这期在达沃斯录制，Lila Ibrahim 和 James Manyika 讲 Google 怎样把研究推到实际使用：河流洪水预报从孟加拉的试点扩到 150 个国家、覆盖 20 多亿人；量子团队做出了他们说的第一个有用的计算；GNoME 让已知稳定晶体从约 4 万个增加到 40 万个
AlphaFold、洪水和飓风预报已在实际使用，不只停在论文
Manyika 说，Google 研究文化的一个特点是要从研究走到实际使用。他举的例子是 AlphaFold，现在有 350 万研究者在 190 多个国家使用；还有河流洪水预报：已知提前六天以上预报能救命，团队约两年半前建了模型，先在孟加拉试，现在预报覆盖 150 个国家、20 多亿人生活的地方。Ibrahim 说他们和美国国家飓风中心合作，可以提前 15 天给出 50 条可能路径，并跟踪过飓风 Melissa。记录里此前有 Weather Lab 的 50 条气旋路径和 WeatherNext Cyclones 的 Nature 论文，没有洪水预报的
量子做出第一个有用的计算，Manyika 预计五年左右能实用
Manyika 说量子计算的进展比多数人以为的快：Willow 芯片做到了随着量子比特增加、错误率反而下降的“阈值以下”纠错；去年的 Quantum Echoes 结果登上 Nature 封面，他称之为第一个有用的计算，用来算分子的自旋动力学，并由伯克利的合作者用核磁共振数据在实验室验证。他预计五年左右会看到量子计算的实际应用，这是他的判断。Ibrahim 说 GNoME 让已知的稳定晶体从约 4 万个增加到 40 万个以上，正在研究和实验室里测试，并把它和更好的电池、超导体联系起来；她也说这方面“还
只定大方向、不规定做法，研究成熟了就并进 Gemini
Ibrahim 说 Google DeepMind 以 Bell Labs、阿波罗计划和 Pixar 为样板：定下宏大的研究方向，但不规定怎么做；让生物伦理学家、计算机科学家和神经科学家坐在一起；也要判断什么时候继续探索、什么时候暂停或加码。她举学习科学为例：做了几年研究后，Hassabis 判断 Gemini 已经够好，就把它融进 Gemini 的学习功能。Manyika 说 co-scientist 由 Google DeepMind 和 Google Research 做出，接下来会放进 Google Labs 让更多人
数字都是两位高管自述，GNoME 的口径和论文不同
AlphaFold 用户数、洪水预报的覆盖范围和量子结果都是两位高管自己的描述，节目里没有给出预报的准确度。GNoME 的数字和记录里 2023 年论文的口径不同：论文报告 220 万个候选结构，其中 38 万个进入最稳定的集合；“约 4 万到 40 万以上”是 Ibrahim 的说法，她没说其中多少已经在实验室做出来。Manyika 说 Suncatcher 计划下一个里程碑是 2027 年把 TPU 送上太空、做几次训练，这是一个有日期的