隨著人工智能（AI）在全球各行業(yè)廣泛應用，其巨大的能耗問題日益引發(fā)關注——龐大的數(shù)據(jù)中心消耗著海量電力，訓練復雜模型可能產(chǎn)生數(shù)百噸的碳排放。與此形成對比的是，作為另一種“智能體”的人類大腦，在支撐醫(yī)學研究與試驗發(fā)展（R&D）過程中，其能耗模式與生態(tài)影響呈現(xiàn)出截然不同的圖景。這促使我們深入思考：在追求醫(yī)學進步的道路上，“人類智能”驅動的研發(fā)活動，其能耗與碳足跡究竟如何？

從直接能耗看，人類智能本身是高效的“生物計算機”。成年人大腦功率僅約20瓦，卻能驅動復雜的科研思維——閱讀文獻、設計實驗、分析數(shù)據(jù)、提出假說。相比之下，訓練一個大型AI模型可能消耗相當于數(shù)百個家庭一年的用電量。在醫(yī)學實驗室中，直接由科研人員思維活動產(chǎn)生的能耗幾乎可忽略不計。這并非全貌。人類智能的“運行”依賴整個生命系統(tǒng)的支撐：科研人員需要衣食住行、通勤辦公、照明取暖，這些間接能耗構成了人類智能工作的基礎碳成本。一個大型醫(yī)學研究團隊的整體生活與工作能耗，遠超過單純大腦運轉的20瓦。

更重要的是，醫(yī)學研發(fā)的核心能耗并非來自“智能體”（人或AI）本身，而是來自研發(fā)活動所需的“硬件”與過程。無論是傳統(tǒng)人類主導的實驗，還是AI輔助的研究，均離不開高耗能設施：

• 實驗室設施：超低溫冰箱、生物安全柜、離心機、細胞培養(yǎng)箱等24小時運行的設備持續(xù)耗電；
• 儀器與計算：基因測序儀、冷凍電鏡、高性能計算集群等，其能耗可能遠超數(shù)據(jù)中心；
• 臨床試驗網(wǎng)絡：多中心試驗涉及人員差旅、物料運輸、數(shù)據(jù)中心的額外負荷。

在此背景下，人類智能與人工智能的角色實為互補。人類科研者擅長提出創(chuàng)造性假說、設計整體研究路徑、進行倫理判斷與臨床解讀；而AI可高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、加速藥物篩選、優(yōu)化試驗設計。兩者結合，恰恰可能提升研發(fā)能效：AI幫助減少重復實驗、縮短研發(fā)周期，從而降低總體資源消耗；人類則確保研究方向符合真實臨床需求，避免因AI偏差導致的資源浪費。

醫(yī)學研發(fā)的“綠色化”需要系統(tǒng)思維：

1. 優(yōu)化研發(fā)流程：通過數(shù)字化協(xié)作減少不必要的差旅與物料消耗；推廣虛擬臨床試驗、計算機模擬等低耗能方法。
2. 提升設施能效：對實驗室進行能源審計，采用節(jié)能設備，利用可再生能源供電。
3. 智能分配任務：根據(jù)人類與AI的各自優(yōu)勢，合理設計研發(fā)鏈條——人類負責創(chuàng)新與整合，AI處理標準化、大數(shù)據(jù)任務。
4. 碳成本評估：將“碳足跡”納入醫(yī)學研究評價體系，鼓勵低能耗、高價值的科研模式。

歸根結底，無論是人類智能還是人工智能，都是醫(yī)學進步的工具。在應對全球健康挑戰(zhàn)的我們必須審視研發(fā)活動本身的可持續(xù)性。通過融合人類創(chuàng)造力與AI計算力，并系統(tǒng)優(yōu)化研發(fā)生態(tài)，我們有望在降低能耗的前提下，更智慧、更負責任地推動醫(yī)學發(fā)展——這本身，或許正是人類智能最高層次的體現(xiàn)。