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量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

“一起花光比爾蓋茨的8000萬(wàn)美金，來(lái)不來(lái)？”

23年前，李開(kāi)復(fù)跟張亞勤這樣“畫餅”，于是亞洲最牛的計(jì)算機(jī)研究院就此誕生！

如今，他們一個(gè)是最具影響力的VC代表，他創(chuàng)辦的創(chuàng)新工場(chǎng)已成為很多技術(shù)創(chuàng)新和前沿科技企業(yè)的精準(zhǔn)捕手，他出版的書(shū)籍，不少登上暢銷書(shū)排行榜。

另一個(gè)則是清華智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)、清華智能科學(xué)講席教授，前不久他剛當(dāng)選中國(guó)工程院外籍院士。加之此前美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)院院士、澳洲國(guó)家工程院院士，成為“三院院士”。

結(jié)果在MEET2022智能未來(lái)大會(huì)的現(xiàn)場(chǎng)，兩人時(shí)隔多年首次同臺(tái)，在近兩百萬(wàn)觀眾面前，揭秘相識(shí)往事，也分享了各自對(duì)于科技發(fā)展趨勢(shì)的看法。

從網(wǎng)友的反應(yīng)上看，這次巔峰對(duì)話足以滿足他們的期待。甚至還吸引了數(shù)十家主流媒體關(guān)注報(bào)道。

巔峰對(duì)話還有哪些亮點(diǎn)？以及十余位頂級(jí)AI大咖分享更多精彩內(nèi)容，老樣子，我們?cè)敿?xì)道來(lái)，一文看盡。

李開(kāi)復(fù)張亞勤揭秘相識(shí)往事

李開(kāi)復(fù)張亞勤的巔峰對(duì)話環(huán)節(jié)，主要討論了三個(gè)方面。

首先，他們回憶起23年前回國(guó)創(chuàng)建微軟亞洲研究院MSRA的事情。

當(dāng)時(shí)李開(kāi)復(fù)給張亞勤打電話，就“畫了很大的餅”。他們想一同打造中國(guó)計(jì)算機(jī)的黃埔軍校，以此證明給全世界看，中國(guó)人也能做最頂級(jí)的科研。

結(jié)果就在張亞勤決定回國(guó)，到北京第一天就被李開(kāi)復(fù)修理了。

嗯，理發(fā)的理。

張亞勤回憶到，當(dāng)時(shí)跟沈向洋一同回國(guó)，頭發(fā)因?yàn)楹荛L(zhǎng)時(shí)間沒(méi)打理，他們就被李開(kāi)復(fù)帶去理發(fā)了。

如今回過(guò)頭看，當(dāng)初說(shuō)要建立個(gè)亞洲最牛、全球一流的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室這一個(gè)目標(biāo)，在張亞勤看來(lái)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，尤其在培養(yǎng)人才這方面。

而且過(guò)程中，也有讓他們感到意外和大受震撼的進(jìn)展。

比如李開(kāi)復(fù)舉例，誰(shuí)能想到后來(lái)的AI四小龍的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，都有微軟亞洲研究院的背景。

還有像現(xiàn)在頂尖高校、大企業(yè)CTO以及一些創(chuàng)業(yè)公司，都有特別多當(dāng)時(shí)培養(yǎng)的人才。

我們感覺(jué)特別欣慰，有種桃李滿天下的感覺(jué)。

接著，他們探討了當(dāng)下最流行議題和技術(shù)風(fēng)向。

比如元宇宙。

李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，它肯定會(huì)到來(lái)的，但五年之內(nèi)不會(huì)有特別巨大的公司或應(yīng)用出現(xiàn)。

張亞勤則補(bǔ)充，要用開(kāi)放的心態(tài)去看待元宇宙。

一方面，如果說(shuō)，元宇宙是真實(shí)世界與虛擬世界的融合，但以真實(shí)世界為主的話。

很多公司已經(jīng)在做了，目前產(chǎn)品形態(tài)是技術(shù)的一種拓展。

另一方面，要說(shuō)元宇宙是完全的虛擬世界，和真實(shí)世界沒(méi)關(guān)系，那可能走得就太遠(yuǎn)了一點(diǎn)。現(xiàn)在也有不少炒作，技術(shù)也并不成熟，還需要不斷地發(fā)展。

再比如，科學(xué)家創(chuàng)業(yè)的熱議趨勢(shì)。

兩位老朋友一致認(rèn)為，科學(xué)家創(chuàng)業(yè)需要一個(gè)企業(yè)家伙伴。

張亞勤還補(bǔ)充道，科學(xué)家還需要專注。如果決定創(chuàng)業(yè)，那就出來(lái)做這件事。他認(rèn)為科學(xué)家同時(shí)上課做科研，還要管理公司是很困難的。

最后他們放眼未來(lái)，有哪些領(lǐng)域和賽道值得看好。

張亞勤提及了AI與生物計(jì)算和生命科學(xué)交叉、無(wú)人駕駛和智慧交通，以及IOT。

而李開(kāi)復(fù)Pick的第一個(gè)與張亞勤相同，除此之外還有機(jī)器人領(lǐng)域，尤其在工業(yè)制造上的應(yīng)用，以及自然語(yǔ)言理解。

尤其是自然語(yǔ)言理解，李開(kāi)復(fù)認(rèn)為它在近幾年的發(fā)展跟當(dāng)年CNN、DNN一樣，正從感知智能迅速邁向認(rèn)知智能。未來(lái)AI一旦超越人類，就能做很多輔助、取代人類的工作。

而至于自身的未來(lái)小目標(biāo)，張亞勤還是繼續(xù)3.0人生——把AIR做起來(lái)，李開(kāi)復(fù)則是想用行動(dòng)證明做高科技的投資回報(bào)要比互聯(lián)網(wǎng)更高。

哦對(duì)，這當(dāng)中還有個(gè)小插曲。

當(dāng)兩位被問(wèn)到，如果有項(xiàng)超能力——可以復(fù)制對(duì)方的能力，那會(huì)如何選擇。

李開(kāi)復(fù)首先就說(shuō)，會(huì)復(fù)制張亞勤12歲就能讀大學(xué)的天才能力。

而張亞勤，最想復(fù)制李開(kāi)復(fù)“吃遍美食還不胖”的能力。

此外，亞勤還說(shuō)想復(fù)制他對(duì)未來(lái)的洞察，以及可以用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言把復(fù)雜事物表述總結(jié)出來(lái)的能力。

李開(kāi)復(fù)和張亞勤的巔峰對(duì)話，由量子位總編輯李根主持，在對(duì)話環(huán)節(jié)最后，他表示能夠促成開(kāi)復(fù)和亞勤的這樣一次“老友對(duì)談”，是量子位一直以來(lái)的愿望——

不僅是因?yàn)閮晌淮罂Ы駮r(shí)今日的地位和成就，更是因?yàn)樗麄冊(cè)?3年前作出的回中國(guó)的決定，某種程度上來(lái)講，奠定了如今智能未來(lái)的基礎(chǔ)。

而且更關(guān)鍵的是，開(kāi)復(fù)和亞勤，還都在繼續(xù)為產(chǎn)業(yè)培育人才、鼓勵(lì)創(chuàng)新，是中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域當(dāng)之無(wú)愧的兩座高峰。

清華張亞勤：下個(gè)十年是AI與生物制藥融合的大好時(shí)機(jī)

實(shí)際上，在巔峰對(duì)話開(kāi)始前，清華大學(xué)智能科學(xué)講席教授、清華智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)張亞勤，還以開(kāi)場(chǎng)主題演講的形式，分享了他對(duì)趨勢(shì)——特別是AI+生命科學(xué)的判斷。

清華智能產(chǎn)業(yè)研究院AIR于2020年成立，其使命是用人工智能技術(shù)賦能產(chǎn)業(yè)推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步。

清華AIR選擇了三個(gè)方向作為突破點(diǎn)：智能交通、智慧物聯(lián)、智慧醫(yī)療。張亞勤這次分享的重點(diǎn)是智慧醫(yī)療方向中，人工智能如何賦能生命科學(xué)。

他認(rèn)為整個(gè)信息產(chǎn)業(yè)過(guò)去三十年最大的突破就是數(shù)字化，從開(kāi)始的內(nèi)容數(shù)字化、企業(yè)數(shù)字化，到現(xiàn)在進(jìn)入物理世界的數(shù)字化和生物世界的數(shù)字化。

一方面我們的身體從大腦、器官，到細(xì)胞、蛋白質(zhì)、基因、分子都在數(shù)字化，另一方面人工智能算法、算力和系統(tǒng)的快速進(jìn)展讓大量數(shù)據(jù)有了使用的場(chǎng)所。

以前新藥研發(fā)需要超過(guò)十幾年的周期，十億美元的投入， AI正在改變這種狀況。

新冠疫苗去年年底進(jìn)入臨床試驗(yàn)，今年大規(guī)模使用，這可能是人類歷史上最快的一次計(jì)算機(jī)科學(xué)包括人工智能加速疫苗開(kāi)發(fā)的例子。

另外遷移學(xué)習(xí)用少量原始數(shù)據(jù)加上動(dòng)物模型快速發(fā)現(xiàn)了對(duì)罕見(jiàn)病的藥物，幾何深度學(xué)習(xí)找出了廣譜、穩(wěn)定的新冠抗體，對(duì)變種株也有效，Swin Transformer用于測(cè)序基因里90%的未編碼部分……

張亞勤總結(jié)道，AI和生命科學(xué)有很多可合作的地方，能讓生物制藥更快速、精準(zhǔn)、安全，更經(jīng)濟(jì)、普惠。

但同時(shí)也有很多壁壘，算法的透明性、可解釋性、隱私安全、倫理等挑戰(zhàn)，以及如何把兩個(gè)行業(yè)無(wú)縫連接起來(lái)。

由此研究院提出了「AI+生命科學(xué)破壁計(jì)劃」作為前沿研究任務(wù)，跨越兩個(gè)領(lǐng)域的鴻溝、打破壁壘促進(jìn)AI與生命科學(xué)的深度交叉融合，構(gòu)建AI+生命科學(xué)的研究和技術(shù)生態(tài)。

張亞勤看見(jiàn)了生物世界的數(shù)字化和AI技術(shù)的進(jìn)展，相信下個(gè)十年是生物制藥和人工智能融合的大好時(shí)機(jī)，也是行業(yè)發(fā)展的最大的機(jī)遇。

百度吳甜：技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)能

百度集團(tuán)副總裁、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室副主任吳甜解讀了技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系。

根據(jù)中國(guó)信息通信研究院的數(shù)據(jù)，2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)達(dá)到了39.2萬(wàn)億元，占GDP總值的38.6%，位居世界第二。未來(lái)這個(gè)數(shù)值的絕對(duì)值和相對(duì)比例都會(huì)持續(xù)增加，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化齊頭并進(jìn)。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度，可以看到產(chǎn)業(yè)使用人工智能的場(chǎng)景廣泛且分散，技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合越來(lái)越深入、專業(yè)，未來(lái)前景會(huì)更大更廣闊。

從技術(shù)發(fā)展角度，人工智能呈現(xiàn)出明顯的融合創(chuàng)新趨勢(shì)，包括軟硬一體融合、跨模態(tài)多技術(shù)融合、知識(shí)與深度學(xué)習(xí)融合、技術(shù)與場(chǎng)景融合。

雖然底層技術(shù)越變?cè)綇?fù)雜，但所幸能夠通過(guò)開(kāi)源開(kāi)放的人工智能平臺(tái)降低門檻，使AI開(kāi)發(fā)變得越來(lái)越容易。

如金融領(lǐng)域常見(jiàn)的智能合同解析與管理場(chǎng)景，傳統(tǒng)都是靠人工方式從合同中提取三十多個(gè)維度信息，效率低，而保險(xiǎn)的產(chǎn)品迭代速度又很快，相應(yīng)的保險(xiǎn)條款也在增加和變化，人工識(shí)別一份合同需要30分鐘。技術(shù)工程師在開(kāi)發(fā)平臺(tái)上使用ERNIE訓(xùn)練了條款智能解析模型，并持續(xù)進(jìn)行迭代優(yōu)化，部署到保險(xiǎn)業(yè)務(wù)平臺(tái)中，提供智能解析能力，對(duì)合同文本實(shí)現(xiàn)了智能解析，達(dá)到通過(guò)智能輔助后單份合同解析時(shí)長(zhǎng)縮短為1分鐘。

像這樣的變化，在各個(gè)行業(yè)當(dāng)中都在發(fā)生。

吳甜總結(jié)道，一方面是產(chǎn)業(yè)的需求越來(lái)越旺盛，越來(lái)越多和廣泛，另一方面技術(shù)本身也給我們帶來(lái)新的想象空間，技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)為產(chǎn)業(yè)當(dāng)中運(yùn)用人工智能技術(shù)注入新的動(dòng)能，注入新的活力。

IBM謝東：如何讓技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)環(huán)境智能和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展

IBM副總裁、大中華區(qū)首席技術(shù)官謝東博士為我們分享「加速科技創(chuàng)新，共贏可持續(xù)未來(lái)」的議題。

從全球發(fā)展?fàn)顩r來(lái)看，可持續(xù)發(fā)展是我們共同面對(duì)的戰(zhàn)略議題。世界經(jīng)濟(jì)論壇2021年全球風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告指出，未來(lái)十年企業(yè)面臨前的三大業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都與環(huán)境相關(guān)。

在中國(guó)雙碳目標(biāo)下，可持續(xù)發(fā)展不光是我們所有企業(yè)的社會(huì)責(zé)任，更加已經(jīng)成為企業(yè)必須面對(duì)的戰(zhàn)略議題。對(duì)于企業(yè)應(yīng)該如何面對(duì)這些挑戰(zhàn)，新技術(shù)突破會(huì)給行業(yè)帶來(lái)哪些轉(zhuǎn)變？

謝東博士從三個(gè)維度做了梳理。

從企業(yè)治理角度，IBM非常注重可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題，早在50年前，制定了首個(gè)企業(yè)環(huán)境的政策，2000年提出二氧化碳減排目標(biāo)；與全球各行業(yè)客戶建立可持續(xù)發(fā)展咨詢委員會(huì)。

當(dāng)中還為助力中國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳中和制定四階段戰(zhàn)略建議，包括確保合規(guī)、優(yōu)化流程及供應(yīng)鏈、重塑業(yè)務(wù)、引領(lǐng)行業(yè)。

基于環(huán)境問(wèn)題，IBM推出環(huán)境智能套件，涵蓋人工智能、數(shù)據(jù)分析、環(huán)境數(shù)據(jù)分層、混合云、物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈。

在技術(shù)平臺(tái)助力環(huán)境議題和創(chuàng)新的維度，以IBM位于蘇黎世的云上自主化學(xué)實(shí)驗(yàn)室RoboRXN為例，全球可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接訪問(wèn)到實(shí)驗(yàn)室，遠(yuǎn)程完成了從文獻(xiàn)檢索到一些科研探索，再到功能驗(yàn)證各個(gè)環(huán)節(jié)。

過(guò)去兩年，化學(xué)實(shí)驗(yàn)室RoboRXN采用的免費(fèi)AI模型，已經(jīng)為學(xué)生、科學(xué)家和實(shí)驗(yàn)者完成了近100萬(wàn)次反應(yīng)預(yù)測(cè)。

而背后能支撐這一系列環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)新的底層計(jì)算技術(shù)又是怎樣的？謝東博士提到了最新推出的2nm芯片技術(shù)、帶有片內(nèi)AI加速器的處理器Telum，以及前不久發(fā)布的突破127 量子位量子處理器。謝東博士認(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)規(guī)模化商用可能已經(jīng)在不遠(yuǎn)的未來(lái)了。

小冰李笛：AI相比人類創(chuàng)作者，不存在瓶頸期

小冰公司首席執(zhí)行官李笛認(rèn)為，有時(shí)候人們會(huì)過(guò)于高估人工智能在IQ方向的進(jìn)展，卻低估了人工智能在EQ方面蘊(yùn)藏的巨大潛力。

那些出現(xiàn)在人類身邊、與人類共存的「AI being」都應(yīng)該有自己擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，有自己的性格和觀念，無(wú)所不知、無(wú)所不能的AI反而是面目不清的。

在迪拜世博會(huì)中國(guó)館，正在展出AI畫家夏語(yǔ)冰的一系列水墨畫作品《山水精神》。

夏語(yǔ)冰除了創(chuàng)作能力也有著自己的面容、口音和創(chuàng)作觀念，與另一位AI畫家山東大哥完全不同。

李笛指出，如果要賦予AI創(chuàng)造力，它對(duì)不同事情的觀念要有一致性，并反映在其所創(chuàng)造的東西上，才能讓人類不感到違和。

當(dāng)人工智能習(xí)得一定創(chuàng)作能力的時(shí)候，和人類創(chuàng)作者區(qū)別是什么？

第一，人類創(chuàng)作到了巔峰之后便開(kāi)始滑坡，人工智能沒(méi)有巔峰，要么是停滯的、要么會(huì)繼續(xù)向上攀登，時(shí)間周期非常久。

第二，人類在同一時(shí)間只能專注地做一件事情，但人工智能是可以高并發(fā)的。

創(chuàng)造力只是小冰框架中的一小部分，最難的是如何賦予AI有趣的靈魂，真正和人類交流。

李笛看到人工智能在EQ方面蘊(yùn)藏的巨大潛力，他相信我們這一代是與多樣的人工智能生活在一起的第一代人類。

Rokid祝銘明：元宇宙更應(yīng)專注虛實(shí)融合

Rokid創(chuàng)始人CEO祝銘明則在大會(huì)上探討了AR智能眼鏡行業(yè)的應(yīng)用落地探索。

當(dāng)前大家談元宇宙，很多人談的是創(chuàng)想與未來(lái)，Rokid關(guān)注的是技術(shù)落地能力，主要有5個(gè)方面：

感知——理解——協(xié)同——展現(xiàn)（光學(xué)技術(shù)、圖形引擎）——數(shù)字資產(chǎn)/內(nèi)容（創(chuàng)作、生產(chǎn)工具）

祝銘明介紹，Rokid是一家產(chǎn)品平臺(tái)型公司，除了上述五種能力，還會(huì)考慮一些載體去做和大家進(jìn)行交互，也根據(jù)自己思考分成了四個(gè)象限。

橫軸代表以穿戴性、佩戴性為出發(fā)點(diǎn)去衡量，從專用場(chǎng)景到日常佩戴（從左到右）。

縱軸是以展現(xiàn)能力為一個(gè)衡量點(diǎn)去思考，從內(nèi)容屬性到工作屬性（從上到下）。

第一層，感知能力，如半導(dǎo)體、傳感器等技術(shù)。

第二層，關(guān)注在感知基礎(chǔ)上如何理解世界，理解周邊的環(huán)境、理解人、理解事。

第三層為協(xié)同，深度思考人和人、人和事物之間的協(xié)同關(guān)系，但不是創(chuàng)造虛擬世界，而是融合真實(shí)世界和數(shù)字世界。

第四層，視覺(jué)和感官層的展現(xiàn)能力，背后涉及光學(xué)、圖形引擎、算法、空間引擎等技術(shù)。

最后，為數(shù)字資產(chǎn)（數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)）。包括創(chuàng)作工具、生產(chǎn)工具、管理、安全等方面的能力。

過(guò)程中，祝銘明還強(qiáng)調(diào)，Rokid做人機(jī)交互有著不同的階段，從最早指令型的人機(jī)交互，到后面圖形化的所見(jiàn)即所得的人機(jī)交互，對(duì)人類越來(lái)越友好。

在分享的最后，他提出了自己對(duì)于元宇宙的思考。

如果元宇宙是一種發(fā)展方向，那我們覺(jué)得元宇宙不應(yīng)該是局限于虛擬世界，如何將人與真實(shí)世界和虛擬世界做一個(gè)完整的融合，不應(yīng)該割裂開(kāi)，這是我們一直在主導(dǎo)的事情。

他看到了人機(jī)交互的巨大潛力，他相信在未來(lái)，真實(shí)世界跟數(shù)字世界將進(jìn)行融合而非割裂。

亞信科技?xì)W陽(yáng)曄：5G把AI 能力投送到邊緣

亞信科技首席技術(shù)官、高級(jí)副總裁歐陽(yáng)曄帶來(lái)了《5G網(wǎng)絡(luò)助推邊緣AI》的主題演講。

以2006年AI第三次發(fā)展浪潮開(kāi)始作為節(jié)點(diǎn)到現(xiàn)在的15年間，通信領(lǐng)域與AI相關(guān)的學(xué)術(shù)成果發(fā)表數(shù)量是之前15年的6.42倍。同時(shí)隨著5G技術(shù)與業(yè)務(wù)的發(fā)展，云端智能需向邊緣遷移。

通信技術(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施，該如何利用5G通信技術(shù)把AI能力投送到千行百業(yè)的邊緣觸點(diǎn)？

歐陽(yáng)曄博士介紹了5G網(wǎng)絡(luò)投送AI能力到達(dá)邊緣的三種模式：

• 5G網(wǎng)絡(luò)切片，可以理解成在現(xiàn)有的公有網(wǎng)絡(luò)里構(gòu)建一層專用的高速隧道。
• 5G獨(dú)立專網(wǎng)，企業(yè)搭建的私有網(wǎng)絡(luò)。
• 5G混合專網(wǎng)，專網(wǎng)與公網(wǎng)共享基站的模式。

AI能力投送到邊緣后并不是就能直接應(yīng)用到各種to B和to C場(chǎng)景，而是通過(guò)第五代移動(dòng)通信邊緣計(jì)算平臺(tái)承載多種通用目的技術(shù)（如AI，數(shù)字孿生，數(shù)據(jù)治理與AIoT等）構(gòu)建云邊端協(xié)同整體方案。

隨后歐陽(yáng)曄介紹了基于五代移動(dòng)通信邊緣計(jì)算平臺(tái)的智慧電廠、智慧工地和智慧園區(qū)3個(gè)典型場(chǎng)景案例。

歐陽(yáng)曄指出通信和AI兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展相關(guān)性將越來(lái)越強(qiáng)，他相信在未來(lái)，應(yīng)用層廠家、通信基礎(chǔ)設(shè)施廠家以及運(yùn)營(yíng)商合作伙伴要共同努力，共同觸及通信人工智能未來(lái)十年的發(fā)展。

京東何曉冬：對(duì)話本質(zhì)上是博弈與決策，語(yǔ)言只是一種表現(xiàn)形式

京東集團(tuán)副總裁、京東探索研究院常務(wù)副院長(zhǎng)何曉冬則分享了多模態(tài)智能人機(jī)交互技術(shù)在復(fù)雜場(chǎng)景中的進(jìn)化，以及技術(shù)落地給人類創(chuàng)造價(jià)值。

提到人工智能，往往會(huì)想到語(yǔ)音識(shí)別，圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、甚至機(jī)器翻譯。

對(duì)話智能是種什么智能？某種程度上講是一種融合性智能，前面提到單點(diǎn)基礎(chǔ)技術(shù)都被融合在其中。

簡(jiǎn)單說(shuō)，對(duì)話智能就是希望打造一個(gè)機(jī)器，它能夠自如像人一樣跟你對(duì)話交流溝通關(guān)懷，完成任務(wù)。

表現(xiàn)上看，它是種非常自然地交互方式；從技術(shù)上看，它需要感知智能、情感智能、認(rèn)知智能、多輪對(duì)話管理。

何曉冬認(rèn)為，對(duì)話即決策，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)對(duì)話本質(zhì)上是博弈與決策，語(yǔ)言只是一種表現(xiàn)形式。

接著，何曉冬介紹了在京東是如何迭代技術(shù)、讓這項(xiàng)技術(shù)為更多用戶所用、創(chuàng)造更多的價(jià)值。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，兩種模式并行：打造前沿的技術(shù)能力，同時(shí)把前沿的技術(shù)推向千行百業(yè)應(yīng)用落地。

剛剛過(guò)去的雙十一，何曉冬團(tuán)隊(duì)通過(guò)智能人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)打造的京東智能客服言犀，累計(jì)服務(wù)了超過(guò)7.4億咨詢量、16.5萬(wàn)的第三方商家，智能物流預(yù)約外呼超過(guò)了193萬(wàn)通電話，完成2.1億次的質(zhì)量檢測(cè)，在整個(gè)京東的售前、售中、售后、物流各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了客服服務(wù)全鏈路的場(chǎng)景智能化。

大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)何博士還給我們演示了智能人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)服務(wù)成都顧客的真實(shí)案例~

而為了讓機(jī)器人做得更好，京東還打造了五個(gè)維度的服務(wù)評(píng)價(jià)質(zhì)量指數(shù)，來(lái)評(píng)價(jià)機(jī)器人和人之間的差距，展示京東在智能人機(jī)對(duì)話領(lǐng)域深刻的沉淀。

除了服務(wù)京東本身以外，他們的多模態(tài)智能人機(jī)交互技術(shù)還運(yùn)用到更多行業(yè)當(dāng)中去，比如政府的政務(wù)熱線、金融行業(yè)的業(yè)務(wù)客服等。

展望未來(lái)五年，人工智能的三大支柱數(shù)據(jù)、算力、算法，都會(huì)得到進(jìn)一步升級(jí)場(chǎng)景、系統(tǒng)、算力。

數(shù)據(jù)升級(jí)成持續(xù)運(yùn)作的“活”場(chǎng)景數(shù)據(jù)；單點(diǎn)的算法進(jìn)一步提升至綜合性的AI系統(tǒng)，包括多算法互相協(xié)同、聯(lián)合優(yōu)化，這樣才能打造真正端到端、高價(jià)值的AI系統(tǒng)。

商湯楊帆：AI算法下一個(gè)時(shí)代是端到端系統(tǒng)化整合

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、商湯集團(tuán)副總裁楊帆認(rèn)為，賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)是AI的核心價(jià)值所在。

今天在各行各業(yè)都有對(duì)AI的剛需存在。

如工業(yè)檢測(cè)分析的痛點(diǎn)是效率低、漏檢率高和標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、檢測(cè)人員水平差異大等。城市管理分析中事故的偶發(fā)性高、分散，需要大量人力投入。

楊帆說(shuō)，眼下AI企業(yè)會(huì)越來(lái)越面臨一種「幸福的煩惱」。

幸福之處在于剛需大量存在，煩惱之處在于剛需碎片化、場(chǎng)景多樣化，AI企業(yè)提供技術(shù)創(chuàng)新的成本，包括邊際成本比較高，造成了AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展面臨的供需匹配失調(diào)的問(wèn)題。

要解決這些煩惱一方面需要有通用能力的基礎(chǔ)設(shè)施為人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供支撐，另一方面需要跨組織之間的聯(lián)合和協(xié)作。

楊帆從在商湯做算法的經(jīng)歷出發(fā)，總結(jié)出算法的三個(gè)時(shí)代。

第一個(gè)時(shí)代像手工業(yè)，非常依賴個(gè)體科學(xué)家的個(gè)人水平。

第二個(gè)時(shí)代就是過(guò)去這5年，像工業(yè)化流水線，能夠用更多系統(tǒng)把算法創(chuàng)造的各個(gè)環(huán)節(jié)整合打通，持續(xù)的規(guī)模化的生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新。

下一個(gè)時(shí)代該是什么？楊帆認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新會(huì)走向更加通用、低成本高效，就像工業(yè)流水線趨勢(shì)是自動(dòng)化智能化。

從底層基礎(chǔ)設(shè)施，到硬件，再到軟件和上游應(yīng)用，形成端到端系統(tǒng)化模式，把各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行更加標(biāo)準(zhǔn)化的定義以及有機(jī)組合。

端到端整合可以帶來(lái)更高的安全性以及更低的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延，同時(shí)把算法打造成像樂(lè)高積木塊一樣，提供給產(chǎn)業(yè)內(nèi)的大家共同去打造有價(jià)值的應(yīng)用。

楊帆看到了行業(yè)剛需當(dāng)下沒(méi)有被很好的滿足，他相信平臺(tái)化、規(guī)模化、低成本高效率的工具體系，會(huì)讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新走得更快。

思謀劉樞：AI技術(shù)正在成為一種新型生產(chǎn)要素

思謀科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)負(fù)責(zé)人劉樞在大會(huì)分享了思謀科技如何用AI推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型。

人工智能在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也在創(chuàng)造虛擬勞動(dòng)力，去做人類不想做、做不好、不能做的事情，同時(shí)當(dāng)人工智能在很多行業(yè)落地的時(shí)候，可以拉動(dòng)其上下游協(xié)同發(fā)展和創(chuàng)新。

因此作為兩年即長(zhǎng)成獨(dú)角獸的思謀科技，認(rèn)為“人工智能技術(shù)正在成為一種新的生產(chǎn)要素”。

埃森哲曾預(yù)測(cè)到2035年，人工智能可以將年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率額外提升1.6%，人工智能作為單獨(dú)技術(shù)將額外帶來(lái)8千億美金增長(zhǎng)，而如果作為生產(chǎn)要素去評(píng)估，將帶來(lái)6萬(wàn)億美金的規(guī)模增長(zhǎng)。

再來(lái)看制造業(yè)的發(fā)展，總共經(jīng)歷了三個(gè)階段：自動(dòng)化-信息化-智能化，如今智能制造蘊(yùn)含著巨大發(fā)展機(jī)遇。

智能制造，關(guān)鍵在于智能——即讓制造擁有大腦，自動(dòng)化只是手臂，把決策變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。但實(shí)際落地過(guò)程中，思謀科技遇到了些有意思的問(wèn)題，這與熟悉的自然場(chǎng)景有許多不同。

首先，數(shù)據(jù)極度短缺。在工業(yè)場(chǎng)景里面，很多時(shí)候每一種缺陷的圖片數(shù)量都達(dá)不到10。

第二，工業(yè)驗(yàn)收要求非常高。以手機(jī)為例，如果要求手機(jī)成品良率99%，假設(shè)一臺(tái)手機(jī)含200個(gè)零件，那么每個(gè)零件良率都需達(dá)到99.99%。

第三，被檢形態(tài)非常多。常用器件就可能有成百上千種不同的形狀。

第四，缺陷難以區(qū)分。

劉樞認(rèn)為，只有當(dāng)系統(tǒng)可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)算法組合和部署，人類只需要少量定制化算法設(shè)置的時(shí)候，才有可能實(shí)現(xiàn)AI跨領(lǐng)域規(guī)模產(chǎn)業(yè)化。

如果沒(méi)有自動(dòng)實(shí)現(xiàn)算法組合和部署的系統(tǒng)，在高端制造業(yè)實(shí)現(xiàn)AI全面產(chǎn)業(yè)化會(huì)非常艱難。

以智能手機(jī)為例，零件供應(yīng)商平均來(lái)講有400個(gè)，每個(gè)供應(yīng)商有五個(gè)制程，每個(gè)制程又有15條產(chǎn)線，如果一條產(chǎn)線都做一個(gè)模型，大概要做3萬(wàn)個(gè)模型。

再放眼全行業(yè)前五的品牌，每個(gè)品牌6款產(chǎn)品，則需要90萬(wàn)個(gè)不同的算法模型，這其中還不算第二年、第三年的軟硬件升級(jí)迭代。

為了達(dá)到這一目標(biāo)，思謀科技研發(fā)了AI算法平臺(tái)SMAP，以及沉淀了AI Know-How的DataFlow系統(tǒng)。

最后，劉樞還分享了智能制造的核心原則：普適性，計(jì)算為先和永不間斷的學(xué)習(xí)。

當(dāng)AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)能夠自動(dòng)化，當(dāng)AI部署和運(yùn)營(yíng)能夠自動(dòng)化的時(shí)候，就一定能夠?qū)崿F(xiàn)新一代智能產(chǎn)業(yè)的變革。

數(shù)牘科技蔡超超：隱私計(jì)算，構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)流通底層的關(guān)鍵設(shè)施

數(shù)牘科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO蔡超超分享的主題是《隱私計(jì)算構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)流通底層的關(guān)鍵設(shè)施》。

剛才我們提到智能駕駛場(chǎng)景，就和隱私計(jì)算有很大的相關(guān)性。

智能汽車在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生大量圖片、音頻甚至位置數(shù)據(jù)，都涉及到用戶的隱私。這些數(shù)據(jù)的高效開(kāi)發(fā)利用需要在保護(hù)數(shù)據(jù)安全的情況下進(jìn)行，需要用到隱私計(jì)算。

隱私計(jì)算是一種在數(shù)據(jù)不可見(jiàn)的前提下，讓信息進(jìn)行價(jià)值流通的工程和技術(shù)體系，涉及多方安全計(jì)算，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可信執(zhí)行環(huán)境、差分隱私、同態(tài)加密、區(qū)塊鏈等多種技術(shù)。

蔡超超同時(shí)認(rèn)為隱私計(jì)算體系不是一個(gè)單一的系統(tǒng)，它其實(shí)是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)底層平臺(tái)，包含了不同的參與方。

每個(gè)參與方的主體可能是人、是車或其他設(shè)備，這些主體都會(huì)有自己的ID，比如身份證、電話號(hào)碼、設(shè)備號(hào)，在數(shù)據(jù)合作之前需要有共同的語(yǔ)言把ID有效統(tǒng)一對(duì)齊起來(lái)，才能進(jìn)行安全的數(shù)據(jù)協(xié)作。

基于隱私計(jì)算的ID系統(tǒng)可以做到匿名化、原始ID和敏感信息不可追溯、不可還原。

接下來(lái)，讓多方在不交換原始數(shù)據(jù)的前提下進(jìn)行安全合規(guī)的數(shù)據(jù)協(xié)作，應(yīng)用于反欺詐、反洗錢、精準(zhǔn)營(yíng)銷、聯(lián)合風(fēng)控等一系列場(chǎng)景。

蔡超超看到了有數(shù)據(jù)價(jià)值交換的地方就有隱私計(jì)算的需求，他相信隱私計(jì)算平臺(tái)發(fā)展過(guò)程中需要注重安全可靠性、有完整的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用體系以及工業(yè)級(jí)落地能力。

智駕周圣硯：以規(guī)模化迎接智能駕駛平權(quán)時(shí)代

智駕科技創(chuàng)始人兼CEO周圣硯在大會(huì)上分享了智駕視角下自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)以及今后發(fā)展是如何的。

一開(kāi)場(chǎng)，周圣硯就舉了一個(gè)小例子：如果問(wèn)消費(fèi)者，什么品牌汽車做的比較好，消費(fèi)者能輕易列出答案。但如果問(wèn)自動(dòng)駕駛有哪些比較好的公司，可能大多數(shù)消費(fèi)者都沒(méi)辦法答出。

為什么會(huì)有這樣的現(xiàn)象？如果回顧互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，就會(huì)發(fā)現(xiàn)它之所以能蓬勃發(fā)展，是因?yàn)楦采w了最廣大用戶群體。

回顧過(guò)去幾年自動(dòng)駕駛的發(fā)展一直非常曲折，原因在于大家一直在技術(shù)路徑和商業(yè)模式上產(chǎn)生強(qiáng)烈的爭(zhēng)議。如今這些爭(zhēng)議依舊存在，但同時(shí)也確實(shí)感受到自動(dòng)駕駛正在實(shí)現(xiàn)并產(chǎn)生社會(huì)的正向價(jià)值。

SAE把自動(dòng)駕駛從工程學(xué)的角度分了L0-L5不同駕駛等級(jí)，智駕科技MAXIEYE今天從解決問(wèn)題的角度重新分解自動(dòng)駕駛等級(jí)。

首先，即第一個(gè)等級(jí)，需要解決的是安全問(wèn)題，比如車輛的緊急制動(dòng)系統(tǒng)。

第二個(gè)等級(jí)，駕駛過(guò)程中的舒適性問(wèn)題，比如高速公路實(shí)現(xiàn)的全速巡航系統(tǒng)。

第三個(gè)等級(jí)，解決出行效率問(wèn)題。智駕科技MAXIEYE認(rèn)為在結(jié)構(gòu)化道路，比如城市道路和高速公路，可以實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)的自動(dòng)駕駛功能。

第四個(gè)等級(jí)，優(yōu)化交通能源的問(wèn)題，比如干線無(wú)人物流。前三個(gè)等級(jí)叫做人機(jī)共駕，最后一個(gè)等級(jí)才叫做無(wú)人駕駛。

最后，他希望與行業(yè)一起迎接智能駕駛科技平權(quán)時(shí)代的到來(lái)。

從市場(chǎng)維度，產(chǎn)品全面下探最廣泛的5-15萬(wàn)元車型，將覆蓋最廣大的用戶群體；從消費(fèi)者維度，提供消費(fèi)者用得起愿意用的智能駕駛產(chǎn)品；從產(chǎn)業(yè)鏈維度，全行業(yè)開(kāi)放共創(chuàng)，建立行業(yè)共識(shí)和技術(shù)協(xié)同，全產(chǎn)業(yè)鏈去共同打造智能駕駛科技平權(quán)時(shí)代。

周圣硯看到自動(dòng)駕駛需要覆蓋更廣大用戶群體，他相信未來(lái)AI將以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式助力智能駕駛系統(tǒng)越用越聰明。

自動(dòng)駕駛圓桌論壇：量產(chǎn)、安全，變局時(shí)刻

大會(huì)的最后階段，自動(dòng)駕駛行業(yè)大佬們圍繞「量產(chǎn)」展開(kāi)了激烈討論。

先來(lái)介紹一下各位嘉賓：

騰訊交通平臺(tái)部總經(jīng)理、自動(dòng)駕駛總經(jīng)理蘇奎峰。

過(guò)去一年騰訊從自動(dòng)駕駛測(cè)試工具鏈，以及智能聯(lián)網(wǎng)示范區(qū)、智慧高速等車路協(xié)同解決方案兩個(gè)方面助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

無(wú)人駕駛公司馭勢(shì)科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席系統(tǒng)架構(gòu)師彭進(jìn)展。

馭勢(shì)科技開(kāi)展了無(wú)人車在多個(gè)場(chǎng)景的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，擁有在機(jī)場(chǎng)、工廠等場(chǎng)景幾百臺(tái)車7x24小時(shí)、365天持續(xù)不斷的運(yùn)營(yíng)能力。

無(wú)人卡車公司主線科技CEO張?zhí)炖?/span>。

主線科技專注于自動(dòng)駕駛卡車，在幾個(gè)港口物流樞紐還有京津高速、京滬高速上運(yùn)行的車輛規(guī)模有150輛車左右，每天都在持續(xù)地運(yùn)行。

那么開(kāi)始第一個(gè)話題，2021年怎么就成了自動(dòng)駕駛量產(chǎn)集中的一年？

首先三位嘉賓都認(rèn)為政策很關(guān)鍵，三個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)之初都獲得了資金支持，來(lái)自國(guó)家自然科學(xué)基金。

另外今年從北上廣深到武漢、長(zhǎng)沙、無(wú)錫再到衡陽(yáng)，無(wú)論一線還是二三線城市都開(kāi)始積極推動(dòng)無(wú)人駕駛落地。

張?zhí)炖滋岢龅诙€(gè)因素：場(chǎng)景。

張?zhí)炖子X(jué)得物流場(chǎng)景尤其是封閉的完全無(wú)人的，還有高速以及一些城區(qū)限定區(qū)域內(nèi)的場(chǎng)景，從今年開(kāi)始包括到明年年底很有可能有很多批量的應(yīng)用出來(lái)。

彭進(jìn)展的角度是技術(shù)進(jìn)展，無(wú)人駕駛?cè)绻荒馨寻踩珕T拿掉，就體現(xiàn)不出真正的價(jià)值。

只有真正把安全員拿掉，你的客戶和合作伙伴才會(huì)相信這件事真的能成功。

最后蘇奎峰總結(jié)發(fā)言，政策、場(chǎng)景和技術(shù)全都交匯在今年這一點(diǎn)，無(wú)人駕駛量產(chǎn)終于到來(lái)。

第二個(gè)話題：量產(chǎn)之后，大眾都「看見(jiàn)」了自動(dòng)駕駛，未來(lái)行業(yè)會(huì)面臨哪些新的挑戰(zhàn)？

雖然問(wèn)題比較寬泛，不過(guò)三位的表達(dá)不約而同的集中在了安全這個(gè)點(diǎn)。

蘇奎峰提到，只要自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)規(guī)模大了，原本的一些小概率事件也會(huì)變成常發(fā)事件，這不代表技術(shù)不好，但確實(shí)有許多長(zhǎng)尾的問(wèn)題需要預(yù)見(jiàn)和克服。

他強(qiáng)調(diào)：

我們?cè)诎踩浴⒎€(wěn)定性上要有敬畏心。

彭進(jìn)展認(rèn)為無(wú)人駕駛在安全上的優(yōu)勢(shì)在于實(shí)時(shí)性，實(shí)時(shí)監(jiān)控反映，實(shí)時(shí)通過(guò)AI去控制。

雖然理論上可以計(jì)算出無(wú)人駕駛事故概率就是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于人類駕駛，但實(shí)際中還需要做進(jìn)一步驗(yàn)證。

每天都會(huì)發(fā)生人為因素引起的交通事故，但對(duì)于大眾來(lái)說(shuō)并不算什么新聞。期待有一天，大眾對(duì)自動(dòng)駕駛出事故也有一個(gè)平常的心態(tài)。

張?zhí)炖讋t指出沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)能夠百分之百的保證總是正常運(yùn)行，我們要做的是把出錯(cuò)的代價(jià)降到最小，核心的問(wèn)題是不要有人員的傷亡。

在任何時(shí)候，自動(dòng)駕駛的安全性永遠(yuǎn)排在第一位。為了系統(tǒng)的安全性，付出再多代價(jià)也是需要的。

圓桌討論的最后一部分，是每人分享一件行業(yè)中最感到意外的事。

蘇奎峰：

到頭來(lái)是新能源加速了自動(dòng)駕駛落地。

彭進(jìn)展：

震撼最大的是行業(yè)真的做到把安全員拿掉了。

張?zhí)炖祝?/p>

特斯拉投入巨大精力做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，造了世界上排行第五的超算機(jī)群來(lái)訓(xùn)練模型，這是中小型國(guó)家都做不到的。

從那時(shí)開(kāi)始，大家明白了一個(gè)道理，自動(dòng)駕駛是個(gè)軍備競(jìng)賽。

因?yàn)榭匆?jiàn)，所以相信

過(guò)去的一年，是復(fù)雜變化的一年。

但前沿科技始終是社會(huì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ蔡N(yùn)藏著無(wú)比的機(jī)遇。AI大模型、自動(dòng)駕駛、生物計(jì)算等領(lǐng)域正在加速改變世界，前沿計(jì)算、新型儲(chǔ)能等方向新探索不斷涌現(xiàn)。

與此同時(shí)，前沿技術(shù)的落地也愈發(fā)如火如荼。新技術(shù)、新產(chǎn)品讓我們的生活越來(lái)越好，越來(lái)越有趣。

不過(guò)一切也并非一帆風(fēng)順。

量子位創(chuàng)始人兼CEO孟鴻表示，前沿科技的發(fā)展總是起起伏伏，發(fā)展的范式會(huì)改變，上升的道路會(huì)改變，但前進(jìn)的趨勢(shì)不會(huì)改變。

今年到場(chǎng)的來(lái)賓，都是因?yàn)閷?duì)前沿科技有一份堅(jiān)定的相信，進(jìn)而選擇在這個(gè)方向上不斷推動(dòng)世界前進(jìn)。

整場(chǎng)大會(huì)下來(lái)可以看到，他們今年交出的商業(yè)化落地答卷，在更深入現(xiàn)實(shí)的地方被交出。

而這也只是今年諸多技術(shù)創(chuàng)新案例中的一隅。

作為人工智能年度最佳落地參考，「2021人工智能年度評(píng)選」結(jié)果也已揭曉。在過(guò)去2個(gè)月時(shí)間里，共有數(shù)百家科技企業(yè)、機(jī)構(gòu)和個(gè)人報(bào)名參與評(píng)選。

最終評(píng)選出50大領(lǐng)航企業(yè)、20大最具價(jià)值創(chuàng)業(yè)公司、30大創(chuàng)業(yè)領(lǐng)袖、20大技術(shù)領(lǐng)袖、10大最佳產(chǎn)品以及10大最佳解決方案等在內(nèi)人工智能領(lǐng)域年度獎(jiǎng)項(xiàng)。

這些無(wú)一不在印證本次MEET智能未來(lái)大會(huì)主題：因?yàn)榭匆?jiàn)，所以相信。

希望讓更多人看到前沿科技的進(jìn)展和落地，讓更多人進(jìn)一步相信前沿科技背后蘊(yùn)藏的巨大價(jià)值。

那么這一年，你看見(jiàn)了什么？從而又相信著什么？

Ps，也許量子位最新發(fā)布的「2021人工智能年度評(píng)選」，可以給你參考，鏈接在此：https://mp.weixin.qq.com/s/E3wcXr3PA0uZAZ1N-lgThg。

Pps，如果想回顧精彩內(nèi)容，回放鏈接在此！
微吼：http://live.vhall.com/127740714
微博：https://weibo.com/l/wblive/p/show/1022:2321324707747747987514
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— 完 —

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是現(xiàn)代量子化學(xué)的奠基人，也是分子生物學(xué)研究的開(kāi)拓者之一。憑借對(duì)量子力學(xué)原理和分子結(jié)構(gòu)的深刻理解，少壯得志、堪稱天才的鮑林以他非凡的刪繁就簡(jiǎn)和構(gòu)建模型的能力，一次次在化學(xué)和生物學(xué)難題上攻城略地，風(fēng)光無(wú)兩。然而盛名之后的他，卻因執(zhí)迷維生素C神話而成為醫(yī)學(xué)史上的笑談，其人生的最后25年令人唏噓不已……

撰文 ∣ 何笑松（加州大學(xué)戴維斯醫(yī)學(xué)院退休教授）

萊納斯·鮑林（Linus Pauling）出生于1901年，是20世紀(jì)最偉大的化學(xué)家之一，因其對(duì)化學(xué)鍵及分子結(jié)構(gòu)的一系列重要研究成果獲得1954年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。鮑林也是20世紀(jì)五、六十年代最著名的和平主義活動(dòng)家，他堅(jiān)決反對(duì)核武器及一切形式的戰(zhàn)爭(zhēng)，并因此在1963年獲得諾貝爾和平獎(jiǎng)。鮑林因此成為有史以來(lái)唯一單獨(dú)獲得兩項(xiàng)諾貝爾獎(jiǎng)的個(gè)人。

但從1960年代開(kāi)始，頭戴兩頂諾獎(jiǎng)桂冠、正值事業(yè)和名譽(yù)巔峰期的鮑林卻一步一步地成為維生素C的最有力推手。這一轉(zhuǎn)變是如何發(fā)生的？

維生素C神話的第一次登場(chǎng)

鮑林的維生素情結(jié)始于1941年，當(dāng)時(shí)年僅40歲的鮑林得了腎病。在一位著名醫(yī)生的建議下，鮑林接受了當(dāng)時(shí)少有人用的低蛋白無(wú)鹽飲食療法，輔以維生素補(bǔ)充劑，病情得到控制。這一親身經(jīng)歷，為鮑林以維生素治病的觀念打下了根深蒂固的基礎(chǔ)。

1950年代中期，作為當(dāng)代最偉大化學(xué)家之一的鮑林，逐漸形成了一套關(guān)于人類健康的綜合理論。他相信人的生命可被視為無(wú)數(shù)化學(xué)反應(yīng)的總和，其中最重要的是酶催化的產(chǎn)生能量的反應(yīng)，導(dǎo)致細(xì)胞繁殖和遺傳復(fù)制的反應(yīng)，大腦和神經(jīng)中的電化學(xué)反應(yīng)，以及抗原-抗體反應(yīng)。如果這一切反應(yīng)都順利進(jìn)行，就意味著健康；哪一項(xiàng)反應(yīng)受阻或者停止了，就意味著疾病。要想實(shí)現(xiàn)理想的健康狀態(tài)，就必須使所有的化學(xué)反應(yīng)都在最佳狀態(tài)下運(yùn)行，也就是所有的化學(xué)分子，包括營(yíng)養(yǎng)成分、催化劑及反應(yīng)產(chǎn)物，都處于適當(dāng)?shù)钠胶鉅顟B(tài)。鮑林為這種平衡造出一個(gè)詞匯“正分子”，意指“正確的分子，正確的數(shù)量”，以此為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)就是“正分子醫(yī)學(xué)”，它著眼于將病人所需要的重要分子補(bǔ)充到最佳濃度，以消除疾病。

1966年3月的一天，65歲的鮑林在紐約接受了一項(xiàng)科學(xué)成就獎(jiǎng)。他在頒獎(jiǎng)儀式上發(fā)表獲獎(jiǎng)感言時(shí)，提到希望自己再活25年，以便看到幾項(xiàng)科學(xué)研究的結(jié)果。回到加州后，鮑林收到一封信，來(lái)自一個(gè)名叫斯通（Irwin Stone）的陌生人。斯通參加了紐約的頒獎(jiǎng)儀式，聽(tīng)到鮑林的愿望，于是他寫信建議鮑林像他一樣，每天服用3000毫克（3克）維生素C，這樣不僅再活25年不成問(wèn)題，而且可能還要長(zhǎng)的多。

被鮑林稱為“生物化學(xué)家”的斯通是何許人？他在美國(guó)洛杉磯的一所脊椎推拿療法學(xué)院學(xué)過(guò)兩年化學(xué)，后來(lái)從加州一所名為“唐斯巴赫大學(xué)”，未經(jīng)美國(guó)聯(lián)邦政府教育部認(rèn)證的野雞函授大學(xué)得到一個(gè)博士學(xué)位。斯通從來(lái)沒(méi)有發(fā)表過(guò)任何一篇科研論文，而著作等身的鮑林居然聽(tīng)信了他的建議，開(kāi)始服用大劑量維生素C，從每天500毫克，1克，直到18克，超過(guò)了美國(guó)食品和藥品管理局（FDA）推薦的成年人每日攝入量的200倍。鮑林發(fā)現(xiàn)這果然有效，他宣稱從來(lái)沒(méi)有自我感覺(jué)如此健康，如此精力旺盛，連年年令他備受折磨的感冒也不太發(fā)生了。1969年，鮑林開(kāi)始通過(guò)媒體宣傳，醫(yī)生應(yīng)該多多鼓勵(lì)公眾服用大劑量維生素C。

針對(duì)鮑林的言論，有一位協(xié)助FDA制定維生素C推薦攝入量的臨床營(yíng)養(yǎng)學(xué)家致信鮑林，要求他提供證據(jù)。鮑林的答復(fù)是在1971年出版的《維生素C與普通感冒》，書(shū)中匯集了他找到的關(guān)于維生素C的健康效應(yīng)的研究結(jié)果，聲稱對(duì)于大多數(shù)人，每天服用1克維生素C，可以將感冒的發(fā)病率降低45%；而對(duì)有些人來(lái)說(shuō)，劑量可能還要更大。一旦感冒的癥狀出現(xiàn)，就應(yīng)該每小時(shí)服用半克至1克維生素C，連服幾個(gè)小時(shí)；如果這樣的劑量還不見(jiàn)效，那就再加大到每天4至10克[1]。

鮑林的這本新書(shū)立即登上了全美暢銷書(shū)排行榜，激起了巨大反響。幾年不到，就有四分之一的美國(guó)人遵從鮑林的建議，服用巨量維生素C。1976年，這本書(shū)再版后改名為《維生素C與普通感冒及流感》[2]，書(shū)中推薦的劑量更高了。

不僅如此，鮑林在書(shū)中還建議為了保持“最佳健康狀態(tài)”，應(yīng)對(duì)感染及其它壓力，多數(shù)人每天應(yīng)服用至少2300毫克維生素C。在他后來(lái)出版的又一本面向大眾的暢銷書(shū)《怎樣活得更長(zhǎng)更好》[3]中，鮑林聲稱由于不同個(gè)體之間生物化學(xué)上的差異巨大，維生素C的每日最佳攝入量可以少至250毫克，多到20克以上，這樣才能達(dá)到許多哺乳動(dòng)物肝臟內(nèi)自行合成后釋放到血液中的維生素C 的水平。這是多少維生素C？以山羊?yàn)槔恢唤】档某赡晟窖蛎刻炷芎铣?3克維生素C，遭到壓力時(shí)還要高得多！

鮑林對(duì)他的理論身體力行，自稱長(zhǎng)年每天服用12克維生素C，出現(xiàn)感冒癥狀時(shí)更是增加到40克！盡管主流醫(yī)學(xué)界的絕大多數(shù)醫(yī)生和營(yíng)養(yǎng)師反對(duì)鮑林的理論，并且指出長(zhǎng)期服用巨量維生素C可能引起慢性腹瀉及腎結(jié)石，千千萬(wàn)萬(wàn)的美國(guó)人還是狂熱地追隨鮑林的倡議，以身試藥。

維生素C與感冒

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的主流是循證醫(yī)學(xué)，它強(qiáng)調(diào)任何醫(yī)療決策應(yīng)該以來(lái)自科學(xué)研究的最佳證據(jù)為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合醫(yī)生的個(gè)人臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并且考慮病人的價(jià)值觀和愿望。鮑林宣稱的巨量維生素C對(duì)于預(yù)防及治療感冒的奇效，究竟有何科學(xué)證據(jù)？

任何科學(xué)證據(jù)的確立，必須服從一套嚴(yán)格的規(guī)則，也就是科學(xué)方法。簡(jiǎn)單地說(shuō)，這是一套精心設(shè)計(jì)、可以區(qū)分因果關(guān)系和巧合關(guān)系的邏輯系統(tǒng)，利用它對(duì)有效的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析，才能為特定的醫(yī)學(xué)問(wèn)題提供科學(xué)答案。必須強(qiáng)調(diào)的是，并非所有的實(shí)驗(yàn)都符合條件。有效的實(shí)驗(yàn)必須是設(shè)計(jì)正確、數(shù)據(jù)采集可靠、統(tǒng)計(jì)分析無(wú)誤、結(jié)果解釋合理。有效實(shí)驗(yàn)的一個(gè)重要標(biāo)志是能被其他人重復(fù)進(jìn)行，而且得到相同結(jié)果。

關(guān)于維生素C與感冒的關(guān)系，關(guān)鍵的問(wèn)題是兩個(gè)：1. 大劑量維生素C能否預(yù)防感冒發(fā)生？2. 大劑量維生素C能否減輕感冒癥狀，縮短感冒病程？從1930年代維生素C被發(fā)現(xiàn)，特別是實(shí)現(xiàn)工業(yè)化生產(chǎn)后，就有醫(yī)學(xué)研究人員多次研究過(guò)它對(duì)感冒的作用。大多數(shù)研究的結(jié)論是補(bǔ)充維生素C不能預(yù)防感冒；對(duì)于治療感冒，維生素C的作用充其量是略微減輕癥狀，而且并不需要鮑林提倡的高劑量[4]。鮑林的《維生素C與普通感冒》一書(shū)出版后，由于它的巨大影響，同時(shí)出于對(duì)鮑林的尊重，又有美國(guó)、加拿大及荷蘭的研究人員進(jìn)行了一系列研究，分別試驗(yàn)了不同劑量維生素C對(duì)于預(yù)防和治療感冒的作用，結(jié)論還是毫無(wú)效果。

可是鮑林堅(jiān)定地認(rèn)為，根據(jù)他對(duì)同樣的試驗(yàn)結(jié)果作出的不同解釋，他是正確的，其他人都錯(cuò)了。他還提出每個(gè)人可以用如下方法自行確定合適的維生素C劑量：如果每天吃1克，一冬天得了兩次或者三次感冒，那么就應(yīng)該加大劑量試試；如果感冒的次數(shù)少于預(yù)期，那么就可以相信是維生素C起了作用。

遺憾的是，這距離真正的科學(xué)方法何止十萬(wàn)八千里。不妨試想以下幾種可能發(fā)生的情況：

其一，你記錯(cuò)了自己感冒的次數(shù)，這將造成數(shù)據(jù)采集的錯(cuò)誤。

其二，你去年在醫(yī)院工作，得過(guò)三次感冒。今年退休在家，同時(shí)開(kāi)始吃維生素C，只得了一次感冒。你相信這是因?yàn)槌跃S生素C預(yù)防了感冒，但更大的可能性是由于環(huán)境變化，你被感冒病毒感染的機(jī)會(huì)少了。如果是這樣的話，你吞下的維生素C和少患感冒就只是巧合。

其三，你吃著維生素C，同時(shí)得了一場(chǎng)輕微的感冒。由于你對(duì)維生素C的信仰如此堅(jiān)定，因此下意識(shí)地決定不予理會(huì)，這就是心理作用造成的安慰劑效應(yīng)。

科學(xué)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)必須能夠避免這些可能的誤差。為了防止記憶錯(cuò)誤，對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象必須密切跟蹤隨訪。為了消除巧合的影響，實(shí)驗(yàn)對(duì)象的數(shù)目要足夠大，隨訪期要足夠長(zhǎng)。為了避免安慰劑效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)必須采用雙盲法。具體做法是，募集一批受試者，隨機(jī)分派到實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以確保兩組人的遺傳背景、生活環(huán)境等情況盡可能相似。每一個(gè)受試者本人及其家人，以及為受試者提供試驗(yàn)藥物的研究人員，都不知道受試者被分在哪一組。有些研究甚至只用同卵雙胞胎作為受試者，將其中一人分入實(shí)驗(yàn)組，另一人分到對(duì)照組。尤其是同卵雙胞胎兒童，不僅遺傳基因完全相同，而且通常生活于同一家庭環(huán)境，對(duì)于臨床醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)的價(jià)值更高。研究人員給實(shí)驗(yàn)組每天服用不同劑量的維生素C，對(duì)照組服用外觀、味道等與維生素C相似的安慰劑，然后跟蹤觀察一段時(shí)間，比較兩組的流感發(fā)病率和發(fā)病后的癥狀嚴(yán)重程度和病程長(zhǎng)短。

感冒臨床實(shí)驗(yàn)的一種做法是直接給自愿受試者接種感冒病毒。這種策略的好處是所有的受試者都接觸到相同的感冒病毒，發(fā)病率高而且病情較為一致，所需要的受試者人數(shù)較少。1967年和1973年，先后有研究人員進(jìn)行了這樣的實(shí)驗(yàn)，給實(shí)驗(yàn)組每人每天服用3克維生素C，對(duì)照組服用安慰劑，所有受試者在鼻腔接種感冒病毒。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組所有的人都得了感冒，嚴(yán)重程度沒(méi)有差別。

另一種策略是觀察自然發(fā)生的感冒病例。這樣的研究在各國(guó)進(jìn)行過(guò)多次，每次涉及的受試者少則幾百人，多則幾千人。結(jié)果如何？沒(méi)有一次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)維生素C能顯著降低總的感冒發(fā)病率。有些試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)維生素C的確能略微減輕癥狀，縮短病程（例如從平均5.8天縮短到5.5天），問(wèn)題是這樣幾個(gè)小時(shí)的差別有什么實(shí)際意義嗎？

1975年發(fā)表的一項(xiàng)研究結(jié)果十分有趣，值得一提[5]。這次實(shí)驗(yàn)歷時(shí)9個(gè)月，一共有三百多名受試者參加，都是美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）的工作人員。受試者被隨機(jī)分為四組：第一組自始至終每天服用安慰劑；第二組在感冒發(fā)生前服用安慰劑，發(fā)生感冒后每天服用3克維生素C；第三組在感冒發(fā)生前每天服用3克維生素C，發(fā)生感冒后改為安慰劑；第四組在感冒發(fā)生前后每天分別服用3克和6克維生素C。研究從九月份開(kāi)始，到次年五月份結(jié)束，包括了感冒高發(fā)的秋、冬、春三季。所有受試者都被告知這是一項(xiàng)采用雙盲對(duì)照法的臨床試驗(yàn)，目的是研究維生素C對(duì)預(yù)防和治療感冒的作用，并且簽署了知情同意書(shū)。

這次實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)百密一疏，出了一個(gè)紕漏：研究人員為了趕在秋季到來(lái)時(shí)開(kāi)始實(shí)驗(yàn)，沒(méi)有把用膠囊封裝的安慰劑的味道調(diào)成和維生素C一樣的酸味。在研究過(guò)程中，陸續(xù)有一些受試者中途退出，尤其是服用安慰劑的對(duì)照組，退出的比例特別高。研究人員對(duì)此頓生疑竇，于是在9個(gè)月的研究結(jié)束后進(jìn)行了一項(xiàng)問(wèn)卷調(diào)查，發(fā)現(xiàn)大約一半的受試者禁不住好奇心的誘惑，打開(kāi)膠囊，憑著藥粉的味道，正確地猜出所吃的是維生素C還是安慰劑。分到安慰劑對(duì)照組的一些受試者覺(jué)得自己得不到服用維生素C的好處，干脆中途打了退堂鼓。

由于有一半受試者不符合雙盲法的要求，研究人員只能將猜出自己吃了什么藥的受試對(duì)象挑出來(lái)，單獨(dú)進(jìn)行分析。得到的結(jié)果令人吃驚：不知道自己分在哪一組、也就是符合實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的雙盲法的受試對(duì)象，得了感冒后如果服用安慰劑，平均病程是6.3天，如果服用維生素C，平均病程是6.7天，表明維生素C對(duì)縮短病程無(wú)效。而那些猜出自己分在哪一組的受試者，得了感冒后如果服用安慰劑，平均病程是8.6天，如果服用維C，平均病程只有4.7天。表面看來(lái)，似乎維生素C將病程縮短了3.9天。但是如果將知道自己吃了什么的受試者與對(duì)此不知情的受試者比較，如果吃的是維生素C，前者的平均病程比后者短了2天；如果吃的是安慰劑，前者的平均病程比后者長(zhǎng)了2.3天！這一結(jié)果歪打正著地表現(xiàn)了安慰劑效應(yīng)的巨大影響：如果你相信吃下去的東西——維生素或者其它補(bǔ)品——有益健康，你就可能感覺(jué)它的確有效；如果你相信自己吃的是毫無(wú)治療作用的安慰劑，你甚至可能感覺(jué)病情變得更糟（稱為“反安慰劑效應(yīng)”），哪怕藥物的實(shí)際效果，無(wú)論是維生素C的正面效果還是安慰劑的負(fù)面效果，根本就不存在！

1986年，澳大利亞悉尼大學(xué)的教授特拉斯韋（Truswell AS）在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)文，回顧總結(jié)了自1970年以來(lái)進(jìn)行的22次關(guān)于維生素C與感冒的隨機(jī)雙盲法臨床研究結(jié)果。有12項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)維生素C對(duì)預(yù)防感冒發(fā)生、減輕癥狀、縮短病程無(wú)效。5項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)維生素C對(duì)預(yù)防沒(méi)有作用，對(duì)減輕癥狀有輕微作用，但在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差別不顯著。其余5項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)維生素C沒(méi)有預(yù)防作用，但可以縮短感冒病程，雖然程度有限但在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差別是顯著的。特拉斯韋教授的結(jié)論是：“維生素C對(duì)于預(yù)防感冒顯然沒(méi)有作用。”他同時(shí)承認(rèn)，“有一些證據(jù)表明，維生素C對(duì)治療感冒有微弱的效果，但是……每天250毫克與1000毫克或者4000毫克的效果是一樣的。”[6]250毫克維生素C是什么概念？?jī)杀戎兴SC就有那么多。如果只是想用維生素C來(lái)減輕感冒癥狀，犯得著冒著腹瀉和其它嚴(yán)重副作用的風(fēng)險(xiǎn)，遵照鮑林的指示每天吞下幾克維生素C藥片嗎？

但是鮑林認(rèn)為，巨量維生素不僅對(duì)感冒有奇效，還能治療癌癥。

維生素C與癌癥

1970年代，鮑林與一名英國(guó)腫瘤外科醫(yī)生卡梅隆（Ewan Cameron）合作，研究靜脈注射或者口服巨量維生素C對(duì)癌癥的治療作用。二人在1976年和1978年發(fā)表了兩篇論文[7, 8]，報(bào)告了在100名晚期癌癥病人中的試驗(yàn)結(jié)果：接受每天10克巨量維生素C治療后，病人的平均存活期是1000名未服用維生素C病人的3至4倍。兩篇論文都發(fā)表在《美國(guó)科學(xué)院院報(bào)》。這是一份影響因子很高的學(xué)術(shù)期刊，但通常并不刊登有關(guān)臨床醫(yī)學(xué)試驗(yàn)的論文，而且有時(shí)受人詬病的一點(diǎn)是，科學(xué)院院士本人在《院報(bào)》上發(fā)表的有些論文，沒(méi)有經(jīng)過(guò)和非院士作者的論文同樣嚴(yán)格的同行審稿過(guò)程。

除了治療晚期癌癥，鮑林還提出，服用維生素C可以預(yù)防癌癥。1979年，他在一篇文章中宣稱“我目前的估計(jì)是，從預(yù)防性地服用維生素C做起，單靠維生素C就可以把癌癥的發(fā)病率和死亡率都降低75%。”[9]

NIH 癌癥研究所的癌癥治療臨床試驗(yàn)分部主任杜伊斯（William DeWys）檢查了鮑林和卡梅隆的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，發(fā)現(xiàn)存在嚴(yán)重的缺陷[10]。維生素C治療組完全由卡梅隆的病人構(gòu)成，對(duì)照組則是其他醫(yī)生的病人，這兩組病人的選擇標(biāo)準(zhǔn)不一致，所以也就沒(méi)有可比性。實(shí)驗(yàn)組的病人存活期長(zhǎng)，很可能是由于這組病人在實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前的病情就比對(duì)照組輕。

為了驗(yàn)證鮑林和卡梅隆所發(fā)表的結(jié)果，美國(guó)梅奧醫(yī)學(xué)中心在1978年進(jìn)行了一項(xiàng)前瞻性雙盲對(duì)照試驗(yàn)， 受試者為晚期肺癌或消化道癌癥患者，所有病人都經(jīng)過(guò)腫瘤組織活檢，證實(shí)其病情已經(jīng)不再適合任何手術(shù)、化療或放療。受試者被隨機(jī)分為兩組，實(shí)驗(yàn)組每天口服10克維生素C，對(duì)照組口服味道和維生素C相似的安慰劑。試驗(yàn)結(jié)果于1979年以“高劑量維生素C療法對(duì)晚期癌癥無(wú)效”為題，在《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)表，文中報(bào)告實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的平均存活期都是7周左右，存活最久的一個(gè)病人來(lái)自對(duì)照組[11]。

梅奧中心的研究結(jié)果發(fā)表后，鮑林投書(shū)《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》，聲稱梅奧團(tuán)隊(duì)的研究對(duì)象都接受過(guò)化療，免疫功能已經(jīng)受損，因此不能從維生素C療法獲益。盡管梅奧團(tuán)隊(duì)先前已經(jīng)做過(guò)研究，知道所用的化療對(duì)免疫功能的影響并不嚴(yán)重，但他們對(duì)鮑林的批評(píng)，以及其他研究人員提出的建議還是認(rèn)真對(duì)待，又進(jìn)行了兩次試驗(yàn)，其中一次所用的受試者沒(méi)有接受過(guò)任何化療[12, 13]。前后三次試驗(yàn)一共包括三百多名病人，三次試驗(yàn)的結(jié)果一樣，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的平均存活期沒(méi)有顯著差別，高劑量維生素C療法對(duì)晚期癌癥無(wú)效。

可是此時(shí)的鮑林已經(jīng)接受不了任何與他的觀點(diǎn)不一致的研究結(jié)果，哪怕這樣的結(jié)果來(lái)自他最信任的助手。

1973年，鮑林在北加州斯坦福大學(xué)附近創(chuàng)建了“正分子醫(yī)學(xué)研究所”，自任所長(zhǎng)兼董事會(huì)主席，他的弟子羅賓遜（Arthur Robinson）任副所長(zhǎng)。羅賓遜博士是鮑林在加州大學(xué)圣迭戈分校任訪問(wèn)教授時(shí)物色到的一名優(yōu)秀學(xué)生，后來(lái)長(zhǎng)期擔(dān)任鮑林的助理，輔佐他的研究工作。研究所成立一年以后，改名為“鮑林科學(xué)及醫(yī)學(xué)研究所”，羅賓遜成為正所長(zhǎng)。研究所的主要課題就是為鮑林的維生素C理論提供實(shí)驗(yàn)證據(jù)。

1977年，羅賓遜用小鼠進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，研究維生素C對(duì)癌癥的作用。所用的是一種特別的小鼠，沒(méi)有毛發(fā)，皮膚裸露，受紫外線照射后容易誘發(fā)皮膚癌。他給一半小鼠喂食大劑量維生素C，按體重?fù)Q算相當(dāng)于人類的每天5至10克，另一半不喂維C，作為對(duì)照。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，維C不僅沒(méi)有降低癌癥發(fā)病率，反而使皮膚癌的發(fā)病率提高了一倍！不僅如此，對(duì)于已經(jīng)形成的腫瘤，每日相當(dāng)于1至5克人類劑量的維C可以促進(jìn)，而不是抑制腫瘤生長(zhǎng)，只有將維C的劑量加大到相當(dāng)于每天100克的人類劑量時(shí)，才能抑制腫瘤的生長(zhǎng)，而這樣的劑量已經(jīng)接近維C對(duì)小鼠的致死劑量了！

羅賓遜知道鮑林夫婦二人長(zhǎng)年服用巨量維生素C，這不由得令他擔(dān)憂。豈料鮑林拒絕承認(rèn)他的數(shù)據(jù)，而且不顧羅賓遜已經(jīng)追隨他16年的情誼，下令董事會(huì)將羅賓遜解雇，他的實(shí)驗(yàn)小鼠被殺死，實(shí)驗(yàn)記錄被封存，其中一部分被銷毀。鮑林還公開(kāi)宣稱羅賓遜的研究工作不夠?qū)I(yè)，數(shù)據(jù)不可靠。羅賓遜忍無(wú)可忍，一紙?jiān)V狀將鮑林和他的研究所告上法庭。1983年，訴案以庭外和解告終，羅賓遜得到57.5萬(wàn)美元的賠償，其中42.5萬(wàn)作為他所遭口頭及書(shū)面誹謗的補(bǔ)償[14]。

維生素C與其它一些維生素之所以是維持我們身體健康所必需的營(yíng)養(yǎng)成分，是由于它們除了具有協(xié)助細(xì)胞能量代謝的輔酶作用外，還有抗氧化劑的作用。吃進(jìn)體內(nèi)的食物在細(xì)胞內(nèi)通過(guò)氧化反應(yīng)燃燒后才能產(chǎn)生能量。其它一些進(jìn)入體內(nèi)的有害物質(zhì)也是通過(guò)氧化反應(yīng)轉(zhuǎn)化為無(wú)毒的產(chǎn)品被排出體外。但是氧化反應(yīng)能產(chǎn)生一些稱為自由基的分子，它們因失去電子而帶有正電荷，能與帶有負(fù)電荷的細(xì)胞膜、DNA、蛋白質(zhì)等成分結(jié)合，對(duì)這些細(xì)胞組分造成損害，包括可能致癌的基因突變。自由基還能損傷向心臟供血的血管，誘發(fā)冠心病。而維生素C以及維生素A、E，Ω-3 脂肪酸（魚(yú)油的主要成分）等具有抗氧化劑作用的分子能夠給自由基提供所缺少的電子，消除它們對(duì)細(xì)胞組分的損害。這就是一般認(rèn)為多吃水果蔬菜魚(yú)類等健康食品有助于延緩衰老，防止癌癥和心血管病的一個(gè)原因；也正因如此，抗氧化功能成為許多保健營(yíng)養(yǎng)品最大的賣點(diǎn)。

鮑林關(guān)于大劑量維生素C抗癌的理論，其邏輯倒也清楚：既然食物中的維生素C等抗氧化劑有助于防癌，那就是多多益善，應(yīng)該大量補(bǔ)充。但他忽略了一個(gè)重要的事實(shí)：自由基既能對(duì)細(xì)胞造成損害，又是免疫系統(tǒng)消滅癌變細(xì)胞以及致病微生物的一大利器。維持健康的關(guān)鍵在于保持細(xì)胞內(nèi)的氧化與抗氧化反應(yīng)的平衡，長(zhǎng)期服用超大劑量的抗氧化劑有可能破壞這種平衡，造成嚴(yán)重后果。在羅賓遜之后，又有各國(guó)研究人員進(jìn)行了多次大規(guī)模的調(diào)查和研究，對(duì)象總數(shù)超過(guò)20萬(wàn)人，發(fā)現(xiàn)服用巨量維生素（包括維C）的確增加了罹患多種癌癥的風(fēng)險(xiǎn)[15]。

維生素C與心臟病

鮑林在他1986年出版的《怎樣活得更長(zhǎng)更好》一書(shū)中宣稱，巨量維生素能“改進(jìn)你的總體健康狀況……增加你生活的樂(lè)趣，幫助控制心臟病、癌癥及其它疾病，延緩衰老過(guò)程。”

針對(duì)維生素C與心臟病的關(guān)系，1992年，91歲高齡的鮑林與德國(guó)醫(yī)生拉思（Matthias Rath）合作，在一份不受主流醫(yī)學(xué)界承認(rèn)，不被美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書(shū)館的MEDLINE 數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的刊物《正分子醫(yī)學(xué)雜志》發(fā)表了一篇文章，題為《一項(xiàng)終將導(dǎo)致消除人類致命心血管病的統(tǒng)一理論》 [16]。

根據(jù)鮑林的這個(gè)理論，大約4千萬(wàn)年前，人類的遠(yuǎn)祖生活在溫暖的熱帶地區(qū)，以植物為主食，各種植物性食物中富含維生素C，不需要在體內(nèi)自行合成，結(jié)果導(dǎo)致一個(gè)合成維C的關(guān)鍵酶——L-古洛糖酸內(nèi)酯氧化酶的基因發(fā)生突變，永遠(yuǎn)失去了像其它動(dòng)物一樣自行合成維C的能力。后來(lái)隨著棲息地的遷移以及地球氣候變冷、冰川期到來(lái)，來(lái)自食物的維生素C營(yíng)養(yǎng)成分大幅度減少，致使壞血病的發(fā)病率提高。而壞血病的主要特征是膠原蛋白、彈性蛋白等結(jié)締組織的主要成分的合成途徑受損，使血管壁的強(qiáng)度減弱，容易破裂，導(dǎo)致出血及死亡。壞血病因此成為冰川期對(duì)人類祖先的進(jìn)化影響最大的自然選擇壓力。這種選擇壓力使得能促進(jìn)動(dòng)脈粥樣硬化的遺傳變異成為有利于生存的因素，因?yàn)閯?dòng)脈粥樣硬化是由于血液中的低密度脂蛋白（壞膽固醇）、脂蛋白a等成分在血管內(nèi)壁沉積，形成斑塊，增加了血管壁的厚度及強(qiáng)度，從而減少了壞血病造成的出血和死亡。換句話說(shuō)，動(dòng)脈粥樣硬化是在人類祖先的進(jìn)化過(guò)程中，通過(guò)自然選擇得到的在缺乏維生素C時(shí)有利于生存的性狀；動(dòng)脈粥樣硬化造成的心血管病，則是這種選擇給今天的人類留下的健康隱患。

盡管今天的人類已經(jīng)不幸地繼承了那些能促進(jìn)動(dòng)脈粥樣硬化的遺傳基因，好在鮑林告訴我們，維生素C是對(duì)抗不利遺傳基因的救星，它幾乎對(duì)已知的任何一種心血管病的危險(xiǎn)因素都有補(bǔ)救作用。維生素C能在代謝水平上抑制脂蛋白a的合成，促進(jìn)膽固醇轉(zhuǎn)化為膽酸后經(jīng)由膽管排出，從而減少血管斑塊的形成和心血管病的發(fā)生。但是要使維生素C的功效得以充分發(fā)揮，補(bǔ)充的量就必須達(dá)到人類的遠(yuǎn)祖在失去合成維C能力之前，體內(nèi)每天能制造的數(shù)量——10至20克。鮑林在文中沒(méi)有說(shuō)明這個(gè)數(shù)據(jù)從何而來(lái)，大概是根據(jù)已知的今天一些哺乳動(dòng)物合成維生素的能力推測(cè)的。

文章的結(jié)尾總結(jié)道：“鑒于缺乏維生素C是人類心血管病的共同原因，補(bǔ)充維生素C就是這一疾病的普適療法。現(xiàn)有的流行病學(xué)及臨床研究結(jié)果相當(dāng)可信地證明了這一點(diǎn)。這一理論在臨床上進(jìn)一步證實(shí)后，心血管病將不再是我們這一代以及未來(lái)人類的死亡原因。”

《統(tǒng)一理論》一文發(fā)表兩年后，1994年8月19日，鮑林因前列腺癌與世長(zhǎng)辭。去世之前他接受過(guò)放射線治療。鮑林宣稱長(zhǎng)年服用的維生素C將他的癌癥推遲了20年。這是個(gè)無(wú)法驗(yàn)證的假設(shè)，自然不足為憑。

鮑林在他這最后一篇重要文章中言之鑿鑿地提到的實(shí)驗(yàn)證據(jù)是什么？

1990年，鮑林和拉思曾在《美國(guó)科學(xué)院院報(bào)》發(fā)表一篇研究論文[17]，報(bào)告豚鼠的飼料中如果缺少維生素C，就會(huì)造成動(dòng)脈粥樣硬化，而且血管斑塊中含有脂蛋白a。如果給豚鼠按每千克體重每天補(bǔ)充40毫克維生素C（大約相當(dāng)于2至3克的人類劑量），就可以防止脂蛋白a在血管壁沉積、造成粥樣硬化。鮑林據(jù)此推斷，維生素C對(duì)人類也有同樣效果。

雖然豚鼠和人一樣不能自行合成維生素C，豚鼠畢竟不同于人類。不管鮑林的統(tǒng)一理論看上去多么漂亮，他所描繪的利用維生素C來(lái)永遠(yuǎn)消除致命心血管病的美好愿景能否實(shí)現(xiàn)，歸根結(jié)底還要靠人體研究來(lái)檢驗(yàn)。

2016年，美國(guó)康涅狄格州立大學(xué)的兩位學(xué)者回顧總結(jié)了自1993年以來(lái)發(fā)表的關(guān)于維生素C與心臟健康的研究結(jié)果，包括7項(xiàng)觀察性的流行病學(xué)調(diào)查和6項(xiàng)隨機(jī)雙盲法臨床試驗(yàn)。得到的發(fā)現(xiàn)是：維生素C的缺乏與心血管疾病死亡率的提高相關(guān)；但是對(duì)于補(bǔ)充維生素C能否降低心血管病的發(fā)病率和死亡率，證據(jù)依舊不足。許多研究沒(méi)有發(fā)現(xiàn)補(bǔ)充維生素C和心血管病的任何關(guān)聯(lián)，少數(shù)研究發(fā)現(xiàn)補(bǔ)充維生素C略有益處，但值得注意的是，也有一些研究發(fā)現(xiàn)維生素C補(bǔ)充劑增加了心血管疾病的風(fēng)險(xiǎn)，而且劑量不過(guò)是每天1克，只有已被確認(rèn)的可耐受最高攝入量（2克）的一半。鑒于現(xiàn)有的研究結(jié)果不完全一致，兩位作者審慎地建議，對(duì)此還需要做進(jìn)一步的研究[18]。

九泉之下的鮑林如若有知，還有耐心繼續(xù)等待嗎？

鮑林的遺產(chǎn)

鮑林的一生為人類留下的遺產(chǎn)是極為豐富而復(fù)雜的。天才的鮑林是將量子力學(xué)引入化學(xué)、將分子結(jié)構(gòu)引入醫(yī)學(xué)、將蛋白質(zhì)的氨基酸組分變化引入進(jìn)化生物學(xué)的第一人。他是反對(duì)核武器和一切形式戰(zhàn)爭(zhēng)的堅(jiān)強(qiáng)斗士。而晚年的鮑林則成為年銷售額320億美元的維生素保健品行業(yè)的精神教父。

是什么因素使得曾經(jīng)依靠嚴(yán)謹(jǐn)深入的研究和思辨，腳踏科學(xué)證據(jù)的基石步步攀登，征服了一座又一座科學(xué)高峰的鮑林，轉(zhuǎn)變?yōu)槊鎸?duì)科學(xué)證據(jù)仍拒絕承認(rèn)錯(cuò)誤、一意孤行的鮑林？

一種解釋是鮑林在他的科研生涯中，學(xué)術(shù)上曾經(jīng)多次遭遇到強(qiáng)烈的反對(duì)意見(jiàn)，而最終被證明為錯(cuò)誤的都是對(duì)方。久而久之，他終于形成了自己永遠(yuǎn)正確的潛意識(shí)。

鮑林的同行，同為諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主的佩魯茨（Max Perutz）在高度贊譽(yù)鮑林的成就后，這樣評(píng)論道：“（維生素C）竟然成為鮑林最后25年中關(guān)心的頭等大事，使他作為化學(xué)家的崇高聲望受損，實(shí)在是個(gè)悲劇。這也許是由于他最大的弱點(diǎn)：虛榮心。換成愛(ài)因斯坦，假如有人對(duì)他提出不同意見(jiàn)，他會(huì)仔細(xì)思考，發(fā)現(xiàn)自己錯(cuò)了，會(huì)很高興地改正，因?yàn)檫@使他避免了失誤。而鮑林則永遠(yuǎn)不會(huì)承認(rèn)自己的錯(cuò)誤。” 佩魯茨隨后披露，他讀了鮑林關(guān)于蛋白質(zhì)α-螺旋的論文后，發(fā)現(xiàn)其中一處計(jì)算有誤，就向鮑林指出，還以為鮑林會(huì)為此高興，豈料鮑林不但不表示感謝，反而憤怒地加以反擊，“因?yàn)樗^不能忍受別人發(fā)現(xiàn)了被他自己遺漏的東西。”[15]

1954年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)儀式的當(dāng)天晚上，幾百名瑞典大學(xué)生手持火炬游行，祝賀鮑林成為新的諾獎(jiǎng)得主。鮑林應(yīng)邀發(fā)表演說(shuō)：“作為老一輩人，我想給你們一點(diǎn)忠告，應(yīng)該怎樣對(duì)待長(zhǎng)輩。”他清澈的聲音在廣場(chǎng)上回蕩，“當(dāng)一個(gè)年長(zhǎng)的大人物對(duì)你說(shuō)話時(shí)，認(rèn)真恭敬地聽(tīng)，但別相信他。除了你自己的智慧，不要信任其它任何東西。一個(gè)老人，不管是白頭發(fā)或者沒(méi)頭發(fā)，哪怕他得過(guò)諾貝爾獎(jiǎng)，也可能是錯(cuò)的。你們必須永遠(yuǎn)保持懷疑，永遠(yuǎn)獨(dú)立思考。”學(xué)子們報(bào)以雷鳴般的掌聲和歡呼。

當(dāng)年，鮑林就是憑借這種懷疑一切、不迷信權(quán)威的批判精神，開(kāi)辟了化學(xué)和分子生物學(xué)研究的新天地。

今天，在我們不假思索地吞下幾克維生素C，或者一把其它保健營(yíng)養(yǎng)品前，是不是也應(yīng)該遵照鮑林的建議，先問(wèn)幾個(gè)為什么，做一番獨(dú)立的研究和思考？

主要參考資料

1. US National Library of Medicine. Profiles in Science: Linus Pauling. https://profiles.nlm.nih.gov/spotlight/mm.

2. OSU Libraries. Linus Pauling Online. http://scarc.library.oregonstate.edu/digitalresources/pauling/.

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 this.webWorker = new Worker('...path to webWorker.js') 
 //pass it the 13,000 item search data to initialize the searchEngine with:
 this.webWorker.postMessage({data: props.data})
 //assign the handler that will accept the searchResults when it sends them back:
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self.importScripts('...the search engine script, provides the SearchEngine constructor');
let searchEngine; 
let cache = {} 
//thought I would add a simple cache... Wait till you see those deletes now :)
function initiateSearchEngine (data) {
 //initiate the search engine with the 13,000 item data set
 searchEngine = new SearchEngine(data); 
 //reset the cache on initiate just in case
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}
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 const cachedResult = cache[searchTerm]
 if(cachedResult) {
 self.postMessage(cachedResult)
 return
 }
 const message = {
 searchResults: searchEngine.search(searchTerm)
 };
 cache[searchTerm] = message;
 //self.postMessage is the api for sending messages to main thread
 self.postMessage(message)
}
/*self.onmessage is where we define the handler for messages recieved
from the main thread*/
self.onmessage = function(e) {
 const {data, searchTerm} = e.data;
 /*We can determine how to respond to the .postMessage from 
 SearchResults.js based on which data properties it has:*/
 if(data) {
 initiateSearchEngine(data)
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 search(searchTerm)
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//webWorker.js
self.importScripts('...the search engine script, provides the SearchEngine constructor');
let searchEngine; 
let cache = {}
function initiateSearchEngine (data) {
 searchEngine = new SearchEngine(data);
 cache = {};
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function search (searchTerm) {
 const cachedResult = cache[searchTerm]
 if(cachedResult) {
 self.postMessage(cachedResult)
 return
 }
 const message = {
 searchResults: searchEngine.search(searchTerm)
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 cache[searchTerm] = message;
 self.postMessage(message)
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 self.postMessage({confirmSearchTerm: searchTerm})
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self.onmessage = function(e) {
 const {data, searchTerm, confirmed} = e.data;
 if(data) {
 initiateSearchEngine(data)
 } else if(searchTerm) {
 /*check if the searchTerm is confirmed, if not, send a confirmSearchTerm message 
 to compare the searchTerm with the latest value on the main thread */
 confirmed ? search(searchTerm) : confirmSearchTerm(searchTerm)
 }
}

//searchResults.js
export default class SearchResults extends React.Component {
 constructor (props) {
 super();
 this.state = {
 searchResults: [],
 }
 this.webWorker = new Worker('...path to webWorker.js') 
 this.webWorker.postMessage({data: props.data})
 this.webWorker.onmessage = this.handleResults
 }
 componentDidUpdate(prevProps) {
 const {searchTerm} = this.props;
 if(searchTerm && searchTerm !== prevProps.searchTerm) {
 this.webWorker.postMessage({searchTerm})
 }
 }
 handleResults = (e) => {
 const {searchResults, confirmSearchTerm} = e.data;
 /* check if confirmSearchTerm property was sent, if so compare it to the 
 latest searchTerm and send back a confirmed searchTerm message */
 if (confirmSearchTerm && confirmSearchTerm === this.props.searchTerm) {
 this.webWorker.postMessage({
 searchTerm: this.props.searchTerm,
 confirmed: true
 })
 } else if (searchResults) {
 this.setState({
 searchResults
 })
 }
 }
 render () {
 return <ReactVirtualizedList searchResults={this.state.searchResults}/>
 }
}

//searchResults.js
export default class SearchResults extends React.Component {
 constructor (props) {
 super();
 this.state = {
 searchResults: [],
 }
 //initiate the worker array:
 this.workerArray = new WorkerArrayController({
 data: props.data,
 handleResults: this.handleResults,
 arraySize: 4
 });
 }
 componentDidUpdate(prevProps) {
 const {searchTerm} = this.props;
 if(searchTerm && searchTerm !== prevProps.searchTerm) {
 this.workerArray.search({searchTerm})
 }
 }
 handleResults = (e) => {
 const {searchResults} = e.data
 this.setState({
 searchResults
 })
 }
 componentWillUnmount () {
 this.workerArray.terminate();
 }
 render () {
 return <ReactVirtualizedList searchResults={this.state.searchResults}/>
 }
}

//workerArrayController.js
export default class WorkerArrayController {
 constructor ({data, handleResults, arraySize}) {
 this.workerArray = new Worker('... path to workerArray.js');
 let i = 1;
 this.webWorkers = {};
 while (i <= arraySize) {
 const workerName = `ww${i}`;
 this.webWorkers[workerName] = new Worker(`...path to ww1.js`);
 /* Creates a MessageChannel for each worker and passes that channel's 
 ports to both workerArray dispatcher and the worker so 
 they can communicate with each other */
 const channel = new MessageChannel();
 this.workerArray.postMessage({workerName}, [channel.port1]);
 this.webWorkers[workerName].postMessage({data}, [channel.port2]);
 i++;
 }
 this.workerArray.onmessage = handleResults;
 }
 search = (searchTerm) => {
 this.workerArray.postMessage({searchTerm});
 }
 terminate() {
 this.workerArray.terminate();
 for (const workerName in this.webWorkers) {
 this.webWorkers[workerName].terminate();
 }
 }
}

//workerArray.js
const ports = {};
let cache = {};
let queue;
function initiatePort (workerName, port) {
 ports[workerName] = port;
 const webWorker = ports[workerName];
 webWorker.inUse = false;
 webWorker.onmessage = function handleResults (e) {
 const {searchTerm, searchResults} = e.data;
 const message = {searchTerm, searchResults};
 /* If all workers happen to be inUse, the message gets saved to the
 the queue and passed to the first worker that finishes */
 if(queue) {
 webWorker.postMessage(queue);
 webWorker.inUse = true;
 queue = null;
 } else {
 webWorker.inUse = false;
 }
 cache[searchTerm] = message;
 self.postMessage(message);
 }
}
function dispatchSearchRequest (searchTerm) {
 const cachedResult = cache[searchTerm];
 if(cachedResult) {
 self.postMessage(cachedResult);
 return
 }
 const message = {searchTerm};
 for (const workerName in ports) {
 const webWorker = ports[workerName];
 if(!webWorker.inUse) {
 webWorker.postMessage(message);
 webWorker.inUse = true;
 return
 }
 }
 queue = message;
}
self.onmessage = function (e) {
 const {workerName, searchTerm} = e.data;
 if(workerName) {
 initiatePort(workerName, e.ports[0]);
 } else if(searchTerm) {
 dispatchSearchRequest(searchTerm);
 }
}

//ww1.js
self.importScripts('...the search engine script, provides the SearchEngine constructor');
let searchEngine;
let port;
function initiate (data, port) {
 searchEngine = new SearchEngine(data);
 port = port;
 port.onmessage = search;
}
/* search is attached to the port as the message handler so it
runs when communicating with the workerArray only */
function search (e) {
 const {searchTerm} = e.data;
 const message = {
 searchResults: searchEngine.search(searchTerm)
 };
 port.postMessage(message)
}
/* self.onmessage is the handler that responds to messages from
the main thread, which only fires during initiation */
self.onmessage = function(e) {
 const {data} = e.data;
 initiate(data, e.ports[0]);
}