AI4S：从 Tool 到 Partner | 解码生命科学 ×AI 的产业落地新路径

当人工智能不再只是实验室里的单一计算工具，而是成为深度融入生命科学研发、生产全流程的核心伙伴，生物医药与生物制造的产业变革，已然来到全新的临界点。

近日，由 Nest.Bio 与 Google Cloud 联合举办的「AI4S：从 Tool 到 Partner」主题沙龙圆满收官。

整场活动围绕 AI 在生命科学领域的技术突破、产业落地与行业痛点展开深度探讨，不仅全面展现了行业对 AI 大模型、Physical AI、自动化合规的高度关注，更为产业下一步的发展与市场拓展，沉淀了极具价值的一线洞察。

本次沙龙邀请到 6 组来自全球顶尖机构与本土创新企业的重磅嘉宾，从前沿基础研究、工业生物制造、新药研发、自动化落地、合规赋能到底层算力支撑，带来全维度的深度分享与一线实战经验。

首先由Google Health for JAPAC Leader Joseph Ledsam 发言。从计算生物学近十年的发展历程出发，Joseph Ledsam 系统回顾了 DeepMind 在蛋白质结构预测领域的里程碑式突破。

从验证深度学习潜力的 AlphaFold 1，到破解困扰学界 50 年难题的 AlphaFold 2，再到最新迭代的 AlphaFold 3—— 通过引入扩散网络，实现了对所有生命分子的结构与相互作用的高精度预测，准确率较现有方法实现跨越式提升。

同时，他还分享了 AlphaMissense 在致病错义突变预测中的落地应用，以及 Med-Gemini 在医疗多模态数据处理、长文本推理场景的亮眼表现，为 AI 赋能生命科学基础研究划定了全新的技术边界。

接着是艾比欧义 AlxBio 创始人 & CEO 刘大鹏与大家共同探讨生成式 AI 如何重构工业生物制造的研发效率。

他指出，AI 大语言模型的技术逻辑，同样适用于解读生物体内的遗传指令与序列信息。

基于高质量私有数据训练的专属 AI 模型，AlxBio 能在数秒内完成传统方法耗时数月的转录图谱构建，更能在 “干实验” 阶段精准模拟基因干预结果。

这种 “干湿闭环” 的研发模式，大幅缩短了工业菌株的开发周期，同时显著提升了发酵工业的生产效率与研发成功率。

若生科技 Noah.AI 创始人 & CEO 王轶楠则带来了 “AI 原生虚拟生物技术公司” 的全新构想。

他提出 AI 的终极定位，应该是研发人员的Co-scientist（联合科学家）。

他分享道，通过构建包含多类型 AI Agent 的智能系统，能够实现文献自主阅读、实验自动化设计、靶点高效筛选乃至科研假设的自主生成。

其中，结合文本、视觉与基因组数据的多模态模型，已在药物发现早期阶段展现出巨大潜力，而基于大模型的智能体网络，未来有望彻底重构新药研发的成本结构与时间周期。

恩和科技 Bota AI 产品负责人李政远提出：当 AI 走出数字世界，与实体实验室深度结合，会迸发出怎样的能量？

李政远聚焦 “Physical AI” 在生命科学实验室的工程化落地，直击行业长期存在的数据断层与操作瓶颈。

他详细介绍了将大模型技术与高通量自动化实验室融合的 “AI 驱动生物执行系统”：该系统可直接理解自然语言实验指令，自动转化为实验室机器人可执行的操作代码，实现从 “实验设计” 到 “样本测试” 的全自动化闭环，同时能实时采集高质量实验数据反哺 AI 模型迭代，真正实现了生物实验的全流程智能化。

NEBULA DATA 星雲數據的售前架构师宋乃冰又跟大家一起探讨了AI 如何为药企的合规管理降本增效。

宋乃冰带来了基于 Google Cloud 与 AI 技术打造的GMP 智能套件，直击制药行业合规与 QA 审查的核心痛点。

他现场分享了三大核心落地场景：

一是借助 Gemini 与 Document AI 实现 GMP 文档审查全自动化；

二是通过大语言模型构建审计检查智能体，可交叉引用批次生产数据与 CAPA 文档，自动生成标准化审计应答；

三是搭建基于行业法规与企业 SOP 的智能问答机器人，为生产车间提供实时合规指导。

整套方案在通过 AI 提升合规效率的同时，也能全方位保障企业的数据合规与隐私安全（符合 GDPR 等国际标准）。

Google Cloud APAC 的 Pranav Mehrotra & Edward Li 表示，Google Cloud 赋能生命科学 AI 应用实战所有 AI 应用的落地，都离不开底层算力与平台的坚实支撑。

两位嘉宾系统介绍了 Google Cloud 为生命科学企业打造的专属算力与 AI 平台能力，重点讲解了专用算力基础设施（如 TPU）与 Vertex AI 平台的核心价值。

通过 Vertex AI Model Garden，企业可一键部署、微调包括 Gemini、AlphaFold 在内的全球顶尖 AI 模型，同时能在满足数据隐私（CMEK 加密）与行业合规（HIPAA/HITRUST）的严苛标准下，快速完成企业级 AI 应用的开发与落地，为生命科学企业的 AI 转型提供全栈式技术支持。

最后环节是巅峰圆桌对话，直击产业痛点，共探 AI 落地深水区。

本次圆桌由李明先生主持，刘雨阳、王轶楠、Warren Li、李政远多位产业先锋同台对话，现场互动热烈，观众提问踊跃，最终沉淀出诸多直击行业本质的共识与洞察。

AI 在生命科学领域的应用，已经彻底跨过早期的 “概念验证” 阶段，正式全面进入 “工程化与产业化落地” 的深水区。

而在产业规模化落地的进程中，行业仍面临着三大核心痛点与挑战：

尽管算力与算法实现了飞速迭代，但高质量、标准化的 “干湿实验” 闭环数据，依然是制约 AI 模型预测精度、落地效果的最大短板；

行业对跨学科人才的需求空前迫切，既懂 AI 算法底层逻辑，又深谙生物学、药学研发机理的复合型人才，仍是产业发展的核心稀缺资源；

药企对 AI 技术的引入有着明确刚需，但在数据跨境合规、患者隐私保护、GMP 环境下 AI 系统的验证与审计等核心环节，仍存在诸多亟待解决的现实问题。

AI 生命科学已迈入产业化落地深水区，数据、人才、合规是当前三大核心挑战，唯有产业协同破局，方能释放技术的产业变革价值。

本次「AI4S：从 Tool 到 Partner」主题沙龙，不仅为生命科学与 AI 领域的从业者搭建了一个前沿技术交流、产业资源对接的高质量平台，更通过一线的实战分享与深度的行业思辨，为产业的下一步发展指明了方向。

未来，Nest.Bio 与 Google Cloud 也将持续深耕生命科学 ×AI 的交叉领域，带来更多高质量的行业交流活动，与所有产业同仁一起，见证 AI 赋能生命科学的全新未来。

Nebula Data 星雲數據，总部位于新加坡，在雅加达、广州、上海、香港设有分支机构。公司自主研发 Nebula Lab 一站式 AI 内容生成与模型聚合平台，搭载企业级 AI Agent，聚合全球通用大模型与行业垂直模型；同步推出 Nebula AIoT 硬件生态体系（含智能交互终端、物联网网关等产品），形成 “云 - 边 - 端” 全链路智能解决方案，为电商、制造、零售等多领域客户提供从云端算力支撑、AI 智能决策到终端场景落地的一体化服务；同时提供全球 AIDC（AI 智算中心）+ 低延迟网络服务，以技术底座赋能企业拥抱 AI、链接物理世界，拓展全球业务。