在大多数人眼中,高校的实验室是尖端科研的代名词，充满了精密仪器和高深理论，在浙江一所高校的角落里，一间因设备更新而被暂时废弃的实验室，却成了两名学生梦想起航的“硅基沃土”，来自计算机学院的李逸（化名）和生物工程学院的陈悦（化名），这两位看似专业领域毫不相干的浙江高校学子，用一次大胆的“反向操作”，将废弃的实验室变成了他们探索“AI+生物信息”交叉领域的创新工场，并成功孵化出一个估值超千万的科技项目。
故事的起点,源于一次偶然的抱怨，李逸所在的团队需要处理海量的基因序列数据，传统的计算方法效率低下，耗时漫长，他在食堂与陈悦闲聊时提及此事，本是学渣对课业的吐槽，却意外点燃了创新的火花，陈悦对生物数据的复杂性和潜在价值有着深刻的理解，而李逸则精通人工智能算法，两人一拍即合：“为什么不能用AI模型来优化生物信息的处理流程？”
想法虽好,但实践起来困难重重，最大的障碍是缺乏固定的、能够自由支配的研发场地，学校的公共实验室资源紧张，预约困难，且无法满足他们长期、不间断的调试需求，一次，李逸在路过实验楼时，发现了一间因设备搬迁而暂时闲置的旧实验室，抱着试一试的心态，他们向学校提交了一份详尽的申请报告，阐述了他们的项目构想、潜在价值以及对这间“废弃”空间的利用计划。
令人欣喜的是,校方在评估后，给予了他们极大的支持，这不仅是为他们提供了免费的“创业”空间，更是对跨学科创新实践的一种肯定与鼓励，就这样，这间布满灰尘的实验室，在两位年轻人的手中焕发了新生，他们自己动手打扫卫生，搬来了二手淘换的电脑服务器，墙上贴满了写满算法逻辑和数据结构的便利贴，这里没有崭新的设备，却充满了最前沿的思想碰撞。
在接下来的数百个日夜里,李逸和陈悦几乎将所有课余时间都“泡”在了这间实验室里，李逸负责构建和训练深度学习模型，试图让机器学会识别基因序列中的有效片段与潜在规律；陈悦则负责提供专业的生物学知识，清洗、标注数据，并验证模型预测结果的可靠性，过程绝非一帆风顺，模型曾无数次陷入局部最优解而无法突破，数据处理中的细微偏差也曾导致整个预测系统失效，他们经历过通宵调试后迎来失败的沮丧，也品尝过因一个微小参数调整而带来性能飙升的狂喜。
“那段时间，我们俩的聊天记录里全是代码和基因序列图，连做梦都在想如何优化算法。”陈悦笑着回忆道，这种近乎“痴迷”的投入，源于他们对所从事领域真正的热爱，以及将不同学科知识融会贯通以解决实际问题的强烈渴望。
功夫不负有心人,经过反复迭代优化，他们共同开发的“基于深度学习的非编码RNA功能预测与分析平台”终于取得了突破性进展，该平台相较于传统分析方法，在准确率和效率上提升了数十倍，能够为生命科学研究、药物靶点发现等领域提供强有力的计算工具。
这一成果首先在学校的“挑战杯”竞赛中脱颖而出，荣获金奖，随后，在指导老师的引荐下，他们带着项目参加了浙江省的大学生创新创业大赛，再次斩获佳绩，引起了多家生物科技投资机构的关注，经过多轮洽谈，一家专注于数字医疗赛道的风投公司向他们抛出了橄榄枝，愿意提供500万元的天使轮投资，用于项目的进一步深化和商业化推广，以此计算，他们这个尚在实验室阶段的项目，估值已超过千万元。
当被问及成功的秘诀时,李逸坦言：“我们只是没有把自己局限在课本和专业的框框里，浙江这片土地鼓励创新、宽容失败的氛围，以及学校提供的宝贵支持，让我们敢于去想，更敢于去做。”陈悦补充道：“交叉学科的魅力就在于，它往往能在知识的边界处，碰撞出最绚烂的火花，我们很幸运，抓住了那个火花。”
浙江这两名高校学生的故事,并非个例，它折射出当代大学生不再满足于被动接受知识，而是积极寻求主动创造与跨界融合的新趋势，他们利用所学，敏锐地捕捉需求，并以坚韧不拔的毅力将想法付诸实践，在浙江浓厚的创新创业土壤滋养下，这些年轻的“种子”正破土而出，他们的故事，正在为“敢为人先”的浙江精神写下属于这个时代的最新注脚，那间曾经的废弃实验室，也因此成为他们青春梦想最闪亮的见证。
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