在这里，我看到了AI for Life Science的未来 | 巢生BFF现场纪实

2024年诺贝尔物理学奖、化学奖相继授予人工智能领域，标志着人类的科学事业进入全新纪元——AI正在从辅助工具跃升为驱动科研发现的核心引擎。

尤其是，AI在蛋白质结构预测与设计上的突出成就，展现了AI在探索生物奥秘中的变革性力量。随着以AlphaFold、Evo为代表的革命性工具的出现，以及多模态生物数据的指数级增长，AI for Life Science不仅正在大幅提升着研究效率，更将从根本上拓展了人类解决基础性、交叉性、复杂性生命科学难题的能力边界。

未来，AI有望深入原子、分子、细胞等多尺度生命系统，实现从精准解析预测到生成式设计再到发现流程重构的全链条创新，为生命科学带来范式级的突破，重塑行业创新格局。

然而，当前AI赋能生命科学的现实路径面临双重困境：一方面，初创企业和学术机构受限于资源短缺、技术转化路径不畅等现实瓶颈；另一方面，制药巨头和投资机构却难以触达真正具有突破性的创新项目，这种结构性失衡正在制约整个行业的创新发展。

在此背景下，6月27日，2025巢生BFF生物前沿探索年度论坛在北京隆重举办，本次论坛以“AI for Life Science，突破想象边界”为主题，聚焦人工智能与生命科学领域的融合探索，为初创企业、投资机构与政府间搭建高价值的资源对接平台，促进多方的深度交流与合作，共同推动技术创新与产业升级。

巢生创新实验室CEO代英欣表示，短短几年间，AI在攻克生命科学领域诸多基础性难题的同时，更催生出一系列可落地的创新成果，从蛋白质结构预测到细胞模拟，从药物研发链条重构到生产工作流程创新，这一领域仍有大量值得探索的应用场景。

成立于2017年的巢生Nest.Bio是一家专注于通过技术革新推动全球生物科技发展的风险投资与孵化机构，目前已形成“资本—研发空间—人才”三位一体的创新投资孵化模式，在美国波士顿、新加坡、中国北京、上海、杭州打造了一个充满活力的全球合作伙伴网络与创新社群。

巢生致力于做创业者最亲密的合伙人，通过提供全方位的资源支持，陪伴企业加速成长，协同打造AI for Life Science的美好未来，共同描绘生命科学智能浪潮的未来图景。

AlphaFold之外，AI为生命科学带来更多可能

AlphaFold在解决蛋白质结构预测难题上的开创性成就，标志着AI for Life Science的重要里程碑。

而由AlphaFold点燃的生命科学革命，正在向更精密的功能预测、更主动的分子设计、更复杂的疾病机制层层深入，生物领域的ChatGPT时刻正在加速到来。

来自微软研究院的Bruce Wittmann以蛋白质工程为核心，系统阐述了机器学习在该领域的关键阶段演进。

传统方法，如定向进化，虽然有效，但耗时且成本高昂，如同在黑暗中摸索，依赖于反复试验和筛选。

最初的监督学习方法试图通过学习已知蛋白质序列和功能来预测或优化，这大大加快了设计过程，将部分筛选工作从实验室转移到计算机。然而，这类方法仍需要大量有标签的实验数据，为了克服这一瓶颈，半监督学习应运而生，它利用了海量的无标签蛋白质序列数据，通过模拟自然语言处理的方式，让模型学习蛋白质序列中蕴含的深层语境信息，从而更有效地指导蛋白质设计。

最新的突破是生成式AI的引入，它彻底改变了蛋白质设计的范式。就像AI可以根据文本提示生成图片一样，生成式AI蛋白质模型能够根据期望的功能、结构或特定条件，直接“生成”出新的蛋白质序列。这种从“功能到序列”的逆向设计方法，极大地扩展了我们探索和创造新蛋白质的能力，标志着蛋白质工程正从传统的试错式探索迈向更智能、更高效的AI驱动设计时代。

昌平实验室陈明辰在演讲中介绍了利用AI和数据驱动方法研究淀粉样蛋白的工作，团队开发了RibbonFold模型，通过引入物理约束和多态性预测能力，显著提升了淀粉样蛋白结构预测的准确性，克服了AlphaFold在淀粉样蛋白预测中的局限性，助力神经退行性疾病的诊断和药物靶点发现。

AI科学家，从愿景到实践

AI对科研的革新远不止于模型性能的提升，更在于其催生了新一代基础设施与平台体系，推动科学发现从单点算法突破转向全流程智能闭环，使得高复杂度、大体量的发现任务能够实现自主决策、动态优化与持续进化。

在此背景下，“AI科学家”这一概念正迅速从科幻想象跃入现实图景，尤其是，随着Agent（智能体）技术的发展，AI正重新定义人机交互的边界，推动整个生命科学领域的突破。

斯坦福大学AI实验室的黄柯鑫博士介绍了构建通用型虚拟生物医学科学家的愿景和工作进展，他指出，生物医学研究面临的主要瓶颈是人力局限。为此，他们提出构建一个通用的生物医学AI智能体--Biomni。

Biomni的独特之处在于系统地构建了一个全面的研究环境，使得Agent能像真正的科学家一样，调用各种专业软件、查询数据库、甚至指导湿实验，并通过生成代码来高效、灵活地完成任务。

在包括基因克隆和复杂多组学数据分析等多项研究任务中，Biomni均大幅缩短了研究时间并成功实现了科学发现。

黄柯鑫强调，这种通用型AI智能体有望突破人类能力的线性增长限制，加速科学发现，未来或成为每个生物学家的“虚拟助手”。

恩和生物计算负责人Alex Song则阐述了利用AI科学家提升合成生物学研发和生产效率的完整路径。

他提出AI Scientist agent系统来高效地生成科研项目研发方案，并采用交互式反馈机制，将用户反馈融入强化学习，持续改进模型输出，最终形成完整的科研指令流程，显著提升科学家效率。

接着回顾了过去几年在实验室和工业数字化方面取得的成就，包括完成了8个关键领域的数字化转型，如生物铸造厂、智能制造、供应链管理等。

展望未来发展方向，Alex Song表示终极目标是打造一个多模态合成生物学AI科学家系统，实现从数字化到智能化的跨越。

AI驱动医疗创新，挑战与展望

在圆桌论坛环节，嘉宾围绕“AI如何驱动医疗领域创新升级”畅所欲言，针对AI在医疗领域的应用突破、数据整合、技术瓶颈等议题提出自己的思考。

晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏提出，AI在药物研发中并非简单的“高配版筛子”，而是通过构建“计算-实验”闭环体系，加速分子设计到临床转化的全流程。

他回顾了晶泰科技的发展历程，在成立初期，公司专注于小分子晶型预测这一细分领域，在两年多的时间里将技术做到全球第一，在复杂体系处理和精度上远超竞争对手，这使得他们在2017年与辉瑞建立了深度合作。

在赖力鹏看来，最关键的因素并非现有数据的规模或质量，而是AI设计后数据反馈的速度。晶泰在公司发展早期就开始自建湿实验室，并自主研发了AI机器人实验室，目前实验室每月能产生数十万条化学反应过程数据，这些数据正在成为公司的核心资产。

若生科技创始人、首席执行官王轶楠展示了AI如何将药企员工400小时的医学调研工作缩短至20-30分钟，若生将在7月份全新发布AI Agent产品，新产品可调用专业数据库，模拟药企专家思维链，实现从靶点分析到市场策略的端到端自动化。

美中爱瑞科研中心主任助理赵英池则分享了AI在诊前、诊中、诊后的落地场景，包括AI预问诊系统帮助医生快速整理患者病史资料以及语音病历系统自动生成病例草稿等，强调AI作为医生“助手”的关键定位。

面对AI医疗数据整合难题，嘉宾们提出差异化解决方案，例如晶泰科技通过自建实验室生成高质量新数据；若生科技选择分类处理“事实数据”与“观点数据”，通过用户思维链训练AI模拟专家决策；美中爱瑞则构建统一数据中台以打破院内系统孤岛。

三位嘉宾一致认为，技术迭代是打破监管与商业化壁垒的关键。例如，来自美中爱瑞的实践显示，当AI推理能力接近医生水平时，临床接受度显著提升。

重构未来实验室的智能工作流革命

在“AI时代下的实验室自动化及工作流创新”圆桌上，来自产业界的三位专家展开深度对话，共议智能化浪潮为科研与工业领域带来的颠覆性效率革新。

合碳智能创始人、首席执行官陈志刚指出，当前干实验进展快于湿实验，后者因流程复杂、灵活性不足面临自动化瓶颈。他认为，未来需通过柔性机器人技术和可扩展的解决方案降低成本，实现设备与实验流程的动态适配。

智源深澜创始人、首席执行官王承志表示，AI for Life Science仍处早期阶段，生命科学尚未成为‘可计算’的科学。他强调，AI与自动化的深度融合需推动生物学从经验驱动转向数据驱动，最终实现AI科学家自主设计实验、生成与分析数据。

Diatom Biolab联合创始人、首席执行官张旌从微流控技术角度补充，芯片级自动化能拆解实验步骤为最小单元，而AI的价值在于整合实验全流程的结构化数据，为模型训练提供多维输入。

2025年被称为Agent元年，三位嘉宾一致认为，传统实验流程将迎来智能化革命。陈志刚认为，实验室SOP本质是工作流，Agent可动态设计流程并嵌入智能决策点，减少人工干预，实现“物理-数字”空间的无缝衔接。王承志以蛋白质进化实验为例，自动化设备实时反馈数据、优化实验设计的闭环正是Agent的雏形，“未来每个实验岗位都可被抽象为Agent。”

当然，关于智能化实验室工作流程的探索并非一蹴而就，嘉宾们提出数据与自动化孤岛、复合型人才稀缺和需求碎片化三大核心挑战。

展望未来，王承志预见AI原生设备将取代当前机械化的解决方案，通过自主决策闭环加速科学发现。张旌表示，开源生态与微流控技术的进步有望使生物实验像3D打印一样实现“可定制化规模化”，大幅降低科研门槛，未来每个人都可以像编程一样进行生物发现。

三位一体，打造生物科技创新创业新生态

作为专注于通过技术革新推动全球生物科技发展的风险投资与孵化机构，巢生Nest.Bio致力于发掘下一代生物技术，从交叉学科演进趋势中寻找革命性突破。

依托麻省理工学院与哈佛大学的学术底蕴，巢生从技术源头发掘突破性机会，涵盖AI和生物信息学、多组学、基因编辑工具/合成生物学、细胞与基因疗法等前沿领域。

自2017年创立以来，巢生始终坚持做创业者最亲密的合伙人，通过提供全方位的资源支持，助力创新想法快速转化为具有全球竞争力的生物科技企业。

与传统投资机构不同，面向生命科学领域，巢生打造了一套独特的创新投资孵化系统，沉淀出“巢生资本—巢生创新实验室—巢生人才”三大核心业务板块。

巢生创新实验室（Nest.Bio Labs）作为全球领先的生物科技孵化平台，已在3个国家5个地区建立了7个共享实验室平台，包括美国波士顿、中国北京/上海/杭州以及新加坡等生物医药创新高地，累计入驻企业超过300家。

这些实验室配备了BSL-2级生物安全实验室、分子生物学平台、SPF级动物房等专业设施，构建了"即住即用"的一站式研发环境，显著降低了创业门槛。

在巢生，创新从来不是孤立的，而是通过构建覆盖学术、产业、资本的全球网络，让创业者能够轻松触达关键资源。例如，巢生与Thermo Fisher、Charles River等行业巨头进行合作，为孵化企业提供专业设备与服务支持。

此外，巢生积极打造充满活力的创新社群，持续搭建生物科技领域的交流平台，每年精心策划多场高质量合作交流与学术研讨活动，为科学家、企业家和投资人创造深度对话的机会。这些活动已累计吸引1500多位行业精英参与，在思想碰撞中催生合作机遇，在知识共享中推动技术转化。

孵化企业的快速发展受益于巢生独特的创新孵化模式，在资金支持、战略规划、商业资源对接及全球化合作网络等多维赋能下，实现了价值的快速跃升，正崛起为引领生物科技未来的标杆企业。

巢生用实实在在的孵化成果证明了自己在生物科技领域的独特价值。在这里，每一个项目背后都是一个正在改变世界的创新想法，而巢生，正是这些故事最重要的见证者和推动者。

AI 赋能生命科学的发展是一场任重道远的探索。从实验室的算法迭代到产业应用，从初创企业的萌芽到行业生态的繁荣，每一个环节都需要勇气、远见与协作。

展望未来，巢生将继续以“合伙人”之姿，携手全球伙伴，加速突破性构想的落地，共赴AI for Life Science的星辰大海。

—The End—