目前以xenobots为代表的生物+超算，大多选择了一种折中方案，不去模拟过于复杂的大脑或神经元系统，转而选择相对更加简单的细胞、基因等等。与其说注重实验成果应用性，不如说更注重实验计算过程的模块化和可复用，为整个行业提供更有价值的参考。

　　这种模式已经在一些生物科学尤其是合成生物科学领域中开始了应用，像是北德克萨斯大学的研究团队，就通过德克斯高级计算中心的超算设备对于基因编辑进行全原子分子动力学模拟，让基因编辑切割DNA时可以更加可控。相信经历过这次新闻的洗礼后，会有更多超算中心向生物科学展开怀抱，推动双方的合作。

　　在这种时刻，与其说未来会发生所谓活体机器人被“邪恶科学家”利用毁灭人类之类的事件，其实真正正在到来的，是生物学科与超算、AI之间交叉学科的人才需求。超算平台如何打造更便利的开发工具、生物科学中是否会涌现出一批智能计算人才、是否会有AI企业去挖掘生物研究场景所需要的数据支持，这些都是值得我们思考的问题。

　　那些能改变世界的创新，通常不会在一个默默无闻的实验室中突然脱颖而出，而是一整个甚至无数个产业的互相配合共创，最终齿轮转动起来。

　　Xenobots的出现，仅仅是在万里长征中走过几百米而已。