fā)腦機(jī)接口（BCI）硬件與AI解碼算法，實(shí)現(xiàn)意念控制。

技能要求：

神經(jīng)科學(xué)+嵌入式系統(tǒng)開發(fā)；

掌握EEG/fMRI信號(hào)處理與深度學(xué)習(xí)。

代表企業(yè)：Neuralink、Blackrock Neurotech。

前沿方向：非侵入式BCI設(shè)備（如Synchron的血管內(nèi)電極）。

三、農(nóng)業(yè)與食品領(lǐng)域崗位1. 智能育種專家（AI Breeding Specialist）

職責(zé)：通過AI基因組選擇技術(shù)，培育高產(chǎn)、抗逆作物品種。

技能要求：

作物遺傳學(xué)+多目標(biāo)優(yōu)化算法；

熟悉TASSEL、GAPIT等QTL定位工具。

代表企業(yè)：拜耳作物科學(xué)、先正達(dá)。

案例：AI輔助選育的抗旱玉米品種，在非洲產(chǎn)量提升30%。

2. 生物制造工程師（Bio-Manufacturing Engineer）

職責(zé)：利用AI優(yōu)化微生物發(fā)酵工藝，生產(chǎn)生物基材料。

技能要求：

代謝工程+過程控制理論；

熟練使用DOE（實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）與AI過程模擬工具。

代表企業(yè)：Pivot Bio、Impossible Foods。

產(chǎn)品：AI設(shè)計(jì)的固氮微生物肥料，減少化肥使用量40%。

四、交叉領(lǐng)域新興崗位1. 生物數(shù)據(jù)科學(xué)家（Biological Data Scientist）

職責(zé)：整合多組學(xué)數(shù)據(jù)（基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組），構(gòu)建AI預(yù)測模型。

技能要求：

數(shù)據(jù)科學(xué)+生物學(xué)背景；

熟悉單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析（如Seurat、Scanpy）。

代表企業(yè)：Human Longevity、Illumina。

應(yīng)用場景：癌癥早篩、衰老機(jī)制研究。

2. 生物倫理與政策專家（Bioethics & Policy Specialist）

職責(zé)：制定AI生物技術(shù)的倫理準(zhǔn)則與監(jiān)管框架。

技能要求：

法律/哲學(xué)背景+生物技術(shù)知識(shí)；

參與過FDA/EMA等機(jī)構(gòu)政策制定者優(yōu)先。

代表機(jī)構(gòu)：WHO、NIH倫理委員會(huì)。

熱點(diǎn)議題：基因編輯嬰兒、腦機(jī)接口數(shù)據(jù)隱私。

五、行業(yè)分布與地域機(jī)會(huì)1. 地域分布

北美：硅谷（AI生物技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)聚集地）、波士頓（學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)合緊密）；

歐洲：英國劍橋（生物技術(shù)集群）、德國圖賓根（AI醫(yī)療中心）；

亞洲：中國上海（張江藥谷）、新加坡（生物醫(yī)藥科技園）。

2. 行業(yè)賽道

高薪賽道：AI制藥（平均年薪比傳統(tǒng)藥企高30%-50%）、腦機(jī)接口；

增長賽道：合成生物學(xué)（預(yù)計(jì)2030年市場規(guī)模達(dá)$300億）、空間生物學(xué)。

六、職業(yè)發(fā)展建議

跨學(xué)科學(xué)習(xí)：

推薦課程：MIT的“計(jì)算生物學(xué)導(dǎo)論”、斯坦福的“AI在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用”。

實(shí)踐平臺(tái)：

參與iGEM（國際基因工程機(jī)器大賽）、Kaggle生物競賽。

職業(yè)路徑：

學(xué)術(shù)路線：博士→博士后→PI（獨(dú)立研究員）；

產(chǎn)業(yè)路線：研發(fā)工程師→產(chǎn)品經(jīng)理→創(chuàng)業(yè)公司CTO。