中国一家让人感兴趣的生物技术公司提出了一个大胆的计划，它希望用人工智能改变医疗健康的现状。这家公司就是位于深圳的碳云智能，其创始人王俊在1月5日的数字生命峰会上表示，公司与世界各地的7家技术公司组成了一个雄心勃勃的联盟，专注收集不同类型的医疗健康数据。联盟会使用算法分析基因组、生理和行为数据，并通过APP直接向消费者提供个性化的健康和医疗建议。
这也是碳云智能产品的首次亮相。2015年10月，王俊离开同样位于深圳的华大基因后，成立了碳云智能。目前公司已经获得了6亿多美元的投资，相比之下，它的竞争对手们对同类产品的投入才数千万美元而已（不过像Google这样的公司，具体金融也未知）。碳云最初的融资有约2亿美元，多数来自另一家深圳公司腾讯。在峰会上王俊称，已经向联盟成员另行投资了4亿美元，不过他没透露资金来源。他还展示了“觅我”手机应用，用户可以借此输入数据，接收建议。
除了Google和IBM，Arivale等初创公司也在开发类似的技术。但王俊认为，碳云联盟能更快速且廉价地收集数据。
王俊认为，联盟成员的工具是最前沿的，而且整个系统能让不同类型的数据无缝集成；另外中国大量的用户已经习惯于用微信和其它社交媒体分享信息。“没有人能收集我们这样规模的信息。”他相信，五年内可以获取100万人的样本和数据，而这会带来更智能的AI。
他的计划源于对基因组学的失望。对于个体与疾病的关系，最大规模的基因组研究也能给出微弱的提示。比如，确定一个会让个体患心脏病风险增加1-2%的基因。因此，除了挖掘基因组信息，碳云联盟还会从各种组织中提取生物分子信息，为个体健康提供更精确和可操作的蓝图。碳云选择用合作的方式挖掘这些信号。
比如，SomaLogic的芯片可以同时测量大约4200种蛋白质。去年6月，利用能读取1130种蛋白质的商用前体，研究人员通过测量9种血液蛋白质的活性，可以预测哪类心脏病患者会复发。
另一个联盟成员是HealthTell，它开发的芯片使用约33万个蛋白片段的微阵列，从血液样品中捕获抗体，从而回答疾病发展，过敏和疫苗效用等问题。
还有一个成员是PatientsLikeMe，这家公司拥有约50万用户，他们会上传有关疼痛度，睡眠质量和疲劳度等不容易量化的数据。这些会与医疗数据，行为模式和用户的疾病与用药经历整合，从而找到预测这些不可测量指标的模式。
所有上面的最终结果，会是来自各种数据源的难以处理的数据集。这也是为什么碳云在开发一些算法，可以理解这些变量与健康或疾病有怎么样的关系。在用户输入包含和活动数据，以及任何生理或生命体征数据后，觅我应用会给出应该吃什么，什么时候睡觉，应该做多少运动等建议。
外界对碳云是否能做成这些事的评价不一。
药物开发组织FasterCures的高级研究员Bernard Munos就认为，联盟中的公司能为碳云提供一系列高质量的指标，减少数据中的噪音，并能呈现出某种模式。由于他们要处理的变量很多，所以这些指标十分关键。
但他同时也担心系统的混乱性质。另一家联盟成员公司GALT，对于人体微生物如何影响健康，会提供个性化的评估。但现在对微生物组的了解很少，而且他们总是不断变化。“个体水平上的生物有很强的随机 性，这样数据很难被获取，更不论生成模型了。目前，我对他们的成功持谨慎态度。”
不过也有人对碳云和王俊有信心，比如联盟成员SomaLogic的创始人Larry Gold，他认为，“这不是胡 说，我被他的远见所吸引。这是可能的，而且他会把这些变成现实。”
王俊也深知，公司的成员取决于用户是否愿意提交数据，并听取应用程序给出的建议。正如他自己所言，“ 觅我会告诉我不要喝酒，但我不一定会听。”