果壳时间

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果壳时间 episodes

  • 最怕幻觉的芯片工程师,正在把狂野的AI变成无所不知的小孩

    如果把芯片比做高楼,EDA就是盖楼不可或缺的超级CAD。如果把芯片制造比做拍照,EDA就是芯片生产前最硬核的“修图软件”。

    你可能频繁听到“卡脖子”,但你也许不知道:在这个支撑着全球数字世界的数百亿美元行业里,核心的开发人员可能过一万人。

    当生成式AI 席卷世界的时候,最追求“绝对确定性、不能出哪怕一个漏洞”的芯片行业,是如何对待 AI 的?工程师们真的要失业了吗?

    本期《果壳时间》,我们邀请到新思科技的解决方案专家孙路(河马大叔)。我们从“上百亿晶体管如何像 P 图一样被层层抽象设计出来”,一路聊到“AI 进场后,普通人如何撕掉焦虑,把AI 变成无所不知的小孩”。

    无论你是对硬科技充满好奇的科技爱好者,还是正在被AI 改变工作方式、探索自身护城河的普通白领,这期节目都有你想要的硬核干货与思维启发。

    本期人物:

    孙路(河马大叔),新思科技解决方案专家

    陈岩,果壳AI创意实验室负责人

    00:01:45 一句话听懂 EDA

    00:06:27 AI是个无所不知的“小孩”

    00:09:00 如何使用AI:5-10 张卡片的"卡片法"

    00:12:00 新思 DSO.AI = 芯片设计领域的 AlphaGo

    00:19:30 人人都是产品经理:你不用学编程了,你甚至也不用学画画了

    00:23:30 50% 报废芯片的成本要分摊到 50% 良品上

    00:30:30 AI时代的判断者 vs 接受者

    00:36:00 用 AI 写书踩过的三个坑

    00:40:06 提问能力才是 AI 时代的稀缺品

    00:44:30 如何抓住"不变"的量:我的答案就是做个人吧

    本期嘉宾:孙路(河马大叔)

    主播:陈岩

    后期:尔尼

    欢迎收听果壳时间,这是一档果壳推出的播客节目,主播们会和嘉宾一起,提供多学科视角,还原科技的复杂性,将热议话题深挖一层。

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    53 min
  • AI疯狂收割数学难题,数学家为什么集体抗议

    最近数学家和AI公司吵翻了天。

    事件的起点围绕着千禧年数学问题之一纳维-斯托克斯方程究竟由谁攻克。OpenAI在9月8日宣布用1万个智能体花了88小时破解了这一难题,而稍早的时间,纽约大学数学家巴克马斯特(Tristan Buckmaster)则说是自己和另一个数学家阿尔波格(Levent Alpöge)先解决了问题,并怀疑OpenAI的智能体利用了他们的数据。

    虽然事实真相如何至今未有定论,但“AI抢占数学家成果”的可能性已经引起了很多数学家的警觉和批评,讨论也进一步转向了AI暴力破解数学问题会带来的伤害。

    但AI巨头收割数学难题的脚步并未因此停止,在节目录制的9月11日,OpenAI又透露,他们已经接近解决了千禧年数学问题中的另一个——霍奇猜想。12日,这家公司再次宣布正尝试解决千禧年数学问题里剩下的问题。同日,包括陶哲轩、邓煜在内的25名菲尔兹奖得主联合发出抗议,认为AI公司正在毁掉数学本身。

    这期节目邀请了深耕数学领域多年的科普作者antares回顾N-S方程相关的争议,并解释数学家们到底在反对什么。她引用了格罗滕迪克关于海水包裹土地的比喻:暴力破解的情况下,“你不会得到那片海”。

    本期人物

    antares,资深科普作者,数学硕士,研究方向是低维拓扑与微分几何。致力于撰写准确清晰的数学科普十余年,近期关注AI与数学的交叉地带,各家AI工具重度用户,但也是这次NS方程事件中被波及的数学社区的一员。

    明月,果壳主编

    时间轴

    03:15 千禧年数学问题,一个有钱人和一个数学家建了个研究所,为最难的七大数学问题悬赏700万美元

    06:56 纳维-斯托克斯方程(N-S方程)描述了流体运动,什么叫光滑,什么又叫爆破

    10:42 克雷研究所给了两个条件交叉的四个选项,正反两种方向,解出其中之一就算

    12:43 我去问了陶哲轩本人,对于奇点是否存在,为什么数学家在17年时间里态度变了

    17:05 事件的时间线不是从2025年开始,是始于2021年两个西班牙数学家的工作

    22:49 “你为什么要毁掉你的职业生涯?”“为什么发布这件事就会毁掉我的职业生涯?”

    26:18 关键的证明思路来自西班牙数学家,他们却无人关注,“要是这是我们自己做出来的就好了”

    33:00 知道“一个问题有解”,在数学上就是非常重要的信息

    36:11 OpenAI到底有没有使用数学家的数据呢?有很多可能性会让数学家和AI的交互进入模型训练

    44:07 目前学术的credit体系,不是为人类和AI协作的分工设计的

    46:07 DeepMind也曾用完全不同的方法在这个方向努力,并且恪守学术伦理

    49:39 AI解决的数学问题已经不是低垂的果实了,它们格外擅长什么

    52:12 人有自己的优势,数学直觉会说,“有一把钥匙藏在了那个架子上”

    55:03 AI暴力破解,会让人类损失什么?数学工具,培训下一代数学家的素材,对数学的理解

    58:00 格罗滕迪克:暴力拆解之后,“你不会得到那片海”

    01:01:41 数学发现的结果到底有用还是没有用呢?当结果不必然关联过程,可能结果本身的意义就大大减少了

    01:03:47 这个时代世界上最有影响力的数学家之一是陶哲轩,这件事让人庆幸,如果换成冯·诺依曼或佩雷尔曼就糟了

    01:07:03 “数学实际上始终以人为中心”

    本期嘉宾:antares

    主播:明月

    后期:尔尼

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    1 hr 13 min
  • 为了1分钟的黑暗跑到地球另一边,日全食到底有什么好看的?

    日全食,地球上肉眼可见最震撼的天象,平均18个月出现一次,掠过地面的宽度有限,亲眼见过的人百不足一。

    而世界上有这样一群人,为了追逐日全食,他们会提前一年规划行程、安排工作和生活,有的人已经看过几十次日全食。“追日”变成了他们的生活方式。

    每一次,月影完全覆住太阳的时间不过几分钟,有时甚至不足1分钟,一个人一生在日全食里待的总时间不会超过两小时。跨国奔波、花费数万,就为了这已经知晓过程的一个又一个1分钟吗?

    这期节目史无前例地邀请了6位嘉宾,他们看过日全食的次数不等,3位“追日老手”都有失败的经历,而这些失败可能比成功的故事还要精彩。

    日全食是这样一种奇观,怎样观看都有道理,每次体验都不相同,每次都留有遗憾,你永远想再看一次。没有一台相机能够记录现场体验的百分之一,如果你想亲眼见证一次日全食,别错过2035年国内可见的机会。

    虽然听讲述、看照片或视频,都远远不如亲眼看一次来得震撼,不过还是先带大家欣赏他们拍到的照片:

    叶人豪的求婚照

    圈圈拍的日食串

    CK拍的钻石环

    马褂在做日食投影

    本期人物

    “老手”组:

    • 马褂,科普志愿者,看过5次日全食

    • 噗噗,科普译者,看过6次日全食

    • steed,果壳主笔,看过10次日全食

    “新手”组:

    • 圈圈,南半球观星向导

    • CK,8KRAW Premier摄影师

    • 叶人豪,天体物理博士生

    主播:

    • 明月,果壳主编,看过0次日全食

    Part1 看日全食,都在看些什么

    01:33 “老手组”快问快答自我介绍

    02:39 “新手组”去西班牙的原因:为了梦想,为了拍摄,为了求婚(照)

    05:45 月球直径是太阳的1/400,地月距离也刚好是地日距离的1/400,巧合造就的奇观

    07:54 第一次看日全食的体验:惊慌失措,“看一次疯一次”,“我只看了两眼,但已经订好2027年沙特的酒店,决定找工作一定要找好请假的”

    13:29 各阶段详解:偏食阶段漫长无聊,钻石环与贝利珠短暂绚烂

    18:24 全食中看什么?看平常看不到的太阳部分,日珥、日冕、色球层

    20:51 “后半段的偏食不如狗”,但是别影响别人拍糖葫芦串(见前边圈圈拍摄的那张图)

    23:54 一个精彩比喻:月球拿着毛笔笔尖在宇宙游走,扫到地球画下一条线

    27:00 即使把太阳从天空中挖掉,日全食时的环境也和夜晚完全不同,是天翻地覆的全方位体验

    29:34 动物的异常行为不会错过的,大家注意到鸟、蚊子、海豚、狗

    Part2 为了能看到全食,拼了

    32:23 如何选择观察地点?入门级看交通、看地景,进阶级看云图

    38:13 在两个地方各订了两晚酒店,最后是在第三个地方看的。我就是要跑,绝对不能失败!

    41:28 在全食带内的陆地上,选安全的地方,看历史同期天气,剩下的交给老天

    46:33 噗噗几乎失败的经历:09年武汉,云遮住了太阳,长江边上完全跑不了

    49:05 steed的失败经历:13年肯尼亚图尔卡纳湖边,“现在看天气晴朗”,下一秒刮起了沙尘暴

    54:05 如果你决定追日食,有机会就要尽量去,因为不知道下次会怎样

    Part3 追日作为一种生活方式

    57:29 这到底要花多少钱?

    01:00:15 日全食会带你去地图上都找不到的地方,是体验世界的新机会

    01:04:48 有也许此生不会再见的新朋友,也有从世界各个角落聚来的老朋友

    01:07:40 每一年的日食微信群,都是保存时空交叉宇宙奇观的琥珀

    01:11:04 看日食也有世界排名,“你都看10次了,下次还有什么可看的?”其实每一次日全食都是独特的

    Part4 怎么看日全食都是有道理的

    01:15:27 一开始会带很多设备去拍摄,现在已经不再关心拍成什么样

    01:19:58 马褂:我可以用各种方法玩日食,拍小孔成像,用目镜投影

    01:23:07 专门去日食带边缘,能看到长时间的钻石环

    01:27:09 你的眼睛就是最适合看日全食的工具,任何相机都还原不出现场的百分之一

    01:30:16 追日食是一辈子的事,先努力活到2063年

    01:35:28 接下来几次特别适合追的日全食

    本期嘉宾:马褂 噗噗 steed 圈圈 CK 叶人豪

    主播:明月

    后期:尔尼

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    1 hr 40 min
  • 宇宙里真有一种物质,不含任何“物质”| 对话“胶球”发现团队成员

    本月初,有一项出自中国团队的工作成果被网友们誉为“诺奖级”的发现:8月6号,在巴西举行的国际高能物理大会上,中国科学家宣布证明胶球存在,解开了困扰学术界近半个世纪的谜题。

    胶球是什么呢?这是一种“纯由力构成的物质”。

    为了解释清楚上边这句天书一样的话,我们邀请了两位参与这项工作的研究者张鹏和石硕,从最基础的粒子物理知识讲起。他们来自中国科学院高能物理研究所,北京正负电子对撞机(BEPCII)上的北京谱仪III(BES III)实验国际合作组。

    从发现胶球候选粒子X(2370)到建立完整证据链,一共花了15年时间,而这项工作的基础可以追溯到50年前,包含五代人的努力。

    一个多小时的节目,只能带大家略微窥得这项艰苦工作的皮毛,更多的繁杂、周折、枯燥并不能一一呈现。对于这项工作的意义,他们并不想过多渲染,“它在物理上是重要的,我们就得去做”。

    本期节目涉及较多粒子物理知识,强烈建议配合以下示意图收听以便理解↓

    标准模型简要示意(图源:CERN):

    含有更多信息的标准模型示意(图源:Yinweichen/wikipedia):

    正负电子对撞产生胶球示意(图源:BESIII):

    本期人物

    张鹏,中国科学院高能物理研究所 中国高等科学技术中心 博士后

    石硕,中国科学院高能物理研究所 在读博士生

    明月,果壳主编

    粒子物理101

    要点汇总:

    6种夸克:上夸克(u),下夸克(d);粲夸克(c),奇异夸克(s);顶夸克(t),底夸克(b)

    6种轻子:电子(e),缪子(μ),陶子(τ)以及对应的3种中微子

    夸克和轻子都分成三代,一代比一代重,且更不稳定

    4种规范玻色子:光子(γ,电磁力的媒介),胶子(g,强力的媒介),W与Z玻色子(弱力的媒介)

    希格斯玻色子(H),希格斯场赋予基本粒子质量

    强子物质通过强相互作用形成:普通强子包括3个夸克或反夸克构成的重子(其中包括质子与中子),以及1个正夸克和1个反夸克构成的介子;奇特强子包括纯由胶子构成的胶球、四夸克态粒子、五夸克态粒子等。

    01:56 6种夸克中,为什么粲夸克和其他夸克名字风格那么不一样,竟来自《诗经》

    06:06 就像光传递电磁力,胶子传递的是强力;电荷有正负,色荷有红绿蓝

    13:20 没有质量的胶子形成了有质量的胶球,质量可以来自强相互作用

    20:08 标准模型好比元素周期表,希格斯玻色子的存在补完了拼图

    21:34 胶球属于一种奇特强子,它是唯一不含有夸克的强子态

    寻找胶球:15年时间,都在做什么

    25:08 对撞机做的事,是撞出更重更不稳定的粒子,再通过探测衰变产物重建母粒子

    26:31 谱仪好比照相机,没有谱仪就无法得知撞了之后发生了什么

    29:34 名字中含有丁肇中姓的J/ψ粒子,提供了发现胶球的理想环境

    33:33 赝标量胶球质量范围内意外发现的X(2370),开启了接下来15年的工作

    (注:36:51处提到的JPC代表三个量子属性,自旋、P宇称、C宇称,赝标量胶球的相应量子数为0 - +)

    41:29 为了测量疑似粒子的自旋宇称数,要找到干净的衰变末态

    44:23 每种夸克是一种“味道”,胶球必须满足不对任何味道有偏好

    47:00 上世纪论文给出一条“捷径”,证据链终于完整了

    51:32 证明几个属性,为什么要100亿个J/ψ事例那么多?

    54:36 理论物理学家解释世界,实验物理学家负责脚踏实地证明出来

    那些看不见的粒子,都靠什么来证明存在

    01:01:20 人眼能看到的非常有限,尺寸太小、存在时间太短、不和其他物质相互作用,都是阻碍

    01:03:40 探测器可以对探测对象施加作用,让不可见变得可见

    01:06:31 电子、质子、重离子、介子都可以拿来对撞

    01:09:11 围绕大科学装置的实验,有什么特别?

    01:12:25 爱因斯坦不在乎的细节,我们在乎

    本期嘉宾:张鹏 石硕

    主播:明月

    后期:Yann

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    1 hr 16 min
  • 一块常见的厨房台面背后,是一群年轻人被摧毁的肺

    本世纪初,一种名为人造石英石的石材出现在家装市场,它美观耐磨好打理,相比天然石材性价比高,越来越多地用于厨卫台面。但很少有人了解,这些性能优越的材料,让一种此前似乎已经得到控制的疾病在石材加工行业从业者中快速流行。切割打磨人造石英石产生的细小粉尘,含有超高量的二氧化硅,这些粉尘进入人体,就可能造成矽肺。

    矽肺本已被称为尘肺之王,而与人造石英石相关的矽肺则更为凶险,能够在5到10年的时间里快速进展。患病甚至死亡的患者很多都是“90后”。

    自2010年首次报告病例,人造石英石矽肺已经成为全球范围的一场职业健康危机。2024年,澳大利亚率先发布了人造石禁令。

    在中国,人造石英石加工行业规模更大、涉尘工人数量更多,潜在风险更不容忽视。2025年,大爱清尘在5个省的21个人造石英石作业场所展开调研,报告于今年6月发布,调研得出的判断是:人造石英石矽肺并非工人个人防护没做好,而是材料特性、行业结构、劳动关系与监管制度交织的系统性失灵。

    新技术出现让整个社会受益,而相关的风险落在了一线工作的弱势人群身上,这样的事在历史上反复发生。

    它与我们有关系。

    相关链接:

    大爱清尘2025年中国尘肺病农民工调查报告(人造石英石矽肺特辑)

    2025尘肺病国际治理经验汇编(澳大利亚人造石禁令特辑)

    本期人物

    谢少平,北京大爱清尘公益基金会研究中心主任

    明月,果壳主编

    Part1 一次调查

    01:37 人造石英石矽肺,尘肺王中王,极短时间内极快进展

    04:59 97年的患者,14岁入行,24岁查出矽肺,今年去世

    07:29 小作坊占比这么高,如何估算行业规模?后来是靠高德地图解决的

    15:53 5个城市,3种类型,21个场所

    19:14 断面锋利的微小粉尘,生物活性更强,停工很久后依然飘在空中

    21:40 7个工作场所,没有一处粉尘浓度达标,最高超标32倍

    27:06 直到查出病才第一次听说尘肺病,职业健康教育是谁的责任?

    33:18 农民工有没有可能像外卖员和快递员一样得到保障?

    Part2 一场全球范围的职业健康危机

    34:50 当新技术相关的疾病在不同国家快速同步扩张

    36:59 为什么澳大利亚能做到完全禁止?专业证据、政治背景、行业条件缺一不可

    40:36 我们并不知道全世界目前有多少患者,一级预防全面失效

    46:16 夹缝中的职业健康问题:新技术让整个社会受益,风险则落在了弱势群体头上

    Part3 中国能做什么

    51:07 诊断-劳动合同-职业病认定-赔偿,在漏斗末端,拿到赔偿的人只有1.22%

    54:18 “前半生拿命换钱,后半生拿钱续命”,但是已经续不上了

    59:17 消除、替代、工程防护、管理防护、个人防护,效力递减的控制等级,中国能做到哪一步?

    01:04:41 必须要引发社会事件,事情才能被推动吗?

    本期嘉宾:谢少平

    主播:明月

    后期:Yann

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    1 hr 7 min
  • 6岁女孩死于基因编辑:超高风险的全球首例,谁能放行?

    7月23日,《科学》杂志与“撤稿观察”网站联合发布了一篇调查报道,披露了一年多以前,一次脑内基因编辑试验后,6岁的受试对象Mei(“小美”)死亡的事件。试验发生的地点是上海交通大学附属新华医院,研究的主导者是上海交通大学医学院松江研究院资深研究员仇子龙。7月26日,新华医院表示已经成立专项工作组,会对事件做全面调查。截至这期节目发布,调查结果尚未公布。

    这不是一次类似贺建奎所做的胚胎基因编辑的尝试,这次基因编辑针对的是小美体内的致病单碱基突变,此类研究在国内国外都有章可循。悲剧结果出现,并不能天然反推出事件性质与责任归属,应该追问的是,其中的科学与伦理审查是否到位,风险与收益是否得到了充分评估,知情同意是否完备,不良结果出现时是否及时上报并评估。

    梳理了事件时间线以及其他已知信息后,我们遗憾地发现,上述问题都很难得到令人满意的答案。

    让事情更加复杂的是,在有患者一方出资的情况下,各种权利应该如何界定?罕见病患者及家庭全面处于弱势地位的情况下,如何尽可能保障他们的权益?

    本期节目的嘉宾陈懿玮博士长期从事遗传学与罕见病公益工作,且拥有在基因治疗领域的研发经验,她根据目前已知信息深入剖析了事件始末,分析了值得注意的技术与管理细节,以及尚且有待回答的问题。

    如陈懿玮所说,全球一直在反复学习一个老教训:严重的不良事件是必须要及时透明的,临床前的风险信号是不可以被淡化的,知情同意是不能够把未知说成可控的,利益的冲突是不能够凌驾于受试者的保护之上的。我们想要真正去保护的,不是一个技术路线,而是一个值得信任的创新道路。这个道路既要让科学家能够大胆探索,也要确保当证据不足时,有人有机构可以独立有力量地说,现在它还不能够给孩子使用。

    补充信息:

    节目发布前,我们发现clinicaltrials上这项研究的状态从“招募中”(Recruiting)改为了“已终止”(Terminated),但依然没有报告任何结果。

    豌豆Sir公众号的时间线梳理

    本期人物

    陈懿玮,遗传学与罕见病科普教育公益平台“豌豆Sir”创始人,德国海德堡大学生物学博士,遗传学与基因工程领域科研经验超过二十年,近十年深耕科普教育与患者赋能

    明月,果壳主编

    Part1 时间线梳理与技术解释

    01:51 参考信息说明,事件还原时间线开始

    11:20 小鼠实验的载体、给药方式与灵长类不同,AAV9被用于灵长类神经系统递送

    16:05 伦理审批早于灵长类毒理报告,而获得毒理报告之后临床试验依然在推进

    20:42 同一期Nature发表了两个关于罕见病的“世界性突破”

    24:42 时间线结束

    26:11 基因编辑是广义的基因治疗框架下一种特定的治疗方式

    29:10 基因补充治疗对应的人群广,基因编辑覆盖的人群窄

    32:49 基因治疗的发展史,也是载体工具箱不断优化的过程,从逆转录病毒、腺病毒到腺相关病毒(AAV)

    36:36 AAV相对温和,但高剂量下不确定性增加,而且只有一次使用机会

    Part2 一项探索性疗法从实验室走向患者,需要哪些保障?

    41:46 2023、2024颁布的两套机制,对这种研究做了严格规范

    44:47 研究者发起的临床研究(IIT)的管理制度中,有关于上报和终止等的明确规定

    52:14 比起问父母为什么做这个决定,更该问是哪些人、基于哪些因素判断了此事的风险与获益

    54:50 IIT鼓励创新,但绝不意味着放宽条件或让患者承担不匹配的风险

    55:38 知情同意的要素中,研究者有责任评估受试者是否理解信息,而且知情同意应贯穿整个研究过程

    58:35 杰西·格尔辛格(Jesse Gelsinger)的悲剧曾让整个领域停滞十年,为何今天还在重蹈覆辙

    Part3 多重困境叠加下的罕见病患家庭,如何获得与付出相匹配的帮助

    01:01:57 全球差不多有3.5亿罕见病患者,而我们对这些疾病的认知还非常不足

    01:04:49 罕见病中有百分之七八十是单基因病,最有效的干预办法确实是基因层面的调整

    01:07:07 患者出资并非不可接受,问题在于资金如何管理使用,要签订协议,要明确各方权利义务

    01:15:07 论文发表时的利益相关披露是必须的

    01:19:01 好的资金管理都有合理的结构,有独立的学术委员会审核、追踪项目进展

    01:24:11 “他在芸芸几千种病里看上了我这个病,我就不要要求太多了”

    01:26:58 结果并不能用来天然反推事件性质:氟碘阿糖尿苷(FIAU)案例

    01:30:03 首次在人体、在儿童、脑靶向、体内的碱基编辑,四重高风险叠加,IIT流程是否足以支撑安全进入临床?

    01:33:05 那些需要被回答的问题

    本期嘉宾:陈懿玮

    主播:明月

    后期:尔尼

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    1 hr 37 min
  • 发明一种现代新药,需要多少钱、多少时间、多少运气?

    这或许是药物开发的黄金时代,过去二三十年,宛如魔法的新药层出不穷,很多癌症因此生存率大幅上升,基因问题造成的罕见病有了解法,连肥胖都有了“神药”。

    这些药物的作用机制各不相同,但遵循了类似的研发理念和步骤,都摆脱了过去药物发现的随机模式,是理性药物设计时代的产物。这个时代由电影《我不是药神》中涉及药物的原型格列卫开启,它第一次证明按图索骥、理性设计一款药物是可行的。

    获得一种这样的药物,要先找到确切的病因,即“锁”,再设计出能精准插入的钥匙,但这个看似简单的过程往往要耗费不止十年、十亿美金,智慧、汗水、金钱、运气缺一不可,九死才得一生。

    这期节目中,科普作家顾拾会讲述几个现代新药研发的故事,涉及研发者也涉及患者,有成功也有失败,它们当然不是单纯的科学故事,商业考量在其中必不可少。部分故事在顾拾的新书《猎药》中有更多呈现,推荐阅读。

    🎁本期节目福利为顾拾作品《猎药:新药是怎么诞生的》,我们会在小宇宙评论区挑选发表精彩留言的5位朋友送出,7月30日前留言有效🎁

    【嘉宾声明:本期播客的内容仅代表个人观点,和所在公司及所在的行业没有直接关联,节目中提到的药物名字并不代表药物推荐,如果有实际的治疗需求,请以医生的医嘱为准。】

    🌰本期人物🌰

    顾拾,美国密西根大学分子、细胞和发育生物学博士,科普作家,微博名“冷月如霜”,现任一家全球性医药公司内容总监

    明月,果壳主编

    🌰时间轴🌰

    01:33 获得全体专家起立鼓掌的胰腺癌新药:通过“胶水”,抓住那颗光滑的蛋白球

    06:55 PROTAC:把不想要的蛋白质打上废品标签

    09:53 拆掉免疫细胞的刹车,它们就可以全力出击

    13:47 圣诞节还是该去度假,詹姆斯·艾利森这才发现了免疫疗法的重要现象

    15:58 T细胞还有其他刹车,这回是更针对癌症的

    20:00 患者的参与必不可少,再讲一次艾米莉的故事

    23:28 医院病房恰好还剩最后两支药,最幸运的巧合

    26:28 艾米莉永远活在了7岁那年吗?基金会确实帮助了很多人,使命感也不是坏事

    29:38 失败才是新药研发的主调,并非每个患者都那么幸运:米拉的故事

    33:51 罕见病患儿的母亲,往往是故事的另一个主角

    36:31 只给一个人开发的疗法,有了成熟流程就可能很快

    37:59 理性药物设计,原理-有效性-优化-安全……10年时间10亿美金的漫长过程

    41:28 怎么让药去它该去的地方?怎么提高纯度?怎么大量生产?制药也是工程问题

    45:20 越来越多药物创新来自小型生物技术公司,不过大药企还是有它的作用

    48:35 未来的药物,一定是越来越精准,不良反应更少

    51:36 常见的病也需要更方便的药,考虑考虑“绝症”干眼症吧

    54:32 都要投资新药了,对新药研发的认知还全是错的?让我写本书讲讲这事

    58:48 中国的新药研发故事需要更多记录和整理

    本期嘉宾:顾拾 

    主播:明月

    后期:Yann

    欢迎收听果壳时间,这是一档果壳推出的播客节目,主播们会和嘉宾一起,提供多学科视角,还原科技的复杂性,将热议话题深挖一层。

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    1 hr 4 min
  • 沈阳暴雨、广西洪灾、欧洲高温……极端天气是如何产生的

    这个夏天,极端天气再次如约而至。在广西造成洪水的台风美莎克,“最高级别台风”巴威,欧洲反常的高温,还有似乎入夏就未曾停歇的来自世界各地的暴雨、高温报道,它们看起来彼此孤立,也有着各自的地形、水汽、风等直接条件,但如果沿着因果链条向前多追溯几步,常常会来到一个共同的源头——海洋。

    在众多极端天气的新闻里,也夹杂着几条容易被随手划过的消息:海洋表面的温度创历史新高,全球海洋热含量在2025年再创新高。

    这期节目的主角就是海洋。

    海洋是巨大的储热体,有着分层的结构,不断在和大气交换能量和水汽,还是流动的输送系统,所有这些特点都让它成为了气候变化背景下最重要的缓冲器和放大器。海洋上存储的巨大能量,会以某种形式回到陆地,当其中蕴藏的能量越来越多,极端天气的表现就会越来越暴烈,影响范围也越来越大。比如,录制节目的7月9日,我们还在说巴威看起来会给华东沿海带来麻烦,但几天后,它已经在沈阳造成了暴雨。

    我们希望用这期节目把气候新闻里那些熟悉又陌生的词汇以海洋为背景串成一条完整链条,也再次给出关于气候适应的建议。

    相关内容:极端高温与暴雨洪水无缝切换,要如何在这样的新世界中生存?

    🌰本期人物🌰

    王旎婧,德国马普所研究员,果壳作者Judy,长期关注气候变化

    苏琳,中山大学大气科学学院副教授

    明月,果壳主编

    🌰时间轴🌰

    01:42 北京的强降雨,广东的台风,德国的高温,有共同的背景

    09:16 海洋表面温度和海洋热含量是两回事,而这两个数值双双创历史新高,“大海在沸腾”

    12:09 1.5升的开水每秒钟烧6亿次,每秒11颗广岛原子弹爆炸,这就是海洋吸收的热量

    19:19 海水表层像奶盖一样浮在上边,当表面温度一再升高,上下交流就会越来越困难

    23:07 热量困在海洋表面,氧气和碳也是

    25:46 大西洋经向翻转环流(AMOC),重新分配热量和水汽,塑造沿岸风貌

    29:57 AMOC会崩溃吗?至少近20年已经减弱了15%,电影《后天》就展示了经过夸张处理的AMOC崩溃结果

    36:04 厄尔尼诺到底是什么?

    41:21 厄尔尼诺和拉尼娜是相反的位相,都可能造成降水增多或干旱增多,只是发生的位置不一样

    43:36 当海洋表面的热量如此之多,极端天气就有了取之不尽的燃料

    46:22 气温每增加1摄氏度,大气里能容纳的水汽就增加7%

    50:30 超强台风巴威的强度是17级,不代表它只有17级

    52:25 美莎克登陆的时候已经是残涡状态了,但西南季风给它源源不断输送水汽,形成了持续的强降水

    56:07 水汽可以输送到更远的地方,内陆的人也要做好应对准备

    59:13 龙卷风在中国内陆确实少见,也很难预警

    01:00:57 需要注意的强对流天气都有哪些?暴雨,冰雹,龙卷风

    01:02:21 再次总结与海洋相关的临界点

    01:06:26 海洋是缓冲器和放大器,也是记忆体,记住了人类排放温室气体的影响

    下图为AMOC示意,红色代表密度较低的暖流,蓝色代表密度较高的寒流。图片来源:NASA/NOAA

    本期嘉宾:王旖婧 苏琳

    主播:明月

    后期:尔尼

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    1 hr 9 min
  • 销售额从155万到上亿,这家“修铲子”的公司做对了什么?

    又是与中国创业人聊天的一期。

    这一期的嘉宾吴明炜做的是工业 X 光机,能在六到十秒内看穿物体内部结构的检测设备。

    这个领域被日本和德国垄断了三四十年,高端市场的国产化率曾经是零。

    吴明炜说,谱睿源产品的核心护城河,是数学+AI,“大函数,小AI”。

    傅里叶变换、复变函数……通讯工程里的经典工具被用来处理 X 射线信号。

    别家公司大多用德国 VG Studio 公司的垄断软件,但谱睿源的软件是全自研的。

    全自研软件带来的好处是,莫名其妙就能做含钼材料的检测。谱睿源做对了,但说来好笑,不知道自己是怎么做对的。

    ChatGPT 还没问世时,他们就在写底层函数和代码。AI 淘金热席卷而来时,他们莫名其妙成了「卖铲子的后面那个修铲子的」。

    五年创业,被客户踢出局,又被拉回来,营收从155万到爆单后的上亿……

    吴明炜说,面对每一次鬼门关,都把它当作一扇阿里巴巴的门——你不知道门后面会藏着什么。

    如果有人想与谱睿源合作,或者想去谱睿源工作,可以联系

    [email protected]

    🌰本期人物🌰

    嘉宾,吴明炜,谱睿源智能制造公司创始人&CEO

    主播,游识猷,果壳主笔。

    🌰时间轴🌰

    00:57 谱睿源做的,是一个有趣的工业 X 光机

    02:08 用CT的方法,得到一张内部图像。然后工程师就像医生一样,看看有没有裂纹,有没有气泡。

    02:28 我们能在6到10秒内,获取物体内部的分层图像

    03:22 电动汽车的电池焊接检测,现在都是用X光机。

    04:01 AI新基建来了,黄仁勋是卖铲子的,而谱睿源是修铲子的、是检测铲子好不好的

    08:08 决定自研的两个大前提:一,中国的全产业链带来了市场,有生产,就需要检测,二,中国的全产业链,你需要的零部件一定能找到

    11:00 营收从21年的155万,到26年的上亿,已经在出口韩国和马来西亚

    12:56 如果不是疫情,不是骨子里的躁动,可能不会47岁去创业

    15:58 创业四年,跳楼玩笑说了二三十次,幸好快不行时总有人雪中送炭

    17:51 2025年三四月接到的两个电话,成为公司最大转折点

    19:24 第一轮把我们踢掉,第二轮又把我们拉回去,第三轮确定是我们,但还要做六个月免费测试,最终拿下七台订单

    22:13 客户用国外设备,可以接受手动人工检测。但对谱睿源,要求全检自动出结果。

    23:50 德国和日本的AI不太行,中国的AI很强,这也帮了谱睿源

    25:19 X 光机的核心是数学,傅里叶变换,做信号处理而非图像处理

    29:17 谱睿源是全世界唯一不买德国垄断软件的3D X 光机公司

    31:38 钼材料检测:日本德国的三家品牌都测不了,谱睿源能测

    36:16 “大函数小 AI”:函数是核心,AI 是加分项

    41:15 对手有几十年经验,但中国现在有很多最新的应用场景,大家站在同一起跑线

    57:24 我们还在持续招人,客户现场需要大量的高端应用工程师,只要你有主观能动性,愿意去一线现场学习

    01:01:51 招人我会看一个特质,ta是不是热爱生活

    01:05:24 创业建议:第一抗压,保持好心态,二是格局,保持学习心态,善于让对手进入你的朋友圈,以及永远不要信成功学

    01:13:56 对于未来,谨慎乐观。AI是个趋势,我们在这个大趋势里,踏踏实实做我们擅长的、有门槛的、有一定技术优势的产品。


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    1 hr 19 min
  • 死亡真的是必然吗?27岁的牛津博士生赵思邈:不,它是一个可干预的工程问题

    27岁这年,赵思邈即将从牛津博士毕业,同时,他创办了一家以实现“长生不老”为目标的公司。这件事听起来足够疯狂,更疯狂的是,这家公司聚集了一批像他这样执着于思考这个问题的名校博士。

    科学家已经找到了数种在线虫、小鼠等动物身上延长寿命的方法,可研究再往前推进,则阻碍重重。问题到底出在哪?赵思邈的答案是,要先把不同物种"对齐"。在同样的逻辑下,他们不走寻常路地将宠物作为实现目标的切入点,因为它们“介于科研和情感之间”。

    人类寿命的尽头在哪里?衰老到底是不是一个可解的问题?对衰老的干预必然要基于对背后机制的完全理解吗?我有太多关于这个充满争议和想象力的领域的问题,赵思邈并不总会给出直接的正面答案,但他的想法也刷新着我的思路。

    死亡是可被验证、被干预的工程问题,这是进入这一领域后,对赵思邈来说越来越清晰的信念。他笃信,只要科技进步的速度快过我们衰老的速度,长生不老就有可能实现,只要概率不为零,就值得为之努力,即便最后成功的不是他们。他并不是那种为了实现目标不顾其他的科学家,对哲学问题和社会问题的思考会不时流露。

    【声明:本期节目提到的部分科学问题尚无共识,仅代表嘉宾观点;提到的具体治疗方法仅为技术探讨,并非药物推荐,如有实际需求,请遵医嘱。】

    🌰本期人物🌰

    赵思邈:无尽方舟科技创始人兼CEO,牛津大学AI制药方向博士

    明月:果壳主编

    🌰时间轴🌰

    Part1 长生不老信徒

    01:44 因为足够激进,我加入了LBF,就像病友找到组织

    06:01 我想在博士阶段做些有意思的事,课题是根据创业想法写的

    08:51 一群疯狂的年轻人,自然而然聚到一艘船上

    Part2 延寿的技术,能在不同物种间迁移吗?

    15:17 如果线虫多活了一段时间,大家会说技术很厉害;如果是小鼠,大家会说有转化潜力;但如果宠物能多陪伴几年,人是会有情感反应的

    19:29 生物领域还缺乏系统化的工具,未来做药物开发这是必备的

    21:56 Nature刚发文证明哺乳动物的衰老存在保守性,跨物种迁移有了切实的证据

    24:55 很多项目是先有答案再找证据,我们是先让数据说话

    Part3 衰老的科学版图:这是疾病吗?可以被解决吗?

    29:05 人类现在站在理解衰老进度条的什么位置?

    30:37 长寿逃逸还是衰老不可逆?一场知名辩论

    35:13 不断膨胀的衰老标志详解,可以把它想象成一张世界地图

    42:35 我认为不应该用因果来解释衰老的过程,只有解决方案和被解决的问题,答案藏在基因组里

    47:12 解不开外卖袋,就直接剪开,风险可以靠定义约束条件来管理

    50:04 长生不老不是要消除选择死亡的权利,反而是给大家生的选择

    51:39 治病和延寿的界限在哪里?重点是,是否把衰老当做严肃的命题来研究

    53:39 衰老领域需要达成什么共识?如果大家认为这个问题值得被解决,就形成了共识

    Part4 功成不必在我

    55:58 一针下去就让生物肉眼可见变年轻,这件事也许并不遥远

    58:30 如果技术推进到人,必然有很大争议,科学家做研究的时候也需要关注社会问题

    01:03:40 诺奖更近还是延长寿命更近?

    01:05:01 只要是能改变的事,就有概率实现,我不在乎别人怎么想,只去做

    01:11:31 “此路不通,自有后来人”,这问题终会被解决,是不是我们并不重要

    本期嘉宾:赵思邈 

    主播:明月

    后期:尔尼

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    1 hr 13 min

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