千百年来,生命的起源、生命的本质、生命的新陈代谢、情感和意识的起源、生物的多样性、进化的法则等问题一直是困扰人类心智的问题。在这特殊的生物学领域里,过去的人们基于还原论的逻辑尝试用物理、化学领域中拆分的方法对生命进行还原,把生命拆分成多个部分进行研究,取得了不菲的成就,然而这种方式破坏了生命的有机性和活性,难以破解生命的奥秘。本文尝试突破还原论的逻辑,彻底改变传统还原认识论的世界观。本文认为,世界万象是不断演化和寻找稳定模式的信息实在及信息过程,是在无边界网络中涌现出的公共的、有机的、有功能的、多层次的、学习的、进化的模式。本文导出了由信息实在及信息过程创生世界万象的动力学方程,描述了“在无限网络中信息实在不断抓取数据通过无偏差的相互参照形成稳定模式从而证明模式存在”这一真实世界形成和演化的过程,显然,这一过程满足最大广义信息熵原理(或最大流原理)。生命系统作为整个同构和全息的世界图景中的部分和环节,也是一个通过最大化地收集广义信息熵使自身生成演化的广义生命体,本文由此揭示了生命系统的实质,得到了控制生命系统生成演化的动力学方程,构建起阐述生命系统的理论框架。在理论阐述基础上,通过生命系统的量化方法,我们重构蛋白质分子分形维数的动力学过程,揭示了蛋白质分形的内涵和演化过程,这对除蛋白质模式之外的其他的生命系统的模式的演化内涵的揭示也有指导意义。另外,本文还发展出一套具体的算法,借助Matlab平台提供的自组织特征映射人工神经网络对复杂系统的动力学演化方程进行求解,即利用抓取的组元重构复杂系统自我涌现的稳定模式,建立了新世界观和理论框架下对复杂系统的数值模拟方法。基于这一思路,本文以微生物生态系统和太湖虾为例,对其整体结构模式的演化进行了模拟分析可对诸如生命此类的复杂系统结构演化进行预测,可在一定程度上了解其发展趋势。最后我们对生命的其他相关问题诸如宇宙、物质、意识的起源问题都分别进行了探讨,希望能让人们在对生命等问题的认识上有些更深刻的感知和体会。