隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速向縱深推進(jìn),全球科技創(chuàng)新進(jìn)入密集活躍期,科學(xué)研究呈現(xiàn)多向突破,不斷打破人類認(rèn)知邊界。實(shí)踐表明,人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究(AI for Science,AI4S)時(shí)代已經(jīng)到來。
當(dāng)前,我國基礎(chǔ)研究已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的加速提升期,迫切需要新的科研戰(zhàn)略思維和科研組織模式。國務(wù)院日前印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》中明確提出,要加快探索人工智能驅(qū)動(dòng)的新型科研范式,加速“從0到1”重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。
近日,北京大學(xué)深圳研究生院與百度智能云聯(lián)合宣布,雙方攜手打造的“一站式”數(shù)智化生命科學(xué)研究平臺——AI4S LAB正式上線。該平臺深度整合算力、數(shù)據(jù)、模型、實(shí)驗(yàn)四大要素,開發(fā)多智能體協(xié)同系統(tǒng),為科研工作者帶來“AI驅(qū)動(dòng)、干濕閉環(huán)、全鏈數(shù)智”的云端科研體驗(yàn),極大提升科研效能與創(chuàng)新能力。
AI4S全鏈路數(shù)智化要素整合,賦能科研協(xié)作新范式
長期以來,“作坊型”科研模式在生命科學(xué)傳統(tǒng)科研體系中占據(jù)主導(dǎo)地位,研究團(tuán)隊(duì)雖能自給自足,但超過80%的時(shí)間都耗費(fèi)在重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的實(shí)驗(yàn)操作與數(shù)據(jù)整理工作中,研發(fā)周期長、效率低下。
盡管AI與科學(xué)研究的深度融合已展現(xiàn)出巨大潛力,但實(shí)踐中也逐漸暴露出三大新挑戰(zhàn):一是學(xué)科認(rèn)知壁壘,生命科學(xué)領(lǐng)域和人工智能領(lǐng)域的科研工作者存在嚴(yán)重的“知識不對稱”,導(dǎo)致AI賦能的研究易偏離真實(shí)的產(chǎn)研需求。二是數(shù)據(jù)斷層,生命科學(xué)研究數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)性,嚴(yán)重阻礙知識的跨域遷移與模型的泛化能力提升,難以支撐智能科研閉環(huán)運(yùn)行。三是技術(shù)代差,目前多數(shù)生命科學(xué)研究依賴正向設(shè)計(jì)思路和傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)操作,缺乏實(shí)現(xiàn)“逆向設(shè)計(jì)、自主研發(fā)的端到端智能化實(shí)驗(yàn)工作流”的全鏈路工具支撐。

為突破科研效率瓶頸,跨越智能化鴻溝,北京大學(xué)深圳研究生院(PKUSZ)宣布啟動(dòng)一項(xiàng)前瞻性的數(shù)智化平臺型研究模式,旨在探索并實(shí)現(xiàn)科學(xué)研究的“逆向設(shè)計(jì)與自主發(fā)現(xiàn)”能力。通過與百度智能云的深度合作,雙方共同打造了“AI4S LAB”云上科研平臺。
AI4S LAB數(shù)智化支撐生態(tài)建設(shè)包括——算力:配備可伸縮的高性能計(jì)算集群,搭載面向科學(xué)智能需求的超智融合算力調(diào)度系統(tǒng)。模型:基于百度智能云千帆大模型平臺開發(fā)私有化模型與數(shù)據(jù)管理能力,為AI4S LAB提供了Agent開發(fā)所需模型、Agent編排、數(shù)據(jù)和定制化服務(wù)。匹配一站式模型效果調(diào)優(yōu)工具鏈,為平臺提供模型納管、精調(diào)與推理支持,尤其是生物領(lǐng)域大語言的場景化適配與調(diào)用。具有卓越的模型推理托管能力,在配備超10個(gè)可直接使用的通用與生命科學(xué)垂直領(lǐng)域代表性模型的同時(shí),還支持各類主流推理框架和模型的自定義導(dǎo)入與部署,為科研工作者提供了高度靈活的開發(fā)環(huán)境。數(shù)據(jù):配備超15個(gè)專業(yè)數(shù)據(jù)集,提供開放共享且持續(xù)產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的知識平臺,提供高效數(shù)據(jù)管理功能、智能可視化數(shù)據(jù)分析工具。實(shí)驗(yàn):集成超過22臺套的先進(jìn)高通量、自動(dòng)化、自迭代智能實(shí)驗(yàn)設(shè)備,面對生命合成領(lǐng)域,提供工程菌株構(gòu)建與優(yōu)化,蛋白表達(dá)與酶工程,代謝工程與調(diào)控,非天然氨基酸整合,合成噬菌體開發(fā)等多場景提供高效科研服務(wù)。
以多智能體協(xié)同系統(tǒng)為核心,賦能生科研究工作流革新
北京大學(xué)深圳研究生院自主研發(fā)的AI4S原生多智能體系統(tǒng)——BIOMA,是平臺全鏈路智能化實(shí)現(xiàn)的核心,提供高效協(xié)同的云化研究能力,涵蓋了從理論預(yù)測、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、自動(dòng)化執(zhí)行到數(shù)據(jù)分析與迭代的各個(gè)環(huán)節(jié),助力科研人員突破傳統(tǒng)研究的時(shí)空限制。
BIOMA多智能體系統(tǒng)的能力包括——逆向智能設(shè)計(jì):從期望的功能或性能指標(biāo)出發(fā),智能設(shè)計(jì)全新的實(shí)驗(yàn)方案與材料。智能創(chuàng)制與表征:自動(dòng)化地執(zhí)行復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)流程,并對結(jié)果進(jìn)行精確表征??蒲袛?shù)據(jù)智能分析與迭代:對海量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,并基于分析結(jié)果自主優(yōu)化后續(xù)實(shí)驗(yàn)方案。

BIOMA多智能體系統(tǒng)由一系列功能協(xié)同的智能體構(gòu)成,每個(gè)智能體在科研流程中扮演著關(guān)鍵角色:
理論科學(xué)家智能體(PredAgent),在理論預(yù)測階段,解析科研人員以自然語言輸入的研究構(gòu)想,并即時(shí)調(diào)用全球前沿的預(yù)測模型和工具進(jìn)行模擬與計(jì)算。極大地提升了理論設(shè)計(jì)的效率,更通過算法優(yōu)化增強(qiáng)了預(yù)測的準(zhǔn)確性,為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究奠定堅(jiān)實(shí)理論基礎(chǔ)。
實(shí)驗(yàn)規(guī)劃師智能體(ProAgent),具備自主生成完整、可執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)方案的能力。在干濕閉環(huán)驗(yàn)證階段,通過與研究人員的多輪交互,精確提煉并完善濕實(shí)驗(yàn)方案的每一個(gè)細(xì)節(jié),包括試劑選擇、參數(shù)設(shè)定以及儀器調(diào)配等,從而構(gòu)建出邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、操作性強(qiáng)的實(shí)驗(yàn)流程。
智能實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化被《自然》期刊列為“2025年值得關(guān)注的七大技術(shù)”之首。實(shí)驗(yàn)室指揮官智能體(OperAgent),負(fù)責(zé)在實(shí)驗(yàn)執(zhí)行階段,將ProAgent生成的復(fù)雜實(shí)驗(yàn)方案轉(zhuǎn)化為機(jī)器可精確執(zhí)行的指令。通過對實(shí)驗(yàn)室超22臺自動(dòng)化設(shè)備的多線程精準(zhǔn)調(diào)度與協(xié)同控制,成功打造7x24小時(shí)不間斷運(yùn)行的“黑燈實(shí)驗(yàn)室”,實(shí)現(xiàn)了真正意義上的無人化、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)流程。
數(shù)據(jù)分析師智能體(ComAgent),致力于構(gòu)建一個(gè)一體化的科研數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),提供豐富的數(shù)據(jù)分析工具與可視化圖表,同時(shí)基于設(shè)定的關(guān)鍵性能指標(biāo),對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與洞察。通過自主分析,ComAgent生成富有洞見的優(yōu)化建議,并自動(dòng)規(guī)劃下一輪的實(shí)驗(yàn)方案,從而形成可持續(xù)進(jìn)化的科研閉環(huán),加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。
AI for Science是中國科技創(chuàng)新歷史上的最好機(jī)會(huì),北京大學(xué)與百度分別作為AI4S的首倡者和前鋒踐行者,正在全力引領(lǐng)和參與這一重大科研范式變革過程。未來,北京大學(xué)深圳研究生院將與百度在AI4S科研平臺、AI4S成果產(chǎn)業(yè)化孵化平臺、交叉創(chuàng)新人才培養(yǎng)等方面繼續(xù)深化合作,結(jié)合雙方在學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)勢,攜手打造面向全球的智能化科研協(xié)作新范式。