活力中国调研行 | AI预测蛋白质这么强了，为什么科学家还要继续做大量实验？

走进国家蛋白质科学研究（上海）设施，现场专家介绍，AlphaFold等人工智能模型的突破，离不开PDB蛋白质结构数据库长期积累的实验数据。没有这些基础科学数据，AI就缺少可以学习和训练的“教材”。

事实上蛋白质并不是静止不动的。它会运动、变化，也会呈现不同状态。因此，一方面，需要新的实验技术去观察蛋白质真实的动态过程，对AI计算结果进行验证；另一方面，实验产生的新数据又可以反过来帮助模型进一步完善。

同时，一个新的科研闭环正在形成：实验提供真实数据，AI扩大预测能力；AI提出新的可能，实验再去验证。基础研究和人工智能不是谁取代谁，而是在彼此推动中把科学研究带到更深处。