進擊的公司 VS. 研究所：大科學項目該怎麼做？

? 20世紀的三大科學計劃之一「人類基因組計劃」，被兩個研究團隊同時完成：NIH和塞萊拉基因技術公司，成果分別發表在 Nature 和 Science 雜誌上，該計劃既開啟了一個時代，又是崛起的公司與研究所在科研實力上分庭抗禮的分水嶺，圖片來自Slate

編者按：

精準醫療計劃、腦科學計劃、太空探索技術等等大科學項目紛紛成為科學界「流行詞」、科學前沿標杆的同時，人們也在關注，誰在主導這些大科學項目？是「財大氣粗」、「根正苗紅」的國立研究所？還是操作流程工業化、體制機制靈活的私立科技公司？或者二者同舟共濟、取長補短？大科學項目到底該怎麼做？針對這個問題，我們採訪了清華大學教授魯白和艾倫腦研究所資深科學家曾紅葵。

撰文 | 葉水送

責編 | 程莉

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回首20世紀，三大科技計劃：曼哈頓計劃、阿波羅登月計劃以及人類基因組計劃，不僅推動了科技的發展，影響了人類的歷史進程，亦成為各國啟動大科學項目標杆式的榜樣。三大科技計劃體現了人類集體攻關的智慧結晶，數十年來，被無數人津津樂道。

近年來，各國紛紛上馬大科學項目，例如精準醫療計劃、腦科學計劃等。時過境遷，上世紀的三大科學計劃是否仍能起到引領性的示範作用?

公司如何打敗研究所

在美國，公司將研究所打敗，最典型的案例是人類基因組計劃（Human Genome Project），它也成為崛起的公司與國立研究所在科研角力方面的一個分水嶺。1998年5月，人類基因組計划起草者之一、DNA雙螺旋結構發現者詹姆斯·沃森（James Watson）被一個「壞小子」攪得夜不成寐－－曾在國立衛生研究院工作8年之久的克雷格·文特爾（Craig Venter）宣布創立一個私人公司塞萊拉基因技術公司（Celera Genomics），將與人才濟濟的國立研究所（NIH）的計劃小組進行競爭，繪製人類全基因組圖譜。事實上，沃森的擔憂並不是多餘的，分布於全美9個研究中心的人類基因組計劃，全力以赴執行了近一半時間，僅有3%的基因組序列被測序出來。

而文特爾在高通量測序方面，已被「證明是一位出色的科學家」。他認為，人類基因組計劃項目時間太長，費用太高，應該在開始階段集中精力進行技術攻關，而不是應用現有的低效率方法測序。他領導的塞萊拉公司，很快研製出短片段快速測序（short-gun sequencing）和用先進的計算方法進行全基因組組裝（whole genome assembly），大大提高了測序效率。國家人類基因組計劃的核心成員感到了恐慌，因為這不僅會讓國家人類基因組計劃在國際上出醜，還可能使得整個人類基因組信息掌握在一家私人公司手裡。

「克雷格想佔有人類基因組就像希特勒想稱霸全世界，」沃森曾尖銳地批評道。塞萊拉的出現，不僅倒逼國家人類基因組計劃專研技術提高效率，同時也讓他們團結一致，加快研究速度以及增加經費投入。2000年6月26日，經美國總統柯林頓出面協調，塞萊拉和國家人類基因組計劃一同向全世界宣布人類基因組測序草圖完成。但是很多人都知道，在這場競爭中，NIH的人類基因組計劃顯然是落後了。

NIH的人類基因組計劃小組把項目分散在不同的實驗室，在協調以及工作效率上，難以與塞萊拉公司抗衡。在新技術研發上，小公司往往有一定的優勢，且在決策、運營、人才激勵、成果評估方面，公司也有一套做法。對於高科技偏工程的項目，工業化的流水線流程，更有效率，成本更低，還更省時間。2016年，文特爾創立的研究所J. Craig Venter Institute在Science雜誌發文，率先合成了最小基因組的人工生命體，展示了工業化流水線工作的優勢。如果將這項工作分散在不同的研究機構，估計到現在我們還看不到人工生命體的身影。

研究新模式: 工業化、團隊化、開放化

數年之後，NIH仍未從與塞萊拉一役中吸取教訓，或者說，這也是其自身的局限性所囿。NIH當時發布了一個項目指南: 分子庫（Molecular Library）的建立，其目的是要將數百個基因在小鼠大腦中的表達定位。建這個庫的技術很成熟，利用基因的原位雜交，即可知道基因在腦中哪裡進行表達。NIH把這個項目的經費給予了不同實驗室。

當時，剛剛成立的艾倫腦研究所（Allen Institute for Brain Science）表示可提前一半的時間，用遠低於政府的預算完成該項目。「事實上，艾倫腦研究所這樣說法並非空穴來風。NIH的做法是，通過招標，然後大家來競爭、分錢。這個實驗室做5個基因，那個實驗室做6個基因，拼湊起來做完所有基因的篩選。其實每一個實驗室做的工作類似，把腦組織拿過來一片一片地切，鋪在玻璃板上，再看基因的表達。對於這樣有明確目標的科學項目，工業的做法要比研究所強得多，還省錢、省時間。」清華大學教授魯白介紹到這段往事如是說。

? Allen腦研究所近年取得的成績，圖片來自http://alleninstitute.org（點擊可見大圖）

2003年，微軟創始人之一保羅·艾倫（Paul Allen）捐款1億美元，用於建設非盈利性的艾倫腦研究所，該研究所開創了運用公司模式做基礎研究的先河。在建立之初，艾倫腦研究所就著眼於新技術的研發，並將其研究成果對外開放，讓所有的研究者免費使用。研究所也一直秉持如下三大理念：團隊科學（Team Science）、大科學（Big Science）和開放科學（Open Science）。艾倫腦研究所資深科學家曾紅葵對《知識分子》表示，「艾倫腦研究所提倡的團隊科學是指，由科學家、工程師、數學家以及物理學家等不同專業背景組成的團隊，能夠解決目前我們遇到的問題，我們可以廣泛地交流、分享彼此的想法。不同的專業背景有助於更好地解決問題。大科學不僅體現在數據規模上，同時也體現在數據的實用性上，而所謂的開放科學，是指艾倫腦研究所會與科研群體分享數據、工具以及知識」。在她看來，艾倫腦研究所的目標是「處理全球其他團隊無法克服的那些科學難題。

無論這些數據有無發表，他們都會第一時間與全球科學家分享科研成果。目前，艾倫研究所公布了一系列的大腦圖譜，諸如Allen Mouse Brain Atlas、Allen Human Brain Atlas、Allen Cell Types Database（注1）、Allen Brain Observatory（注2）等。這些研究成果公布在http://brain-map.org網站上，供全球科學家免費使用。這已成為全世界神經科學家必不可少的資源，極大地推動了全球腦科學的進展。因此可以說，它顛覆性地改變了神經科學的研究方式。

這些項目在創新方面有無特殊之處？魯白教授指出，「實際上，這樣的項目本身也許沒有什麼很大的創新，它屬於工程類的項目。他們做10個也是這樣的體系，做100個也是這樣的體系。每一個項目都有一個明確而可衡量的的目標，可實現的計劃、成熟的技術、標準化的流程和明確的進程時間表。它跟Janelia Farm的做法不太一樣。Janelia Farm的有些課題是通過項目管理來進行創新技術攻關，而艾倫腦研究所的做法則是用工業化流程模式來做科研，在一開始做的時候，就沒有很有挑戰的技術。當然，大規模標準化地做基礎研究，在技術放大、標準化、質量控制、協同管理等方面，還是有一些創新的。」

如此看來，標準化、重複性勞動的工作，沒有很多理論創新和技術挑戰的工作，用工業、工程的做法，要比小的實驗室探索要好，而且質量也會更好。而且因為在一個實驗室里做，它們的誤差更小，從而標準化更好。「大學或研究機構能夠擁有很好的原創發現，但是在一些並不需要很多技術的大科學項目上，工業化的流水線做法更具效率。」魯白教授表示，「而這種研究的成果往往非常重要，它在很大程度上加速了科學的進程，也給廣大科學家各自的研究課題帶來的極大的便利。」

值得注意的是，2016年艾倫腦研究所啟動了一個大型的10年項目：The Paul G. Allen Frontiers Group。研究所打算投入1億美元，用以發現和支持全球能以新奇的方法解決生物學領域問題的科學家。此舉也可看成艾倫腦研究所尋找腦生物前沿技術和原創性基礎科學的一個突破口，與此前工業化流水線式的流程，正好可相互補充。

覺醒的科技公司

在市場經濟的自由發展下，私人公司的快速成長，誕生了一批富可敵國、專利無數的高科技公司，諸如谷歌、蘋果、微軟、SpaceX等。實踐證明，私人公司以及由私人創立的科學研究所同樣也能夠帶來技術上的突破，在操作流程和體制機制上，它們比普通研究機構更勝一籌。2016年，谷歌的智能學習系統AlphaGo出現在Nature雜誌封面上。數月之後，在短暫的學習之後，AlphaGo打敗了人類圍棋高手李世石，世人矚目，引領2016年人工智慧領域快速發展。

? 2016年1月，Google在Nature雜誌發表封面文章，點燃AI熱潮，圖片來自http://nature.com

特斯拉汽車CEO伊隆·馬斯克創立的太空探索技術公司SpaceX不僅擁有很好的回收技術，同時將火箭發射成本大大降低。美國航天航空局（NASA）也向它投來合作的橄欖枝，如國際空間站補給任務以及載人航天任務等。在航天航空領域，各發達國家都投下巨資，鮮有私人公司介入，SpaceX的出現與成功，讓我們看到私人公司的力量以及技術和工作流程上的優勢。

在基因測序領域，中國市場上的測序公司，在基礎研究領域顯露出特有的光芒。它們不僅擁有流水線的工作流程，同樣能突破體制的限制，自由探索，並能夠結合資本的力量，讓中國在基因組學領域做出令世界驚訝的成績。

另一個可圈可點的領域是深海探測。該項目同樣是結合研究所與公司的靈活機制，讓我國在深海探測方面躋身世界前列。2016年12月27日，由上海海洋大學深淵科學技術研究中心和彩虹魚公司組成的深淵科學考察隊，成功利用自主研發的三台全海深探測器（著陸器），在馬里亞納海溝的萬米深淵底部，進行了一系列科考工作。它的成功彰顯了研究所與公司合作在經費申請和體制應用方面的靈活性。

最近，百度公司向外界發布公告，百度將牽頭籌建深度學習技術及應用國家工程實驗室，還將作為共建單位共同參與大數據系統軟體國家工程實驗室，及類腦智能技術、應用國家工程實驗室的建設工作，從而解決我國人工智慧基礎支撐能力不足等問題。

無論是艾倫腦研究所為神經科學研究領域帶來的一股清流，還是Janelia Farm對技術的孜孜不倦追求，亦或是谷歌、SpaceX等高科技公司在各自領域分割科學成果，他們給我們帶來的啟示是：引入工業化流程，能夠在效率、標準化方面擁有優勢。如需對技術進行攻關，小型的科研項目團隊最能實現技術上的突破。另外，如果在經費申請以及體制應用方面寬鬆些，更能實現科技上的飛躍。崛起的科技公司近年來出色的表現，就是這方面的印證。

注1：Allen Cell Types Database第一次對大腦進行搜索的標準化資料庫進行了嘗試。我們對小鼠以及人類大腦皮層不同神經細胞的鑒定，是理解大腦如何調控感知、行為、智力以及意識的基礎。

注2：Allen Brain Observatory是第一個小鼠視覺皮層標準化細胞活動調查資料庫，該資料庫記錄了與視覺信息處理相關的神經元，神經元被熒游標記以顯示其功能活動。

製版編輯：葉水送丨

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