打破实验室的围墙：AI如何重构生物科研平台逻辑

如果把生物科技的过去一百年浓缩成一幅画卷，最鲜明的底色恐怕不是数据，而是试错。从人类基因组草图完成到蛋白质结构预测的革命，新技术不断叩击科研的大门，但最根本的范式——发现问题、做实验、看结果、再设计——几乎没有变过。

From Traditional Lab to AI-Powered Biological Research

慢，是生物科研与生俱来的禀赋。

一个药物靶点蛋白从概念提出到拿到第一个候选分子，传统流程走一遍需要数月甚至数年，中间经历无数次湿实验的反复筛选与失败。即便是在整个链条中最“可预测”的蛋白质工程领域，培养一个能独立完成蛋白质改造的科研人员需要5年，成功设计出一个可供产业应用的蛋白质往往还需要另一个5年。时间成本之外，效率和阳性率的瓶颈更是困扰行业的长期痛点：传统方法下，通过大量实验试错找到符合需求的突变体，阳性率大约只有1%，实验样本动辄成千上万个。

如果说以AlphaFold为代表的第一代AI浪潮解决了“看清蛋白质长什么样”的问题，那么今天，我们正在进入一个新的阶段——让AI不仅看得清，还能直接解决“这个蛋白能不能用”的功能性问题。

正是在这个背景下，一个悄然发生的结构变革正在重塑生物科研的基础设施：“生物科研平台”正在从“专用工具”演变为“共享基础设施”。

一、生物科研的“最后一公里”在哪里？

要理解这次变革，需要先回到一个根本问题：为什么生物科研一直这么难？

蛋白质是生命活动的核心执行者。它由20种氨基酸排列组合而成，一个中等大小的蛋白质包含数百个氨基酸残基，其序列组合空间是指数级膨胀的——找到一个能满足特定功能需求的蛋白序列，其难度不亚于在茫茫宇宙中找到一颗恰好适合人类居住的星球。

传统的蛋白质工程大致走两条路：一是理性设计，基于对蛋白质结构和功能的认知，有目的地定点改造；二是定向进化，在实验室中模仿自然进化的“突变—筛选”循环，通过多轮迭代逼近目标功能。前者的瓶颈在于我们对蛋白质的理解仍然有限；后者的痛点是太耗时间、成本太高，而且优质突变体在庞大的突变空间里极为罕见。

更关键的问题是衔接。计算设计生成了一堆候选序列，但谁来验证？传统的流程是这样的：科学家在计算机上完成设计后，手动把序列信息传给外包实验室或内部的湿实验团队，中间经过质粒订购、样品制备、纯化、功能检测等一系列耗时且容错率极低的环节，再把结果手动输入系统进入下一轮迭代。这个链条里任何一个环节出了问题，整个周期就要被无限拉长。

“设计归设计，验证归验证” ——计算科学家和湿实验科学家之间那道无形的墙，才是生物科研效率提升真正需要突破的壁垒。

Digital Design Stream

二、当平台成为新入口：从“大厂专属”到“个人可用”

理解这个背景后，再来看天鹜科技最近发布的MatwingsVenus™（晓鹜™） 平台，就有了一条清晰的逻辑线。

这个平台最核心的改变，不是一款更精准的AI蛋白质设计模型，而是把整个生物科研流程集成进了同一个对话界面。

用天鹜科技创始人刘灏的话说，“蛋白质设计曾堪比‘大海捞针’，如今被AI改写”。MatwingsVenus™（晓鹜™） 支持百亿级真实标签蛋白质数据的检索，整合了超过200种蛋白质设计工具、50位经平台认证的领域专家，以及30余个由专家调优的Skills。用户只需输入自然语言描述的任务目标——比如“我需要一个在pH13条件下仍然稳定的单域抗体”——系统就会自动拆解任务，调用相应的工具和模型，完成从市场调研、深度研究到分子设计、预测、筛选和实验协同的全部工作。

不过，真正让这个平台超越“又一个AI工具”本质的，是“对话式干湿闭环”的设计。

当AI完成蛋白质设计后，用户可以选择在平台上直接下单，平台将通过自研的通讯机制，把设计序列自动导入质粒订购与实验编排流程，驱动机器人完成样品制备、蛋白纯化和功能检测等一系列湿实验。实验结果将自动回流至AI模型，作为下一轮迭代的优化依据。计算驱动湿实验，湿实验反哺计算——一个真正可执行、可反馈、可迭代的研发闭环就此形成。

天鹜科技对这件事有一个很形象的表述：MatwingsVenus™（晓鹜™） 的目标是把过去只有大企业、大院所才能掌握的复杂研发能力，变成每个个人开发者都能轻松调用的“共享实验室”。这种模式不仅打破了传统CRO“按项目收费”的重人力模式，更重要的是，它通过“AI设计+自动化实验”的智能体平台，实现了标准化、高通量的蛋白分子交付。

资本层的反馈佐证了这一判断：就在今年3月，天鹜科技完成了超2亿元的A+轮融资，由中石油昆仑资本、涌铧投资、上海未来产业基金联合领投。

三、不是纸上谈兵：几个真实案例在说什么

概念说得再漂亮，最终要看结果。

 MatwingsVenus™（晓鹜™） 平台已经在创新药和合成生物学领域完成了多个真实案例，其中至少两个极具说服力。

案例一：一个“无的放矢”的靶点。

免疫调控受体是创新生物药研发中的重要方向，广泛涉及肿瘤、自身免疫病和炎症性疾病等领域，临床价值和市场潜力都极高。但某个特定受体的从头设计项目面临三重挑战：第一，靶点新颖，缺乏同类药物分子可以参照；第二，靶点表面以极性区域为主，缺少典型的“高成药性”结合热点；第三，天然配体已具备纳摩尔（nM）级的超强亲和力，意味着人工设计的binder（结合蛋白）必须“虎口夺食”，从强竞争力的天然配体手中抢下结合位点。

依MatwingsVenus™（晓鹜™） 平台，AI代理自动完成了骨架筛选、界面设计、序列优化和成药性预判等全环节计算工作，快速输出了几十个高质量的binder设计序列。最关键的是，经自动化实验平台制备的binder样品在体外细胞活性实验中表现突出——其中数十个分子具备明确的细胞阻断活性和高亲和力潜力。一个从零开始的靶点，在单一平台上实现了从设计到验证的全流程打通。

案例二：让甜味蛋白“加餐”更持久。

蛋白质型甜味物质Monellin天然甜度相当高，但稳定性是个老大难问题——它对pH变化、温度波动和长期储存条件都相当敏感。天鹜科技团队采用了“代理设计—自动化实验—AI反馈—代理再设计”的多轮迭代策略，逐轮缩小搜索空间，逐步优化候选集合。

最终自动化实验结果显示：多个改造后的Monellin变体甜度相比野生型提高了十几倍，且耐热性维持在约75°C的高位区间。 从甜味口感到高温耐受，多个性能指标同时优化，这正是传统定向进化需要多轮实验才能实现的效果，而AI平台用更短的周期完成了它。

四、更快、更准、更低门槛：AI重构的科研新范式

回到文章开头的问题：“生物科研平台”今天到底意味着什么？

如果回到五年前问一个生物学家“最理想的科研工具是什么”，答案大概率会是：一个能让我少做几次失败实验的工具。而今天，当AI蛋白质设计技术不断成熟，当自动化实验设备逐步接入云端，当上百种专业工具和专家知识被整合成一个对话即可调用的入口——新的答案正在浮现：

最理想的研究平台，是让科学家把精力从烦琐的重复劳动中解放出来，聚焦于真正需要人类智慧的创意和判断。

这个趋势背后有多重驱动力的共振。

政策层面，“十五五”规划明确将生物制造纳入重点发展领域，国务院《“人工智能+”行动意见》专门提出赋能生物制造，工信部等八部门围绕菌种设计、工艺预测等四大维度部署转型指引。用中国生物发酵产业协会理事长于学军的话说，党中央“要求全链条推动关键核心技术攻关取得决定性突破”-。

技术层面，深度学习驱动的蛋白质工程范式正在加速成熟。是整个行业的共同趋势。

产业层面，从传统CRO的“按人头收费”到平台型公司的“按分子交付”，商业模式本身也在被重新定义。天鹜科技仅用了三年多时间，已经成功交付了超过30个产业化项目，合作客户涵盖世界500强及多家国内上市公司，技术服务的应用场景从创新药研发覆盖到体外诊断、食品饮料、美容护肤、洗涤纺织等十余个行业。更关键的一个里程碑案例是，天鹜与金赛药业合作，用AI大模型将一个非耐碱单域抗体的耐碱性提升了4倍，并成功应用于5000升的工业化放大生产——这是全球首款经大模型设计并进入5000升工业化生产的蛋白质产品。

这标志着AI蛋白质设计的产业化验证已经走过了“能不能做”的阶段，进入了“能不能批量化交付”的新阶段。

Industrialized Achievements

五、当每个人都可以“开发”自己的蛋白质

几年前，如果你告诉一个研究生，你可以像写文档一样，用自然语言告诉AI“我需要一个能在高温下工作的酶”，然后几周内就能拿到一个经过实验验证的候选分子，他大概率会觉得你在说科幻。

今天，这已经不是科幻。

正如天鹜科技在MatwingsVenus™（晓鹜™） 发布时所说的，这个平台代表的不只是一款工具的迭代，而是把过去只有大企业、大院所才能掌握的研发能力，转化为个人也可调用的基础设施。从清洗试管、跑胶到设计蛋白质、调度自动化机器人完成全流程——科研工作的界面正在被AI和自动化彻底改写。

生物科研平台的内涵，正在从“一台昂贵仪器”或“一套专属工具”的集合，演变为一个整合计算、实验和专家知识的全栈式系统。当越来越多的API接口被打开，当越来越多的知识被沉淀为可复用的技能，这个领域的人效天花板会被一次又一次地推高。

对于天鹜科技而言，这场变革才刚刚开始。但对于任何一个从事蛋白质相关研究的团队来说，一个值得关注的问题是：你下一个蛋白质，准备用什么样的平台来设计？