## 633｜从研究发现到拿诺奖需三四十年，AI让科研回归爱因斯坦式思考

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10月8日晚上，我邀请在中科院从事高分子材料相关研究的孙亚飞博士，直播聊了聊刚刚出炉的三大诺奖：诺贝尔化学奖、物理学奖，还有生理学或医学奖。直播里孙老师用通俗的方式分享了不少硬核知识，我发现大家最关心的是这么几个问题：这些研究成果怎么影响我们未来的生活？AI在科研过程中扮演的最新角色是什么？

今天这期广播站，我就把孙老师对诺奖三大奖项的解读，以及对上述几个问题的核心洞察分享给你。

咱们先来快速回顾一下孙老师对2025诺奖三大奖项的独家解读。

先来看看诺贝尔生理学或医学奖。这个奖项颁给了美国免疫学家玛丽·布伦塔、弗雷德·拉姆斯代尔和日本免疫学家坂口志文，他们因为“外周免疫耐受”机制的发现获奖。

这听起来有些抽象，孙老师用形象的比喻解释了这个机制。我们的免疫系统就像一群卫兵，本来是阻挡外来病原体的，但有时候会“开大”，把自己人也当敌人攻击。红斑狼疮、1型糖尿病、过敏，本质上都是免疫系统的过激反应。

那是否有可能控制这种情况的发生？这次诺奖成果给出了关键答案。科学家们发现，原来我们身体里有一种“调节性T细胞”，专门负责给免疫系统踩刹车。坂口志文在上世纪七十年代就提出了这个假设，但直到2000年左右，玛丽·布伦塔和弗雷德·拉姆斯代尔才通过遗传学手段找到了这个基因位点。科学家们做了个很关键的验证：把这个基因敲掉，免疫系统就失控；再做回来，功能又恢复。这意味着，未来可以通过调节这种调节性T细胞，治疗那些过去束手无策的免疫疾病。

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咱们再来看看诺贝尔物理学奖。英国物理学家约翰·克拉克、法国物理学家米歇尔·德沃雷特和美国物理学家约翰·马丁尼斯，因为“宏观量子力学隧穿效应和能量量子化”的发现获奖。

孙老师打了个比方：你知道薛定谔的猫吧？说的是量子世界里的“叠加态”——一个东西可以同时处于两种状态，但这只存在于微观世界。而这三位科学家，在1985年基于约瑟夫森结（一种“超导-绝缘体-超导”的特殊结构）构建了超导电路，让量子力学规律在宏观层面直接体现了出来。

孙老师特别强调，这个发现影响深远，不只限于物理学科。比如它对化学领域也有影响，既然你在宏观层面上都能够有这种量子现象的体现，那么如果未来能在高分子材料中实现超导，意义将极为重大。比如乙炔，这种“大路货”原料全世界每年产量上千万吨，一旦能用它实现超导，磁悬浮等技术应用才真正具备大规模普及的可能。这个物理学奖正是给我们提供了这么一个想象的空间。

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最后是诺贝尔化学奖。日本京都大学的北川进、澳大利亚墨尔本大学的理查德·罗伯森和美国加州大学伯克利分校的奥马尔·亚吉，因为“金属有机框架”（MOFs）获奖。

孙老师用了个形象的比喻：这个材料就像血红蛋白——血红蛋白凭借自身结构能运输氧气，而这个材料同样以有机物构建框架，在中间嵌入金属原子，就能抓住特定的气体分子。

这有什么用？孙老师举了几个例子。首先，他的本科同学就在研究MOFs材料，他们设计的MOFs特别擅长抓二氧化碳，而这正是实现碳中和的关键技术。再比如，氢气是燃料电池的重要能源方向，但氢气储存一直是难题，而MOFs材料则能在特定条件下储存氢气，需要时再释放出来。更重要的是，这类材料具备“自组装”特性，未来它的制造成本有望做到很低。

孙老师强调，MOFs这些年获奖呼声大，就在于应用前景很关键——从碳中和到氢能源，从医疗到环保，几乎每个领域都能用上。

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此外，不知道你是否注意到，这三个奖项有个共同点，那就是它们都等了很久。生理学或医学奖的免疫调节机制研究，从提出假设到获奖，历时近50年；物理学奖的宏观量子现象研究，从1985年开始到现在获奖，整整40年；化学奖的金属有机框架材料，从1999年首次合成到现在获奖，也经历了26年。

孙老师说：从基础研究发现到诺奖获得的周期正在延长，这不是偶然，而是科学发展的必然趋势。

这个趋势背后有个残酷的现实：我们再也不会有二十世纪初那种科学爆炸式发展的时代了。孙老师说，那个时候思想家特别多，现在你要想每年都颁给一个思想家？太难了。过去可能一个理论突破就能获奖，但现在不行，必须有实验验证，还要看到实际应用的可能性。孙老师说得很直接：“从诺奖颁发的风向来说，它确实比较偏应用。那么从想法提出到应用落地，没有二三十年下不来。”

还有一个重要原因：跨学科研究成为主流。孙老师强调，科学突破往往发生在学科的交叉地带。就拿2025年的这三个诺奖来说，物理学奖的成果启发了化学材料研究，化学奖的成果在环境和能源领域广泛应用，生命科学也在跟工程技术深度融合。这种跨学科的交叉融合，大幅增加了科研的复杂性，自然也需要更多时间来验证和完善。

说到这里，你可能会好奇：现在AI来了，会不会加快科研的节奏，缩短等待的时间呢？

要知道2024年的诺奖，三个奖都跟AI有关。特别是化学奖，颁给了DeepMind的丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普，他们开发的AI模型AlphaFold2，在蛋白质结构预测上表现惊艳。

孙老师表示，AI加速了科学研究的时间，而且AI不只是提高效率这么简单，它已经在改变科学研究的模式了。比如蛋白质结构预测，过去科学家们只能根据已有模型，通过方程进行计算；但AlphaFold2就是用强大的数据量来实现碾压和突破，从海量数据中自主发现规律。

另一个更有意思的影响是，AI正在改变科学工程师的地位。

科学界有个鄙视链：数学家瞧不起物理学家，物理学家瞧不起化学家，化学家瞧不起工程师。为什么？因为工程师只是把理论变成现实，没有理论创新。

但AI改变了游戏规则。孙老师举了飞机机翼的例子：我们都学过伯努利效应，但它解释不了机翼升力的全部原理。那飞机怎么飞起来的？工程师也说不清楚，反正就是能飞。孙老师说：“这在科学上是很可怕的——你连原理都不知道，怎么确定它是靠谱的？”

现在有了AI，情况不一样了。孙老师在9月份见到做风洞实验的工程师，他们的工作模式已经变了：上风洞之前，先用AI模拟。AI给出很多参数，这些参数可能不像伯努利方程那么重要，但它能解决具体问题。你看，顺序反过来了——过去是理论指导实践，现在是实践倒逼理论。工程师不再是执行者，而是发现者。

AI还在加速各种试错过程。孙亚飞老师常年研究的材料科学就更典型了。孙老师表示，材料科学本质上就是“试错”，理论上有无数种组合方式，人类科学家一辈子也试不完。但AI可以在虚拟世界里跑几百万次实验，找到最有希望的那几个。孙老师说，最近几年的诺奖，材料学已经成了热门——2019年锂电池，2023年量子点，2025年的金属有机框架，都是材料学。

更关键的是，AI让科学家从重复性劳动中解放出来，专注于思想性、创造性的工作。这让孙老师想起了爱因斯坦的时代——那个时代的科学家，很多都不怎么做实验，就是想。门捷列夫画元素周期表，大量依赖前人的研究数据。现在AI把我们又带回了那个时代，你可以专注于想，剩下的交给AI。孙老师说，“AI帮我们就是干验证的事。你想完之后你都得去验证，AI帮我们干的就是这个。”

但有一点是不会变的：人类的创造力和洞察力，仍然是科研的核心。AI可以帮你筛选，但不能帮你决定研究什么方向；AI可以帮你优化，但不能帮你提出新的假设。孙老师说：“从更大的角度来讲，我觉得AI的加入还是让研究变得更有趣味了。”

关于这一届诺奖，孙老师还观察到一个挺有意思的事儿，那就是在公布的这三大奖项里，日本科学家已经拿下2个诺奖。更值得注意的是，日本曾在2001年提出“50年30个诺奖”的计划。如今才过去24年，他们已经斩获27个诺奖。好家伙，50年的目标，时间刚过半，任务就完成了90%。

很多人认为，这是日本政府规划得好。但孙老师直接打破了这个认知：“这不是2001年的计划有多成功，而是2001年他们已经给出了一个结论——在接下来的几十年里，能够出这么多科学家。”什么意思？这些获奖的工作，大部分都是上世纪七八十年代开始的研究工作，而日本真正开始加大科研投入，是在上世纪六十年代。

日本科研崛起的核心不是砸钱，而是制度设计。这种制度设计最关键的，是让科学家能够专注于长期的基础研究，而不用担心短期内没有成果就被淘汰。

说到这里，你可能会问，那咱们可能在什么时候迎来诺奖爆发？

孙老师表示，按照周期来看，诺奖从研究发现到颁奖差不多是三十年左右，基于这一周期规律，他预测2035年左右有望迎来诺奖收获期。

为什么是2035年？孙老师提到，我们的科研工作真正开始步入正轨，是1998年。当时985工程项目确立，国家也加强了对科研院所的支持。特别是2005年左右政策扶持加码，2008年开始大量的海外科学家回国，激发出了很大的能量。当然在这个过程中，我们的科研工作者也做出了一些诺奖级的发现，比如屠呦呦研究员提取青蒿素的研究，获得了2015年的诺贝尔生理学或医学奖。

目前在不少领域中国科学家的研究已经走在了前沿，孙老师还特别提到了几位科学家的研究成果：唐本忠院士的“聚集诱导发光”，王中林院士的“摩擦纳米发电机”，以及张涛院士的“单原子催化”等，这些科研发现都是2000年之后出来的，再经过一些时间的酝酿和沉淀，有希望被全世界关注到。

最后，如果你想了解孙老师解读诺奖的更多内容，可以点击下方链接，观看直播回放。也特别推荐你扫描下方二维码，到get笔记里订阅“诺贝尔奖知识库”，我们把获奖论文等资料做了汇总，回头需要查询资料的同学可以保存起来。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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