如果让AI制造一个病毒，你猜世界会不会变成《生化危机》那样的地狱场景？2026年8月6日之后，这种可能性真的多了那么一点点。斯坦福大学研究团队在《科学》（Science）杂志宣布：他们使用AI工具，从零设计了完整的病毒基因组，并真的造出了16种自然界并不存在的全新的病毒，而且这些病毒有能力感染大肠杆菌、在细菌体内复制，并杀死细菌。[1]这是怎么做到的？对人类有什么用？世界会因此进入《生化危机》副本吗？这一次，让“九叶刀”来解释6个你可能关心的问题。问题一：AI到底是怎么做到的？整个过程是这样的：首先，AI并非凭空臆想出的新病毒，它仍需要一个模板。科学家使用了噬菌体ΦX174（一种专门感染大肠杆菌的病毒）做模板，该病毒是最小的病毒之一，只有约5386个碱基对、11个基因，它是史上第一个被测序（1976年），也是最早在实验室人工合成的序列，人们对它足够熟悉。第二，AI设计也需要提示。和我们使用GPT之类的对话类似，研究者给几个提示词（其实就是A、T、C、G这些碱基字母组合），AI据此生成一个完整的新基因组，如此循环，AI生成了大约70万个候选基因组。第三，AI设计出基因序列之后，只是纸面信息，还需要经过人类之手，通过化学合成、组装、转入细菌和功能验证等步骤，才能确定是有完整功能的活病毒。研究人员从AI生成的70万个基因组中，只筛选出302个基因进行实验，最终培养出16个活病毒。从AI设计病毒，到人类组装和验证，图源丨参考文献[1]和以往的改造现有生命相比，这次有什么不同？过去，人们都是在已知的遗传信息上修修改改。主要是两种方式：理性设计（人类想好改哪一段基因，然后自己动手编辑）和定向进化（在实验室让微生物自己突变、筛选）。而这次是生成式的：AI从无到有创作出一整套能自我复制的系统，产物在自然界根本不存在。这些病毒到底有多新？论文作者表示，这16种病毒与自然界中最接近的病毒相比，顶多只有93.2%-98.8%基因相似度。作为对比，躺在你怀里撒娇卖萌的猫咪，与丛林之王老虎的基因相似度，大约为95.6%。[13]所以，这些AI设计的病毒，完全可以称得上是新物种。这16种病毒中，有一种代号为Evo-Φ36的病毒，基因序列距离已知生物最远。研究者估计，如果要全靠自然演化，可能需要数百万年。可能有人要问了，设计这些自然界不存在的病毒，只是科学家们在秀技术肌肉吗？那当然不是，它有实在的用途。问题二：AI设计病毒有什么用？未来，使用AI设计针对超级细菌的病毒，有望解决让人类头痛的耐药细菌难题。如今，耐药细菌已经成为全球医疗系统最头痛的问题。全球每年直接死于耐药菌的超过100万人，关联死亡约500万，这个数字已经超过了疟疾和艾滋病的年死亡人数之和；《柳叶刀》GRAM研究（全球抗微生物药物耐药性项目）在2024年预测显示，2025-2050年间，耐药菌将累计造成约3900万例死亡，大约每分钟3人；[2]在中国，每年与抗生素耐药相关的死亡超过60万例，其中直接归因死亡超过14.5万例；以碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌（CRKP）例，这种超级细菌对亚胺培南、美罗培南的耐药率，从2005年的3%左右，上升到2025年的21%左右；[3]鲍曼不动杆菌对多数主流抗菌药的耐药率都超过60%，其引发的医院获得性肺炎的总死亡率约42.6%。[3]肺炎克雷伯菌的耐药性丨参考文献[3]鲍曼不动菌的耐药性丨参考文献[3]抗生素和长期使用的慢病药物不同，它使用周期短，人们吃几天就停了，利润空间有限，但开发一款新型抗生素既耗时又费钱，制药公司无利可图，所以全球药企都在缩减相关研发管线。这就导致出现一个恶性循环：耐药菌出现-药企不愿研发-旧抗生素剂量越用越大-耐药菌更多……噬菌体，也就是细菌病毒，是自然界里最古老的细菌杀手。它们高度专一，每种通常只攻击一种或几类细菌，作用精准，不用担心伤害人体细胞，是抗生素很好的助手。但噬菌体疗法也和抗生素类似，有耐药性问题：细菌会很快对单一噬菌体进化出免疫力（比如大肠杆菌，就会使用基因编辑工具，使噬菌体失去功能），一旦细菌适应，疗法就失效了。解决思路是使用鸡尾酒疗法，也就是把基因各异的多种噬菌体混在一起，迫使细菌不得不同时防御多方面的进攻，大幅延缓耐药速度。于是，噬菌体的多样性就显得尤为重要。但天然噬菌体种类有限，传统方式寻找、培养和定制，速度太慢。这时候就需要AI，按需批量设计各种噬菌体。8月的这篇论文就报告了一个好消息，对原版ΦX174噬菌体有抗性的大肠杆菌，加入AI设计的16种噬菌体的混合制剂后，都被杀灭了。既然能搞定大肠杆菌，那也有希望搞定更多耐药菌。比如，医院里最常见的超级细菌，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA），全球每年超过100万人感染的耐药结核菌，医院获得性耐药感染的元凶，铜绿假单胞菌，都有希望通过AI设计的噬菌体，一招制敌。当然，AI设计的噬菌体，并不是要完全替代抗生素，而是作为一种补充手段，为那些无药可救的超级细菌感染者带来新希望。这些是我们以最大善意推测AI设计病毒的光明未来，但如果以恶意揣测呢？比如，AI可以设计针对细菌的病毒，能设计针对人类的病毒吗？如果能，是不是很危险？问题三：AI会造成“生化危机”吗？简单地说，技术所限，难度极大，目前没戏，但风险犹存。设计针对人类的病毒，为啥暂时没戏？成功率很低。在8月《科学》杂志这篇论文中，用的是世界上最好的生物模型，但通过层层筛选和测试后，只有5%的成功率。这个数字是业界常态，2026年，另一项对AI生物武器工作流的分析发现，非专业人士用AI工具做常规病毒学任务的端到端成功率，仍低于8%。[4][5]也就是说，想要高效地按需定制病毒，现在的AI工作效率还差得远。基因越多，难度越大，且呈指数级增长。这次AI设计病毒参考的模板病毒ΦX174，只有5000多个碱基对，而新冠病毒约有3万个，二者相差6倍。考虑到每个基因之间的相互作用、调控关系和蛋白折叠等因素，随碱基数量增加，最终设计难度呈指数级上升。伦敦帝国理工学院的合成基因工程教授汤姆·埃利斯就指出，基因组长度翻几倍，实现难度可能飙升至原来的约100倍。[6]数据也有防火墙。AI设计病毒也要讲基本法，目前用于设计病毒的AI，在训练时就已经主动排除了所有能感染人、动物、植物或真菌的病原体基因组。这16种病毒只杀细菌，对人完全无害。所以，与其担心AI是否设计出危害人类的病毒，不如担心一下更危险的天然病原体。埃利斯明确指出，环境里自然存在的已知病原体随处可得、易于培养、已经适应宿主，比AI从零设计的新病毒构成了更直接和紧迫的威胁。真实的风险到底是什么？科幻里AI一键生成超级瘟疫的剧情，短期内并不现实，但这并不意味着没有风险。第一，坏人作恶的门槛降低了。虽然从0设计的难度很大，但坏人获取和改造已知病原体信息变得更容易了。以前需要进一个高等级生物安全实验室才能接触的东西，现在可以借助一个开源模型理解它。第二，现有安全措施，很难排查AI设计的新序列。这是当前最紧迫的技术盲区。今天，实验室要合成基因序列，不用手搓，很多生物实验室都提供合成服务，价格也不贵。但这些服务方是如何确定客户的订单是不是危险基因呢？目前通行的做法是，他们有一个已知的危险清单（比如天花、炭疽等），把客户的需求和清单做比对，如果命中，就拒单。这是防止危险分子通过邮购，得到生物武器的最后一道防线。但这道防线非常脆弱：如果是地球上从没有出现过的基因呢？万一AI写出了潜在的危险基因序列，却因为不在任何已知的危险清单里，没有命中和匹配，放行之后，你说有没有可能无意中造成一场危机？在同期《科学》上发表的另一篇评论中，来自约翰霍普金斯大学的作者们明确警告：AI设计病毒的研究，是对全球生物安全体系的一次压力测试，而体系没完全过关。[7]目前，全球大多数国家并没有强制要求DNA合成商去筛查序列和订购者身份。也就是说，任何人都可以在线订购定制DNA，通过快递收货，无需强制询问你是谁、你打算用它来干嘛。好消息是，部分国家已开始推动相关立法；坏消息是，截至2026年8月，全球范围内尚无强制性的统一标准落地。问题四：普通人手搓一个，难不难？AI带来技术平权，但也会给很多人一个幻觉：专业人士能做到的，我也可以在AI的协助下做到。但这可真是想多了。1.从代码到病毒，隔着千山万水Evo2确实开源免费，但又不是说下载了就能轻松搞出一个新病毒。并非人人都能坐拥2000张H100的GPU，而且就算跑起来了，顶多拿到一些写满了ATCG字母的碱基代码，基因的筛选、病毒的合成、培养，哪个环节不要专业技术？2.没钱真的不行ΦX174这种级别的病毒基因组，已经算是简单模式了，成本已经从几万到几十万美元不等（当然还取决于基因片段的长短和出错率），要想玩大的，比如像新冠大小的（基因组大约是ΦX174的6倍），成本轻松飙到百万美元。普通人真想花大钱办坏事，也得掂量一下自己有没有那个财力。3.上哪儿去找一个既会写代码，又会化学合成的人？这篇论文的湿实验部分，是第一作者King一个人搞定的：既要写计算框架，从70万个候选里筛序列，又要进实验室做化学合成、组装、转入细菌、功能验证。但放眼全球，能同时精通AI、分子生物学和病毒学实验的人，真不多。随便找个程序员或者生物系本科生，两边都搞不定。4.论文细节够多，但那是给同行看的如果一个实验室和斯坦福这个级别差不多，那确实可以照着论文重现，但……你有他们的经费吗？你有导师带着博士生手把手教你吗？有BSL-2级别的生物安全实验室吗？总之，下载模型很容易，从代码到活病毒很难，除非世界上真的出现了一个邪恶天才。问题五：AI设计病毒的下一步是什么？AI设计病毒的本质是“设计生命”（虽然人们对于“病毒是不是生命体”还有很多争议），能给人以无限遐想。事实上，今年3月斯坦福大学团队发表的另一篇《自然》论文显示，他们已经在用同一款AI工具，设计远比病毒复杂的东西了。[8]他们用AI生成了三个层级的基因组：人类线粒体DNA（约1.6万个碱基对/16kb）一段酵母染色体（约33万个碱基对/330kb）以生殖支原体为蓝本的简化细菌基因组（约58万个碱基对/580kb，是ΦX174的100倍以上）当然，这些都还在屏幕上的字母阶段，没有进实验室验证。比如，那个仿支原体的设计，计算机预测下来只有约70%的基因看起来合理。同行评价是：“这很酷，但还没到那一步。”[9]从病毒到细菌，差别不在于尺寸。既然能造出5386碱基对的病毒，那58万的细菌不就是把这个病毒信息量放大100倍吗？当然不是。噬菌体本质上是一段被蛋白壳包着的DNA，是完全的寄生体，但细菌不一样，哪怕最简单的自由生活细菌，也需要几百到上千个基因自己搞定一切：营养代谢，分裂繁殖，维持稳态……一套寄生工具包和一套独立操作系统，本质上是两个不同的技术量级。还有人在做减法。今年4月，另一篇发表在《科学》杂志的论文，展示了不同的“重写生命”的思路。地球上所有已知生命都用20种常见氨基酸制造蛋白质，但哥伦比亚大学团队用AI新设计了21种核糖体蛋白，让大肠杆菌在缺少一种标准氨基酸（异亮氨酸）的情况下（只有19种氨基酸），照样延续了450代。[10]2016年，文特尔研究所造出过一个只有473个基因（531kbp）的最小合成细菌，那是人类至今在合成生命领域所能达到的极限成绩，耗费总时长超过20年。[11]随着合成基因组长度增加，成本也飙高。58万碱基对的支原体基因组，已经是庞然大物了，而大肠杆菌有460万，人类是30亿。AI能把设计环节从十年压缩成几周或几个月，但目前，很难让合成和验证也跟着加速。最终目的是什么？如果有一天，科学家跨过了所有的障碍，那我们能做的事情远不止制药和造燃料。中期或远期，我们可以期望的是：按需设计的环境传感器细菌，比如碰到水里有毒就变色；只能在实验室存活、永远逃不出去的“安全底盘”微生物；能直接捕获二氧化碳的工程菌……但这些目前都还是很遥远的目标。当前，首先要解决的是，把AI的70%正确率做到100%，不然，拿一个错误蓝图，谁也不知道会制造出什么样的怪物。问题六：最关键的AI技术，到底是什么来头？前面我们已经多次提到，斯坦福大学团队使用神秘AI工具，做了不少工作，这个工具是啥？这是某家公司的商业产品吗？不是。它是一个非营利科研机构牵头、多方协作的基础模型，名叫Evo。由于它解释起来比较晦涩，但又比较重要，我们就放在最后这一部分来讲，等你读完了，才算真正理解了AI设计病毒的技术含量。Evo到底有多强？Evo是目前全球最强的AI生物学模型，无论规模还是开源程度，都是世界之最。Evo1于2024年首次登上《科学》，用约8万个细菌和古细菌基因组，270万个原核与噬菌体基因组训练，训练数据集为3000亿核苷酸，能预测基因突变效应、甚至设计出完整的人工CRISPR-Cas基因编辑系统；但当时它只会读细菌基因组。[12]Evo2则是质的飞跃：2026年正式发表于《自然》的数据显示，最新版本的Evo2，训练数据集达到8.8万亿个核苷酸、12.8万个完整基因组，训练规模达到9.3万亿token，首次将视野从细菌拓展到覆盖生命三大域（细菌、古菌、真核生物、噬菌体）。[8]注意，这里说的Evo2模型的《自然》杂志论文，和前面讲到的AI设计病毒的《科学》杂志论文是两篇独立的研究。Nature论文回答了“Evo2是什么、怎么训、性能如何”，《科学》论文回答了“用这个模型能造出什么、造出来的东西能不能活”。后者是前者的一个应用验证。其架构StripedHyena2结合了Transformer和状态空间模型，能够以单碱基精度处理百万级碱基的DNA序列，相当于能一次性覆盖支原体等较小细菌的完整染色体，或覆盖较大细菌染色体的大部分区域。《科学》杂志这次AI设计病毒的实验，是把Evo2从读，推进到了写，开始设计和创造。斯坦福大学研究人员使用Evo2进行合成病毒研究，左边即为本次合成病毒的作者之一BrianHie，图源丨StanfordReportEvo2背后的硅谷科研模式Evo2由Arc研究所（ArcInstitute）牵头，联合斯坦福大学、UC伯克利、UC旧金山、英伟达、华盛顿大学等多方共同完成。Arc的联合创始人之一、UC伯克利教授PatrickHsu把Evo2描述为对生物学具有通用理解的模型，这有点像GPT对自然语言的意义，只不过对象从句子变成了基因组。Arc位于美国加州，定位为非营利AI与生物学基础研究机构，运作模式很硅谷：靠慈善捐款和政府资助运转，不急于变现，专注于做别人不敢投的基础课题。Arc研究所在成立之初，联合创立者SilvanaKonermann的未婚夫就曾捐助5亿美元，成为全球科研圈的美谈。Arc研究所的其他资助方包括：美国国家科学基金会（NSF）、奈特-亨尼斯研究生奖学金、Fannie与JohnHertz基金会（著名的科技奖学金），以及斯坦福以人为本人工智能研究所（HAI）等。另外，还有以太坊创始人V神（VitalikButerin）。这种非营利加慈善加开源的模式，让人联想到早期的OpenAI。OpenAI在2015年成立时同样是非营利，目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能。后来它转向了闭源与有限盈利的商业化方向。所以很自然的问题是：Arc会不会走同样的路？这次AI合成病毒的研究者Hie，在采访中明确表态：目前没有将这项技术商业化的计划，Arc是一个由慈善捐款与政府补助资助的学术实验室。但只是“目前”。毕竟训练一次Evo2需要数千张专用GPU，如果这种算力成本可以持续由慈善和公共资金覆盖，非营利路线就没问题。但如果成本继续膨胀，转向开源模型+商业云服务的混合模式，也并非不可能。最后，回到AI设计病毒的话题上来。《生化危机》那种末日场景，暂时不会出现，但AI的进步的确暴露了全球监管的漏洞，最可怕的永远是人心，如果只是假定“技术掌握在善良的人手中”，那么出乱子是迟早的事情。
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| 周末美术馆里的一堂人体艺摄影公开课 | 2025-26赛季欧冠联赛阶段落幕 |
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| 青海将西宁机场三期扩建工程视为深度融入国家“一带一路”建设的重点工程；甘肃认为兰州中川国际机场三期工程是积极参与共建“一带一路”的有力注脚；西安和乌鲁木齐都表示，咸阳机场、天山机场的改扩建工程，能助力西安、乌鲁木齐打造“一带一路”核心枢纽。 | 国家体育总局体育文化与体育宣传发展战略研究中心高端智库骨干专家、广州体育学院教授曾文莉告诉《环球时报》记者，体育具有较强的杠杆效应，以体育赛事表演为杠杆，能撬动城市基建、旅游、文化等，激活体育消费热情，推动体育产业能级提升，而这个杠杆的原动力主要是运动员尤其是明星运动员。 |
| 据携程数据，今年以来，澳大利亚位列中国入境游第5大客源国，入境旅游订单同比增长155%，澳大利亚到中国的航班数量同比增幅超过220%。澳大利亚游客来中国的热门目的地包括上海、广州、北京、成都、深圳、杭州、重庆、厦门、南京和西安。在即将到来的暑假，澳大利亚-中国的机票均价较去年同期降低近三成。 | 春秋旅游副总经理周卫红表示，随着更多客源地的境外游客得以通过更便捷的方式来到中国，了解、感受中国的开放态度、全球胸怀，旅游企业也将结合更多体验性的文化内容，设计丰富多样的出入境游新品。同时，澳大利亚、新西兰也有着很多华人华侨，单方面免签的推出，在方便他们回国探亲访友之余，同时也可以通过旅游，来看看中国发生的深刻变化，体验丰富多彩的生活和文化。 |
| 常年打球的张先生告诉《环球时报》记者：“在郑钦文夺冠前的这几年，网球运动在大众层面一直是向上走的态势，加入网球运动行列中的人不断增多。”张先生分析，这也许跟网球是隔网运动有关，因此在疫情期间受到欢迎。 | 常年打球的张先生告诉《环球时报》记者：“在郑钦文夺冠前的这几年，网球运动在大众层面一直是向上走的态势，加入网球运动行列中的人不断增多。”张先生分析，这也许跟网球是隔网运动有关，因此在疫情期间受到欢迎。 |
| 去年，民航局、国家发改委联合发文《关于推进国际航空枢纽建设的指导意见》，画出国际航空枢纽的蓝图，提出“3+7+N”国际航空枢纽功能体系。 | 笔者跟多位省级、市级税务人士交流得知，目前并没有全国性查税部署。一些地方根据当地税收大数据风险提示等对个别企业查税，是日常工作，也是税务部门正常履职。毕竟税务部门主要负责税收、社会保险费和有关非税收入的征收管理，发现偷逃税、少缴税行为，理应依法制止，否则就是渎职。 |
| 绵阳拥有中国工程物理研究院、中国空气动力研究与发展中心等国家级科研院所18家，国家级创新平台25家，全社会研发经费（R&D）投入强度位居全国前列。 | 兰州和乌鲁木齐之前都只有一条跑道，因起降架次多，乌鲁木齐一直是国内最繁忙的单跑道机场之一。扩建后可以极大缓解这几座机场的现有压力。 |
中国驻英国使馆发言人强调，在乌克兰问题上，中国的立场是劝和促谈，坚定不移，一以贯之。为此，中国和巴西最近联名发表了关于推动政治解决乌克兰危机的“六点共识”，强调遵守局势降温三原则，即战场不外溢、战事不升级、各方不拱火，同时呼吁各方坚持对话谈判、加大人道主义援助、反对使用核武器、反对攻击核电站、维护全球产业链供应链稳定等。
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