HOP JOURNAL / 05 · 观点整理
Bio-machine evolution simulation
基于生-机融合的演化模拟：
复杂生命系统研究中洞见的涌现
复杂生命系统怎样被理解？郑雄飞研究员提出一个研究方向：不只拆解生命，也尝试构建可演化的生－机融合系统，在构建、观测与理解之间不断往返。
本站根据 2022 年 7 月公开发言稿编辑整理，并非原文全文；文中“生－机融合的演化模拟”为发言提出的研究设想与方法方向，不应解读为已完成的通用技术或性能承诺。
01 / The question
把生命拆开研究，仍不足以解释它如何作为一个整体运行。
基因、蛋白、细胞、组织与器官都可以被拆分、测量和分析。还原式研究由此建立了坚实的知识基础。但当问题转向发育、适应、交互和功能涌现时，单个部件的性质未必能直接推得整体行为：关系、时序、环境和反馈本身也是系统的一部分。
原发言由此提出一个转向：与其只从现成生命中抽取规律，能否主动构建带有生物组分的系统，让系统在受控条件下运行、变化并留下可观察的证据？这不是否定还原研究，而是为复杂性研究增加另一种入口。
复杂生命系统的理解，需要在“解析已有对象”之外，增加“构建可检验对象”的工作。
02 / A working method
边构建，边理解；以构建促理解，以理解助构建。
构建
把关于材料、细胞、结构与控制的假设，落实为一个可以运行的对象。
观测
记录形态、行为、功能和失效过程；区分原始信号与模型解释。
理解
压缩变量，修正机制判断，再决定下一轮应当怎样构建。
这条路径把“制造”看成一种实验语言。构建并不只是为了得到一个成品，而是在提出一个可被证伪的假设：如果这些组分、边界条件和控制策略被放在一起，系统会怎样响应？当结果与预期不符时，偏差本身就成为理解的材料。
这种方法的难点也同样清楚：构建体必须可测量，观测必须可追溯，模型必须写明前提。否则反复迭代只会变成经验调参，而不会沉淀为可迁移的知识。
03 / The proposed system
让生物组分、机电实体与人的认知，进入同一个演化回路。
生物组分
细胞、材料、组织微环境与生长过程，提供真实生命行为和约束。
机电实体
制造、驱动、传感和控制，让构建过程可重复，也让变化能够被记录。
人的认知与模型
提出问题、建立解释、选择变量，并把新证据转化为下一轮设计。
原发言将这类方向概括为“基于生－机融合的演化模拟系统”：借助生物组分与机电实体的高效融合，在物理世界与信息世界之间进行迭代。它关心的不是把生命简化成一个静态模型，而是让构建体在演化过程中暴露机制、边界和新的问题。
这一路径可与器官制造、类生命机器人、智能材料和自动化实验等工作产生联系。但“联系”不等于它们已经被同一种平台统一。不同对象的时间尺度、评价指标和伦理边界都不同，仍需从具体研究问题出发设计系统。
04 / From data to insight
数据不会自动变成洞见；洞见来自能被检验的结构。
发言中的“电脑＋生物＋人脑”更像一种分工：计算扩展搜索与模拟，生物对象提供真实约束，人负责提出值得验证的假设并解释证据。三者协作的目标不是制造更多输出，而是更快找到哪些关系真正重要。
05 / Back to the lab
对生物制造而言，下一步也许是把“能打印”变成“能理解”。
- 01
先定义要解释的行为
不是先选一台设备或一种材料，而是先写明希望解释的发育、运输、力学响应或功能变化。
- 02
把构建条件变成可审计的变量
材料批次、细胞状态、路径、环境、传感与数据处理链，都应进入实验记录。
- 03
让制造、培养与测量闭环
打印只是起点。后续的培养、扰动、观测与模型修正，决定构建体能否真正回答问题。
Original source
原文与出处
《基于生-机融合的演化模拟：复杂生命系统研究中洞见的涌现》
发言｜郑雄飞研究员；2022 年 7 月 22 日，中国科学院新兴前沿交叉与未来技术重点科研方向研讨会。
原文发布｜微信公众号「生物3D打印前沿科技」；署名：王赫然；发布时间：2022 年 7 月 25 日。