在进入这个120人的大组里后，王顺智不小心把自己变成了一个“夜猫子”。在一个如此庞大的组里，导师很难照顾到每个人，组员受到的直接关注较少，要想学有所成基本全靠自我驱动力。博后期间调整方向的王顺智本就是个闲不住的人，身体里就像装了发条，这样的性格反而在大组里如鱼得水。更何况，他还有一个更疯狂的导师——蛋白质领域大牛、美国华盛顿大学生物化学系教授David Baker。
他是一位60岁的“纯粹科学家”，全身心扑在科研上，一得空就泡在实验室，谈起研究就像打了“鸡血”。王顺智对待科研的这股子热情，也受到David的感染。尽管到David组里做博士后已有3年，但导师每一次重现那种“冲劲儿”，都令他十分佩服。近日，王顺智以共同第一作者身份在Science发表论文，这也是他在两个完全不同领域里的第二篇Science。
他和合作者采用一种人工智能强化学习算法，开发了一款强大的新型蛋白质设计软件。该成果是利用人工智能开展蛋白质科学研究的里程碑，这种方法可能会引领蛋白质设计的新时代。
王顺智从棋盘游戏到蛋白设计。一开始，王顺智的研究领域与人工智能并无交集。他在本科和博士阶段都是学的化学专业。本科是在美国北卡罗来纳大学教堂山分校学金属有机化学，博士期间就读于美国西北大学，主要做纳米材料和DNA超分子化学。
在读博接近尾声，他才逐渐接触计算领域。那时候，他就意识到，在研究分子生成的领域中，如何用人工智能去更好地生成分子，将会是未来的一大趋势。而在人类的生命健康领域，蛋白质承担了很多重要的生命功能，比如新陈代谢、免疫等等。在传统自然过程中，这些蛋白质的产生，主要来源于遗传和演化。但在应对大流行病、癌症等突发状况时，亟需快速高效生成能应对它们的这类型分子。蛋白质设计已有很多学者在做，也取得了不错的进展。
但对于一些高度复杂、有特定形状的蛋白质，要想天衣无缝地形成对称的组装体，仍然是研究的一大难点。
科研本就是一项长期且极具挑战的工作，是一个需要不断探索、实验和积累的过程，在如此漫长的路途上，难免遭遇不同程度的磕碰。虽然已是手握两篇Science、多篇Nature子刊，但王顺智坦言，自己的科研之路并非一帆风顺。
到美国西北大学读博，原本是一件令王顺智很愉悦的事情，毕竟可以夜以继日地从事自己热爱的科研工作。但在头两年，他都被困在一个课题里，一直处于卡壳状态。彼时，年轻气盛的他想去做一项比较有挑战性的实验，即用DNA把合成的纳米颗粒形成超晶格的多层级组装，但每一次都以失败告终。实验到底能不能成，他心里完全没底。自己没有产出，而周围的小伙伴一个个都进展顺利，压力感日复一日加重。
王顺智不允许自己陷入失败的泥潭，生活要继续，科研工作也要往前推进，于是他采取了迂回策略，开始积极探索新的研究方向，那个卡壳的课题就偶尔做一做。
读博常面临去大课题组好，还是去小课题组好的抉择问题。作为过来人的王顺智给出了自己的理解和建议。“大组不差钱是最直观的感受，人脉物质极大丰富，从来不缺东少西，资源多、路子广。
”王顺智介绍，“我博士期间在Chad Mirkin团队，有近80个成员，每年的科研经费要烧掉好几百万美元左右。而我现在所在的David实验室，每年的科研经费更高，能达到上千万美元。”但大组的大老板不可能照顾到每个人，组员受到的直接关注可能较少，学生更多的是交给博士或博士后来带。
但David是个特别大的例外，他有一套被称作“communal brain”的组织管理哲学，自己亲自上阵带所有学生和博后，通过自己连接起了组里所有人，形成了一个具有集体智慧的“大脑”，简直就是业界的一个标杆。