摘要：当人工智能（AI）破译蛋白质密码，大模型生成实验方案，生物科技正从「经验驱动」跃向「智能革命」。如何构建 AI 与实验科学的双向赋能闭环？怎样将自动化技术转化为研发加速器？哪些场景将引爆颠覆性突破？

当人工智能（AI）破译蛋白质密码，大模型生成实验方案，生物科技正从「经验驱动」跃向「智能革命」。如何构建 AI 与实验科学的双向赋能闭环？怎样将自动化技术转化为研发加速器？哪些场景将引爆颠覆性突破？

2025年5月27日15:00-17:00，由Opentrons联合 AI 与生物科技跨界专家联袂呈现的《AI驱动——解码生物科技企业的超速成长密码》云端峰会将给您带来答案。从西湖大学的 AI 前沿基础研究，到智谱华章的生成式解决方案，再到Opentrons的自动化协议革命和深势科技的 AI 医药研发平台，四位先锋实践者将以硬核技术推演生物科技的未来公式。

现特邀生物医药企业决策者、实验室负责人、AI 研发工程师及行业洞察者共同参与，通过实时演示、战略推演与深度互动，探寻AI重构生物科技价值链的确定性路径。

本次直播设有精彩抽奖环节，直播进行中，只要参与互动发弹幕的观众都有机会获奖。

直达直播间报名现场

2025 年 3 月 25 日，西湖大学郭天南研究员在Cell Research期刊发表了题为：Grow AI virtual cells: three data pillars and closed-loop learning 的社论。

该文章提出，人工智能虚拟细胞（AIVC）的演进和发展依赖于三个关键的数据支柱——先验知识（priori knowledge）、静态架构（static architecture）和动态状态（dynamic states），这些数据支柱与深度学习算法（deep learning algorithms）相结合，构成了 AIVC 发展的基础。

发展 AIVC 的三大关键支柱：先验知识、静态架构和动态状态。这些数据通过人工智能算法进行整合，以模拟细胞行为，还展示了使用闭环主动学习系统的 AIVC 的发展演变。在这个先进的框架中，计算预测引导自动化实验，尤其侧重于扰动组学。

想象一下，在计算机中培育一个“虚拟细胞”，它能模拟真实细胞的生长、代谢甚至癌变过程，帮助科学家预测药物效果、解析疾病机制。这个看似科幻的场景随着人工智能（AI）的发展，正在变为现实。

来源：科技透视镜