當(dāng)科學(xué)開始以更快的速度激蕩，有一部分人先看到了未來。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、傳感器的泛在、大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)、電子商務(wù)的發(fā)展、在線社區(qū)的興起，數(shù)據(jù)和知識在人類社會、物理空間、信息空間以及生命科學(xué)之間交叉融合、相互作用，量子科學(xué)、生物醫(yī)藥等一系列的前沿科學(xué)與人工智能學(xué)科交織碰撞，將發(fā)生什么呢？

首先，量子計算（量子力學(xué)和計算機科學(xué)的交叉學(xué)科）給現(xiàn)有的信息處理方式和人工智能技術(shù)帶來了全新的想象。我們所熟知的經(jīng)典計算機以經(jīng)典比特作為信息處理的基本單位，一個經(jīng)典比特的狀態(tài)要么為0，要么為1。相比之下，量子計算機則利用了量子力學(xué)中存在的獨特現(xiàn)象，通過量子比特來存儲和處理信息。其比特狀態(tài)可以為0和1的“疊加”態(tài)，也就是說可以同時表達(dá)0和1。如果把經(jīng)典計算機和量子計算機擬人化，讓他們同時在一個復(fù)雜迷宮內(nèi)尋找出口，那么經(jīng)典計算機需要一條路一條路地嘗試，一條不通再試下一條。雖然這個過程相比容易“暈圈”的人類來講已經(jīng)非常具有速度優(yōu)勢，但對比量子計算機那種可以同時并行嘗試多條路徑并找到出口的“新計算”來講，還是顯得“慢”了許多。量子計算機的種種特殊性質(zhì)可能會為經(jīng)典計算機無法有效解決的問題帶來新的希望。

在帶來潛在優(yōu)勢的同時，量子計算機需要人們對于更深層微觀系統(tǒng)的操控能力，這在工程上是一個巨大的挑戰(zhàn)。近年來，國內(nèi)外在量子計算機的硬件上都有做出了巨大突破，這也為人們初步使用量子計算機來解決實際問題帶來了可能。而量子人工智能，就是可能產(chǎn)生重要突破的方向之一，作為量子計算與人工智能的交叉融合領(lǐng)域，該方向可以使得兩個學(xué)科相互借鑒、相互補充，從而實現(xiàn)雙贏。一方面人工智能可利用量子計算的信息處理優(yōu)勢促進(jìn)自身發(fā)展（新型的人工智能算法等等），另一方面量子科學(xué)也可以利用人工智能來突破研發(fā)瓶頸（例如通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)對微觀系統(tǒng)更優(yōu)的操控）?？偟膩碚f，量子計算在大規(guī)模應(yīng)用落地之前還有許多棘手的科學(xué)與工程技術(shù)難題待解，而這就需要以人工智能為代表的先進(jìn)技術(shù)做支持。

在這方面，國內(nèi)像百度這樣自身具有AI技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)也早就開始了研發(fā)與應(yīng)用探索。去年，百度就接連在國際量子頂會TQC 2020和QIP 2020亮相并有著驚艷的表現(xiàn)。其中，在TQC 2020大會中，百度憑借著自身在量子計算領(lǐng)域的技術(shù)積累，成功入選1個邀請報告和1個貢獻(xiàn)報告，這是大陸地區(qū)首次且唯一入選TQC的邀請報告，百度在全球量子計算學(xué)術(shù)界的影響力得以凸顯。

事實上，百度早在2018年便成立了量子計算研究所。到了2020年，百度基于自身開源開放的深度學(xué)習(xí)平臺飛槳發(fā)布了“量槳”——支持量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓(xùn)練的量子機器學(xué)習(xí)工具集。而飛槳作為中國首個自主研發(fā)、開源開放、功能完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，全面涵蓋核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件，以及飛槳企業(yè)版AI開發(fā)平臺，可以說是為產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)、科研創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)技術(shù)底座。

基于飛槳打造的量子機器學(xué)習(xí)工具“量槳”，建起了人工智能與量子計算之間的橋梁，支持常用的量子電路模擬并提供組合優(yōu)化、量子化學(xué)等前沿應(yīng)用工具包。同時，為了便于開發(fā)者利用量子科學(xué)快速進(jìn)行應(yīng)用向探索，量槳還提供了翔實的入門教程和場景案例(qml.baidu.com)，為廣大量子計算愛好者提供了一條可行的學(xué)習(xí)途徑。

今年1月，在量子計算頂會QIP2021上，量槳重點新增了分布式量子信息處理模組LOCCNet，在量子糾纏處理場景中達(dá)到業(yè)界最優(yōu)并得到了廣泛的關(guān)注，更是支持量子態(tài)分辨、量子隱形傳態(tài)等核心量子信息處理方案的便捷開發(fā)。量槳團隊通過LOCCNet發(fā)現(xiàn)了全新的糾纏提純方案，達(dá)到業(yè)界最優(yōu)，可用于推動量子通信等技術(shù)的發(fā)展。今年3月，量槳適配飛槳框架2.0也重磅升級至2.0版本，運行性能最高可提升40%，達(dá)到國際領(lǐng)先。

同時，量槳還新增量子噪聲模塊，支持開發(fā)者在量子算法中設(shè)置常見的噪聲從個人開發(fā)適用于近期含噪量子設(shè)備的應(yīng)用。通過百度飛槳深度學(xué)習(xí)平臺賦能量子計算，量槳為領(lǐng)域內(nèi)的科研人員以及開發(fā)者提供了便捷開發(fā)量子人工智能應(yīng)用強有力的支撐，也推動著人工智能與量子計算的融合創(chuàng)新。

事實上，學(xué)術(shù)界長久以來往往瞄準(zhǔn)世界先進(jìn)的方向進(jìn)行投入，即學(xué)科前沿，但應(yīng)用落地的速度相對緩慢。隨著本世紀(jì)的信息環(huán)境發(fā)生著巨大而深刻的變化，開始快速反映并聚集人類的發(fā)現(xiàn)、需求、創(chuàng)意、知識和能力，學(xué)科交叉碰撞，為前沿學(xué)科的技術(shù)應(yīng)用帶來“加速度”，特別是近期可深刻感受到的生物醫(yī)學(xué)研究方向上的突破與創(chuàng)新。

2020年人類與病毒之間的一場遭遇戰(zhàn)，人工智能以生物計算角度切入生命科學(xué)，加速了生物醫(yī)藥研發(fā)的效率與速度。去年5月，百度推出了全球首個mRNA疫苗基因序列設(shè)計算法 LinearDesign，可用來高效設(shè)計優(yōu)化mRNA序列。而從生物學(xué)角度看，疫苗的研制有多個方向，如DNA疫苗、mRNA疫苗、蛋白質(zhì)疫苗和最常見的滅活疫苗等。其中，技術(shù)成熟且效果不錯的滅活疫苗研制一般在10年左右，而這次我們之所以能夠一年研制出滅活疫苗可以說是舉全國之力創(chuàng)了奇跡，但這不是常態(tài)。相比來講，mRNA疫苗可省去蛋白質(zhì)疫苗需要體外培育抗原的環(huán)節(jié)，大大減少了生產(chǎn)周期，更有希望成為未來的預(yù)防工具。一旦成功，以后再有其他類似病毒，我們只要搞定病毒的關(guān)鍵基因序列疫苗就算完成了一半，這讓疫苗的研發(fā)周期瞬間從10年左右拉至周級單位，疫苗研發(fā)也由此從一種生物化學(xué)問題轉(zhuǎn)變?yōu)楣こ虇栴}。

但mRNA 疫苗的挑戰(zhàn)在于非常“脆弱”，很容易在保存和運輸過程中因為降解而失效，并導(dǎo)致蛋白質(zhì)表達(dá)效率的大幅降低，而百度研發(fā)的LinearDesign算法則針對mRNA 疫苗的這一挑戰(zhàn)做出優(yōu)化，提出了一種更為直接和高效的解決方案。目前，在新型冠狀病毒刺突蛋白序列上的計算機模擬實驗也已證明了LinearDesign的有效性。該算法帶來的解決方案不僅可以設(shè)計出結(jié)構(gòu)最穩(wěn)定的蛋白序列，而且只需要1個半小時左右的時間。

此外，如果再進(jìn)一步采用線性時間近似算法，所需的時間將可再縮短至16分鐘，而與最優(yōu)解的能量差距（衡量穩(wěn)定性的指標(biāo)，能量越低越穩(wěn)定）只有0.6%。這兩種設(shè)計相比于自然界天然存在的新型冠狀病毒刺突蛋白mRNA序列要穩(wěn)定的多（能量降低了150%）。早在去年，領(lǐng)先的LinearDesign算法就已向全球疫苗研發(fā)機構(gòu)及研究中心等免費開放，并在arXiv發(fā)布了相關(guān)論文，助力新型冠狀病毒疫苗研發(fā)。

目前，百度也已與中國疾病預(yù)防控制中心病毒病預(yù)防控制所簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，聯(lián)合設(shè)立“中國CDC應(yīng)急技術(shù)中心-百度基因測序工作站”。此外，中國疾病預(yù)防控制中心后續(xù)還將使用百度LinearDesign算法設(shè)計的mRNA疫苗序列進(jìn)行體外實驗，驗證疫苗的穩(wěn)定性和蛋白質(zhì)表達(dá)效率。2020年底，在國際頂尖人工智能峰會The AI Summit上，百度憑借LinearFold和LinearDesign算法在新冠抗疫中的杰出貢獻(xiàn)，榮獲了AIconics首屆“AI For Good(人工智能向善)”獎。中國AI的技術(shù)實力、責(zé)任擔(dān)當(dāng)以及與行業(yè)深度結(jié)合的能力再次收獲國際盛贊。

除了LinearDesign外，百度在生物計算方面積累的其他成熟經(jīng)驗已基于飛槳打造的螺旋槳PaddleHelix進(jìn)行開源，提供包括大規(guī)模的分子預(yù)訓(xùn)練、藥物-靶點親和力預(yù)測、以及 ADMET 成藥性預(yù)測等一系列算法和模型。同時，螺旋槳PaddleHelix生物計算平臺底層依舊以飛槳核心框架作為支持，有深度開發(fā)需求的開發(fā)者也可以滿足自身所需。從上層應(yīng)用場景來講，PaddleHelix滿足了藥物研發(fā)，疫苗設(shè)計和精準(zhǔn)醫(yī)療三大主要場景，幫助生物信息學(xué)、計算機交叉學(xué)科背景的學(xué)習(xí)者、研究者和合作伙伴，更便利地構(gòu)建AI算法模型。

今年三月，憑借PaddleHelix在分子表示方面的技術(shù)創(chuàng)新，飛槳還在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際權(quán)威榜單OGB（Open Graph Benchmark）多項分子性質(zhì)預(yù)測任務(wù)中亮麗登頂，在AI藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得新的技術(shù)突破。

綜上所述，我們已不難感受到，技術(shù)的進(jìn)步讓科學(xué)研究越來越多地呈現(xiàn)出集成創(chuàng)新、融合發(fā)展的新態(tài)勢，學(xué)科交叉融合已成為當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展的重大特征，而強化學(xué)科交叉和尋求新的科研范式已經(jīng)成為支撐實現(xiàn)科技創(chuàng)新重大突破、發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的迫切需要。

截至2020年底，飛槳已凝聚超265萬開發(fā)者，服務(wù)10萬家企業(yè)，基于飛槳平臺創(chuàng)建了超過34萬個模型，在城市、工業(yè)、電力、通信等很多關(guān)乎國計民生的領(lǐng)域都有飛槳在發(fā)揮作用。飛槳顯著降低了人工智能的應(yīng)用門檻，加快了創(chuàng)新速度的同時，也在通過前沿學(xué)科的交叉不斷拓展創(chuàng)新的邊界。未來，作為智能時代開源開放、技術(shù)領(lǐng)先、便捷易用的基礎(chǔ)技術(shù)底座，飛槳還將為整個智能社會帶來更多、更大的可能。（華文）

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