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军工科技 四千四百七十七章 理念的分歧

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作者:止天戈 分类:历史军事 更新时间:2025-12-30 06:30:14 来源:源1

四千四百七十七章理念的分歧(第1/2页)

就在这时,吴浩推门走了进来。他刚才在研发中心的走廊里,已经听到了会议室里的争吵声。看到众人都看着自己,他笑了笑,走到会议桌旁坐下:“我刚才在外面听了一会儿,知道大家是为了研发方案的事情有分歧。这很正常,不同领域的专家在一起合作,难免会有理念上的碰撞。”

他看向李伟和陈曦,语气温和:“李伟,你追求研发效率,想尽快做出成果,帮助更多人,这个初心是好的。但生物科技领域不同于其他领域,一旦出现问题,影响的是无数人的生命健康,我们必须慎之又慎。”

接着,他又转向陈曦:“陈博士,你坚守安全和伦理底线,这份严谨和责任令人敬佩。但我们也不能因为害怕风险,就不敢尝试新的技术和方法。如果一直墨守成规,什么时候才能攻克那些困扰人类的难题?”

吴浩顿了顿,继续说道:“我认为,最好的办法,是将两者结合起来。杨芳教授刚才说得很对,AI技术和生物科研,应该是相互支撑、相互补充的。我们可以先让AI技术团队进一步优化算法,提高多靶点编辑的预测准确率,尽可能排除潜在的风险。

同时,生物科研团队可以根据AI预测结果,设计小规模的预实验,验证方案的可行性和安全性。如果预实验成功,再逐步扩大实验规模。这样既能保证研发效率,又能守住安全底线。”

吴浩的话,让争吵的双方都冷静了下来。李伟低头沉思了片刻,抬起头说道:“吴总说得有道理。我们可以优化算法,进一步提高预测的精准度,为实验提供更可靠的支持。”

陈曦也点了点头:“如果AI预测能达到更高的准确率,并且通过小规模预实验验证了安全性,我也同意推进多靶点编辑方案。”

看到两人达成共识,苏明远教授松了口气,笑着说道:“那我们就按这个思路来推进。AI技术团队和生物科研团队,接下来要加强沟通协作,每天都召开一次进度沟通会,及时解决遇到的问题。”

会议结束后,李伟主动找到了陈曦,伸出手:“陈博士,刚才我说话太冲动了,对不起。”

陈曦也伸出手,和他握在一起,脸上露出了释然的笑容:“我刚才的语气也不好,希望你别介意。我们的目标都是为了做出安全、有效的研发成果,以后还要多多合作。”

接下来的日子里,AI技术团队和生物科研团队开始了紧密的协作。李伟带领团队,夜以继日地优化算法,整合了更多的基因数据,引入了更先进的深度学习模型,将多靶点编辑的预测准确率提高到了99.2%。

陈曦则带领生物团队,根据AI预测结果,精心设计了预实验方案,选取了多种不同的农作物品种,进行小规模的基因编辑实验。

在实验过程中,两个团队的成员经常一起讨论问题。AI技术团队的成员会根据实验数据,进一步优化算法;生物科研团队的成员也会向AI技术团队的成员普及生物基因的相关知识,帮助他们更好地理解基因数据背后的生物学意义。渐渐地,两个团队之间的隔阂消失了,取而代之的是默契的配合和相互的信任。

(本章未完,请点击下一页继续阅读)四千四百七十七章理念的分歧(第2/2页)

一周后,在进度沟通会上,李伟和陈曦一起向众人汇报了实验成果。看着屏幕上的数据,杨芳和苏明远教授都露出了欣慰的笑容。

吴浩应邀也来到了会议室,听到汇报后,高兴地说道:“太好了!这就是团队协作的力量。只要我们团结一心,相互理解、相互支持,就没有攻克不了的难题。”

这场理念的交锋,最终以团队的磨合与共赢告终。经历过这次冲突,浩宇科技生物科技研发团队的凝聚力更强了。他们明白了,科技创新既需要追求效率的勇气,也需要坚守底线的严谨;既需要冰冷数据的支撑,也需要对生命的敬畏与关怀。在接下来的研发道路上,他们将带着这份默契与坚守,继续前行,向着更远大的目标发起冲击。

生物科技研发中心组建的第二周,一场关于“AI技术在基因数据处理中的应用边界”的争论,在AI技术组与生物实验组之间骤然爆发。冲突的导火索,是一份由AI技术组主导完成的基因数据筛选报告。

彼时,研发中心刚启动“罕见遗传病相关基因定位”的前期筹备工作,核心任务是从海量的人类基因组数据中,筛选出与目标遗传病相关的候选基因位点。

吴浩为了推进效率,安排AI技术组负责数据初筛,生物实验组后续进行验证实验。可当AI技术组的骨干成员赵凯,将一份标注着“筛选准确率95%”的报告交到生物实验组组长周悦手中时,会议室的气氛瞬间降到了冰点。

周悦是杨芳的得意门生,深耕基因测序领域多年,性格严谨到近乎苛刻。她快速翻阅着报告,眉头越皱越紧,最后直接将报告拍在桌上,语气带着明显的质疑:“赵工,这份报告你们是怎么得出的?

我随便抽查了三个标注为‘高相关性’的基因位点,其中两个在现有文献中都没有任何与该遗传病相关的记载,甚至有一个是已知的良性变异位点。这样的筛选结果,怎么可能达到95%的准确率?”

赵凯愣了一下,随即上前一步,指着报告上的算法模型说明:“周博士,我们采用的是基于深度学习的基因关联分析算法,整合了全球12个权威基因数据库的近千万条数据。算法通过分析基因序列的保守性、表达调控模式等多个维度,自动计算出相关性评分。你说的那两个位点,虽然现有文献记载较少,但算法检测到它们在患者群体中的突变频率显著高于正常群体,所以判定为高相关性候选位点。”

“仅凭突变频率就判定高相关性?”周悦的声音陡然提高,“赵工,你不懂基因研究的复杂性!很多基因的突变频率与疾病并无直接关联,可能只是群体遗传多态性的表现。而且,你们的算法有没有考虑基因间的互作效应?有没有排除环境因素对基因表达的影响?这些都是基因定位中至关重要的变量,仅凭数据模型是无法精准量化的。”

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