北京大学深圳研究生院联合百度智能云上线“AI4S LAB” 构建“一站式”数智化生命科学研究平台

  随着新一轮科技革命和产业变革加速向纵深推进，全球科技创新进入密集活跃期，科学研究呈现多向突破，不断打破人类认知边界。实践表明，人工智能驱动的科学研究（AI for Science，AI4S）时代已经到来。

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  近日，北京大学深圳研究生院与百度智能云联合宣布，双方携手打造的“一站式”数智化生命科学研究平台——AI4S LAB正式上线。该平台深度整合算力、数据、模型、实验四大要素，开发多智能体协同系统，为科研工作者带来“AI驱动、干湿闭环、全链数智”的云端科研体验，极大提升科研效能与创新能力。

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  AI4S全链路数智化要素整合，赋能科研协作新范式

  长期以来，“作坊型“科研模式在生命科学传统科研体系中占据主导地位，研究团队虽能自给自足，但超过80%的时间都耗费在重复性高、创造性低的实验操作与数据整理工作中，研发周期长、效率低下。

  尽管AI与科学研究的深度融合已展现出巨大潜力，但实践中也逐渐暴露出三大新挑战：一是学科认知壁垒，生命科学领域和人工智能领域的科研工作者存在严重的 “知识不对称”，导致AI赋能的研究易偏离真实的产研需求。二是数据断层，生命科学研究数据具有多源异构性，严重阻碍知识的跨域迁移与模型的泛化能力提升，难以支撑智能科研闭环运行。三是技术代差，目前多数生命科学研究依赖正向设计思路和传统实验操作，缺乏实现“逆向设计、自主研发的端到端智能化实验工作流“的全链路工具支撑。

  为突破科研效率瓶颈，跨越智能化鸿沟，北京大学深圳研究生院（PKUSZ）宣布启动一项前瞻性的数智化平台型研究模式，旨在探索并实现科学研究的“逆向设计与自主发现”能力。通过与百度智能云的深度合作，双方共同打造了“AI4S LAB”云上科研平台。

  AI4S LAB数智化支撑生态建设包括：算力：配备可伸缩的高性能计算集群，搭载面向科学智能需求的超智融合算力调度系统。模型：基于百度智能云千帆大模型平台开发私有化模型与数据管理能力，为AI4S LAB提供了Agent开发所需模型、Agent编排、数据和定制化服务。匹配一站式模型效果调优工具链，为平台提供模型纳管、精调与推理支持，尤其是生物领域大语言的场景化适配与调用。具有卓越的模型推理托管能力，在配备超10个可直接使用的通用与生命科学垂直领域代表性模型的同时，还支持各类主流推理框架和模型的自定义导入与部署，为科研工作者提供了高度灵活的开发环境。数据：配备超15个专业数据集，提供开放共享且持续产生新数据的知识平台，提供高效数据管理功能、智能可视化数据分析工具。实验：集成超过22台套的先进高通量、自动化、自迭代智能实验设备，面对生命合成领域，提供工程菌株构建与优化，蛋白表达与酶工程，代谢工程与调控，非天然氨基酸整合，合成噬菌体开发等多场景提供高效科研服务。

  以多智能体协同系统为核心，赋能生科研究工作流革新

  北京大学深圳研究生院自主研发的AI4S原生多智能体系统——BIOMA，是平台全链路智能化实现的核心，提供高效协同的云化研究能力，涵盖了从理论预测、实验设计、自动化执行到数据分析与迭代的各个环节，助力科研人员突破传统研究的时空限制。

  BIOMA多智能体系统的强大能力包括：第一是逆向智能设计，从期望的功能或性能指标出发，智能设计全新的实验方案与材料，第二是智能创制与表征，自动化地执行复杂的实验流程，并对结果进行精确表征。第三是科研数据智能分析与迭代，对海量实验数据进行深度分析，并基于分析结果自主优化后续实验方案。

  BIOMA多智能体系统由一系列功能协同的智能体构成，每个智能体在科研流程中扮演着关键角色：

  理论科学家智能体（PredAgent），在理论预测阶段，解析科研人员以自然语言输入的研究构想，并即时调用全球前沿的预测模型和工具进行模拟与计算。极大地提升了理论设计的效率，更通过算法优化增强了预测的准确性，为后续的实验研究奠定坚实理论基础。

  实验规划师智能体（ProAgent），具备自主生成完整、可执行的标准化实验方案的能力。在干湿闭环验证阶段，通过与研究人员的多轮交互，精确提炼并完善湿实验方案的每一个细节，包括试剂选择、参数设定以及仪器调配等，从而构建出逻辑严谨、操作性强的实验流程。

  智能实验室自动化被《自然》期刊列为“2025年值得关注的七大技术”之首。实验室指挥官智能体（OperAgent），负责在实验执行阶段，将ProAgent生成的复杂实验方案转化为机器可精确执行的指令。通过对实验室超22台自动化设备的多线程精准调度与协同控制，成功打造7x24小时不间断运行的“黑灯实验室”，实现了真正意义上的无人化、自动化实验流程。

  数据分析师智能体（ComAgent），致力于构建一个一体化的科研数据生态系统，提供丰富的数据分析工具与可视化图表，同时基于设定的关键性能指标，对实验数据进行深度挖掘与洞察。通过自主分析，ComAgent生成富有洞见的优化建议，并自动规划下一轮的实验方案，从而形成可持续进化的科研闭环，加速科学发现进程。

  未来，北京大学深圳研究生院将与百度在AI4S科研平台、AI4S成果产业化孵化平台、交叉创新人才培养等方面继续深化合作，结合双方在学界和产业界优势，携手打造面向全球的智能化科研协作新范式。