第1256章 稳步前进

第1256章 稳步前进

外面现在已经狂风鼓盪，但是处於颶风中心的杨平却显得十分淡定，他不急不躁，稳步前进。

科学研究不能急躁，只能够按照它的客观规律推进，有时候太过急躁反而容易误事。

他研究问题並不是从表面上著手，而是直达问题的根本。要绕开现有的科研基础工具，必须对核心方法进行重构。就像交通工具一样，当你无法在燃油发动机技术上超过对方的时候，你必须对汽车动力技术重构-——使用电动机，这就是新能源汽车的基本逻辑。在燃油发动机领域想推翻別人一百多年建立的技术壁垒，这是不可能的，但是重构动力技术就不一样，这不是弯道超车，而是替代，是另选赛道。

杨平现在就是要替代，要另选赛道，要对研究目標、途径以及工具进行重构，而不是在別人的圈子里拼命追赶。他给实验团队发出的邮件，如同在迷雾中投下的几颗璀璨照明弹，瞬间为陷入僵局的团队成员指明了前进的方向，这条路是全新的，是他们以前从未想像过的路径。

这些邮件內容之详尽、思路之奇诡、可行性之高，让何子健、王超等人在仔细阅读时，几乎不敢相信自己的眼睛。

他们以前也有所耳闻，传说杨教授创新能力极强，思路天马行空，对科研方向的把握又极其精准，提出的方案可行性极高，按照他的思路去实验，几乎很少走弯路，现在他们是真正见识到杨教授这种神乎其神的能力，天才二字在他们心中已经具象化。

“教授……这是怎么做到的？”何子健盯著屏幕上那套全新的ai蛋白质设计参数集，嘴里喃喃自语。这套参数完全跳出了他所熟悉的商业软体框架，仿佛是从一个更高的维度，直接勾勒出蛋白质分子在能量与功能之间的最优平衡点。他尝试著將几个之前卡住的设计序列代入这套新参数，南都医大数字医学中心提供的算力资源立刻给出了令人振奋的结果——设计出的虚擬蛋白结构更加稳定，与目標受体的预估结合能显著提升。、

什么事降维打击，这就是降维打击，杨教授的思路与现有的技术路径不在一个维度上。

王超收到的是微型化生物传感器的改进蓝图，里面甚至包含了针对国產雷射器特定波长优化的探针分子结构建议，以及一套堪称“鬼斧神工”的信號处理算法核心逻辑。

“妙啊！”他拍案叫绝，“用这种数字锁相放大技术结合小波变换降噪，理论上真能把我们那台『破烂』设备的灵敏度推进到皮摩尔级別！杨老师连这个都懂？”

王超感嘆杨教授的知识面之广，这是看过多少专著多少论文才有这样的深厚知识功底，难以想像。他不仅对医学知识研究极深极广，而且对相关的工具知识也是极富造诣。

楚晓晓拿到的是ai图像识別替代复杂流式panel的方案，附带了详尽的模型训练数据规范。她立刻与数字医学中心的算法工程师合作，按照规范开始构建数据集，训练专用的卷积神经网络模型。

刘阳则根据杨平提供的酶工艺关键控制节点，重新调整了发酵和纯化流程，效率肉眼可见地提升。

蒋季同手中的国內替代试剂设备清单和性能评估標准，更是成了整个项目的“採购指导”，大大缩短了物料设备寻找和验证周期。

杨平没有解释这些方案的来源，团队成员也默契地不去追问。因为在他们心中，杨教授已经有过这样的先例，对科研的把握极其精准，让人嘆为观止，他就是有这样的天赋。

在巨大的压力和共同的目標下，一种被激发出的近乎狂热的创造力和斗志，在实验室里瀰漫开来。

儘管有杨教授的方案指引，现实世界的攻坚之路依然布满了荆棘，因为杨教授只是提供一个思路，虽然这个思路非常具体，但是后续的很多工作需要他们一项一项去完成。

王超小组的微型生物传感器是第一个硬骨头。按照杨平的蓝图，他们需要將国產的雷射器、光电倍增管和自製的微流控晶片集成到一个巴掌大的装置里。光学对准、流体控制、信號干扰……每一个环节都问题百出。

“王博士，背景噪音又超標了！”一个研究员盯著屏幕上剧烈跳动的基线，沮丧地说。

王超想起杨平邮件里提到过的“电磁屏蔽与接地策略优化”，深吸一口气：“拆！把所有接口重新检查一遍，屏蔽层加厚，单独拉一条地线。算法组准备，等信號稳定一点就把杨教授给的降噪算法迭加上去！”

一次又一次的失败，一遍又一遍的调整。实验室的角落里堆满了废弃的晶片和电路板。但在杨平那近乎“预言”般的指导下，他们避开了许多致命的弯路。终於，在经歷了数十次失败的尝试后，示波器上捕捉到了一个微弱但清晰的特异性结合信號！

“出来了！皮摩尔级別！我们做到了！”实验室里爆发出激动的欢呼。这台看起来有些粗糙的“拼凑”装置，其核心性能指標，竟然真的触摸到了被封锁进口设备的门槛。这不仅是技术的突破，更是信心的重塑。

楚晓晓那边的ai图像识別之路同样不平坦。最初的模型在识別细胞亚群时，准確率惨不忍睹。国產成像系统拍摄的图片解析度相对较低，噪声也更明显。

“这机器拍的图片，人眼都分不清，ai怎么学得会？”一个学生抱怨道。

楚晓晓却想起了杨平文档中的一句话：“我们不需要复製进口设备的海量数据，而是要教会ai抓住最关键的特徵。在数据荒漠里，算法的智慧比数据的堆砌更重要。”

她带领团队与算法工程师一起，对图像进行预处理增强，同时根据杨平提供的“关键生物標誌物”指导，重新標註训练数据，引导ai关注那些真正决定免疫激活状態的细微形態和萤光模式变化。经过无数次的叠代训练，那个cnn模型开始展现出令人惊讶的“悟性”。它甚至能从一堆看似杂乱的信號中，精准地揪出那些具有潜力的目標细胞，其筛选效率和准確性，竟然慢慢逼近了之前需要依赖复杂多色panel和高端流式细胞仪才能达到的水平。

所以，路径的改变非常重要，但是开闢新的路径谈何容易。

刘阳的自研酶体系也取得了阶段性成功。在杨平指出的关键控制节点指导下，他们成功表达並纯化出了活性合格的通用酶，成本仅为进口產品的十分之一。虽然批次间稳定性还需要进一步提升，但这意味著在最基础的“弹药”供应上，他们开始摆脱了卡脖子的风险。

何子健的设计工作更是如虎添翼。新的ai设计模块不断產出著优化后的候选分子序列，这些序列被迅速交给王超的传感器进行初步互作验证，再交由楚晓晓的ai模型进行细胞水平的功能筛选。一个虽然简陋、但完全自主运行的“设计-验证-筛选”內循环，正在实验室里艰难而坚定地运转起来。

现实世界的进展，反过来又为杨平在系统空间中的优化提供了最宝贵的“实战”数据。

毕竟杨平在系统空间的实验是非常自由的，而现实世界会遇上各种客观条件的限制，所以杨平也没有閒著，隨时依据他们在现实中遇到的困境进行调整优化。

每晚杨平都会进入系统空间，將白天各小组遇到的新问题、產生的新数据导入。现实世界就像一个巨大的、不可预测的测试场，不断挑战和修正著他在系统空间实验室中构建的模型。

王超传感器在现实中使用时暴露出的温度漂移问题？在系统空间中，杨平立刻模擬了上千种温度补偿算法，找到最优解后，第二天一早便將更新后的代码发给了王超。