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大概理解意思了。这就像电脑从最早的纸带打孔机进行编程，突然进化到JAVA编程，效率提高了几百倍。一个每秒8个孔，万孔不错的顶尖打孔员瞬间失业了。她想改行写代码，但发现程序猿和打孔员完全不是一种工作，程序猿要求逻辑思维和创造力远远大于打孔。这就尴尬了，百万年薪的CEO变成新人码农，加上知识结构落后，还不如应届毕业生，老板给5000块工资都嫌贵。
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努力跟上时代，但拧不过时代。光靠冷冻电镜就能如何如何的时代过去了，还有个背景是，冷冻电镜也没那么难，擅长做冷冻电镜的人也在增加，本来就已经很卷了。资金申请不顺总是事实。这个情况下，回来对大家都是好事。
另外，有人说什么是因为回来泼脏水，这样的人肯定有，但生物圈里也很多人，本来就看不上“给蛋白照相”，这些照相师恰恰是作用和机理做得很少，这里拍拍那里拍拍。所以颜宁走时，他们真也无所谓，不会就唱衰中国科技，回来也不会高看她，评价是一致的。
我个人觉得，照相照得好，拿诺奖都可以，颜宁赶上好时候，取得一定待遇和成绩也很正常，这就是人生机遇吧。
至于学术，不是改变学科结构的，也无所谓什么高低，结构、功能、建模都是大厦里的一块而已。ai是颠覆性的技术，但不颠覆学科结构。
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给蛋白照相本身就是非常困难的事，蛋白质是纠缠在一起的，怎么纯化出单独的蛋白质，怎么恰当的展开，照出一张清晰的照片。绝不是给个冷冻电镜人人都能干。相机给你，你就能拍出和摄影师一样的照片？
现在有ai预测，这一步相对简单了，就好比相机有了自动对焦。但是ai预测出的结构是静态的，蛋白质发生作用和机理是动态的。这就好比ai给你画个水管图，但是里面流的是水？是油？往哪流？多大流量？仍然需要实验确认。更麻烦的是蛋白质水管是柔性的，一通水它就甩来甩去，静态图顶多是个参考意义。你要搞清它的运行机理，还是要用冷冻电镜实测。
所以，ai夺不走颜宁的饭碗，颜宁擅长用电镜是因为当时只有电镜，现在有ai人家也会用ai。2021年颜宁的论文《Structural basis for sterol sensing by Scap and Insig》就是用AI技术辅助解析中低分辨率的结构，发在《Cell Reports》上。