1月14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF重庆承办的“AI时代生命科学与计算机科学交叉融合的机遇与陷阱？”观点论坛在重庆工商大学举办。来自北京、上海、深圳、四川和重庆等多地高校的近60名相关专家学者相聚一堂，围绕生命科学与计算机科学的交叉融合展开研讨。

　　重庆工商大学副校长柏群在致辞中表示，近年来，生命科学与计算机科学的跨界融合，已成为大国博弈的战略制高点，这两门科学的有机融合，未来将促进社会向数字化、智能化、系统化的方向进一步迈进，并引发新一轮的科技革命和产业变革，重塑人类的经济生产模式和生活方式。

　　重庆邮电大学光电工程学院院长李章勇教授以《迈向AI新时代——计算机科学与生命科学深度融合》为题进行了引导发言。他指出机器智能和人的智能是有极大的联系与不同，迈向更高效的AI是必然的发展方向。章勇认为，生物启发将促进人工智能的发展，AI赋能也将会提升人类自我认知。从生物启发的角度，AI的发展与演化的关键节点与神经元、感受野、神经环路等生物科学内容在计算机领域的实现息息相关

　　西南大学发育生物学与再生医学研究中心教授何建波以《生物学前沿研究》为题进行引导发言，建波从发育生物学的学科特征出发，对生命科学的研究目标和计算机科学的研究需求进行了阐述。并指出目前生物信息学科自身的发展不能满足大数据的发展需求，大量数据被搁置难以使用，而人工智能能够通过计算机实现快速学习，可能挖掘人类未知的知识，因此生命科学和人工智能的结合是学科发展的必然趋势。

　　中国科学院深圳先进技术研究院研究员吴红艳以《深度图学习算法及其在生物医学的应用》为题进行引导发言，红艳对AI在生物医学的应用进行了详细的介绍。她指出，无论是生命科学还是社会科学，互作关系、空间关系和时序关系都是非常重要的分析目标，AI领域的图学习方法能够对这三种关系进行准确的表示与分析。首先，她以抗原抗体的应用场景为例，详细阐述了领域特征自适应学习方法对互作关系的深度挖掘，并利用动态图的方法完成了图网络对领域特征的学习。随后，她介绍了图卷积自适应学习方法，高效的解决了面向生物科学领域海量数据的图内部节点之间的平滑监测问题。

　　三位引导发言嘉宾发言结束后，论坛进入思辨环节。

生命科学仅提供数据，计算机仅知道输入输出的现状，是否是现阶段最优的交叉合作方式？

AI时代下，生命科学与计算机科学谁先走出舒适圈，更容易带来突破性成果？

生命科学与计算机科学交叉融合破局的难点在哪里，人才评价，知识壁垒，or其他？

与会专家学者围绕以上三个议题充分发表自己的观点，展开了精彩的讨论。

　　最后，本次论坛执行主席蒋仕新对此次论坛进行了总结。他表示，本次论坛的成功举行离不开与会嘉宾们的鼎力支持，离不开YOCSEF重庆全体AC委员们背后的努力，希望本次论坛形成的观点能够促进生命科学和计算机科学的深入交叉融合。

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