06-27日报|编码万物：AI的生命秘钥、逻辑图谱与具身未来

今天是2025年06月27日。当我们的目光再次聚焦AI领域，一个清晰而震撼的趋势已然浮现：人工智能正从单纯的计算工具，蜕变为深入万物底层“代码”的终极解码者与重构者。它不仅在微观层面洞悉生命奥秘，在逻辑层面重塑软件工程，更在物理层面赋予机器真正的“具身智能”。这并非科幻，而是正在发生的现实，它迫使我们重新审视智能的边界、协作的范式，乃至我们自身在未来世界中的定位。

今日速览

AI解码生命天书： DeepMind AlphaGenome统一解读基因组“暗物质”，以前所未有精度开启个性化医疗与生命科学新篇章。
软件工程“智”变： 蚂蚁Code Graph Model首次让大模型直接理解代码图谱，无需Agent高效修Bug，为AI驱动开发带来透明可控的新范式。
具身智能“端侧”爆发： 谷歌VLA模型实现机器人本地部署，大幅提升自主性，并瞄准“机器人安卓”生态，推动AI深度融入物理世界。
技术双刃剑与生态主导权： 强大的AI能力带来隐私、伦理与生态主导权挑战，普惠与负责任发展成为核心议题。

DeepMind的AlphaGenome：AI破译基因组“天书”的统一之钥

【AI内参·锐评】
DeepMind的AlphaGenome，不只是生物学界的又一个“Alpha”系列神话，它更是AI首次将生命底层代码的“暗物质”完全曝光，预示着人类将以前所未有的精度重写“生命手册”。

【事实速览】
DeepMind最新推出的AlphaGenome模型，标志着基因组学研究的里程碑。它首次能同时处理长达百万碱基对的DNA序列，并以单碱基分辨率高精度预测非编码区域的基因调控活性，涵盖基因表达、剪接模式、染色质状态等11种模态。该模型结合了U-Net主干架构与Transformer块，实现了多尺度建模。在24项基因组预测测试中，AlphaGenome在22项中超越现有最优模型；在26项变异效应预测任务中，有24项持平或超越。其推理速度在NVIDIA H100 GPU上可达秒级，并且能通过API向非商业研究用户开放预览，有望加速复杂疾病的早期发现、个性化治疗和基础生命科学研究。DeepMind强调其目前仅用于科研，尚未验证用于个人基因诊断。

【背景与动机】
DeepMind凭借AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得革命性成功，催生AI制药浪潮。此次推出AlphaGenome，是其对生命编码更深层——DNA本身的又一次冲击。传统模型难以全面解析非编码区域的复杂性，而这些“基因组暗物质”与多种疾病紧密相关。AlphaGenome旨在弥合这一“理解鸿沟”，提供统一、高效、高精度的工具。

【投资者必读】
AlphaGenome的出现，将极大加速精准医疗和靶向药物研发的进程。对于生物科技和制药领域的投资者而言，这不仅是生产力工具的升级，更是打开了理解疾病、发现新靶点、设计合成生物学应用的新扇窗。投资方向将从传统湿实验室研发，转向具备强大AI计算能力、能有效利用AlphaGenome进行基因组数据分析和新药设计的生物科技公司。那些能够将AI预测与高通量实验验证结合的平台，将率先抢占市场先机。然而，投资者也需注意其目前的科研性质和潜在的伦理监管风险。

【未来展望】
AlphaGenome有望彻底改变我们对基因组功能和疾病机制的理解，加速癌症、罕见病等复杂疾病的诊断和治疗方案开发。未来，它可能扩展至其他物种，并在严格监管下支持临床应用。这项技术将赋能合成生物学，指导精准设计具有特定功能的DNA序列。最终，AI将成为生命科学研究的“中央处理器”，引领生物学从数据驱动走向智能驱动的范式转变。

【我们在想】
当AI可以“秒懂”生命密码，我们如何确保其技术成果的全球可及性和公平性，避免加剧医疗资源不平等？这种强大的预测能力，是否会带来“基因编辑伦理”之外的“基因解读伦理”新挑战？在疾病诊断和药物研发中，AI的预测结果与人类专家的决策权重如何平衡？

【信息来源】

来源: DeepMind Blog, 36氪, Convomedia Group, MIT Technology Review, 知乎专栏, 新浪财经, IT之家, HyperAI超神经, 腾讯新闻
链接: https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/, https://m.36kr.com/p/3353979423486848, https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2025-06-26/doc-infckpan4886846.shtml?froms=ggmp, https://www.ithome.com/0/863/754.htm, https://m.36kr.com/p/3352933207978624, https://news.qq.com/rain/a/20250626A05ZXO00, https://zhuanlan.zhihu.com/p/1921577303256830267

超越符号：新型大模型如何通过代码图谱重塑软件工程的未来

【AI内参·锐评】
蚂蚁的Code Graph Model不仅让AI“看懂”了代码的“骨架”，更撕下了所谓“Agent编排”的遮羞布，宣告大模型在复杂软件工程任务上，终于可以摆脱对闭源黑盒的依赖，走向真正可控、透明的“智”能时代。

【事实速览】
蚂蚁团队开源的Code Graph Model (CGM) 是一个突破性的大模型，首次实现了对代码图模态的直接理解，彻底改变了传统LLM仅限于文本理解的局限。它将整个代码仓库抽象为包含7种逻辑单元和复杂依赖关系（调用、继承等）的结构化图。CGM采用“图-语言”多模态建模方式，通过将节点编码为“节点token”并引入图感知注意力掩码，极大地扩展了LLM的上下文能力。在SWE-Bench Lite上，CGM达到了44%的错误修复率，超越所有开源方案并媲美顶尖闭源模型，且完全基于开源模型构建。其无Agent的Graph-RAG框架显著提升效率，为软件工程自动化提供了可控、透明且高效的新路径。

【背景与动机】
传统LLM在小规模代码任务上表现出色，但在处理跨模块、跨仓库的复杂软件工程任务（如修复Bug、功能增强）时面临“理解鸿沟”，无法深层理解代码结构与依赖。现有主流解决方案依赖于模拟人类行为的闭源Agent，但其“黑盒”特性、推理误差累积、高成本及对闭源API的强依赖，阻碍了私有化部署和效率提升。CGM旨在通过直接理解代码图谱，解决这些痛点，提供一个开源、高效的替代方案。

【软件工程师必读】
对于软件工程师而言，CGM的出现预示着工作模式的根本性转变。你不再是纯粹的“代码实现者”，而将更多扮演“AI合作者”和“系统监督者”的角色。CGM将极大减轻你处理复杂、重复性Bug修复和代码维护的负担，让你能将精力聚焦于更高层次的系统设计、架构优化、创新功能开发和复杂问题定义。未来，理解如何有效地与AI协作、如何定义问题、如何验证AI生成的代码（尤其是潜在的副作用和安全漏洞）将成为你的核心竞争力。那些能熟练运用类似CGM工具的开发者，将获得前所未有的效率优势。

【我们在想】
CGM虽然实现了显著突破，但44%或50%的Bug修复率距离完美仍有距离。那些AI无法修复的Bug，往往是涉及深层业务逻辑、人类意图或复杂系统交互的“硬骨头”——AI何时能真正掌握这些？AI在自动修复代码时，如何确保不会引入新的、更隐蔽的Bug或安全漏洞？随着AI日益深入软件开发流程，软件工程师的职业路径和技能树将如何重塑？“人机协作”的边界又在哪里？

【信息来源】

来源: 量子位, 新浪财经
链接: https://www.qbitai.com/article/7679805, https://finance.sina.com.cn/tech/2025-06-27/doc-infckpan4886846.shtml

谷歌推出本地VLA模型：具身智能迈向“端侧时代”与机器人“安卓”生态的愿景

【AI内参·锐评】
谷歌的Gemini Robotics On-Device，不只是让机器人装上了“本地大脑”，更是一颗投向具身智能深水区的“重磅炸弹”：它打破了云端桎梏，直指“机器人安卓”的宏大愿景，却也同步揭示了通用机器人面临的硬件碎片化和现实鲁棒性两大“死结”。

【事实速览】
谷歌DeepMind发布了首个完全在机器人本地部署的视觉-语言-动作（VLA）模型Gemini Robotics On-Device。这款模型能够在算力受限的机器人设备上直接运行，摆脱了对云端算力的依赖，极大地降低延迟并提升实时响应速度。它只需50-100次演示即可学习新技能，并能泛化到不同的机器人形态和未见过的物体。谷歌同时开放了VLA模型的微调功能和Gemini Robotics SDK，旨在构建一个开放、标准化的机器人“安卓”生态系统。此举标志着具身智能从云端走向边缘设备的关键转折，有望加速机器人在家庭、医疗等隐私敏感和无网络场景的应用，但仍面临硬件碎片化、数据收集成本和复杂环境鲁棒性等挑战。

【背景与动机】
具身智能的广泛落地长期受限于对云计算的重度依赖（导致高延迟、网络限制）和模型体积庞大。机器人需要实时感知和决策，但云端架构无法满足。同时，传统机器人训练效率低、难以泛化。Gemini Robotics On-Device旨在通过本地部署解决这些核心痛点，赋予机器人真正的离线自主能力，并借由开放生态解决硬件碎片化，加速通用机器人的普及。

【弦外之音】
谷歌“机器人安卓”的愿景，本质上是试图在具身智能领域复制其在移动互联网时代的成功。通过提供统一的模型、开放的SDK和开发工具，它希望吸引大量开发者和硬件厂商围绕其生态构建应用。这不仅能促进硬件接口和软件标准的统一，更能形成强大的网络效应和数据飞轮。若成功，将极大降低机器人开发的门槛和成本，加速具身智能的大规模商业化。然而，不同于智能手机，机器人形态和应用场景的极端多样性，决定了这条统一之路将远比安卓的征途更为崎岖。

【未来展望】
具身智能将加速从实验室走向工厂、家庭乃至户外。本地VLA模型将驱动智能家居机器人、助老机器人、巡检机器人等实现更高层次的自主性和实用性。随着更多数据积累和模型迭代，机器人将能在更复杂的非结构化环境中稳定工作，并与人类进行更自然、高效的协作。然而，真正的通用机器人仍是远景，硬件融合、数据质量、安全可靠性与伦理监管将是长期挑战。

【我们在想】
当机器人具备“本地大脑”和强大自主性，我们如何确保其行为的可控性与安全性，尤其是在开放的家庭环境中？谷歌试图构建“机器人安卓”生态，但机器人硬件的碎片化是本质结构问题，能否真正被统一？若具身智能大规模普及，社会就业结构和人类与机器人的关系将如何被重新定义？我们准备好迎接一个由智能机器人主导的未来了吗？

【信息来源】

来源: 36氪
链接: https://m.36kr.com/p/3353974009869189

结语

今天的AI新闻，仿佛是一部宏大的三幕剧，展示了人工智能如何以其“创世之手”编码万物：从DeepMind的AlphaGenome，以不可思议的精度揭示生命基因组的深层奥秘，将生命科学带入AI驱动的新纪元；到蚂蚁Code Graph Model，洞穿软件代码的逻辑骨架，以开源姿态重塑人机协作的软件工程范式；再到谷歌VLA模型，赋予机器人“离线大脑”，推动具身智能真正走向物理世界。这三大突破共同勾勒出一幅AI作为“终极解码者、重构者与执行者”的未来图景。

然而，力量越大，责任越大。在AI磅礴赋能的背后，我们不能忽视随之而来的深层思考：技术的普及与公平性、伦理的边界与治理、以及对现有行业和人类角色的颠覆与重塑。开放生态与私有控制的博弈、云端算力与端侧部署的权衡、AI效率与安全可控的平衡，这些都将是我们在迈向智能纪元时必须直面并解决的核心议题。AI的未来，不仅在于它能做什么，更在于我们如何负责任地引导它走向何方。