第1256章 穩步前進（1/2）

外面現在已經狂風鼓盪，但是處於颶風中心的楊平卻顯得十分淡定，他不急不躁，穩步前進。

科學研究不能急躁，只能夠按照它的客觀規律推進，有時候太過急躁反而容易誤事。

他研究問題並不是從表面上著手，而是直達問題的根本。要繞開現有的科研基礎工具，必須對核心方法進行重構。就像交通工具一樣，當你無法在燃油發動機技術上超過對方的時候，你必須對汽車動力技術重構-——使用電動機，這就是新能源汽車的基本邏輯。在燃油發動機領域想推翻別人一百多年建立的技術壁壘，這是不可能的，但是重構動力技術就不一樣，這不是彎道超車，而是替代，是另選賽道。

楊平現在就是要替代，要另選賽道，要對研究目標、途徑以及工具進行重構，而不是在別人的圈子裡拼命追趕。他給實驗團隊發出的郵件，如同在迷霧中投下的幾顆璀璨照明彈，瞬間為陷入僵局的團隊成員指明了前進的方向，這條路是全新的，是他們以前從未想像過的路徑。

這些郵件內容之詳盡、思路之奇詭、可行性之高，讓何子健、王超等人在仔細閱讀時，幾乎不敢相信自己的眼睛。

他們以前也有所耳聞，傳說楊教授創新能力極強，思路天馬行空，對科研方向的把握又極其精準，提出的方案可行性極高，按照他的思路去實驗，幾乎很少走彎路，現在他們是真正見識到楊教授這種神乎其神的能力，天才二字在他們心中已經具象化。

「教授……這是怎麼做到的？」何子健盯著屏幕上那套全新的AI蛋白質設計參數集，嘴裡喃喃自語。這套參數完全跳出了他所熟悉的商業軟體框架，仿佛是從一個更高的維度，直接勾勒出蛋白質分子在能量與功能之間的最優平衡點。他嘗試著將幾個之前卡住的設計序列代入這套新參數，南都醫大數字醫學中心提供的算力資源立刻給出了令人振奮的結果——設計出的虛擬蛋白結構更加穩定，與目標受體的預估結合能顯著提升。、

什麼事降維打擊，這就是降維打擊，楊教授的思路與現有的技術路徑不在一個維度上。

王超收到的是微型化生物傳感器的改進藍圖，裡面甚至包含了針對國產雷射器特定波長優化的探針分子結構建議，以及一套堪稱「鬼斧神工」的信號處理算法核心邏輯。

「妙啊！」他拍案叫絕，「用這種數字鎖相放大技術結合小波變換降噪，理論上真能把我們那台『破爛』設備的靈敏度推進到皮摩爾級別！楊老師連這個都懂？」

王超感嘆楊教授的知識面之廣，這是看過多少專著多少論文才有這樣的深厚知識功底，難以想像。他不僅對醫學知識研究極深極廣，而且對相關的工具知識也是極富造詣。

楚曉曉拿到的是AI圖像識別替代複雜流式panel的方案，附帶了詳盡的模型訓練數據規範。她立刻與數字醫學中心的算法工程師合作，按照規範開始構建數據集，訓練專用的卷積神經網絡模型。

劉陽則根據楊平提供的酶工藝關鍵控制節點，重新調整了發酵和純化流程，效率肉眼可見地提升。

蔣季同手中的國內替代試劑設備清單和性能評估標準，更是成了整個項目的「採購指導」，大大縮短了物料設備尋找和驗證周期。

楊平沒有解釋這些方案的來源，團隊成員也默契地不去追問。因為在他們心中，楊教授已經有過這樣的先例，對科研的把握極其精準，讓人嘆為觀止，他就是有這樣的天賦。

在巨大的壓力和共同的目標下，一種被激發出的近乎狂熱的創造力和鬥志，在實驗室里瀰漫開來。

儘管有楊教授的方案指引，現實世界的攻堅之路依然布滿了荊棘，因為楊教授只是提供一個思路，雖然這個思路非常具體，但是後續的很多工作需要他們一項一項去完成。

王超小組的微型生物傳感器是第一個硬骨頭。按照楊平的藍圖，他們需要將國產的雷射器、光電倍增管和自製的微流控晶片集成到一個巴掌大的裝置里。光學對準、流體控制、信號干擾……每一個環節都問題百出。

「王博士，背景噪音又超標了！」一個研究員盯著屏幕上劇烈跳動的基線，沮喪地說。

王超想起楊平郵件里提到過的「電磁屏蔽與接地策略優化」，深吸一口氣：「拆！把所有接口重新檢查一遍，屏蔽層加厚，單獨拉一條地線。算法組準備，等信號穩定一點就把楊教授給的降噪算法迭加上去！」

一次又一次的失敗，一遍又一遍的調整。實驗室的角落裡堆滿了廢棄的晶片和電路板。但在楊平那近乎「預言」般的指導下，他們避開了許多致命的彎路。終於，在經歷了數十次失敗的嘗試後，示波器上捕捉到了一個微弱但清晰的特異性結合信號！

「出來了！皮摩爾級別！我們做到了！」實驗室里爆發出激動的歡呼。這台看起來有些粗糙的「拼湊」裝置，其核心性能指標，竟然真的觸摸到了被封鎖進口設備的門檻。這不僅是技術的突破，更是信心的重塑。

楚曉曉那邊的AI圖像識別之路同樣不平坦。最初的模型在識別細胞亞群時，準確率慘不忍睹。國產成像系統拍攝的圖片解析度相對較低，噪聲也更明顯。

「這機器拍的圖片，人眼都分不清，AI怎麼學得會？」一個學生抱怨道。

楚曉曉卻想起了楊平文檔中的一句話：「我們不需要複製進口設備的海量數據，而是要教會AI抓住最關鍵的特徵。在數據荒漠裡，算法的智慧比數據的堆砌更重要。」

她帶領團隊與算法工程師一起，對圖像進行預處理增強，同時根據楊平提供的「關鍵生物標誌物」指導，重新標註訓練數據，引導AI關注那些真正決定免疫激活狀態的細微形態和螢光模式變化。經過無數次的疊代訓練，那個CNN模型開始展現出令人驚訝的「悟性」。它甚至能從一堆看似雜亂的信號中，精準地揪出那些具有潛力的目標細胞，其篩選效率和準確性，竟然慢慢逼近了之前需要依賴複雜多色panel和高端流式細胞儀才能達到的水平。

所以，路徑的改變非常重要，但是開闢新的路徑談何容易。

劉陽的自研酶體系也取得了階段性成功。在楊平指出的關鍵控制節點指導下，他們成功表達並純化出了活性合格的通用酶，成本僅為進口產品的十分之一。雖然批次間穩定性還需要進一步提升，但這意味著在最基礎的「彈藥」供應上，他們開始擺脫了卡脖子的風險。

何子健的設計工作更是如虎添翼。新的AI設計模塊不斷產出著優化後的候選分子序列，這些序列被迅速交給王超的傳感器進行初步互作驗證，再交由楚曉曉的AI模型進行細胞水平的功能篩選。一個雖然簡陋、但完全自主運行的「設計-驗證-篩選」內循環，正在實驗室里艱難而堅定地運轉起來。

現實世界的進展，反過來又為楊平在系統空間中的優化提供了最寶貴的「實戰」數據。

畢竟楊平在系統空間的實驗是非常自由的，而現實世界會遇上各種客觀條件的限制，所以楊平也沒有閒著，隨時依據他們在現實中遇到的困境進行調整優化。

每晚楊平都會進入系統空間，將白天各小組遇到的新問題、產生的新數據導入。現實世界就像一個巨大的、不可預測的測試場，不斷挑戰和修正著他在系統空間實驗室中構建的模型。

王超傳感器在現實中使用時暴露出的溫度漂移問題？在系統空間中，楊平立刻模擬了上千種溫度補償算法，找到最優解後，第二天一早便將更新後的代碼發給了王超。

楚曉曉的AI模型對某種特定細胞形態產生了誤判？楊平在系統空間中，利用超級算力生成海量的、帶有這種特定形態的模擬細胞圖像，對模型進行強化訓練和微調，提升其泛化能力。

劉陽的酶製劑在放大生產時出現活性衰減？系統空間內瞬間完成從實驗室搖瓶到中試發酵罐的工藝參數全掃描，找出關鍵瓶頸，給出優化方案。

本章未完，點選下一頁繼續閱讀。