序创业公司做cto年薪百万，公司若是能上市就能身价破亿。”

“这十年，计算机，物理，自动化等技术运用于生物科学岂止是突飞猛进？

别的不说，你看看医院里面诊断设备，和十年前比比，进步了多少？”

“十年以前，生物测序还是一个极其高昂、能发大paper的项目。

现在呢？

像样一点的医院都能做了。”

“又例如十年以前，基因定位也是个大项目，耗时耗力，而现在它的价格已经低到起点作者都能承担的起了。”

“十年以前，生物学界还流传着一句话：

生物学家整天做实验分析数据，计算机和数学家分析解释数据。

可现在呢？

生物系的博士毕业要是只会做实验，不会几门语言，不会r，都不好意思和人打招呼了。”

“如今30年过去，外行对生命科学认识还停留在花花草草，种田施肥，鸡鸭鱼肉，望闻问切，开刀打针，打枪跑pcr……还停留在工作不好找，出来没人要的时候……”

“殊不知，生命科学早就今非昔比了。”

“比如2012年左右开始火的大数据，就是生命科学在08年开始的测序技术飞跃推动的。

此外ai，machine learning，遗传算法，哪一个不是生命科学带起来的？

我从科大少年班开始学习大数据的分析，11年开始接触ai和machine learning，这些都是在生命科学专业的专业课程里学的。

而这些概念是什么时候火的？——最少往后三年！”

写到这儿。

青年的情绪也逐渐有些被调动起来了，写出的字迹也不由深刻了几分：

“目前来说，整个生物圈最大的问题就是卷。”

“这就像是抽奖，抽奖不需要智力，谁都能上，只需要钱和劳力，于是大家就卷吧。”

“大家知道的的很可能会中奖的号码就这么几组，于是经常出现多个课题组试图抽取同一个号码的情况。”

“先抽到的就占先机，然后就开始拼速度，学生干活干到11点，周末不休息；

学生把结果发给导师，导师半夜爬起来审核提交。”

“宁可把自己辛苦得到的抽奖号码送到垃圾期刊那里发布，也要快对手一步。”

“于是乎，名校教授、作品等身的研究者，因为抽奖先后次序的争议打得天昏地暗，体面尽失。”

写着写着，青年忽然回过了神：

这

本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第2页 / 共4页