为什么说21世纪是生物的世纪，为什么生物那么简单没数理基础却说是高端技术，为什么生物好学却说门槛高？
近几十年来，我们听到一个响亮的论调：21世纪是“生物的世纪”。这并非空穴来风，而是基于生物科学领域前所未有的发展速度和其对人类社会产生的深刻影响。然而，当我们深入探讨生物学时，常常会遇到一些看似矛盾的现象：生物似乎不像物理、化学那样有着严谨的数理基础，为何却被誉为高端技术？而它又为何会被人认为好学，但同时又强调门槛极高？
要解答这些疑问，我们需要剥开生物学表面的“简单”表象，去理解其内在的复杂性以及它与现代科技的深度融合。
21世纪：为何是生物的世纪？
将21世纪称为“生物的世纪”，最根本的原因在于生物学已经从一个纯粹的观察和分类学科，发展成为一个能够主动干预、改造和创造生命的强大力量。其影响力渗透到我们生活的方方面面，并正在重塑人类的未来：
健康与医疗的革命性突破：
基因编辑技术（如CRISPRCas9）： 这项技术让科学家能够以前所未有的精度编辑生物体的基因组，为治疗遗传性疾病、开发新型药物、甚至改造作物提供了可能。这不仅仅是治病，更是从根本上改变生命蓝图。
个性化医疗： 通过对个体基因组、蛋白质组等信息的分析，医生能够为患者提供量身定制的治疗方案，大大提高疗效，降低副作用。癌症治疗、罕见病治疗都在因此受益。
再生医学与干细胞技术： 利用干细胞修复受损组织、器官，甚至培育出全新的器官，为器官衰竭、创伤等难题提供了新的希望。
疫苗与药物研发的加速： 针对传染病的快速响应，如新冠疫苗的研发速度，很大程度上得益于生物技术的进步。合成生物学、生物信息学等技术正在加速新药的发现和生产。
农业与食品的智能化升级：
转基因作物与基因改良： 培育出抗病虫害、耐旱、高营养的农作物，提高产量，减少农药使用，应对气候变化和人口增长带来的粮食压力。
精准农业： 结合生物学、信息学、传感器技术，实现对农田的精细化管理，优化资源利用，提高作物生长效率。
细胞培养肉与人造食品： 在实验室中培养肉类，减少对传统畜牧业的依赖，缓解环境压力，并提供更可持续的蛋白质来源。
环境保护与可持续发展：
生物修复（Bioremediation）： 利用微生物降解污染物，治理土壤和水体的污染问题。
生物能源： 利用生物质生产生物燃料，减少对化石燃料的依赖，是应对气候变化的重要途径。
生态修复与生物多样性保护： 利用生物技术监测和修复受损生态系统，保护濒危物种。
基础科学的深度拓展：
脑科学与神经科学： 揭示大脑的奥秘，理解意识、记忆、学习的机制，为神经退行性疾病、精神疾病的治疗提供理论基础。
合成生物学： 将工程学的理念引入生物学，设计和构建具有新功能的生物系统或生物部件，开启“制造生命”的新时代。
这些领域的突破，无一不深刻地影响着人类的生存方式、健康水平、生活质量以及我们对自然的认知。生物学不再是象牙塔中的理论研究，而是实实在在改变世界的驱动力。
生物为何“没数理基础”却被视为高端技术？
这其实是一个普遍的误解。生物学并非没有数理基础，而是其数理基础的应用方式和展现形式与传统物理、化学等学科有所不同，也更加复杂和动态：
离散与连续的复杂结合：
传统的物理学往往研究的是相对宏观、连续的物质运动和能量转化，其规律可以用精确的数学方程来描述。例如，牛顿定律、麦克斯韦方程组。
生物学研究的对象是生命体，其基本单位是细胞、分子，这些单元的组成和行为往往是离散的（如基因的序列是离散的碱基对，蛋白质的氨基酸序列也是离散的），但它们的相互作用和整体行为又会展现出连续的动态过程（如化学反应速率、信号传导的浓度变化）。
这种离散与连续的复杂结合，使得用简单的数学模型来精确描述生物系统变得困难。生物过程往往是高度非线性的，一点点的输入变化可能导致巨大的输出差异（“蝴蝶效应”）。
涌现性与整体性：
生命系统最迷人的地方在于其涌现性（Emergence）。这意味着生命体的许多特性（如意识、新陈代谢、免疫反应）并非仅仅是构成它的分子或细胞的简单叠加，而是由这些组件之间复杂的相互作用产生的、更高层次的属性。
要理解这些涌现性，需要的不仅是描述单个组件的数学模型，还需要理解组件之间的网络结构、反馈回路和动态平衡。这通常需要借助于系统生物学（Systems Biology）和网络科学（Network Science），这些领域本身就大量运用了图论、统计学、微分方程组等数学工具。
概率与统计的普遍应用：
许多生物过程本质上是随机的。例如，基因突变是随机发生的；蛋白质的折叠过程有多种可能的构象；细胞信号传导中的分子结合也存在概率性。
因此，概率论和统计学在生物学中扮演着至关重要的角色。生物信息学、基因组学、群体遗传学等领域，几乎完全依赖于海量数据的统计分析和概率模型的构建来理解生命现象。
大数据与计算能力的崛起：
随着基因测序、蛋白质组学、代谢组学等高通量技术的发展，生物学产生了“大数据”。理解这些数据，提取有用的信息，就需要强大的计算能力和复杂的算法。生物信息学和计算生物学应运而生，它们是生物学与计算机科学、数学深度融合的产物。
例如，基因组的比对、蛋白质结构的预测、药物与靶点的相互作用模拟，都需要复杂的数学算法和强大的计算资源。
“高端”在于其研究对象的复杂性与改造能力：
生物学之所以被视为高端技术，不在于其数学的“简单”，而在于其研究对象——生命——的极端复杂性、动态性、多样性和信息量。
理解生命的运作机制本身就是一项极其艰巨的挑战。而更令人惊叹的是，我们现在不仅能理解，还能主动干预和改造，这是“高端”的体现。例如，设计能产生特定蛋白质的细菌、编辑具有抗病能力的基因，这些都是对生命进行“工程化”的表现。
所以，与其说生物学“没数理基础”，不如说它的数理基础更加多样化、复杂化，并且高度依赖于计算和统计方法来处理其固有的复杂性。其“高端”体现在对极其复杂生命系统深刻的理解和颠覆性的改造能力上。
生物为何“好学”却又“门槛高”？
这似乎是一个悖论，但细究之下，我们可以理解其中的缘由：
“好学”的表象：
贴近生活，容易产生兴趣： 我们每个人都是生命体，对身体的运作、疾病、食物等都天然有好奇心。这种贴近生活的属性，使得许多人对生物学产生初始兴趣，愿意去了解和学习。
直观的观察： 许多生物现象可以通过肉眼观察到，例如植物的生长、动物的行为、细胞的形态（在显微镜下）。这种直观性降低了初步学习的门槛。
基础知识的普及： 近年来，科普读物、纪录片、网络课程等大大普及了生物学的基础知识，使得大众对DNA、基因、细胞等概念不再陌生。这让许多人觉得生物学似乎并不那么遥不可及。
技能的可学习性： 一些基本的生物学实验技能，如显微镜操作、溶液配制、简单操作等，只要经过培训和练习，是相对容易掌握的。
“门槛高”的实质：
对基础知识的深度要求： 生物学的“好学”往往只停留在浅层。要真正理解生命现象背后的机制，需要扎实的生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、免疫学、生理学等多个分支学科的知识。这些学科本身知识体系庞大且相互关联。
数学与统计的不可或缺： 正如前面所说，现代生物学研究，尤其是前沿领域，几乎无法脱离数学和统计学。不懂统计分析，你就无法解读大量的实验数据；不懂数学模型，你就难以理解复杂的生物网络和动态过程。这对于没有数理背景的人来说，确实是一个巨大的挑战。
实验操作的精密度与复杂性： 许多前沿的生物学实验，如基因编辑、蛋白质纯化、细胞培养、高通量测序等，对操作的精密度、无菌环境、试剂的质量、仪器的操作都有极高的要求。一个微小的失误都可能导致实验失败。
跨学科整合能力： 现代生物学不再是孤立的学科，它需要与化学、物理学、计算机科学、工程学、甚至数学进行深度融合。例如，要理解基因编辑技术，你需要了解分子生物学、酶学、DNA结构，同时还需要理解如何用程序设计sgRNA，以及如何进行数据分析。这种跨学科的整合能力，要求学习者具备广博的知识面和强大的学习能力。
科研思维的训练： 生物学，尤其是前沿研究，更注重的是科研思维的培养——如何提出问题、设计实验、分析数据、解读结果，以及如何批判性地看待文献。这需要长期的训练和实践，不是一蹴而就的。
技术更新迭代的速度： 生物技术的进步非常快，新的技术、新的工具层出不穷。要跟上步伐，需要持续的学习和适应能力。
所以，我们说生物学“好学”，更多是指其入门的吸引力和初步学习的相对容易性；而说它“门槛高”，则是指要达到深入理解、独立进行前沿研究的水平，则需要极高的专业知识储备、跨学科能力和严谨的科学素养。这就像学游泳，你可以很容易地学会漂浮和划水，但要成为一名优秀的游泳运动员，则需要艰苦的训练和精湛的技术。
总而言之，21世纪之所以被誉为“生物的世纪”，是因为生物科学及其技术以前所未有的力量改变着我们的世界。而生物学看似“简单”的表象下，隐藏着其作为一门研究生命这样复杂系统的学科的深刻挑战，以及与现代科学技术深度融合所需的严谨数理基础和跨学科能力。正是这种内在的复杂性和改造生命的力量，构成了生物学强大的吸引力和高深的门槛。
网友意见
这句话更准确的说法应该是：
21世纪是生物科研的世纪。而不是利用生物创造财富的世纪。
傅里叶变换是1807年提出的。当时就是一篇文章。要是有人在清仁宗嘉庆十二年说，19世纪是傅里叶变换的世纪。估计连傅里叶本人都不会同意。
“21世纪是生物的世纪”、“21生命科学是21世纪最活跃的学科”“生命科学的黎明就在前方”这种话，起初是陈章良、施一公等知名的海归学者讲的，吸引了非常多的人，后来变成了听从此类号召学了生物的人们的讽刺与自嘲：
- 生物学子的待遇极其惨淡，与学习时的付出不相符。
- 你以为“简单、好学”，是因为你接触得太浅，尤其是中学教材本身太浅。如果你自我感觉良好地继续往生物博士上走，事情就要起变化了。
- 你以为“没数理基础”，是因为你还没学到数学、物理、化学、计算机轮番上阵却找不出任何规律的地方。
- 一些学校的生物专业招生过多，相关岗位过少，培养方式奇葩。
- 一个学生能做到的事情微不足道，跑胶过柱子杀老鼠，拿着打发扫厕所的钱撅屁股干苦力。
- 顶级从业者还这样忽悠大家。
在这受难者的血海之中，却还看得到生命科学的黎明，看得到人类克服一切疾病并抓住永远的生命的地平线——而它是不是永远达不到，谁也不知道。
21世纪是生命科学的世纪，但是你没有当火箭燃料的觉悟的话，最好是不要去生物系的。
你提到的问题正是生物当今面临的问题：数理基础认知不足，使得生物总体上停留在现象描述阶段。
而现在广大科研人员正在努力的通过盲人摸象来把生物这个复杂体系逐步搭建起来。
可能，更确切的说，生物是一个复杂体系的东西，这东西，在哪个学科里都是难点（比如湍流？）。
尽管个人是从事生命科学研究的科研人员，而且可能还是生命科学里最接近大众认知的‘科学’范畴的生物信息学（用算法等来解决生物学问题），然而，我们依然面临一个问题，那就是，当前的生命科学，依然以现象描述为主，我们甚至缺乏一个根本性的通用原理之类的。
相比之下，数理化要好多了。
数学最厉害，一堆公理定律，物理可能稍逊些，但是依然有许多定理规律之类的，化学也存在着相当多的基础理论。
这才符合广泛的科学认知，能够在纷杂的现象背后找到其规律。
而生物学，目前并不具备这些内容。
就不说有的生命形式似乎不依赖核酸（比如朊病毒）。
哪怕确定在核酸为遗传物质的体系里，依然一篇混沌。
有了DNA,不一定有RNA。
有了RNA，不一定有蛋白。
有了蛋白，不一定有功能。
更别提处处在挑战我们认知的东西。
比如什么是基因，尽管目前有很多认知，一般情况下，我们依然倾向于是可以编码蛋白质的核算部分是基因。于是就出现了非编码区域，甚至曾经认为是垃圾DNA。
后来发现，这区域竟然能转录，就把他们叫做非编码RNA。然而后来发现，这些非编码RNA甚至可以翻译成蛋白……到了这地步了，能不叫基因吗？
事实上，如果做一个勉强的顺序，大概是如此。
数学是科学之母，这一点就不多深究。
物理在微观层面解决的是原子甚至更小的规律问题。
化学在微观层面解决的是分子级别的规律问题。
生物在微观层面解决的是大分子的规律问题。
而目前，我们就卡在这里，因为简单的化学理论已经很难满足生物了，就比如要想合成一些分子，在实验室非常困难，可能需要很高的条件，然而到了生物里竟然可以在常温下轻松合成。
可能很多人留意到，近些年来诺贝尔化学奖大多数授予了生物领域（大概三分之二左右），其实就是意味着生物是一定程度上在化学基础上在完成更多的复杂过程。
然而，这个复杂规律，太复杂了，受到的影响条件太多了。
比如同样一个基因的表达，不仅受到了自身基因特性的影响，还受到调控元件如增强子之类的影响，甚至还受到了空间构象的影响。而且由于生物的反应往往是在细胞中，那么细胞中那么多基因那么多蛋白还有代谢物，以及细胞本身的状态都会影响到基因。
可以说，每一个生物过程，都是一个复杂到天文数字的计算过程，而我们目前的计算量事实上难以满足生物的需求。
想象一下，上万个基因，上万个蛋白，数以万计的代谢物，还有无数细胞器，以及核酸在空间的结构，蛋白的结构变化，在叠加无数外界条件诸如理化信号。
如果能够把这些模拟出来，那个工作量简直是天文数字。
就像天气预报直到现在都依然无法精准预报，其背后就在于我们总体的认知和计算量难以满足，这需要更多的技术突破来解决。
事实上，哪怕是我这种做生物信息的计算，不考虑生物学的反应过程，消耗量已经到了不少大牛团队都在使用天河计算器之类的了。
这还是单纯的生物信息学计算，要是叠加更多的过程，就更无法想象了。
这还是单细胞，如果多个细胞呢？搁到组织器官里？甚至人身上？吃饭、喝水、睡觉，甚至呼吸、思考带来的变化，都会影响。
所以，生物属于，看起来入门容易，毕竟总体处于初步阶段，更多是现象描述，但是上限极高，代表人类对世界认知的进一步提升的方向。
21世纪是生物的世纪——这属于忽悠。
生物那么简单——生物是复杂系统，一点也不简单。
生物没数理基础——不是它没有数理基础，而是因为生物是复杂系统，数理缺少工具难以表述。我们学习时候统计学基本上算生物里面离数学比较近的学科了。如今生物信息学算是让数理进入了生物学的行列，但是毕竟目前能解决的问题有限。
生物是高端技术——首先生物学科是理学，探索机理为主，技术都是附带的产业。高端不高端这个仁者见仁智者见智，我就觉得没什么高端的，都是下游技术。例如你觉得核酸检测高端吗？那发酵呢？
生物好学——背背书是挺好学的，都是结论式的。王镜岩的《生物化学》再厚那也是都是知识的总结，是结论。但结论怎么来的，就复杂了（这里插一句，绝大多数院校的生物化学都是考考结论，所以说背书通过考试完全是可行的）。但搞研究却不太容易，一来容易陷入搬砖不可自拔，二来因为缺少工具，所以研究很难深入，例如知道蛋白质一级序列预测三级结构，经典问题，直到最近AI技术发展，才有所突破（但也并没有完全解决）。
生物门槛高——生物门槛很低，谁都能做，入行容易。但是上限却很高，这取决于当搬砖工还是当PI啦，当了PI也不一定迈入了多高的门槛，有部分领域依然是小修小补小打小闹靠搬砖的，PI只不过是高级搬砖。
随着社会的发达和人类的进步，当物质和精神生活发展到一定阶段，人的追求就进入到了下一个层级，即对生活质量和生命质量的追求
期望更健康、更长寿，没有病痛，没有衰老，追求更长久的寿命，以便能去创造更多，享受更多
说的更直白点，就是越来越惜命
这也是为什么随着21世纪的推进，类似的行业大发展的原因，比如保险行业，生物医药行业
而生物学是和“人”最直接相关的学科，目的是探索复杂的生命体及周围环境，并尽可能为“人类”提供好处。规避、治疗疾病，解决痛苦，延长寿命，让人在活着的时候更舒适，死亡的时候更体面
和哲学范畴内物理、数学等其他学科相比，生物学给人类带来希望和好处是显而易见的，比如此次Covid-19的爆发，已经将生物医药行业推向了民众的视线。而其他理论性、原理性、基础性较强的科学学科，则是在默默无闻地发展
而持有“生物那么简单”观点的人，要么是门外汉，要么是本领域的体力劳动者，真正的生命科学，是复杂而未知的，所有“活的”、“变化”的东西都是最难研究的，因为可变因素太多，掌握规律太难
而且，生命科学的发展，大多都依赖于物理、化学技术的革新，比如Cryo-Em对电子显微镜技术革新的依赖；以及数学、物理原理、理论的发现，相比于其他学科，依赖性只会更强
所以，如@Jaddy Zhao提到，很多在生物学领域很有建树的科学家都是交叉学科出身，对哲学基本原理理解更深刻，生物会做的更好
如果仅仅做一个技术员，跑跑pcr，做做wb，那非常简单，门槛并不高，本科足矣
但是如果真正想去解决一些科学问题，则必须保持永远都学习的状态。
简单说几个顶尖华人生物学家的专业背景，给提这个问题的同学感受下生物科研对数理的要求。
张峰，本科就读于哈佛大学化学与物理专业[1]，是当今最受关注的华裔生物学家之一。他最著名的工作是基因编辑技术CRISPR-Cas9的发展和应用，率先获得了美国专利。
庄小威，张峰本科的导师，另一位大神级的华人生物学家，1991年获得中科大物理学学士；1997年获美国加州大学物理学博士[2]。因在单分子成像领域的杰出工作屡次获奖，31岁时获得了麦克阿瑟天才奖。
谢晓亮，与庄小威女神齐名的另一位美国科学院院士，单分子领域大佬，美国三院院士，1984年获得北京大学化学理学学士；1990年获得加州大学圣地牙哥分校物理学博士学位[3]。谢晓亮是改革开放后大陆学者获得哈佛大学冠名讲席教授的第一人。
钱永健，已故生物学家，美国三院院士，诺贝尔化学奖获得者，1972年获得哈佛大学化学及物理学最优等学士学位[4]。2008年，钱永健凭借绿色荧光蛋白的研究，与美国生物学家马丁沙尔菲、日本有机化学家兼海洋生物学家下村修共享该年的诺贝尔化学奖。
钱永佑，钱永健的哥哥，著名神经生物学家，1966年获得麻省理工学院（MIT）电机工程学士学位。[5]1988年，钱永佑创立了斯坦福大学分子和细胞生物学系，并任创系主任。
詹裕农，杰出的华人神经生物学家，美国科学院院士，1967年本科毕业于台湾大学物理系。
叶公杼，詹裕农的妻子，同为美国科学院院士，同本科毕业于台湾大学物理系，同在美国加州理工学院学习理论物理期间转生物学。
以上主要是本科为物理化学及工科背景的杰出华人生物学家，随着21世纪生命科学进入大数据、多组学、更跨学科的时代，物理、化学、数学、计算机、工科与生物学的融合，将更加广泛。
用张峰大佬的话总结，”之所以本科专业选择物理与化学，是为了给日后在分子生物学的学术道路打好坚实的基础“[6]。
所以，生物学门槛低，不需要数理基础的说法，仅适用于高中及以下生物课本知识的范畴。
参考
- ^ https://en.wikipedia.org/wiki/Feng_Zhang
- ^ https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BA%84%E5%B0%8F%E5%A8%81
- ^ https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B0%A2%E6%99%93%E4%BA%AE
- ^ https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%92%B1%E6%B0%B8%E5%81%A5
- ^ https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%92%B1%E6%B0%B8%E4%BD%91
- ^ https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%A0%E9%94%8B/18670715
说21世纪是生物的世纪。因为生物领域还有大量的重大课题亟待解决。
生物不简单。生命体都是复杂系统。研究起来非常困难。
没数理基础不是因为生物研究不需要数理基础，而是因为国内很多生物系把数理基础都砍掉了，进行大规模的de-education。
说生物技术高端，门槛高，是期固有的研究性质，大量的不确定性，大量的know how，大量的不可说的trick。例如说裴岗院士的生物技术全世界没有第二个人能重复出来。
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