八旬院士陈润生：科研征程上的“预言家”与开拓者
在当今科技飞速发展的时代，一位八旬院士的“神预言”引发了广泛关注，他就是DeepSeek诞生背后那位令人敬仰的“预言家”——陈润生。当被问及这一预言时，陈润生院士谦逊地表示：“真没料到会成预言家。”这位在科研领域深耕数十载的科学家，不仅是我国非编码基因研究的拓荒者，更是20世纪末至21世纪初全球规模最大的生命科学工程——“人类基因组计划”的重要参与者。
很多人最初认识陈润生院士，是通过一条在网络上热传的短视频。彼时，DeepSeek成功崛起，成为科技界的焦点。而就在这条短视频中，人们挖出了两年前陈润生院士说的一句话：“堆积算力的尽头是沙漠，不能够一味地堆积芯片，而是应该开发底层创新。”这句话在当时或许并未引起广泛共鸣，但如今回过头来看，却显得极具前瞻性。
当时，全球正陷入一场激烈的算力竞赛，各国都在加大芯片研发和生产的投入，试图通过增加芯片数量来提升人工智能的发展水平。然而，陈润生院士却独具慧眼，指出中国AI的破局之路，并不在于芯片的数量，而在于智算的密度。他的这一观点，犹如一盏明灯，为中国AI的发展指明了方向。近日，总台《吾家吾国》节目对陈润生院士进行了专访，让我们有机会深入了解这位科学巨匠的科研人生。
在他的不懈努力下，中国在基因研究领域取得了重大突破，成为全球第六个具备大规模基因组测序能力的国家。这一成就的背后，是陈润生院士数十年的坚持与付出。
1964年，陈润生从中国科技大学生物物理系毕业，开启了他的科研征程。上世纪80年代，正值中国改革开放之后首批大规模公派留学时期，陈润生把目光投向了德国。那个时期，德国在分子生物学和生物信息学上都处于国际的前沿，他渴望在那里汲取最先进的知识和技术。1985年，已经44岁的他毅然前往德国纽伦堡大学，从事量子生物学的研究。在异国他乡，他如饥似渴地学习着，不断拓宽自己的科研视野。
1990年，陈润生在《自然》杂志上看到关于人类基因组计划的论文后，敏锐地意识到基因组学将成为生命科学前沿的新课题。他深知这一领域的重要性，于是决定主动出击。他给基因组学的创导者詹姆斯・沃森写信，表达了自己对人类基因组计划的浓厚兴趣和参与意愿。很快，他就收到了美国人类基因组计划办公室的回信，并获得了人类基因组工程第一个5年计划文本。这一机遇，为他在基因组学领域的研究打开了新的大门。
当时，中国的生物信息学和基因组学研究正处于转型阶段，面临着诸多挑战和机遇。1992年，中国医学遗传学奠基人吴旻提交的《中国人类基因组计划重大项目建议书》获批，这成为中国参与国际人类基因组计划的原点。陈润生得知消息后，立刻拜访了吴旻院士，并主动请缨，希望承担两项关键任务：拼接测序片段和寻找重要功能基因。他深知这两项任务的艰巨性，但也明白它们对于中国基因组学研究的重要性。
1999年，中国正式加入国际人类基因组计划，负责完成人类三号染色体短臂约3000万个碱基对的测序任务，占整个计划的1%。这看似只有1%的工作量，实际操作起来却困难重重。测序片段的拼接就像在没有模板的情况下进行拼图，每段长度仅约一千个碱基对，离完整拼接还有着巨大的差距。面对这个难题，陈润生带领团队日夜奋战，不断创新测序方法。他们反复试验，不断优化流程，经过无数次的努力，最终提前两年高质量完成了任务。这一成就，不仅让中国在国际基因组学领域崭露头角，也让中国成为全球第六个具备大规模基因组测序能力的国家。
在研究过程中，陈润生还发现了一个惊人的事实：人类基因组中用于编码蛋白质的序列仅占2%—3%，其余97%都是非编码序列。在过去，这些非编码序列曾被认为是垃圾DNA，没有生物学功能。但陈润生凭借着自己敏锐的科研直觉和坚定的信念，坚信这些序列绝非无用。他带领团队专注研究非编码区域，开启了艰苦的探索之旅。“我坚信那97%绝对有用，不可能进化几十亿年，最后进化出来97%是垃圾，这不合逻辑。”他常常这样鼓励团队成员。
他们以食管鳞癌等多种肿瘤患者的组织为研究对象，经过大量的实验和分析，发现部分患者编码蛋白质的基因正常，但非编码区域发生了变化。这一发现为疾病的诊断和治疗提供了新的思路，他们进而找到了许多与疾病相关的新位点。从1993年开始，团队建立了超级档案库，整理、分类和存档全世界科学家发现的64万个非编码分子信息。为了让这些信息能够更好地服务于全球科研人员，陈润生选择将这些信息开源。他说：“科学是一个人类集成的贡献，我们作为基础研究人员，能提供我们的贡献，这就足够了。”他的这一举措，为全球基因研究领域的发展做出了重要贡献。
除了在基因研究领域的卓越成就，陈润生院士也一直关注着大模型的发展。早在上世纪八十年代末，他就运用人工神经网络来预测遗传密码中的编码基因。对于生物信息学领域的研究者来说，各种方法都是相通且一脉相承的。因此，他对DeepSeek等大模型发表看法，是长期在该领域深耕的必然结果。
如今，陈润生院士带领团队在生物信息学与医学AI大模型方面积极探索，不断尝试新的研究方向。他们尝试将中医数据融合到模型中，这一想法看似大胆，却有着深远的意义。在他看来，虽然中医和西医对疾病的认知存在差异，但大模型可以提供一个融合的平台，将这些不同的数据整合处理，从而更好地服务人类。
对于未来AI的发展，陈润生院士充满了期待。他希望AI能够“涌现”出更多创新火花，为此，他提出将人工智能作为新的创新中心。“我们不要把AI当成简单的工具，而是把它作为人类新的创新中心，这样能有更多创新的可能性。”他的话语，充满了对科技未来的信心和憧憬。相信在他的引领下，中国的科研事业必将迎来更加辉煌的明天。
