近日，常州伯仪生物科技有限公司与华大智造子公司涌生智能宣布达成战略合作，双方将围绕智能蛋白纯化方向展开深度协同。这是涌生智能“生命科学干湿闭环基础设施体系”在蛋白质研究领域的明确场景落地，也被视为华大智造AI4S（AI for Science）战略在产业端的又一次前置卡位。

伯仪生物董事长方利（右）与华大智造首席AI官、涌生智能CEO杨梦博士（左）分别代表双方签署合作协议

华大智造首席AI官、涌生智能CEO杨梦博士在签约现场给出了关键词——Physical AI（物理AI）。在他看来，物理AI正在驱动生命科学进入新范式：实验设备不再是孤立工具，而是AI智能体可调度、可进化的“协作单元”。这与单纯将算法部署在云端的传统AI4S路径，存在本质差别。

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伯仪生物董事长方利同样把这次合作定位为产业链层面的打通：“将打通“智能装备-功能材料-技术服务”全产业链链路，破解产业技术痛点，助力客户构建高效、稳定的蛋白质研发体系。”

“经验时代”或将落幕

蛋白纯化是生物制品开发的关键环节，也是公认的“劳动密集+经验密集”环节。参数组合、缓冲液配方、柱填料选型高度依赖老带新、师带徒，跨项目、跨实验室的复现性长期不足。

物理AI的介入，把“老法师的经验”转化为可被智能体调用、可被迭代优化的工艺参数库。这意味着两件事：一是新人的上手成本会被显著压低；二是工艺开发周期有望从月级压缩到周级。对于创新药企和生物制造企业，这是直接的研发效率红利。

当然，物理AI在湿实验中的稳定性、可解释性、合规性等问题仍待长周期验证。AI智能体对硬件的原生调度在生命科学领域尚处早期，监管端对其过程数据、决策可追溯性的要求也会日益严格。

但从产业方向上看，AI从“看懂实验”走向“动手做实验”，已不再是PPT上的设想。华大智造和伯仪生物此次签约，至少把这条路径在蛋白纯化这一具体场景里，再往前推了一步。

面向未来，涌生智能方面表示将持续对Physical AI核心技术开展战略性研发投入，依托ProtoPilot自进化多智能体系统等核心技术成果，搭建开放协同的产业生态。

本文来源：财经报道网

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