进击的公司 vs. 研究所:大科学项目该怎么做?
► 20世纪的三大科学计划之一“人类基因组计划”,被两个研究团队同时完成:nih和塞莱拉基因技术公司,成果分别发表在 nature 和 science 杂志上,该计划既开启了一个时代,又是崛起的公司与研究所在科研实力上分庭抗礼的分水岭,图片来自slate
编者按:
精准医疗计划、脑科学计划、太空探索技术等等大科学项目纷纷成为科学界“流行词”、科学前沿标杆的同时,人们也在关注,谁在主导这些大科学项目?是“财大气粗”、“根正苗红”的国立研究所?还是操作流程工业化、体制机制灵活的私立科技公司?或者二者同舟共济、取长补短?大科学项目到底该怎么做?针对这个问题,我们采访了清华大学教授鲁白和艾伦脑研究所资深科学家曾红葵。
撰文 | 叶水送
责编 | 程莉
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回首20世纪,三大科技计划:曼哈顿计划、阿波罗登月计划以及人类基因组计划,不仅推动了科技的发展,影响了人类的历史进程,亦成为各国启动大科学项目标杆式的榜样。三大科技计划体现了人类集体攻关的智慧结晶,数十年来,被无数人津津乐道。
近年来,各国纷纷上马大科学项目,例如精准医疗计划、脑科学计划等。时过境迁,上世纪的三大科学计划是否仍能起到引领性的示范作用?
公司如何打败研究所
在美国,公司将研究所打败,最典型的案例是人类基因组计划(human genome project),它也成为崛起的公司与国立研究所在科研角力方面的一个分水岭。1998年5月,人类基因组计划起草者之一、dna双螺旋结构发现者詹姆斯·沃森(james watson)被一个“坏小子”搅得夜不成寐--曾在国立卫生研究院工作8年之久的克雷格·文特尔(craig venter)宣布创立一个私人公司塞莱拉基因技术公司(celera genomics),将与人才济济的国立研究所(nih)的计划小组进行竞争,绘制人类全基因组图谱。事实上,沃森的担忧并不是多余的,分布于全美9个研究中心的人类基因组计划,全力以赴执行了近一半时间,仅有3%的基因组序列被测序出来。
而文特尔在高通量测序方面,已被“证明是一位出色的科学家”。他认为,人类基因组计划项目时间太长,费用太高,应该在开始阶段集中精力进行技术攻关,而不是应用现有的低效率方法测序。他领导的塞莱拉公司,很快研制出短片段快速测序(short-gun sequencing)和用先进的计算方法进行全基因组组装(whole genome assembly),大大提高了测序效率。国家人类基因组计划的核心成员感到了恐慌,因为这不仅会让国家人类基因组计划在国际上出丑,还可能使得整个人类基因组信息掌握在一家私人公司手里。
“克雷格想占有人类基因组就像希特勒想称霸全世界,”沃森曾尖锐地批评道。塞莱拉的出现,不仅倒逼国家人类基因组计划专研技术提高效率,同时也让他们团结一致,加快研究速度以及增加经费投入。2000年6月26日,经美国总统克林顿出面协调,塞莱拉和国家人类基因组计划一同向全世界宣布人类基因组测序草图完成。但是很多人都知道,在这场竞争中,nih的人类基因组计划显然是落后了。
nih的人类基因组计划小组把项目分散在不同的实验室,在协调以及工作效率上,难以与塞莱拉公司抗衡。在新技术研发上,小公司往往有一定的优势,且在决策、运营、人才激励、成果评估方面,公司也有一套做法。对于高科技偏工程的项目,工业化的流水线流程,更有效率,成本更低,还更省时间。2016年,文特尔创立的研究所j. craig venter institute在science杂志发文,率先合成了最小基因组的人工生命体,展示了工业化流水线工作的优势。如果将这项工作分散在不同的研究机构,估计到现在我们还看不到人工生命体的身影。
研究新模式: 工业化、团队化、开放化
数年之后,nih仍未从与塞莱拉一役中吸取教训,或者说,这也是其自身的局限性所囿。nih当时发布了一个项目指南: 分子库(molecular library)的建立,其目的是要将数百个基因在小鼠大脑中的表达定位。建这个库的技术很成熟,利用基因的原位杂交,即可知道基因在脑中哪里进行表达。nih把这个项目的经费给予了不同实验室。
当时,刚刚成立的艾伦脑研究所(allen institute for brain science)表示可提前一半的时间,用远低于政府的预算完成该项目。“事实上,艾伦脑研究所这样说法并非空穴来风。nih的做法是,通过招标,然后大家来竞争、分钱。这个实验室做5个基因,那个实验室做6个基因,拼凑起来做完所有基因的筛选。其实每一个实验室做的工作类似,把脑组织拿过来一片一片地切,铺在玻璃板上,再看基因的表达。对于这样有明确目标的科学项目,工业的做法要比研究所强得多,还省钱、省时间。”清华大学教授鲁白介绍到这段往事如是说。
► allen脑研究所近年取得的成绩,图片来自alleninstitute.org(点击可见大图)
2003年,微软创始人之一保罗·艾伦(paul allen)捐款1亿美元,用于建设非盈利性的艾伦脑研究所,该研究所开创了运用公司模式做基础研究的先河。在建立之初,艾伦脑研究所就着眼于新技术的研发,并将其研究成果对外开放,让所有的研究者免费使用。研究所也一直秉持如下三大理念:团队科学(team science)、大科学(big science)和开放科学(open science)。艾伦脑研究所资深科学家曾红葵对《知识分子》表示,“艾伦脑研究所提倡的团队科学是指,由科学家、工程师、数学家以及物理学家等不同专业背景组成的团队,能够解决目前我们遇到的问题,我们可以广泛地交流、分享彼此的想法。不同的专业背景有助于更好地解决问题。大科学不仅体现在数据规模上,同时也体现在数据的实用性上,而所谓的开放科学,是指艾伦脑研究所会与科研群体分享数据、工具以及知识”。在她看来,艾伦脑研究所的目标是“处理全球其他团队无法克服的那些科学难题。”
无论这些数据有无发表,他们都会第一时间与全球科学家分享科研成果。目前,艾伦研究所公布了一系列的大脑图谱,诸如allen mouse brain atlas、allen human brain atlas、allen cell types database(注1)、allen brain observatory(注2)等。这些研究成果公布在brain-map.org网站上,供全球科学家免费使用。这已成为全世界神经科学家必不可少的资源,极大地推动了全球脑科学的进展。因此可以说,它颠覆性地改变了神经科学的研究方式。
这些项目在创新方面有无特殊之处?鲁白教授指出,“实际上,这样的项目本身也许没有什么很大的创新,它属于工程类的项目。他们做10个也是这样的体系,做100个也是这样的体系。每一个项目都有一个明确而可衡量的的目标,可实现的计划、成熟的技术、标准化的流程和明确的进程时间表。它跟janelia farm的做法不太一样。janelia farm的有些课题是通过项目管理来进行创新技术攻关,而艾伦脑研究所的做法则是用工业化流程模式来做科研,在一开始做的时候,就没有很有挑战的技术。当然,大规模标准化地做基础研究,在技术放大、标准化、质量控制、协同管理等方面,还是有一些创新的。”
如此看来,标准化、重复性劳动的工作,没有很多理论创新和技术挑战的工作,用工业、工程的做法,要比小的实验室探索要好,而且质量也会更好。而且因为在一个实验室里做,它们的误差更小,从而标准化更好。“大学或研究机构能够拥有很好的原创发现,但是在一些并不需要很多技术的大科学项目上,工业化的流水线做法更具效率。”鲁白教授表示,“而这种研究的成果往往非常重要,它在很大程度上加速了科学的进程,也给广大科学家各自的研究课题带来的极大的便利。”
值得注意的是,2016年艾伦脑研究所启动了一个大型的10年项目:the paul g. allen frontiers group。研究所打算投入1亿美元,用以发现和支持全球能以新奇的方法解决生物学领域问题的科学家。此举也可看成艾伦脑研究所寻找脑生物前沿技术和原创性基础科学的一个突破口,与此前工业化流水线式的流程,正好可相互补充。
觉醒的科技公司
在市场经济的自由发展下,私人公司的快速成长,诞生了一批富可敌国、专利无数的高科技公司,诸如谷歌、苹果、微软、spacex等。实践证明,私人公司以及由私人创立的科学研究所同样也能够带来技术上的突破,在操作流程和体制机制上,它们比普通研究机构更胜一筹。2016年,谷歌的智能学习系统alphago出现在nature杂志封面上。数月之后,在短暂的学习之后,alphago打败了人类围棋高手李世石,世人瞩目,引领2016年人工智能领域快速发展。
► 2016年1月,google在nature杂志发表封面文章,点燃ai热潮,图片来自nature.com
特斯拉汽车ceo伊隆·马斯克创立的太空探索技术公司spacex不仅拥有很好的回收技术,同时将火箭发射成本大大降低。美国航天航空局(nasa)也向它投来合作的橄榄枝,如国际空间站补给任务以及载人航天任务等。在航天航空领域,各发达国家都投下巨资,鲜有私人公司介入,spacex的出现与成功,让我们看到私人公司的力量以及技术和工作流程上的优势。
在基因测序领域,中国市场上的测序公司,在基础研究领域显露出特有的光芒。它们不仅拥有流水线的工作流程,同样能突破体制的限制,自由探索,并能够结合资本的力量,让中国在基因组学领域做出令世界惊讶的成绩。
另一个可圈可点的领域是深海探测。该项目同样是结合研究所与公司的灵活机制,让我国在深海探测方面跻身世界前列。2016年12月27日,由上海海洋大学深渊科学技术研究中心和彩虹鱼公司组成的深渊科学考察队,成功利用自主研发的三台全海深探测器(着陆器),在马里亚纳海沟的万米深渊底部,进行了一系列科考工作。它的成功彰显了研究所与公司合作在经费申请和体制应用方面的灵活性。
最近,百度公司向外界发布公告,百度将牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室,还将作为共建单位共同参与大数据系统软件国家工程实验室,及类脑智能技术、应用国家工程实验室的建设工作,从而解决我国人工智能基础支撑能力不足等问题。
无论是艾伦脑研究所为神经科学研究领域带来的一股清流,还是janelia farm对技术的孜孜不倦追求,亦或是谷歌、spacex等高科技公司在各自领域分割科学成果,他们给我们带来的启示是:引入工业化流程,能够在效率、标准化方面拥有优势。如需对技术进行攻关,小型的科研项目团队最能实现技术上的突破。另外,如果在经费申请以及体制应用方面宽松些,更能实现科技上的飞跃。崛起的科技公司近年来出色的表现,就是这方面的印证。
注1:allen cell types database第一次对大脑进行搜索的标准化数据库进行了尝试。我们对小鼠以及人类大脑皮层不同神经细胞的鉴定,是理解大脑如何调控感知、行为、智力以及意识的基础。
注2:allen brain observatory是第一个小鼠视觉皮层标准化细胞活动调查数据库,该数据库记录了与视觉信息处理相关的神经元,神经元被荧光标记以显示其功能活动。