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隨著新一輪科技革命和產業變革向縱深推進，全球科技創新進入密集活躍期。人工智能驅動下的科學研究（AI for Science，AI4S）正實現多向突破，不斷打破人類認知邊界。國務院日前印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》中明確提出，加快探索人工智能驅動的新型科研范式，加速“從0到1”重大科學發現進程。

在此背景下，由北京大學深圳研究生院與百度智能云聯合攜手打造的全球首個“一站式”數智化生命科學研究平臺——AI4S LAB日前正式上線。該平臺深度整合算力、數據、模型、實驗四大要素，開發多智能體協同系統，為科研工作者帶來“AI驅動、干濕閉環、全鏈數智”的智慧科研體驗，顯著提升科研效能與創新能力。

在算力方面，平臺配備可伸縮的高性能計算集群，搭載面向科學智能需求的超智融合算力調度系統。百度智能云基于千帆大模型平臺開發出私有化模型并提供數據管理能力，為AI4S LAB提供了Agent（智能體）開發所需的模型、數據、Agent編排和定制化服務。并且，在配備超10個可直接使用的通用與生命科學垂直領域代表性模型的同時，平臺還支持各類主流推理框架和模型的自定義導入與部署，為科研工作者提供了高度靈活的開發環境。平臺配備超15個專業數據集，提供開放共享且持續更新的知識平臺，并提供高效數據管理功能、智能可視化數據分析工具。在實驗落地方面，平臺集成超過22臺套的先進高通量、自動化、自迭代智能實驗設備，面向工程菌株構建與優化、蛋白表達與酶工程、代謝工程與調控、非天然氨基酸整合、合成噬菌體開發等場景，提供高效科研服務。

北京大學深圳研究生院自主研發的AI4S原生多智能體系統——BIOMA，是平臺全鏈路智能化實現的核心，其涵蓋了從理論預測、實驗設計、自動化執行到數據分析與迭代的各個環節。

BIOMA多智能體系統由一系列功能協同的智能體構成，每個智能體都在科研流程中扮演著不同角色。理論科學家智能體（PredAgent），可以在理論預測階段，解析科研人員以自然語言輸入的研究構想，并即時調用全球前沿的預測模型和工具進行模擬與計算，極大提升了理論設計效率，并通過算法優化增強了預測準確性，為后續實驗研究奠定堅實理論基礎。

實驗規劃師智能體（ProAgent），具備自主生成完整、可執行的標準化實驗方案的能力。在干濕實驗閉環驗證階段，通過與研究人員多輪交互，精確提煉并完善濕實驗方案的每一個細節，包括試劑選擇、參數設定以及儀器調配等，從而構建出邏輯嚴謹、操作性強的實驗流程。

實驗室指揮官智能體（OperAgent），負責在實驗執行階段，將ProAgent生成的復雜實驗方案轉化為機器可精確執行的指令。通過對實驗室超22臺自動化設備的多線程精準調度與協同控制，成功打造7x24小時不間斷運行的“黑燈實驗室”，實現真正意義上的實驗流程無人化、自動化。

數據分析師智能體（ComAgent），致力于構建一個一體化的科研數據生態系統，提供豐富的數據分析工具與可視化圖表，同時基于設定的關鍵性能指標，對實驗數據進行深度挖掘與洞察。通過自主分析，ComAgent生成富有洞見的優化建議，并自動規劃下一輪的實驗方案，從而形成可持續進化的科研閉環，加速科學發現進程。

未來，北京大學深圳研究生院將與百度在AI4S科研平臺、AI4S成果產業化孵化平臺、交叉創新人才培養等方面繼續深化合作，結合雙方在學界和業界優勢，攜手打造面向全球的智能化科研協作新范式。

（北京大學深圳研究生院供圖）