北京的深秋，天空湛蓝高远，长安街两侧的银杏树一片金黄。顾言澈和苏念晴坐在一辆驶向国家科技部会议中心的专车里，神情中带着一丝难得的郑重与肃穆。就在一周前，他们同时收到了一封来自“国家自然科学基金委员会”与“科技部基础研究司”的联合正式邀请函，邀请他们作为特邀专家，参加“面向2035的生物医学与人工智能交叉前沿战略研讨会”。这并非普通的学术会议，而是为国家中长期科技发展规划提供咨询的高级别智库会议。
对于一直深耕于学术象牙塔的他们而言，这是一次全新的体验，标志着他们的专业视野和影响力，已从学术界延伸至国家战略决策层面。兴奋之余，更多的是沉甸甸的责任感。他们深知，在这样的会议上，每一句发言、每一项建议，都可能对未来数年甚至数十年的国家科研资源布局和方向产生深远影响。
会议中心的小型会议室庄重而安静，椭圆形的会议桌旁坐着二十余位来自全国顶尖高校、科研院所和临床医院的资深学者，以及几位主管司局的领导。顾言澈和苏念晴作为相对年轻的代表，感受到一种无形的压力。会议主题宏大：如何布局我国在AI赋能生命健康这一前沿交叉领域的战略重点，以实现跨越式发展并应对国际竞争。
主持会议的部委领导开场白简洁有力：“各位专家，我们今天不是来讨论具体的技术细节，而是要站在国家科技发展战略的高度，找准‘卡脖子’问题和‘长板’机遇，明确主攻方向和突破口。希望大家畅所欲言。”
最初的发言略显谨慎，多位德高望重的院士从各自熟悉的领域出发，强调了基础研究的重要性、加大投入的必要性。顾言澈认真聆听，快速记录。他意识到，仅仅呼吁重视和增加投入是远远不够的，必须提出更具操作性、前瞻性的系统化思路。
轮到顾言澈发言时，他深吸一口气，打开了准备好的ppt，但并未拘泥于细节。他站起身，走到演示屏前，目光沉稳地扫过全场。
“各位领导，各位前辈，”他的声音清晰而平稳，“我非常赞同加强基础研究的共识。但我想强调的是，AI与生物医学的交叉，其核心挑战并不仅仅是技术本身，更在于‘数据、算法、算力、场景’四大要素的深度融合与系统创新。我们目前面临的瓶颈，很大程度上是‘系统瓶颈’。”
他接着阐述了核心观点：
1.数据壁垒是首要障碍：指出临床数据、多组学数据、影像数据等存在严重的“孤岛现象”，缺乏高质量、标准化的共享平台和隐私计算技术，制约了AI模型的训练与验证。
2.算法创新需面向生物复杂性：强调不能简单套用现有AI模型，必须发展能够理解生物网络层级结构、时空动态和因果关系的下一代可解释AI算法。
3.算力支撑需普惠化：呼吁建设面向生物医学研究的专用高性能计算设施和云平台，降低中小团队的使用门槛。
4.临床验证场景是关键闭环：提出必须建立从算法研发到临床前验证、再到临床试验的快速转化通道，避免研究与需求脱节。
他的发言逻辑严密，层层递进，既有宏观视野，又切中具体痛点。苏念晴紧随其后补充，她从生物学家的角度，强调了“生物学假设驱动”的重要性，指出AI不应是黑箱工具，而应是验证科学假说、发现新规律的“探索伙伴”。她特别建议，国家应布局一批“标杆性”的跨学科重大专项，以重大临床问题（如早癌筛查、神经退行性疾病机制）为牵引，强制要求生物学家、临床医生、AI专家和伦理法律专家共同组成团队攻关。
他们的联合发言，像一股新风，吹进了略显沉闷的会场。几位领导频频点头，在笔记本上认真记录。随后引发的讨论更加深入和热烈，多位专家就数据共享的伦理法规、跨学科人才培养机制、评价体系改革等具体问题发表了看法。
午餐是简单的自助餐，但交流并未停止。几位司局领导特意走到顾言澈和苏念晴身边，进一步询问他们对国际发展趋势的判断以及政策建议的细节。这种近距离的、务实的高层对话，让他们真切地感受到自身知识价值与国家需求的紧密连接。
下午的会议形成了初步的战略建议纲要。当会议秘书处将整理好的纪要初稿发给大家确认时，顾言澈和苏念晴看到，他们提出的“破解数据壁垒”、“发展新一代可解释AI”、“建设专用算力平台”、“设立跨学科标杆项目”等核心建议，大多被吸纳其中。
回程的航班上，两人望着窗外的云海，心潮难平。
“感觉像参与了一场看不见的‘大科学’装置的设计。”苏念晴感慨道。
“嗯，”顾言澈点头，“以前我们是在这个装置里做实验的人，现在有机会参与设计图纸的讨论。责任重大，视野也完全不同了。”
他们意识到，顶尖科学家的价值，不仅在于做出了一流的研究，更在于能站在更高维度，为国家科技事业的航船指引方向。这次经历，让他们对“科学报国”这四个字有了更具体、更深刻的理解。他们的学术生命，也因此融入了更宏大的时代叙事之中。