嘉宾介绍
提问环节
我认为正在发生的一切实际上是一场悲剧。
在我的团队中，那些最具影响力的工作，90%都是由中国籍学生领导完成的。
中国学生身上有一种特别的品质，这在其他学生身上并不多见：当我设定一个标准时，他们跳得比标准还要高；当我再次提高标准，他们依然能超越它。
我团队的座右铭是“你可以做得更多，也可以做得更好”，而他们正是能将这一愿景化为现实的人。
Omar Yaghi教授与他的学生们
当下的国际现状不仅损害了中国，对美国的损害可能更大。美国50%的科学研究是由移民完成的，其中很大一部分来自中国。切断这种联系，基本等同于削减了50%的科研力量。
更重要的是，会失去创新思维。因为科学人才越是多元化，生态系统就越具创新活力。遗憾的是，我们正在失去这样的环境，且我认为情况可能会变得更糟。
实际上，最大的受害者是人类社会。因为人类的难题是没有国界的，科学本来可以超越国界，解决全人类共同面对的困境。
就像我是在约旦时爱上化学的，那是约旦文化对我的馈赠。我不认为我们可以划出那种绝对的界限。
但回到您问题的核心：中国本土的科研工作距离诺贝尔奖差临门哪一脚？
我脑海中浮现的第一点是，父母必须允许孩子去“实验”。每周给孩子一段特定的时间，让他们纯粹地玩耍和探索。通常情况下，父母们倾向于过度关注并控制孩子的行为，往往追求稳妥、规避风险。
事实上中国人的能力和智慧不亚于任何地方的人，甚至更聪明。但他们需要一些冒险的机会，并且不会因为冒险失败而受到惩罚。
我知道中国政府正在推动这种转变，但这需要步子迈得更激进一些。
第二点，我认为是“等级制度”。
在美国，年轻教授通常拥有独立的研究组，当他们发明了新东西，荣誉归于他们自己。但在等级森严的制度中，荣誉往往被归于顶层的人，即便他的参与度很低。
我很抱歉把话说得这么直白，但作为一名导师，我深切感受到这种等级结构是如何伤害创新，同时也伤害诺贝尔奖级别的研究。
第三点，中国科学家做了很多非常出色的工作，但在呈现方式上还有提升空间。
例如在国际会议上，有些国家的教授谈论研究成果时，你可能会觉得：“明明只是个很小的成果，却说得惊天动地”。而当中国研究者上台时，展示的实验结果可能是别人的10倍，但影响力却较低。
这是因为缺乏恰当的包装和表述，没能让非该领域的受众也领会其中的核心价值。
对话环节
我和Omar的交情可以追溯到很多年前，他是约2010年前后加入伯克利的。我们之间有一个传统：每年诺贝尔奖公布前的那一周，我们会找个安静的地方坐下来，小酌一杯。这么多年来，年年如此。
今年也不例外。酒喝完一周后，就在奖项公布当天，我和Omar恰巧在飞往比利时参加索尔维会议的同一个航班上。就在那架飞机上，他接到了委员会报喜的电话。
Omar，你刚从斯德哥尔摩的颁奖典礼回来，有没有什么令你难忘的时刻？
整个过程从头到尾都是一次奇妙的体验。无论是典礼本身，还是穿插的活动、语言，所有的环节与细节都让人感到宾至如归，同时也彰显了悠久的传统。
其中有三个瞬间让我印象尤为深刻：
第一个瞬间是，当诺贝尔奖得主入场时，包括国王在内的全场宾客都起立致敬。通常情况下都是我们向国王起立行礼，这次国王竟然罕见地为他人起立，而他致敬的对象是科学。
这充分说明了科学的价值，以及科学在当地文化中受重视的程度。
Omar Yaghi在诺奖颁奖典礼现场
第二个瞬间对我来说意义非凡：我能与朋友和学生们共同见证这一切。尽管诺贝尔委员会只允许我带14名宾客，但有80名曾跟随我的学生表示，无论如何都要和我一起庆祝。
于是，我给他们租了一个礼堂，让他们通过电视直播观看典礼。他们是多年来在科研世界幕后承担重任的人，正是因为这些人的努力，以及一次次失败后的不懈坚持，科研才最终取得了成功。
第三个瞬间，是在典礼结束之后。当晚我们从国王手中接过证书和奖牌后，这些原件很快就被收走保管了。后来我们专门去了一趟诺贝尔基金会领奖，并在那里的名册上签名。
自奖项设立以来，所有的诺贝尔奖得主都会在上面留名，而我亲眼看到了我极其尊敬的居里夫人的签名。
超越常人的敏感：
总有一天，这个研究会得诺奖！
在你的职业生涯中，哪一个时刻让你意识到，金属有机框架（MOF）研究达到了诺贝尔奖的水平？
1989年，我作为第一批来华的交换学者，与一位叫李海连的同学在同一个实验室工作。多年后我成为了教授，李海连也成了我的研究生，我们一起研究美丽的晶体。
有一次，他做出了一种极其精美的晶体，但晶体离开容器环境之后迅速变白，不再像钻石那样晶莹剔透。他当时觉得这东西没戏了，想把它搁置在一边。而我当时就在附近，坚持让他进行一次原位分析。
Omar Yaghi与李海连的合影，1989年于南京（左），2019年于美国加州伯克利（右），图自网络
就在我们看清它晶体结构（也就是后来诺贝尔委员会引用的那个获奖结构）的一瞬间——我立马意识到：我们发现了一些极其重要的东西！
李海连在斯德哥尔摩时还回忆说：“教授，你当年说过这个发现总有一天会得诺贝尔奖，现在真的实现了！”
这里我想顺便提一下科研中的导师制度，这也是创新得以代代相传的基石。
导师与学生的关系非常微妙：一方面我们要像父母无私对待孩子那样，毫无保留地传授所学；另一方面我们也清楚，他们未来很可能会成为自己的竞争对手。
与化学结缘：
就像坠入爱河，无法解释
实际上，我在还不知道“化学”为何物的时候，就已经对它产生兴趣了。
10岁那年，我走进学校图书馆，墙上贴着的一些分子结构图让我彻底着了迷，接连几天我都沉浸其中，不太搭理旁人。当时我根本不知道那些图画代表什么，纯粹觉得那结构很美。
后来我才慢慢了解到，它们叫作“分子”，是构成周围万物（无论是生物还是非生物）的基础。在那之后，我人生每个阶段的选择似乎都受到了“分子之美”的支配。
我选择本科项目是因为分子的美，选择博士学校和导师，是因为他研究的晶体很美；甚至当我独立开启职业生涯时，选择创造哪些化合物依然是由审美驱动的。
不过话虽如此，我认为到头来科学家也要叩问自己：这些研究将如何影响社会？社会资源成就了我们的科研工作，我们能以何种方式回馈社会？
我访问中东时，看到许多建筑的瓷砖和结构都呈现出高度对称、井然有序的美感，它们是否也影响了你走上科研之路？
如果我说：“是的，我成长过程中见识过许多美丽的几何图形和阿拉伯书法，那些图像一直伴随着我，推动我拓展知识边界”，那听起来会非常浪漫。
或者说：“我从小在约旦长大，那里每隔一两周才供水几小时。我小时候常要确保家里有足够的水，这段经历让我立志通过科学改变困境，最终在2014年发明了MOF技术从空气中捕获水”，这也会显得很有情怀。
但我必须诚实地告诉你，真相可能会让你失望。是的，这些确实是我青少年时期的生活背景，但它们并不是我投身学术的初衷。而且我认为没必要把这些事刻画得这么唯美高尚，那样对年轻人的压力太大了。
对我而言，在被那幅分子图画吸引之后，我就是随心而动，跟着感觉一步步扎进了化学领域。这就像坠入爱河，无法解释具体的理由。
我相信，
“AI for Science”就是科研的未来
你当初发现MOF具有高比表面积，并利用它捕捉二氧化碳或收集淡水，这确实是一个非常鼓舞人心的故事。我想顺着这个话题问一下，对于在科研中引入AI（例如利用AI去发现新化学材料），你持什么观点？
我做研究的一个特点是：科学带我去哪，我就去哪。读研时，我甚至不想接触任何与有机化学相关的东西，结果现在做的全是有机化学，对吧？我从不让学科之间的人为边界阻碍我的探索。
对于AI，我也是同样的态度。
在我们开创了MOF和COF（共价有机框架）领域后，全世界有100个国家都在投入相关研究，制造了海量的新化合物——特别是中国，该领域近50%的论文都产自中国。
但在数以百万计的可能结构中，我究竟该研究哪一种？比如当社会需要解决“捕捉二氧化碳”的问题时，哪种结构更有前景？
这时，大语言模型（LLMs）的优势就体现出来了。它可以涵盖比任何研究人员更广阔的数据空间，帮助我们快速识别哪一些“结构”对应哪一些“性能”，甚至从所需的“性能”反向推导出“结构”。
这些工作以前学生可能需要花费数年，但现在利用AI几周就能完成。
因此，我现在是AI的坚定信徒，而且再也回不去了。目前在我的实验室里，20多名研究人员都在尝试将实验与AI深度融合。我相信“AI for Science”就是科研的未来。
很多人质疑：AI没有创造力、AI不能像人类一样思考、AI给不出正确答案等等。我的回答是：我们需要尝试新事物。当我们尝试新工具时，即便它们还不尽完善，我们也应当学习如何使用，并将其整合到自己的领域中。
事实上，我认为在材料和化学领域，我们部署AI工具的进度已经落后了。
虽然刚才说到我们已经起步，也看到了很好的效果，但那些AI引擎仅仅是勉强能完成任务，未来还有巨大的提升空间，而这其中也蕴藏着巨大的商业机遇。
所以你最近成立了一家关于材料AI的公司。你认为商业界和学术界应该如何协作，从而更快、更高效地利用AI为健康、能源和环境领域发现新材料？
我认为初创公司在许多方面是领先于学术界的。他们的思想更开放，步子也迈得更大。我相信最终他们不仅会拥有更强的能力、技术和人才，甚至会拥有比大学更丰厚的资源。
但目前面临的一个挑战是：很多时候我们明确知道该研究什么，却不清楚具体的商业模式。
以我的公司为例，它是做材料AI的，但我们不确定应该怎么赚钱。是建立一个像前面所说的AI引擎，去识别哪种结构能拥有哪些性能吗？但在那之后呢？我们要卖给客户什么才能产生可持续的收入？
因此，合作的一个切入点，就是共同探讨这些AI公司的商业逻辑。
另一种合作方式是共同制定处理数据空间的策略。现在许多AI公司虽然筹集了大量资金，但其研究方法往往是依靠暴力计算去穷举所有结构，而没有深入观察和理解这些结构本身。
化学的核心在于原子、电子及其相互作用，在制造出顶级材料之前，我们必须理解其中的科学机理。否则，盲目创造出来的大数据集不仅耗时耗力，而且效率极低。
Omar Yaghi教授在高山书院硅谷站课堂上
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编辑丨朱珍
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