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2025年末，英偉達CEO黃仁勛在公開演講中表示，人工智能技術已邁過關鍵“臨界點”。

這句話，反映了業(yè)界對AI發(fā)展進入新階段的普遍共識，也是對2025年生成式AI和大語言模型加速落地的最好詮釋。

剛剛過去的一年，人工智能技術各行各業(yè)實現(xiàn)突破性進展，尤其是在生命科學領域，AI與基因測序、實驗室自動化、生物制造的融合創(chuàng)新引發(fā)了產(chǎn)業(yè)范式變革。

華大智造高級副總裁楊夢對這一變化深有感觸。作為華大智造AI戰(zhàn)略布局的核心推動者，他主導了公司BT+IT融合創(chuàng)新，并帶領團隊開發(fā)出AI全棧接入的自發(fā)光半導體閃速測序儀，推動AI驅動的實驗室自動化系統(tǒng)等創(chuàng)新產(chǎn)品落地。

2025年初，在楊夢的帶領下，華大智造完成了GLI（Generative Lab Intelligence，自發(fā)光測序儀研發(fā)和實驗室智能自動化）業(yè)務的戰(zhàn)略重構，旨在幫助傳統(tǒng)的實驗室自動化用戶突破“數(shù)據(jù)-算法”的互哺瓶頸，更快落地實驗室軟硬件和整體運行效果，加快發(fā)揮“AI+生命科學”的無限潛能。

“測序循環(huán)效率方面，AI賦能前，單次循環(huán)需2-2.5分鐘，通過AI技術優(yōu)化原材料設計與信號處理方案后，單次循環(huán)時間可縮短至75秒，循環(huán)時間縮短約 40%–50%；靶向引物設計上，借助 AI 可以將單次研發(fā)循環(huán)從2-3周縮短至4-5天，成本下降60%-70%，效率提升2-3倍。”楊夢在接受21世紀經(jīng)濟報道記者專訪時透露。

“從研發(fā)周期來看，傳統(tǒng)模式下，2-3名技術人員與1-2名博士需耗時半年完成原材料設計和驗證，而在AI輔助蛋白設計+自動化表征的流程下，可把‘每輪迭代’壓縮到周級，并顯著縮短整體周期。”楊夢進一步補充道。

近年來，隨著人工智能大語言模型的飛速發(fā)展，行業(yè)普遍認為，基因組序列與自然語言在數(shù)據(jù)結構上具有相似性。

在楊夢看來，這一觀點主要是出于第一性原理的思維，即基因、蛋白質(zhì)均以序列形式存在，人類細胞包含60億個堿基，分布在23對染色體上，本質(zhì)上是連續(xù)的序列結構，而大模型所學習的人類數(shù)字化文字信息，同樣以序列形式呈現(xiàn)。兩者的核心共性在于“序列”這一基礎形態(tài)。

這種共性催生了早期的技術探索——“Transformer模型在自然語言編碼中成功應用后，研究者開始嘗試將其用于DNA序列編碼，利用注意力機制捕捉序列位點間的關聯(lián)關系。”但隨著研究深入，學界對這一觀點的邊界與適用范圍逐漸清晰。

Transformer 模型是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，最初在2017年由Google的論文《Attention Is All You Need》提出，徹底改變了自然語言處理（NLP）領域，并逐漸擴展到計算機視覺、語音處理等多個領域。

“生命系統(tǒng)具有高度復雜性與動態(tài)性，自然語言上下文表示的壓縮方法并不能直接等價遷移到生命序列。”楊夢指出，兩者的核心差異在于生命序列受物理化學約束與進化選擇共同塑形，“自然語言大模型核心是預測下一個字符，源于人類語言的上下文關聯(lián)；而DNA序列源于進化過程中的選擇性突變，并非線性生成結果。計算機領域的Transformer思維可為解讀生命序列提供重要支撐，但僅依靠注意力機制或Transformer模型，難以完全解碼生命系統(tǒng)的復雜規(guī)律。”

對于深入探究生命序列內(nèi)在規(guī)律的研究方向，楊夢提出三個核心路徑：一是在模型構建中融入第一性原理，通過建模物理化學等底層規(guī)律，將相關約束條件與邊界條件注入大模型，使其能夠更精準地理解生命進化、發(fā)育、衰老等核心機制；

二是發(fā)揮智能體（Agent）的作用，通過構建智能體（尤其是多智能體協(xié)作系統(tǒng)）解決生命科學復雜問題，這也是AI for Science領域的研究熱點；

三是堅持“干濕閉環(huán)”原則，借助機器人與自動化技術提升實驗可重復性與效率，確保濕實驗的可重復性與設計的合理性。這與近一年AI for Science的主流方向一致：包括美國的“創(chuàng)世紀”計劃，以Agent編排任務、以自動化執(zhí)行實驗、以閉環(huán)數(shù)據(jù)持續(xù)校準模型，形成自驅動實驗室的規(guī)?；a(chǎn)力。“落地層面，這意味著研發(fā)組織要從‘人寫方案、人做實驗’變成‘人定義目標與約束、Agent拆解任務與調(diào)度、自動化執(zhí)行并回傳數(shù)據(jù)、人在關鍵節(jié)點審核與復盤’。”楊夢說道。

作為產(chǎn)業(yè)端的研究者與管理者，楊夢始終堅持“AI技術落地導向”，避免為“技術而技術”。他帶領團隊研發(fā)的全球領先自發(fā)光半導體閃速測序儀，正是AI全鏈條賦能的典型案例。這個閃速測序儀采用手機攝像頭圖像傳感器替代傳統(tǒng)激光器系統(tǒng)，實現(xiàn)成像與反應模塊的小型化，顯著提升便攜性與成本優(yōu)勢，可廣泛適配小型實驗室、基層醫(yī)院、教育等場景。

除測序儀外，團隊研發(fā)的超聲儀器同樣融入AI技術，可通過提升圖像清晰度和自主導航輔助病情診斷。

楊夢指出，不同產(chǎn)品線的AI應用存在核心共性：“新產(chǎn)品無歷史包袱，擁抱AI技術的動力更強、速度更快，一方面避免陷入競爭劣勢，另一方面通過技術提升效率彌補資源投入不足。”而這種共性的核心在于工作方式與思維模式的轉型，“未來AI領域的核心競爭力將是企業(yè)的AI原生能力，當全行業(yè)都能以AI思維開展工作，將形成最核心的共性競爭優(yōu)勢。”

展望未來五年測序儀等技術演變趨勢，楊夢提出測序儀將朝著“樣本進，洞察出”的方向發(fā)展：“臨床場景實現(xiàn)‘樣本進，診斷出’，科研場景實現(xiàn)‘樣本進，成果出’。”

要實現(xiàn)這一目標，楊夢認為，需要依托自動化工作流與任務編排技術，AI將全面賦能全流程質(zhì)量控制與溯源，且在實驗開展前，對關鍵環(huán)節(jié)做虛擬仿真與參數(shù)校驗（如流程排程、關鍵反應條件、數(shù)據(jù)處理路徑與風險點），用數(shù)字孿生把失敗率前置壓降。“黃仁勛曾提到‘制造前先仿真’的理念，構建工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)至關重要。”

談及AI應用面臨的核心挑戰(zhàn)，楊夢將“人機協(xié)作范式轉型”放在首位，“AI發(fā)展最大的障礙就是人類的認知，對AI的認知到底什么層面會決定AI將產(chǎn)生怎樣的影響，如果僅僅把AI當成工具，其實是用不好的，必須把它變成完成任務的伙伴。不過，這必然會面臨組織架構、協(xié)作模式甚至舊有生產(chǎn)關系的調(diào)整，阻力巨大。”

其次是技術層面的可追溯性與倫理安全問題，楊夢認為，“臨床問題不允許AI’暢想’，其輸出結果的可追溯性、證據(jù)鏈完整性至關重要；同時，DNA序列合成等場景的AI應用還需防范生物安全風險。”

以下為部分訪談實錄。

AI落地實踐：全鏈條賦能生命科學裝備研發(fā)

21世紀：你帶領團隊研發(fā)了全球領先的自發(fā)光半導體閃速測序儀。能否介紹該產(chǎn)品的核心技術壁壘？相較于傳統(tǒng)測序技術，其具備哪些不可替代的優(yōu)勢？

楊夢：該測序儀的核心優(yōu)勢在于便捷性與小型化。我們采用手機攝像頭中的圖像傳感器替代傳統(tǒng)復雜的激光器系統(tǒng)，使成像與反應模塊的尺寸縮減至圖像傳感器級別，顯著提升了產(chǎn)品的便攜性。其次，產(chǎn)品初始成本較低。傳統(tǒng)測序儀多用于大型醫(yī)院與科研機構，單價高達數(shù)百萬至數(shù)千萬元；而該產(chǎn)品定位為入門級工具，具備小型化、高靈活性、低成本的特點，能夠廣泛適配小型實驗室、疾控中心、海關、區(qū)縣級醫(yī)院及診所等場景。

此外，該產(chǎn)品在教育領域亦具有重要應用價值，可作為高校生命科學專業(yè)本科生、研究生測序課程的實訓教具——大型測序儀成本高、使用門檻高，學生難以快速上手，而該產(chǎn)品能夠為學生提供便捷的實操機會。從長遠來看，基因測序向臨床普及的過程中，亟需此類低成本、高靈活性的產(chǎn)品作為支撐。

另外，未來基因測序的普及，也需要一款入門成本低、能很好部署在醫(yī)院且非常靈活的產(chǎn)品。自發(fā)光半導體測序儀的整個設計邏輯就是圍繞易用、便捷、靈活構造的。盡管該產(chǎn)品體量較小，但我們通過人工智能技術實現(xiàn)了全鏈條賦能，涵蓋生化原理優(yōu)化、信號處理、調(diào)度仿真及實驗設計等關鍵環(huán)節(jié)，全面提升產(chǎn)品性能與使用效率。

21世紀：AI在臨床與科研場景中的應用邏輯、智能體設計是否存在差異化？是否需要針對性開發(fā)不同的產(chǎn)品形態(tài)？

楊夢：當前兩者的差異化尚未完全顯現(xiàn)，但未來必然會形成明確的分野。基因測序在臨床場景中的應用屬于分子診斷范疇，其智能體設計與AI應用邏輯與科研場景存在約束條件不同?？蒲袌鼍跋碌闹悄荏w需追求“覆蓋面與探索效率”，支撐研究者覆蓋更多研究假設、處理更大規(guī)模樣本；而臨床場景對智能體的核心要求是“穩(wěn)定、合規(guī)、可追溯與一次成功”，需適配多樣化的復雜工況。

復雜工況主要源于臨床樣本的多樣性，如血液及各類生物樣本的異質(zhì)性?？蒲袌鼍爸?，研究者可通過多次嘗試優(yōu)化樣本適配性；而臨床場景要求“一次成功”，需達到血常規(guī)檢測般的便捷性與穩(wěn)定性，不允許反復試錯。因此，質(zhì)量控制是臨床場景的核心關鍵。

基于此，AI在臨床測序場景中的核心應用方向為全流程質(zhì)量控制與智能報告輸出，這兩點在科研場景中并非核心訴求——科研場景通常允許更高比例的人工介入與多輪迭代，容錯空間更大；而臨床場景中則要求流程一次通過、質(zhì)控自動化、證據(jù)鏈閉環(huán)。若樣本檢測出現(xiàn)問題，無法隨意召回患者重新采樣。因此，智能驅動的全流程質(zhì)控、可追溯體系，以及針對不同工況樣本的適配性優(yōu)化，是臨床測序產(chǎn)品的核心設計要點，也是我們未來的重點研發(fā)方向。

21世紀：站在當前發(fā)展節(jié)點，隨著 AI 技術的發(fā)展，你如何預判未來五年測序儀、實驗室自動化等領域的演變趨勢？

楊夢：我認為測序儀未來將朝著“樣本進，洞察出”的方向發(fā)展——臨床場景實現(xiàn)“樣本進，診斷出”，科研場景實現(xiàn)“樣本進，成果出”。這一目標的實現(xiàn)，需依托自動化工作流與任務編排技術，AI將全面賦能全流程質(zhì)量控制與溯源，且在實驗開展前完成虛擬仿真驗證。這與黃仁勛提出的“制造前先仿真”（simulate it before manufacture it）理念一致，未來測序領域將形成“測序前先仿真”（simulate it before sequence it）的技術范式。構建圍繞測序過程的數(shù)字孿生系統(tǒng)至關重要，通過學習海量樣本的測序經(jīng)驗，AI可精準預判樣本偏差并優(yōu)化報告輸出邏輯。因此，我對測序技術的終極展望是實現(xiàn)“血常規(guī)級”的便捷性。但測序技術的信息復雜度遠超血常規(guī)，必須依托AI技術才能實現(xiàn)“樣本進，洞察出”的目標。

我分管的華大智造的智能實驗室自動化業(yè)務線，是AI for Science領域的核心基礎設施，該業(yè)務線的核心目標是替代傳統(tǒng)手工實驗流程，解決我親身經(jīng)歷過的——本科階段曾面臨的重復性實驗痛點。未來，我相信GLI業(yè)務線將實現(xiàn)模塊化、柔性化定制，通過標準化實驗模塊的快速拼接，像搭建樂高積木一樣適配多樣化的復雜生物工作流，大幅降低實驗開展門檻。

AI原生能力將成生命科學裝備競爭分水嶺

21世紀：從時間中看，AI賦能更多體現(xiàn)在研發(fā)過程中的技術優(yōu)化，還是配套軟件的智能化升級？

楊夢：兩者均有體現(xiàn)。例如，我們利用人工智能技術設計了產(chǎn)品核心原材料（試劑盒），實現(xiàn)了研發(fā)過程的AI輔助優(yōu)化。在信號處理環(huán)節(jié)，該產(chǎn)品采用獨特的技術路徑——DNA含ATCG四種堿基，傳統(tǒng)測序技術需通過四通道解碼，而我們開發(fā)的AI算法可實現(xiàn)單循環(huán)四通道信號同步解碼，結合邊緣計算技術提升處理效率，使AI技術深度融入產(chǎn)品核心模塊。

此外，我們通過配套軟件的智能化升級，提升用戶使用體驗。例如，用戶基于該產(chǎn)品開發(fā)靶向測序panel時，可借助我們提供的AI工具實現(xiàn)快速迭代與應用落地。綜上，AI技術已全面滲透于產(chǎn)品研發(fā)、核心模塊設計、用戶服務及未來規(guī)劃等全流程。作為產(chǎn)業(yè)公司，我們的核心原則是“AI技術落地導向”，避免為“技術而技術”，只有將AI深度融入產(chǎn)品與業(yè)務流程，才能體現(xiàn)其商業(yè)價值，獲得資源投入支持。

21世紀：在生命科學領域，未來AI應用存在哪些難點問題？怎么解決？

楊夢：難點和挑戰(zhàn)肯定非常多。第一點還是我剛剛提到的AI時代的協(xié)作方式與組織機制，以及對AI原生組織、AI原生的理解。人類社會走到今天，如果僅僅把AI當成一個工具，其實是用不好AI的，必須把AI變成完成一件事的伙伴。當組織從上到下都能理解這件事的時候，才算是真正完成AI轉型。但問題是，當你把AI從‘助手’升級為‘可托付任務的Agent伙伴，必然面臨組織架構、分工流程、協(xié)作模式的調(diào)整，甚至舊有格局和生產(chǎn)關系的調(diào)整，這些是AI真正進入每個領域的巨大困難。

第二點，從技術模型角度來看，還有很多工作要做。當前很多生成式模型的輸出具有概率性，若缺少邊界約束與驗證機制，就可能出現(xiàn)不符合事實的內(nèi)容。因此在臨床與嚴肅科研中，必須通過可追溯流程、證據(jù)鏈、評估與監(jiān)控來把幻覺風險壓到可控范圍。這既可以通過模型本身的知識注入解決，也可以通過我之前說的在上面做Agent架構，包括做一些對齊的后訓練或者微調(diào)來解決。

另外還有AI的安全倫理問題，比如在我們領域，不能讓每個實驗室都能隨意合成一段DNA序列，這段序列會不會造成不可逆的生物安全影響？這些AI安全倫理也是很大的挑戰(zhàn)。

工程生物學時代，跨學科人才成核心競爭力

21世紀：你擁有生物學、基因組學、人工智能與自動化技術的跨學科背景，這種跨學科背景是如何形成的？

楊夢：核心原因在于我本科接受的是生命科學訓練，期間需開展大量濕實驗，這類訓練耗費了大量精力用于重復性、冗余的手工操作，在早期生命科學培養(yǎng)體系中，存在大量技術性操作，如質(zhì)粒提取、克隆構建、平板涂布等，但此類工作難以充分開發(fā)我的思辨能力，也無法為深度思考預留充足時間，另外計算機及理工科知識的融入，尤其是工程化思維的應用較為欠缺。后來通過參加iGEM比賽， 我有幸?guī)煆闹袊铣缮飳W領域的元英進院士，開始接觸在生命科學研究中引入計算工具與工程工具，即通過自動化技術和計算機輔助仿真模擬角度提升研究效率。

合成生物學本身便隸屬于工程學科范疇。進入工程領域后，除基礎化學工程知識外，對生命系統(tǒng)與工程技術的融合理解，還需依托計算機仿真模擬技術，博士階段進一步系統(tǒng)學習了計算機相關專業(yè)知識。

21世紀：在人工智能與其他產(chǎn)業(yè)結合日益緊密的當前，跨學科融合面臨哪些難點和挑戰(zhàn)？

楊夢：英偉達創(chuàng)始人黃仁勛曾提出，行業(yè)已正式進入工程生物學時代。人工智能等技術在提升生命科學研究效率、增強結果可重復性等方面的基礎條件已具備?，F(xiàn)階段是推動計算技術、自動化技術與生命科學深度融合的關鍵時期。

但這一融合過程面臨顯著挑戰(zhàn)：人工智能、計算機領域與生命科學領域的研究者在問題拆解方式、數(shù)據(jù)與實驗閉環(huán)方法、工具鏈與工程習慣上差異明顯。生命科學研究者的傳統(tǒng)訓練體系中，缺乏以計算思維驅動數(shù)據(jù)采集與研究設計的相關培養(yǎng)。而計算機領域研究者則難以充分理解生命系統(tǒng)的復雜性，以及實驗驗證在生命科學研究中的核心價值，尤其對生物化學過程的復雜性和不確定性理解存在差異。

不過，在當前技術背景下，這種學科壁壘已具備打破的條件。大模型的知識覆蓋范圍已能夠涵蓋博士生階段前兩三年的核心知識體系，這為計算機領域研究者理解生命科學提供了重要支撐，無需再受限于基礎概念與專業(yè)術語的認知壁壘。因此，未來的發(fā)展方向應是推動生命科學研究者主動運用計算工具與計算思維開展研究，同時助力計算機領域研究者借助大模型快速掌握生命科學的專業(yè)知識與術語，實現(xiàn)跨學科團隊的深度協(xié)作，從而激發(fā)跨學科創(chuàng)新活力。