基因體定序,是中國融入世界科學的機會
基因體定序,是中國融入世界科學的機會
2002.11.15 | 科技

21世紀的兩大重要趨勢,一是中國興起成為經濟強權,一是生物科技成為顯學,這兩件事正產生交集:位於北京東北邊的華大基因研究中心,正努力成為全球第一流研究機構。
成立剛滿3年,擁有400多位研究員的華大,規模在亞洲排第一,全球第六。
取名華大,因為幾位創辦人原先多在華盛頓大學做研究,為紀念母校而得;另一個原因,則表示華人從事大科學研究,目標遠大。
華大引起世界注意,最早來自它代表中國參與人類基因體定序計畫,是開發中國家唯一受邀的單位;最近則是來自它獨力完成水稻基因體定序,震驚全球。
走進華大,看到的是一批批年輕臉孔,平均年齡僅25歲;牆上,處處可見「數據才是硬道理」的標語,標示科學研究講求實證數據,不能馬虎;地上,不乏睡袋和床墊,說明這群年輕人把工作當成打仗一樣拼命。
個頭不高、目標很高的楊煥明,是華大主任暨靈魂人物,講話時常過於投入而顯激動,言談時透露著傳統知識份子的使命感,以及受過西方科學訓練的清楚思維。
經由多所像華大這樣機構的投入,中國研究水準得以向國際看齊,而透過接軌世界,這群工作者也找到更大的舞台。
從科學演進史來看,20世紀是物理的世紀,21世紀必然是基因的世紀。在20世紀最後25年,全球最重要的計畫就是基因體研究,並在2000年完成人類基因體定序,比美曼哈頓計畫(美國在二次大戰期間研究原子彈)和阿波羅登陸月球。
在人類基因體定序完成前,我們以為我們知道一些事,在定序結果公布後,才發現知道的根本太少了,原來生命不是由「基因」構成,而是由「基因體」構成,這個領域還需投注很多資源下去探索。完成定序只是第一步,好比畫出化學元素週期表,但是週期表上個別元素的特性是什麼,哪些元素和哪些元素可以作用形成化合物,作用方式和化合物特性又是什麼,這裡面有太多未知。許多諾貝爾獎得主現在都投進這個領域,以後這裡面會產生更多諾貝爾獎。

**組成幾百人的團隊非常容易

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基因體研究得整合許多領域,首先要做實驗找出DNA(形成基因的物質)的排列方式,然把資料數位化輸入電腦,最後把大量資料匯整起來,用幾套演算方法去反覆比對分析,才得到結果。這需要有懂生物、數學和電腦運算等不同專長的人,而且是幾百人的團隊一起工作。在美國或丹麥要雇200個懂電腦演算方法的人,太貴太難了,在中國卻非常容易。
華大這邊有400多位研究員,104台定序儀器和4台超級電腦,規模在亞洲排第一,全球排第六。最近美國有些研究機構因經費縮減而裁員,我們卻一直加人,因為在這裡做研究相對便宜。
你會說,中國現在又不是很有錢,憑什麼和人家一起做這些研究,為什麼不等到經濟發展起來再做?我的看法剛好相反。你看世界上的先進國家,都是因為先投資研究科學,把成果商業化後才富有。你不能等到有錢才做這件事。
1977年,一位美國學者訪問中國,認為中國在基因研究上不會有成績。早期基因研究進展很慢,全世界花了50年才了解DNA的排列方式,中國身為後進者自然難有突破。但是,在基因體研究與電腦結合,加上運算成本不斷下降,現在每27個月,全世界完成定序的基因體數目就加倍,情況完全改觀,變成一個新領域,中國的機會就來了。
這也是中國科學界融入世界的機會。過去,科學研究都在一個國家進行,以後會是跨國整合,彼此分工,互相分享資源,一開始就用合作取代競爭。
在人類基因體計畫中,中國是開發中國家唯一受邀參與的,雖然只負責其中1%,卻是很寶貴的經驗,讓我們後來可以自行100%完成水稻基因體定序。沒有那1%,就沒有後來的100%。我們把這些數據消化完後,也會提供出來。最近,丹麥也來找我們,共同進行豬的基因體定序。

**基因體研究有商業化的機會

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我發現,台灣近年參加國際科學合作的比例減少,這是很不利的,我最近手上有一個新計畫,還在動員台灣的朋友參加。台灣的工作環境好、經費充裕、研究人員素質高,兩岸應該有更多交流才是。
即使到現在,中國都還沒有真正的科學。過去比較急功近利,偏好做應用的東西,投注在基礎科學太少,沒有掌握源頭,就去做下游的東西,怎會做得好?所有落後國家都在做共同基因,只想儘快做出功能,我認為是不對的,就像沒有弄懂週期表,就去研究化合物一樣。
當然,基因體也有商業化機會。許多人認為是「自有設計基因」,但那一天還早。現在華大也在做中草藥研究,已分析出2千多種中藥成份,並與人體組織做比對,看哪些成份對哪些受傷組織有療效,接下來就是定序那些成份的基因體。
做科學研究,光有熱情不夠,還要有方法和長期投入的準備。科學家最有活力是30至50歲。我今年剛好50,該是準備交棒的時候。

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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