为什么生物学的发展远落后于物理化学等学科？
你这个问题问得很有意思，也触及到了一个很多人都有的疑惑。确实，当我们回顾科学发展的历史，常常会感觉物理、化学这些学科的进步速度，似乎比生物学来得更迅猛、更“容易”一些。这并非生物学本身不如人，而是它们发展的“路径”和“起点”有着根本性的差异。
要深入理解这个问题，我们得从几个层面来剖析：
一、研究对象本身的复杂度：从“原子”到“生命体”
这是最根本也是最核心的原因。
物理化学： 它们研究的是构成万事万物的基本单元——原子、分子，以及它们之间的相互作用。这些基本单元虽然种类繁多，但其行为模式在相对理想化的条件下，是可以被数学模型精确描述的。例如，一个氢原子的电子轨道，一个化学反应的动力学过程，在很多情况下，我们可以通过一套相对通用的物理定律（如量子力学）和化学原理（如热力学、反应动力学）来解释和预测。
可控性高： 我们可以精确控制实验环境，分离出特定的原子或分子，改变温度、压力、浓度等变量，观察其反应。实验结果的可重复性极高，更容易建立清晰的因果关系。
数学化程度高： 物理化学定律和理论高度依赖于数学工具。数学提供了一种严谨、抽象的语言，能够用简洁的公式概括复杂的现象，并进行精确的推演。
“还原论”的有效性： 很多物理化学现象，可以很好地通过研究更小的组成部分来理解。比如，理解一个化学反应，可以通过分析反应物分子的结构、键的强度、活化能等来预测。
生物学： 生物学研究的是生命现象，而生命体是极其复杂的系统。
层层嵌套的复杂性： 生命的组织结构是多层次的，从分子（DNA、蛋白质、脂类）到细胞器、细胞、组织、器官、系统，再到个体、种群、生态系统。每一层都比前一层复杂得多，而且不同层次之间存在着非线性的、涌现性的关系。
“系统”而非“单元”： 生物体不是简单的零件组合，而是一个高度整合、相互影响、协同工作的庞大系统。一个微小的基因突变，可能引起细胞功能、生理过程甚至整个生物体的巨大变化。理解一个生物过程，往往需要同时考虑多个分子、细胞、组织乃至环境因素的共同作用。
高度的变异性和特异性： 即使是同一物种的个体，在基因、生理、行为上也存在差异。而且，不同物种之间的差异更是天文数字。这意味着，从一个物种（甚至一个细胞）身上总结出的规律，可能很难直接套用到另一个物种上，缺乏像物理化学那样普遍适用的“基本定律”。
“涌现性”的挑战： 生命的许多重要特性，比如意识、感觉、进化，并非仅仅是组成部分的简单相加，而是系统内部复杂相互作用产生的“涌现”性质。这些涌现性很难用简单的还原论方法来完全解释。
“历史性”和“进化性”： 生命是漫长进化史的产物，其结构和功能带有“历史印记”，很多设计并非最优，而是“够用就好”或者在特定历史时期最有利的选择。这增加了理解的难度，因为很多现象背后可能隐藏着复杂的演化权衡和偶然事件。
二、技术与工具的发展瓶颈
科学的进步离不开技术的支撑。在很长一段时间里，生物学在技术手段上就存在着先天的不足。
微观世界的窥探： 物理化学早期主要研究宏观现象，后来随着光学显微镜、光谱仪等技术的发展，得以深入到原子、分子层面。而生命过程发生在细胞内，且涉及极其微小的分子（如DNA、蛋白质），这需要更精密的工具。
早期显微镜的局限： 直到光学显微镜分辨率的极限被突破（如早期对细胞结构的观察），生命科学才有了初步的“看清楚”的能力。
电子显微镜的革命： 电子显微镜的发明（20世纪30年代）让科学家看到了细胞的超微结构，这是生物学理解的巨大飞跃。
分子生物学时代的到来： DNA双螺旋结构的发现（1953年）以及随后的基因测序技术、重组DNA技术、PCR技术等（20世纪后期），才真正让生物学家能够“看到”和“操作”生命的基本分子，生物学研究才进入了“分子时代”，发展速度才开始追赶。
实验的精准度与可控性：
物理化学： 可以精确地测量温度、压力、反应速率等，控制变量，得到干净、可重复的数据。
生物学： 即使是体外实验，也很难完全模拟体内复杂的微环境。细胞是活的，会不断地代谢、生长、死亡，实验结果更容易受到各种不可控因素的影响。比如，测量一个蛋白质的活性，除了蛋白质本身，还需要考虑缓冲液的pH、离子强度、辅因子是否存在等一系列因素。
三、数学与理论框架的建立
数学是物理化学的“语言”和“基石”，而生物学在很长一段时间里，虽然也观察到很多现象，但缺乏一套统一、强大的数学理论框架来整合和预测。
物理化学的数学模型： 牛顿力学、热力学、量子力学、统计力学等数学理论，为物理化学提供了强大的解释和预测工具。例如，量子化学可以直接计算分子的电子结构和化学键的性质，预测反应的可能性和产物。
生物学的理论困境：
“分类学”的时代： 早期生物学更侧重于对生命形式的观察、描述和分类（植物学、动物学）。这些工作虽然重要，但更多是“知其然”，缺乏“知其所以然”的理论深度。
缺乏普适性定律： 很难找到像“万有引力定律”或“能量守恒定律”那样，能够简洁、普适地描述所有生命现象的“生物学定律”。
理论整合的难度： 生物学中的“理论”往往是针对特定现象提出的，例如达尔文的进化论、孟德尔的遗传定律。这些理论虽然革命性，但如何将分子、细胞、个体、种群等不同层级的理论有效整合，形成一个统一的理论体系，是生物学长期面临的挑战。
系统生物学的兴起： 近年来，随着计算科学、大数据和数学建模技术的进步，系统生物学开始尝试用数学和计算方法来理解生物系统，这标志着生物学在理论化方面正在取得重要进展。
四、研究方法的差异与历史积累
物理化学的“解构”与“重构”： 物理化学常常采用“解构”的方式，将复杂的系统分解成基本单元，理解其性质，然后尝试“重构”来预测宏观现象。例如，通过研究大量小分子的反应，来理解材料的性质。
生物学的“观察”与“干扰”： 生物学最初更多依赖于“观察”和“描述”。当开始“干扰”生命系统时，例如改变基因、添加药物，由于其复杂性和对环境的敏感性，实验设计和结果解读都更加困难。
历史的“积淀”： 物理学、化学的许多基本原理，在1719世纪就已经奠定。例如，经典力学、电磁学、热力学。而生物学真正意义上的“分子时代”和“遗传时代”的突破，主要集中在20世纪。这意味着，物理化学学科拥有更长的、相对“简单”的理论基础构建时间。
举个例子来对比：
想象一下，你要研究一个非常精密的机械手表（类似物理化学）。你可以拆开它，逐个研究齿轮、弹簧的材质、形状、运动规律，用物理学定律来计算它们的啮合和动力传递。你可以精确测量每个零件的尺寸、材料强度，并很容易地预测手表运转的精度。
但如果你要研究一个大脑（类似生物学），你不能简单地把它拆成一片一片的神经元来研究。即使你分离出单个神经元，它的功能也依赖于它与成千上万个其他神经元的连接、电化学信号的传递、以及周围微环境的影响。你需要同时理解神经递质、离子通道、突触可塑性、神经网络的连接方式，甚至还有“意识”这种难以捉摸的涌现现象。而且，大脑的“设计”是漫长进化形成的，并非一定是最优的。
总结来说，生物学发展相对“慢”的原因，不是因为科学家们不努力，而是因为它研究的对象本身具有压倒性的复杂性，技术上的瓶颈存在时间更长，并且缺乏像物理化学那样成熟、普适的数学和理论框架。
当然，随着基因测序、CRISPR基因编辑、单细胞测序、高分辨率显微镜、冷冻电镜、AI辅助分析等技术的飞速发展，生物学正在经历前所未有的加速。我们现在可以以前所未有的精度和规模去研究生命，很多曾经无法想象的问题正在被一一攻克。所以，“落后”更多的是一个相对的、历史性的判断，生物学正以前所未有的速度向“快车道”飞奔。
要深入理解这个问题，我们得从几个层面来剖析：
一、研究对象本身的复杂度：从“原子”到“生命体”
这是最根本也是最核心的原因。
物理化学： 它们研究的是构成万事万物的基本单元——原子、分子，以及它们之间的相互作用。这些基本单元虽然种类繁多，但其行为模式在相对理想化的条件下，是可以被数学模型精确描述的。例如，一个氢原子的电子轨道，一个化学反应的动力学过程，在很多情况下，我们可以通过一套相对通用的物理定律（如量子力学）和化学原理（如热力学、反应动力学）来解释和预测。
可控性高： 我们可以精确控制实验环境，分离出特定的原子或分子，改变温度、压力、浓度等变量，观察其反应。实验结果的可重复性极高，更容易建立清晰的因果关系。
数学化程度高： 物理化学定律和理论高度依赖于数学工具。数学提供了一种严谨、抽象的语言，能够用简洁的公式概括复杂的现象，并进行精确的推演。
“还原论”的有效性： 很多物理化学现象，可以很好地通过研究更小的组成部分来理解。比如，理解一个化学反应，可以通过分析反应物分子的结构、键的强度、活化能等来预测。
生物学： 生物学研究的是生命现象，而生命体是极其复杂的系统。
层层嵌套的复杂性： 生命的组织结构是多层次的，从分子（DNA、蛋白质、脂类）到细胞器、细胞、组织、器官、系统，再到个体、种群、生态系统。每一层都比前一层复杂得多，而且不同层次之间存在着非线性的、涌现性的关系。
“系统”而非“单元”： 生物体不是简单的零件组合，而是一个高度整合、相互影响、协同工作的庞大系统。一个微小的基因突变，可能引起细胞功能、生理过程甚至整个生物体的巨大变化。理解一个生物过程，往往需要同时考虑多个分子、细胞、组织乃至环境因素的共同作用。
高度的变异性和特异性： 即使是同一物种的个体，在基因、生理、行为上也存在差异。而且，不同物种之间的差异更是天文数字。这意味着，从一个物种（甚至一个细胞）身上总结出的规律，可能很难直接套用到另一个物种上，缺乏像物理化学那样普遍适用的“基本定律”。
“涌现性”的挑战： 生命的许多重要特性，比如意识、感觉、进化，并非仅仅是组成部分的简单相加，而是系统内部复杂相互作用产生的“涌现”性质。这些涌现性很难用简单的还原论方法来完全解释。
“历史性”和“进化性”： 生命是漫长进化史的产物，其结构和功能带有“历史印记”，很多设计并非最优，而是“够用就好”或者在特定历史时期最有利的选择。这增加了理解的难度，因为很多现象背后可能隐藏着复杂的演化权衡和偶然事件。
二、技术与工具的发展瓶颈
科学的进步离不开技术的支撑。在很长一段时间里，生物学在技术手段上就存在着先天的不足。
微观世界的窥探： 物理化学早期主要研究宏观现象，后来随着光学显微镜、光谱仪等技术的发展，得以深入到原子、分子层面。而生命过程发生在细胞内，且涉及极其微小的分子（如DNA、蛋白质），这需要更精密的工具。
早期显微镜的局限： 直到光学显微镜分辨率的极限被突破（如早期对细胞结构的观察），生命科学才有了初步的“看清楚”的能力。
电子显微镜的革命： 电子显微镜的发明（20世纪30年代）让科学家看到了细胞的超微结构，这是生物学理解的巨大飞跃。
分子生物学时代的到来： DNA双螺旋结构的发现（1953年）以及随后的基因测序技术、重组DNA技术、PCR技术等（20世纪后期），才真正让生物学家能够“看到”和“操作”生命的基本分子，生物学研究才进入了“分子时代”，发展速度才开始追赶。
实验的精准度与可控性：
物理化学： 可以精确地测量温度、压力、反应速率等，控制变量，得到干净、可重复的数据。
生物学： 即使是体外实验，也很难完全模拟体内复杂的微环境。细胞是活的，会不断地代谢、生长、死亡，实验结果更容易受到各种不可控因素的影响。比如，测量一个蛋白质的活性，除了蛋白质本身，还需要考虑缓冲液的pH、离子强度、辅因子是否存在等一系列因素。
三、数学与理论框架的建立
数学是物理化学的“语言”和“基石”，而生物学在很长一段时间里，虽然也观察到很多现象，但缺乏一套统一、强大的数学理论框架来整合和预测。
物理化学的数学模型： 牛顿力学、热力学、量子力学、统计力学等数学理论，为物理化学提供了强大的解释和预测工具。例如，量子化学可以直接计算分子的电子结构和化学键的性质，预测反应的可能性和产物。
生物学的理论困境：
“分类学”的时代： 早期生物学更侧重于对生命形式的观察、描述和分类（植物学、动物学）。这些工作虽然重要，但更多是“知其然”，缺乏“知其所以然”的理论深度。
缺乏普适性定律： 很难找到像“万有引力定律”或“能量守恒定律”那样，能够简洁、普适地描述所有生命现象的“生物学定律”。
理论整合的难度： 生物学中的“理论”往往是针对特定现象提出的，例如达尔文的进化论、孟德尔的遗传定律。这些理论虽然革命性，但如何将分子、细胞、个体、种群等不同层级的理论有效整合，形成一个统一的理论体系，是生物学长期面临的挑战。
系统生物学的兴起： 近年来，随着计算科学、大数据和数学建模技术的进步，系统生物学开始尝试用数学和计算方法来理解生物系统，这标志着生物学在理论化方面正在取得重要进展。
四、研究方法的差异与历史积累
物理化学的“解构”与“重构”： 物理化学常常采用“解构”的方式，将复杂的系统分解成基本单元，理解其性质，然后尝试“重构”来预测宏观现象。例如，通过研究大量小分子的反应，来理解材料的性质。
生物学的“观察”与“干扰”： 生物学最初更多依赖于“观察”和“描述”。当开始“干扰”生命系统时，例如改变基因、添加药物，由于其复杂性和对环境的敏感性，实验设计和结果解读都更加困难。
历史的“积淀”： 物理学、化学的许多基本原理，在1719世纪就已经奠定。例如，经典力学、电磁学、热力学。而生物学真正意义上的“分子时代”和“遗传时代”的突破，主要集中在20世纪。这意味着，物理化学学科拥有更长的、相对“简单”的理论基础构建时间。
举个例子来对比：
想象一下，你要研究一个非常精密的机械手表（类似物理化学）。你可以拆开它，逐个研究齿轮、弹簧的材质、形状、运动规律，用物理学定律来计算它们的啮合和动力传递。你可以精确测量每个零件的尺寸、材料强度，并很容易地预测手表运转的精度。
但如果你要研究一个大脑（类似生物学），你不能简单地把它拆成一片一片的神经元来研究。即使你分离出单个神经元，它的功能也依赖于它与成千上万个其他神经元的连接、电化学信号的传递、以及周围微环境的影响。你需要同时理解神经递质、离子通道、突触可塑性、神经网络的连接方式，甚至还有“意识”这种难以捉摸的涌现现象。而且，大脑的“设计”是漫长进化形成的，并非一定是最优的。
总结来说，生物学发展相对“慢”的原因，不是因为科学家们不努力，而是因为它研究的对象本身具有压倒性的复杂性，技术上的瓶颈存在时间更长，并且缺乏像物理化学那样成熟、普适的数学和理论框架。
当然，随着基因测序、CRISPR基因编辑、单细胞测序、高分辨率显微镜、冷冻电镜、AI辅助分析等技术的飞速发展，生物学正在经历前所未有的加速。我们现在可以以前所未有的精度和规模去研究生命，很多曾经无法想象的问题正在被一一攻克。所以，“落后”更多的是一个相对的、历史性的判断，生物学正以前所未有的速度向“快车道”飞奔。
网友意见
这是很复杂的问题，我只能引述应该是霍金说过的一个思路：
科学有三极：
- 极大
- 极小
- 极复杂
截止20世纪，极大极小都做得相当可以了，但极复杂仍然让人类望洋兴叹。
- 牛顿开创了适用于极大的体系，到爱因斯坦基本搞定了。
2. 原子的存在从预测到20世纪初被证明花了两千年，量子力学众星的工作在三十年之中就让臻于极小的法则变得相当成熟。这条路的应用研究还在大行其道，但基础理论领域的边际递减效应已经非常严重，明显已经是trivial的东西居多。
3. 极复杂是最难的，因为尚无牛顿那样的体系，牛顿本人也思考过，他列出的重大问题中就包括生物学，但和化学一样无功而返——在时机到来之前，“在智力上超越了全人类”的牛B顿也只能栽跟头。
"I can calculate the motion of heavenly bodies, but not the madness of people."
(我可以计算天体的轨迹，却无法计算人类的疯狂)
- Issac Newton
这样的学术禁地在进入20世纪之后仍然让最伟大的头脑望而生畏：
If people do not believe that mathematics is simple, it is only because they do not realize how complicated life is. (若人们不相信数学是简单的，只因他们未意识到生命之复杂)
-John von Neumann
不过面对这样的挑战，在学术上的狐假虎威者嘲笑伪化生之前很早的岁月中，最有眼界与责任感的物理学界大佬如波尔、薛定谔等却早就发起了向生物学进军的呼吁——实际上20世纪中期分子生物学的黄金时代因德尔布吕克、克里克等年轻物理学家的努力而开启。
阐明复杂性和复杂化概念应当是20世纪科学的任务，就像19世纪的熵和能量概念一样[1]。
-John von Neumann
可是霍金发现这个还是太乐观了，所以……
I think the next century will be the century of complexity.
—— Stephen Hawking said in SAN JOSE MERCURY NEWS, January 23, 2000
当然我不会说传统的分类学、分子生物学可以代表比现有的物理学更高水平的一类研究，但先驱者们呼吁的生物学、特别是系统、深刻地对其复杂性展开的研究，却是迥异于既有的物理学、非常艰难的一类工作……它们不是物理学的应用，它们只是全新的物理学，并有可能如波尔所期待的那样，改变既有的物理学。如一篇Review的标题：
Biology Is the New Physics
—Philip Hunt. EMBO Reports 11, 350 (2010)
它们基于、但绝不等同于[2]：
而是更多地像这样：
以及这样：
这些工作迄今还在路上，但伟大的征程从未停止，新的、超越传统生物学家与物理学家眼界的科学体系也正在地平线上升起，生命复杂系统已经成为21世纪的核心使命。最难的也终究会迎来它的时代，它也必须被人类解决，因为它正是科学的生机、最可挖掘的价值所在。在基础物理学的发展从根本上已经陷入极大的困境、且毫无头绪的同时，没有一个基础的领域像生物学一样发展之快让任何教科书一旦出版都会迅速落后于时代，大量看似不起眼的、琐碎的工作像基础设施建设一样，在为新的科研生态奠基——如第谷的观测、开普敦的总结之于牛顿力学，如4G之于互联网支付-大数据-DL。
借用丘吉尔的一句话：
“We shall never surrender …… would carry on the struggle, until, in God's good time, the New World, with all its power and might, steps forth to the rescue and the liberation of the old.”
参考
- ^ 中文引自郝柏林. 科学, 1999, 3:3 | 就冯·诺依曼这一观点，郝柏林在论文中进一步表示：“看来，20世纪的科学没有完成这个任务，要把它传递到新的千年。”
- ^ https://mymodernmet.com/wp/wp-content/uploads/2018/03/infographic-map-biology.png
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