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雪松近期，DeepMind在蛋白质结构预测领域公布的进展，无论是AlphaFold2代码开源，还是预测人类蛋白质组并开源数据库，以及AlphaFold2在蛋白质结构预测方面所展示的强大性能，在业界和公众之间都引发了广泛的讨论。在「重大突破」「深远影响」等诸多形容词之后，作为从业者，有必要深入了解AlphaFold2及相关结果究竟给我们带来了什么，DeepMind团队有哪些地方值得借鉴，今后的计算生物学、结构生物学等相关研究路会怎么走。由此，为了满足广大读者需求，机器之心知识站特别策划了《AlphaFold2「能」与「不能」》知识分享活动，8月11日晚，邀请了相关领域的五位专家（按姓氏笔画排序）：

卜东波，中科院计算所研究员；

许锦波，芝加哥丰田计算技术研究所教授；

杨建益，山东大学数学与交叉科学研究中心教授；

龚海鹏，清华大学生命科学院副教授；

龚新奇，中国人民大学数学科学院教授。

龚新奇老师作为本次活动的主持人，主持了分享会。大家就AlphaFold2本质创新点、开源后对分子动力学研究的影响等问题做了探讨。许锦波认为AlphaFold2的本质创新是使用「端到端」的方法预测蛋白结构。该想法在学界已经被人提出过，DeepMind厉害之处在于将其首次实现，并且取得如此高的结果。

与会的其他专家对此也纷纷表示同意。同时专家们认为，将来学界在面对需要大算力、大数据的项目研究时，多团队联合将是一个趋势。但许锦波也指出，要清楚为什么合作，多团队虽然可以增强研发能力，但是信息沟通等新问题也会大大影响合作效率。龚海鹏则表示，既需要有团队的合作，也需要有研究的多样性，优势互补才能更好的检验真知。同时观看直播的专业观众也在评论区发表了众多看法。

直播期间观众们的激烈讨论。

视频回放链接：