数字细胞是人工智能与生命科学深度融合的前沿交叉领域。数字细胞通过整合海量多模态生物数据与先进算法，构建高保真的虚拟细胞模型，旨在创造真实细胞的“数字孪生体”，被誉为“生物学的圣杯”。这一技术不仅为理解生命奥秘提供了全新视角，也成为新药研发、生物制造、精准医疗及现代农业等关键领域创新发展的核心引擎，对保障人民生命健康、维护产业链供应链安全、提升国家核心竞争力具有深远战略意义。

　　全球数字细胞科技呈现三大战略方向

　　当前，数字细胞的全球战略布局已清晰形成三大主流方向，共同勾勒出从基础研究到产业应用的完整创新链条。主要科技强国纷纷加速布局，力争在这一未来生物经济的基石领域占据主导地位。

　　一是“研究细胞”，聚焦生命过程的数字化解析与可视化，致力于构建高精度的细胞图谱与动态模型，为科学研究提供基础工具。国际“人类细胞图谱计划”联合全球数千名科学家，绘制了涵盖10多类人体器官的细胞参考图谱，堪称“细胞水平的谷歌地图”。2025年，美国艾伦研究所启动为期10年的“细胞景观”计划，结合尖端成像与人工智能模型，力图揭示细胞原理，构造细胞动态图景，为预测乃至设计细胞奠定基础。据预测，未来10年细胞生物学研究有望从目前90%依赖实验逆转为90%依赖计算。

　　二是“模拟细胞”，着力开发可调控、可推演的细胞模型，赋能精准药物设计与生物制造应用，直接服务于产业需求。2025年4月，美国食品药品管理局宣布将逐步取消单克隆抗体等动物实验要求，转而采用人工智能毒性预测模型、细胞系及类器官测试，极大拓展了数字细胞在医药研发的应用空间。麻省理工学院联合谷歌DeepMind构建了可跨疾病、跨物种迁移的细胞功能通用表示模型，将肿瘤微环境模拟准确率提升至92%。弧形研究所与英伟达等联合发起的“虚拟细胞挑战赛”，则旨在加速最佳模型在细胞治疗等领域的应用。

　　三是“仿造细胞”，突破生物与非生物边界，融合半导体技术开发生物混合系统或细胞机器人，推动构建诊疗一体化的智能生物系统。美国半导体研究联盟实施“半导体合成生物学计划”，将基因电路与硅基芯片结合，开发出能感知毒素、释放药物的智能细胞机器人。2025年3月，深圳大学研发出仿生软体细胞机器人，能在复杂脊髓环境中实现干细胞精准导航与靶向递送，为神经系统损伤治疗提供了全新路径。这标志着数字细胞技术正从“理解生命”迈向“创造生命”和“增强生命”的新阶段。

　　我国数字细胞科技发展面临多重制约

　　在激烈的全球竞争中，我国虽在局部领域取得进展，如中国科学院、清华大学、百图生科、中山大学与华为等机构发布GeneCompass、scFoundation、CellFM等模型，并且在第一届虚拟细胞挑战赛中取得了优异成绩，但整体领域生态建设、学术话语权以及产业实践等方面仍面临严峻挑战，与主要科技强国存在一定差距。

　　国家顶层设计不足，产学研用协同生态尚未成型。对比有关国家通过“人类细胞图谱计划”“国家人工智能研究资源”等项目进行的系统布局，我国缺乏清晰的国家战略规划与技术路线图。科研力量分散，跨机构、跨学科合力不足，产业界参与度低，企业研发投入薄弱，未能形成“基础研究—技术开发—产业转化”的有效闭环。核心工具链如细胞动力学仿真软件、高端成像设备国产化率低，存在“卡脖子”风险。

　　关键基础设施存在短板，数据、算力、算法支撑不力。在数据层面，缺乏全国统一的单细胞多组学数据标准化平台与共享机制，“数据孤岛”现象普遍，高质量、标准化数据规模不足，制约了高性能模型的训练。在算力层面，面向生命科学的专用高性能算力基础设施投入不足，公共算力平台建设滞后。在算法与人才层面，缺乏针对生物系统复杂性的原创模型与底层框架，信息与生物技术深度融合的跨学科复合型人才严重短缺，领军团队规模与支持机制有待加强。

　　标准规范与开放创新生态缺失，规模化应用受阻。数据采集、处理、存储缺乏统一标准，导致不同机构开发的模型难以互通整合，合成生物学等领域的数据优势未能充分发挥。共享数据库、算力基础设施等公共支撑体系缺失，抬高了中小机构的研发门槛。产业资本参与深度不够，在标准化元件库、数字控制平台等方面存在瓶颈，制约了技术的规模化应用与迭代。

　　治理与伦理体系建设滞后，国际规则话语权有待提升。缺乏覆盖“研发—验证—临床—上市”全链条的监管框架，数字模型验证标准、临床准入流程、伦理审查机制不明确。对于细胞机器人等新兴形态，数据匿名化、患者知情同意、商业使用边界等缺乏明确规定。生物安全防控机制不健全，存在高精度模型被滥用的潜在风险。行业内“贴牌式创新”现象一定程度存在，造成资源浪费。在国际技术标准与伦理治理框架构建中，我国的话语权和影响力亟待加强。

　　全力推动我国数字细胞科技跨越发展

　　面对机遇与挑战，必须立足国情，采取系统性措施，加速打造自主可控的数字细胞科技创新体系。

　　强化顶层设计，制定实施国家一体化发展战略。尽快制定数字细胞技术开发与应用的总体战略规划，明确技术发展和产业培育的路线图。加强跨部门协调，统筹人工智能技术生态各环节资源，引导社会资本加大投入。设立国家级成果转化专项基金，组建“产学研医用”一体化创新联盟，构建企业出场景、高校出人才、院所出原创、医院出验证的全链条协同攻关体系，切实提升成果转化效率。

　　构建自主可控关键基础设施，集中攻关“卡脖子”技术。在数据方面，加快建设全国统一的单细胞多组学数据资源标准化平台，打破“数据孤岛”，打造国际领先的AI-ready生命科学数据基础设施。在算力方面，加速部署面向生命科学专用计算的高性能算力中心，强化图形处理器集群、云计算等在复杂生物模拟中的支撑能力。在算法与人才方面，设立重大科技专项，聚力攻关专用算法与底层模型，大力培育和引进信息技术与生物技术深度融合的跨学科顶尖人才，组建国家级数字细胞创新联合体，对关键核心技术实施“揭榜挂帅”。

　　创新研发组织模式，构建平台化开放创新生态。通过设立数字细胞创新中心，建立共享数据库与算力基础设施，降低中小微企业和科研机构的创新门槛。借鉴国际非共识项目资助机制，鼓励高风险、高回报的探索性研究。推动微流控芯片、基因合成仪等开放硬件平台及细胞模拟引擎等软件工具链的国产化替代与开放共享。

　　前瞻构建治理与伦理法规体系，积极参与国际规则制定。由国家相关部门牵头，加快制定数字模型验证、临床准入和伦理审查标准，完善全链条监管框架。针对新兴应用，及时出台研发与应用伦理指南，明确安全边界。设立独立的生物安全审查委员会，防范技术滥用风险。同时，积极参与并主导相关国际标准与伦理治理框架的构建，倡导建立跨国监管协同与伦理审查跨境互认机制，不断提升我国在全球生物科技治理中的话语权和规则制定能力。

　　数字细胞科技是引领未来的战略性新兴领域，其发展关乎长远、关乎全局。我们必须增强紧迫感和使命感，精准发力，通过体系化布局和不懈努力，力争在这一关乎国计民生和未来竞争力的关键科技领域实现跨越发展，为加快建设科技强国、健康中国提供坚实支撑。

（责编：郑继民）