在全球AI竞技场上，美国长期以来一直以第一步优势领导AI行业。但是，低成本和高性能开源型R1最近对General AGI领域的现有技术范式提出了DeepSeek的挑战。面对这一创新性，Meta迅速启动了研究，Openai之类的巨型AI也被迫加快重复速度以跟上的速度。 DeepSeek的突破不仅表明，美国在AI领域的长期优势是不可动摇的，而且改变了中国公司与中国公司的全球刻板印象从技术模仿者跳到了变化的领导者。为了在AI全球竞争中取得领先地位，我们必须注意一般AGI和垂直AI的协调发展。作为AI的基础，General AGI已经强烈提供并且可以调节，并且可以处理广泛的复杂任务，这是对Reali的主要支持明智的社会的兴趣；虽然垂直AI专注于与特定行业的深入集成，依靠丰富的现场数据和专业知识，强调实施应用程序和更强大的潜在短期商业化，这是所有行业增长增长的主要驱动力。中国科学院的学者陈·凯克斯（Chen Kaixian）以AI制药为例，对公众说，AI在制药行业中的潜在价值可能达到1.2万亿美元。他说，外国研究表明，人工智能技术的应用可以将药物设计时间缩短70％，并将药物设计的成功率提高10倍。从全球市场结构的角度来看，美国在AI Pharmaceutical领域处于领先地位。根据《乞讨咨询报告》，2024年，美国将拥有AI全球药物市场的54.4％E英国和欧盟的价格近12％。相比之下，由中国管理的亚太地区仍处于童年。显然，我国的制药行业尚未获得自己的“ DeepSeek”时刻，主要原因之一是它没有在基础技术中取得成功。例如，DeepMind的Alphafold是一项主要的“瓶颈”技术。 Alphafold是一种蛋白质蛋白质物的工具，是生命科学应用领域AI的基准，并大大促进了全球生物医学研究的发展。通过深层研究算法，AlphaFold可以根据蛋白质的氨基酸顺序预测三维结构，从而解决了长期发生的生物学家的问题，并为药物研究和开发提供了重要的基础。这使研究人员可以更精确地了解药物靶标的结构，从而设计更有效的药物分子。电流是的，Alphafold3是一种开放资源，可用于非商业目的的研究。 In this regard, Ma Jianpeng, director of the Institute of Multi-Scale Complex Systems of Fudan University, commented, "some people say that the ALPHafold is an open resource, and our country doesn't have to do it. The aircraft machine. Currently, my country is still in the stage of exploring and imitating alphafolda terms of developing a static protein structure database, some research methods have been borrowed from Alphafold's ideas and focus almost on the development of尽管有许多科学研究来源的投资，但要实现超越的算法，实际上并不完美。创新设计的s。例如，DeepSeek的R1采用了混合专家体系结构（MOE），用传统的变压器体系结构代替了Feed Forward网络（FFN）层。该体系结构的设计不仅保持模型的高性能，而且还显着减少了计算和记忆痕迹的量。然后从客观的角度研究Alphafold的优势和缺失。尽管Alphafold在蛋白质静态结构的预测中表现良好，但存在一些自然局限性。它的训练数据主要来自实验数据，并且有效地预测静态蛋白质结构，但是在建模蛋白质变化的变化时存在明显的缺点，并且很难准确地模拟折叠途径，转换的转换和连接机制。尤其是靶蛋白连接到分子时，Alphafold Pred可能存在明显的偏差散文。此外，Alphafold训练数据高度取决于蛋白质结构的静态结构，该蛋白质结构缓慢生长，对现有氨基酸序列和三维结构的数据有限，并且许多数据完全用于为新的猜测活动提供更多支持。因此，利用成功的Deviceek体验并避免了AlphaFold限制，我们可以开发以下三种技术，从“模仿”到“超越”：技术路径：选择生成蛋白质动态结构的数据库。蛋白质在生物体上不静态存在，其操作和行为即将弥补动态变化。许多生物过程依赖于蛋白质的动态变化，这对于药物设计和分子对接至关重要。因此，我们可以打破由Alphafold支配的结构预言的静态结构，而是探索动态结构预测以鼓励发展OF跨越技术。蛋白质结构动态数据库的构建是实现技术跳跃的主要步骤。蛋白质结构的传统静态数据库仅包含蛋白质的单个结构，而动态结构数据库可以记录构象变化，能量状态及其与不同状态下其他分子的相干性。这种变化不仅反映了更全面的蛋白质的生物学功能，而且还为药物检测和分子设计提供了更重要的数据支持。分子动力学模拟是形成这种动态数据库的主要工具。通过限制原子之间的相干性，分子动力学模拟可以在从纳秒到微秒的时间范围内监测蛋白质的运动，从而获得其构象的变化。为了确保模拟结果的准确性，实验程序（例如核磁RE还需要Sonance，冷冻电子显微镜）才能进行验证。例如，核磁共振可以提供有关溶液中蛋白质的结构，而冷冻电子显微镜适合观察较大的复合蛋白的损伤细节。例如，Fudan大学研究团队创建的PDB动态数据集通过模拟获得了近12,600种蛋白质的构象变化，并提供了有关物理特性的全面信息，包括原子速度，强度，能量，能量潜力和动能能量，提供了重要的研究数据支持。该数据集提供了时间耗尽的间隔（1个Picsecond），能够捕获更详细的动态蛋白质路径，从而帮助研究人员更全面地了解蛋白质的重要​​构象变化。数据积累：Alphafold在蛋白质蛋白质蛋白质预测领域的重要发展很大程度上是由于支持超过200,000个数据结构数据和数百万个蛋白质结构 - 蛋白质。丰富的数据源为人工智能模型的培训和优化奠定了稳定的基础。但是，如果我们的动态结构数据库在大小和差异下，则很难以全面的方式获得蛋白质的复杂动态变化。因此，开发至少与Alphafold甚至更大的动态蛋白质结构的数据库是取得额外成功的关键。结构的大尺寸，高质量和多维动态数据库的主要开发是实现多维集合以及动态数据的持续积累。分子动力学的仿真可以提供有关蛋白质动态行为和理解动态蛋白质的重要​​工具的原子水平。同时，为了更全面地捕获动态变化蛋白质在其复杂的生物学环境中，我们需要包括许多互补的实验技术。其中，高通量蛋白质组学技术（例如与数据无关的获取（DIA）质谱法）可以快速而准确地识别并计算细胞和组织中的数千种蛋白质，从而为开发大型动态结构和渐进结构提供大量和高质量的实验数据。另外，通过对动态蛋白网络的构建和评估，我们可以深入探索蛋白质在分散生物过程中的调节机制。这些网络宣布了蛋白质关系的动态时间和空间变化，为进一步研究提供了重要的线索。同时，确保数据质量很重要，这需要严格的实验验证，数据和集成标准，以确保准确性，一致性和数据可用性。通过这种方式，我们可以提供更全面的可靠的数据基础，用于训练和优化AI模型，从而促进蛋白质结构领域的变化和发展。研发范式：“计算 +实验”，将AI应用于蛋白质结构的预测。完成动态数据的积累后，为了更准确地预测蛋白质的动态结构和功能，我们可以使用“计算 +实验”的新研发范式，以加速人工智能在蛋白质结构预测领域的应用。 “计算 +实验”方法使用计算机科学，数学模型和算法来预测和研究实验的结果，从而提供了实验支持的结果，数据分析和结果验证。该方法特别适合对复杂系统的评估和选择，尤其是在生活和研究与药物开发科学领域。最初的预言，S的分子动力学验证通过AI进行了模拟和优化，并在实验技术的帮助下进行了进一步的验证，该技术产生了连续截取的反馈，连续的模型改进并改善了预测的便秘。具体而言，AI可用于对蛋白质结构进行初始预测，而分子动力学模拟用于验证和优化这些预测。通过这种方式，模拟结果不仅可以回到AI模型以改善其算法，而且还可以通过实验方法（例如冷冻电子显微镜，核磁共振等）来证明，实验数据可以包括在AI的整体模型能力的整体技能中，从而提高了训练数据的技能。美国人工制药公司接力治疗公司的案例证明了这种方法的有效性。继电器使用第二代ITANIUM超级计算机执行长期分子SIMU动力学，升级的传统静态结构，是基于动态运动的设计中的主要设计，从而观察了与生物学相关的运动，并通过诸如Croyelectron显微镜和X射线晶体学等实验技术验证和优化模拟结果。通过对FGFR2激酶的详细综述，他们发现了先前未知的口袋结构，并深入了解了靶蛋白的运动及其与功能的相关性。最终，接力赛成功开发了新的RLY-4008药物，用于治疗胆管癌的治疗，降低了18个月，额为1亿美元，在“ 10亿美元的10亿美元US 10年历史的10岁循环”中崩溃了传统的药物研究和开发中的瓶颈。它将在基于“计算 +实验” R＆D范式的超级计算ITANIUM的支持下看到它，分子动态模拟提供的动态数据接近实验NTAL准确性，为促进蛋白质结构和研究与药物开发的预言开辟了新的可能性。目前，中国的创新模式被海外技术圈认可。 Uber的创始人Travis Kalanick最近谈到了他对现代中国风格的理解，当时他参加了播客。当时，Uber在中国发起的任何新功能都可以复制Didi等竞争对手，但是随着时间的流逝，DIDI改为本地化服务，付款集成等，并最终以某种方式超越了Uber，以成为行业领导者。未来，我们有理由相信，在不久的将来，具有中文特征的更具创新性的模型将出现在生活的情况下。