全球科技巨头竞速：AI从“大脑”走向“双手”
今年2月，OpenAI将GPT-5接入Ginkgo Bioworks云实验室，实现了“AI设计-机器人执行-结果回传”的闭环。经过六轮迭代、3.6万组反应配方测试，标准蛋白生产成本降低40%。
然而，关键细节在于：驱动机器人的执行代码由工程师编写，GPT-5并未直接触碰底层控制。这意味着当前的AI仍局限于“思考”实验，而非完全自主“执行”。与此同时，Anthropic收购生物科技公司、OpenAI投资Orchestra Bio、Google连接实验台机器人，行业共识日益清晰：仅有智能模型不足够，AI需要接入真实物理世界进行交互与反馈。
涌生智能发布云端自主实验室SE-Fab-SynBio
11月6日，在上海进博会“智能基座，世界共生”主题活动中，华大智造子公司涌生智能正式发布云端自主实验室SE-Fab-SynBio。该平台不仅开放预约，更已通过自家测序仪所需酶的验证测试。
该平台的核心理念是将实验室转化为AI的训练场。当AI提出验证假设时，实验室自动执行并返回包含实验条件、过程记录及质量信息的完整数据包，供AI进行下一轮优化设计。
科研瓶颈转移：从“想不出”到“验不过”
传统科研中，科学家需耗费大量时间查阅文献并凭经验筛选方向。如今，AI可在几分钟内生成上百个候选方案，但实体实验室的资源限制导致验证速度远远滞后。
数据显示，在一组结合实验中，AI设计的1,320个候选蛋白仅354个表现出目标活性，其余73%消耗了大量资源却无果而终。生物学并非纯数学推导，必须通过真实实验验证假设。目前，拥有算法优势的AI团队缺乏实验室资源，而精简型生物科技公司则依赖外部CRO网络，科研瓶颈已从创意生成转向实验验证能力。
构建AI的“物理强化学习环境”
云实验室并非虚拟模拟，而是借鉴云计算模式，让用户无需自建实体实验室即可使用标准化实验服务。涌生智能将SE-Fab-SynBio定位为科学大模型的物理强化学习环境，旨在为AI提供可信的数据反馈（Verifier）。
大模型在真实实验中的局限性
OpenAI近期发布的BioBasicsBench基准测试显示，即便是最新的GPT-6 Astra，在理解真实湿实验数据方面平均得分仅为66.7%，GPT-5.6 Sol更是低至43.8%。模型常忽略关键对照、选错菌落或高估数量。这表明，仅靠扩大参数和训练文献不足以让AI可靠地理解生命科学实验，必须引入真实世界的试错与反馈机制。
超越传统外包：CRDMO基础设施
以Anthropic支持的Mithril为例，其通过Claude编排11家外部实验室完成药物研发，大幅降低了跨组织协调成本。但传统外包交付的是非结构化报告，数据清洗困难。涌生智能提供的CRDMO（合同研究开发与制造组织）基础设施，通过API直接对接研发工具和AI智能体，返回标准化的结构数据，使AI能够直接读取并利用反馈进行迭代。
World Loop系统：实现AI自主闭环
为解决从“科学意图”到“物理执行”的转换难题，涌生智能推出了循环进化系统World Loop，包含三个核心组件：
- ProtoPilot（精细执行）：将自然语言指令转化为可执行代码，下发至物理设备，并根据反馈自动修正。其在ProtocolQA测试中得分76.85%，接近人类专家水平。
- Operon-S1（快速决策）：处理流程中标准明确的节点，提高决策效率。
- EnzymeRSI（进化优化）：专攻酶工程，利用实验反馈优化下一轮候选方案。
配合BioLab Bench考官系统，该闭环实现了AI自主提出方案、转换代码、执行实验并依据反馈优化，人类仅需确认方向。在华大智造内部测试中，DNA聚合酶经3轮迭代测序错误率降低37%，PUP聚合酶热稳定性提高3.4℃。
模块化架构支撑多场景应用
SE-Fab-SynBio采用模块化设计，覆盖蛋白表达、分子克隆、无细胞合成等五大方向，并遵循“人、机、料、法、环”质量管理体系，确保每步操作、设备状态、试剂批次及环境参数均可追溯。这种全要素记录使得失败数据同样具有训练价值。
拓展至虚拟细胞与细胞治疗
除酶工程外，该平台正拓展至更广泛的生命科学领域：
- 虚拟细胞（AIVC）：与元示科技合作，提供大规模扰动实验数据，弥补高质量标签数据的稀缺，助力通用细胞大模型构建。
- 细胞治疗：与艾凯生物成立合资公司，打造AI原生自体细胞制药管线。通过自动化装备将细胞制备标准化，建立计算孪生模型，解决帕金森病等候选产品的规模化制造难题。
结语：缩短假设与答案的距离
随着算力普及，AI for Science的竞争焦点正从“提出假设”转向“验证假设”。云端自主实验室通过提供易于获取的实验验证能力，让科学家从繁琐操作中解放，专注于核心科学问题。正如涌生智能CEO杨梦博士所言，每一轮实验积累的数据与知识都将推动AI科学发现走向规模化，让假设与答案之间的距离更近一步。