“如果得分水平真的能夠接近現在的實驗室水平，這是否意味著幾年之內，或許就無需再繼續通過實驗來測定蛋白質結構了？”
邱院士更加關注的是這方麵的實際問題“我們現在的蛋白數據銀行裡，才隻有十來萬個實驗解析的結構，以我們目前的實驗室測定方式，全世界每年可能也隻能多測定一萬個新的蛋白結構，這已經是極限了。”
“並且這其中的成本可以說難以想象，不知道得有多少億資金填在了各種高精尖設備當中，就更不要提那些辛苦的科研工作者們了，他們的工作是非常枯燥勞累的。”會談嘉賓當中，也有懂得生物的，深知這裡麵的艱苦之處“如果人工智能真的能夠替代這方麵的工作，那可以說是功德無量了。”
李院士為聽眾們做了一些這方麵的基礎知識科普，地球上的生物和物種，保守估計得有百萬級彆，蛋白質結構的總量在數億級彆。
大概小幾億的量級。
“這要按我們現在的測量速度一年一萬個，那得差不多三萬年才能全都測試完成，朋友們，我們人類這才出現多少年啊？我們說泱泱古國，華夏上下五千年，這已經是滿打滿算了。現在光是測完這些蛋白質就得五六倍華夏曆史的時長，這怎麼看都是杯水車薪了。”
李院士說到這裡話鋒一轉“不過不知道咱們這個人工智能，大概多久能測完這些生物的蛋白質結構呢？”
“保守一點的話，我會說五六年內。不過這是沒有資金和機構支持，純憑我個人喜好支撐的情況下。”麵對一眾院士和教授們期待的目光，孟繁岐給出了一個非常令人驚歎的數字，並且這還不是他的極限。
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“如果有專門的項目、資金以及人力支持，我會說大約兩三年的時間，我就有把握處理掉1到2億個蛋白質的空間結構！”
從三萬年到三年，萬倍的速度提升，這就是人工智能獨特的魅力所在。
“三年？老頭子我有生之年？就能看到地球上幾乎所有物種的蛋白質結構的三維形態都被整理出來？”李院士瞪大了眼睛，呼吸突然急促起來，差點沒把自己給嗆到。
“我剛剛還在想，看看這個時間是多久，好知道我該囑咐我的兒女還是孫輩，到時候記得上香，把這麼一個大好事告知老頭子我。三年這個答案我可太意外了，就衝這件事，我也得把這三年給挺過去！”
王院士今年八十有二了，精神仍舊相當不錯，喜歡新鮮事物。
要孟繁岐來猜測的話，彆說三年，老人家再活十三年，看著都相當有把握。
“王院士，您要是真的感興趣，不妨乾脆主持一個國家項目，國內我就跟您合作，到時候做出來的結果就直接公開給大眾使用。”孟繁岐在國內，的確還沒有這方麵的合作者。
這個東西他不準備賺什麼錢，等到時候做出來了，這些蛋白質結構都是會直接開源的，如果王院士有興趣主持，那實在是再好不過了。
“我年紀大了，怕是忙不動了。不過我倒是有些學生在這個領域比較活躍，一會我介紹你們認識一下。”
阿爾法fold的項目也找到了人，這趟回國，事情都還算是順利。
後續幾天的會程，孟繁岐就不準備參加了。
他準備去看一下國內現在的造車新勢力。
除了耳熟能詳的蔚小理，他還希望能夠發現一兩顆蒙塵明珠。
一方麵是他自己想要了解一下，另一方麵是汪秘書希望他能夠與官方協作，一起考察一下部分相關【智能車企】的資質。
孟繁岐主要負責考察軟件算法方麵，畢竟他是現在業界的頂尖人物。
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