据2005年研发评分报告显示，全球用于研发经费的支出呈大幅增长，但获利却呈现不平衡分布。在生命科学领域，IBM正在进行超级计算机模拟人类大脑的尝试；英特尔则运用激光进行高灵敏度生物学分子的侦测研究，这项技术将有助于了解癌症与其他疾病的起因；而朗讯科技(Lucent Technology)贝尔实验室在过去10年大幅缩减其基础研究经费的同时，仍在向量子计算的基本概念迈进——

IBM：计算机之脑

野心勃勃的“蓝脑”超级计算机计划，是致力于创造一个具有人类大脑神经元功能的极其复杂的3维计算机模型；而新脑皮层(neocortex)则在建构人类大脑区块(被推测是学习、语言、记忆的部位)，它包含数十亿个神经元，每个神经元可与其邻近的神经元有数千种不同的方式进行交互作用。即使是单个神经元，目前也很难测量它的运作活动；而生物学家对新脑皮层究竟可区别出多少神经元亚结构、新脑皮层彼此间是如何交互作用的，以及系统在新脑皮层的不同部位是否会有不同的行为表现等，都尚未取得一致的意见。

神经元有10000 种不同的交互作用方式

全世界的神经病理学家在努力尝试剖析新脑皮层，旨在对精神失调、大脑疾病、学习与记忆等有更详细的了解，包括尝试如何去构造神经元运作的计算机模型。今年，IBM公司与其在瑞士的研究伙伴希望构造一个称为新脑皮层柱的3维模型，该模型具有2厘米长的新脑皮层团块，包含60000个神经元功能。这是IBM目前在该领域最为雄心勃勃的一项研究计划。

IBM沃森中心(Watson Research Center)的“蓝脑”(Blue Brain)项目负责人查里斯 · 皮克(Charles Peck)指出：神经元模型计划“比以前完成的任何一个计划都要庞大，至少大一个量级。”领导这一生物学计划的神经病理学家亨利 · 马克莱姆(Henry Markram)解释说：“一只老鼠新脑皮层柱的图像模型中就有10000个神经元，而这将需要有两兆兆位的储存量。”IBM的计算机科学家与瑞士联邦理工学院的研究人员合作，把从老鼠神经元中提取、收集的未经处理的数据输入到超级计算机，通过建立三维模型来模拟神经元的交互作用，并以此来比对马克莱姆实验室里的数据。

“这项工作的量非常之大，”马克莱姆说：“一个神经元就如同一棵有着繁根错枝的树，现在要做的是将60000棵此类的树挤压在一个针头大小的空间里。”人类的新脑皮层是由包含着数以百万的新脑皮层柱所组成。马克莱姆认为：如果一切顺利，“我们将可以看见信息走向何处、如何被表象出来，以及如何被储存在神经元上。之后我们就可以了解大脑为什么会出错，包括精神失调等大脑疾病”。马克莱姆相信，在未来十几年内，便可生产出治疗这类疾病的新药。

这无疑是一项雄心勃勃的计划。在匹兹堡大学和卡内基-梅隆大学联合成立的认知神经基础中心工作的计算机兼神经心理学家李太兴(音译)表示：“这项计划将有助于人们对电路学的进一步了解。”然而，他补充道：“要模拟人类大脑以至治疗疾病仍非常遥远”。IBM的蓝脑计划只是“生物学中的一小步。”

英特尔：精密生物学

自从1953年詹姆斯 · 沃森(James Watson)与弗朗西斯 · 克里克(Francis Crick)揭示出DNA双螺旋模型后，双螺旋即成为了一个科学的象征。但无论人们对DNA结构理解的多么透彻，但要详细了解分子片段的构成仍然是一大挑战，尚有许多关键性技术在等待发展。比如研究人员非常需要提供一种能够持续观察生物学过程的工具，便于研究人员近距离观察核甘酸，最终得到最有效的疾病诊断方法。

在英特尔公司，致力于更佳生物成像的技术人员，采用了一种广泛运用于半导体R&D的分析方法。今年5月，英特尔的精密生物学(Precision Biology)研究小组发表了一篇论文，描述了使用拉曼光谱仪来探测组成DNA四个核甘酸中的两个单分子——脱氧鸟苷酸与脱氧腺甘酸的方法。

拉曼光谱仪是利用光束穿透不同物质时会在不同方向上散射，从而显露出各个不同特征的波长进行工作的。其产生的图形具有指纹般的功能，可以用来确认特定的化合物。

与其他分析技术相比，拉曼光谱分析方法对单分子探测能力更强。作为目前所能提供的灵敏度最佳的技术，拉曼光谱分析方法经常被用于检测浓度很低的溶液，特别适合在充满水分的细胞中探测单分子。同时，利用这项技术所提供的直接观测分子的方法，无须再在细胞上贴记荧光标签。

一个增强拉曼效应的方法是将分子贴近金属来感应。英特尔的研究人员首先制造出一层布满纳米大小细孔的硅片，利用它来增加表面积，使分子能够被束缚在其中。然后将含银的分子覆盖于硅之上，并使生物样本沉淀并覆盖其表面。在最近的实验中，他们以并联激光((multiple lasers)所产生的脉冲轰击样本，使单一的核甘酸所发信号的强度足以被探测到。

此举的重要意义在于其能够显著提高分子的信号强度(根据需求可以提高100至10000倍)，而无需改变化学性质就可以对单分子进行观测。正在进行类似研究的加州大学欧文分校的艾里克 · 波特马(Eric O. Potma)表示：“英特尔的实验第一次证实了拉曼技术对于单分子探测具有相当大的潜力。”另外，波特马认为：“利用拉曼技术对单分子的探测能力，我们能够探测到已往用荧光光谱学所看不到的分子细节。”

贝尔实验室：量子计算

作为近代电子学、计算及电信基础的晶体管被发明半个多世纪之后，朗讯科技贝尔实验室正在致力于另一项能够彻底改变信息科技的技术——量子计算——而努力。今天的晶体管依然持续不断地在缩小，使得计算机的运行速度能在1～2年内翻番。但量子计算机将超越这种步伐，它的速度将比现在的计算机快数百万倍。

传统计算机是把信息转化为由许多1或0组成的二进制位来储存的；而量子计算机依赖的则是量子二进制位或简称量子位，其拥有的是1、0或这两数值的量子混和，这是对已有理念的全新挑战。其具有的另一“纠缠”量子效应，允许两个或更多量子位，在它们甚至没有出现交互作用的情况下协调其性质。

这项神奇的特性，使得量子位成为着手处理某些计算问题的极为有效的工具，例如在加密性应用中分解大质数因子，以及处理庞大的数据库。

但在制造能够驾驭量子位的硬件方面 现今仍面临巨大的挑战。量子位被编码为单个粒子(如原子、离子或光子)的自旋；而这些粒子会与周围环境存在交互作用而破坏量子计算，因此必须被孤立起来。贝尔实验室的研究人员正使用一种被称为离子阱(iontrap)的设备，设法从中找出一种可以控制量子位的方式。

每个离子阱长度在10～100毫米之间，当激光束改变离子的自旋，处在电场中的陷阱会产生微电极并适当地捕捉一个离子。当计算完成时，离子将由不同的激光所激发，释放出能被摄像机所记录的光子，而光子透露出的离子的最后状态信息给出了问题的部分答案。

迄今为止，在离子阱研究团队所制造的量子计算机中，量子位都少于10。然而，对于任何现实应用，都需要把量子计算机中的量子位提高到数百或者数千才行。量子位可被一种称为多路传输系统的多阱列阵所捕捉。这个系统可使离子在不同区域间来回穿梭，以计算、读取它们最后的状态，及至将它们储存于内存之中。

贝尔实验室物质科学研究部副总裁戴维 · 毕晓普(David Bishop)说：“相信所有量子计算的基础技术都已经或者在不久的将来会具备。我们基本上没有遇到任何障碍。”然而，许多在该领域的研究人员表示，实用的量子计算机至少不会在未来10年内出现。到那时，第一批计算机将被用于解决非常特殊的计算工作。在解决问题的过程中，分解因子问题在密码学里具有深刻的含意。对于传统个人计算机能够处理的许多工作，量子计算机的功效并不会比它强多少。

毕晓普表示“：我们在量子计算研究领域所积累的经验，总有一天会得到商业应用。更为重要的是，这些工作也会带动今天的通信与计算机技术的进步。”