新華社上海1月2日電　題：把AI當“研發搭子”，未來産業蘊含廣闊前景

　　新華社記者龔雯、王鶴

　　新年伊始，位於上海閔行區的天鶩科技有限公司裏，一套學習了百億條蛋白質數據、交付過30余個産業化項目的蛋白質設計大模型，馬不停蹄地為新項目“跑”着“最優解”。記者發現，人工智能驅動的科學研究（AI4S）已成為一種新範式，加速基礎研究駛向新質生産力。

　　“蛋白質是生命的物質基礎，換言之，沒有蛋白質就沒有生命。”上海交通大學特聘教授、上海天鶩科技有限公司首席科學家洪亮説，從生命語言的學習到生命行為的預測，AI4S改變的不僅是研發速度，解決了依賴傳統“專家經驗和大量試錯”路徑下蛋白質設計時間長、成本高等核心問題。未來還可以設計耐受多種極端工業條件的産品，把一些注射的大分子藥物擴展到口服劑型，滿足不同患者的健康需求。

　　在他看來，如果沒有AI這個“研發搭子”，想要做這些事非常困難，放在過去可能連想都不會去想。

　　據洪亮介紹，10年前合作團隊開始收集蛋白質數據，只為做基礎研究，想看看在高山、深海、鹽湖等極端環境下存活的微生物，與陸地平原上“近親”的微生物有何不同。結果發現，如果沿用傳統指標去看，兩者相差不大，但是放在大模型裏去比較，通過不斷縮小顆粒度，最後在1200多項參數指標下，大自然暗藏的小秘密一下被解釋得明明白白。

　　因為大模型對特徵的提取能力極強，它能在海量的數據中快速找出蛋白質耐受極端環境的結構特徵，這為科研人員有效解釋了為何有的微生物耐酸，而有的耐鹼，從而讓生物醫藥、生物農業等領域研發更有的放矢。

　　2025年8月，工信部公布了“人工智能在生物製造領域典型應用案例（第一批）”，除了天鶩科技，還有來自北京、安徽、天津等地的多家企業案例入選其中，促進生物製造全産業鏈提質升級。

　　“十五五”規劃建議提出，前瞻布局未來産業，探索多元技術路線、典型應用場景、可行商業模式、市場監管規則，推動量子科技、生物製造、氫能和核聚變能、腦機接口、具身智能、第六代移動通信等成為新的經濟增長點。

　　近年來，上海相關科研機構打造的科研智能體活力奔涌，它們可以讀取文獻、提出假設、設計實驗，加速技術從“實驗室”走向“應用場”，推進未來産業快速走向現實。

　　比如，由臨港實驗室牽頭，聯合上海人工智能實驗室等研究機構打造的多智能體虛擬疾病生物學家系統“元生”，目標直指藥物研發的源頭——讓AI找出具有臨床潛力的新靶標。目前，它已提出了兩個癌症相關靶標，而且將傳統以年為單位的靶標發現周期大幅縮短。

　　“人工智能對科學的賦能，不止於計算工具提速優化，更重要的是體系化推動科研範式變革，成為加速科學發現和學科交叉的核心引擎。”上海人工智能實驗室科學智能中心負責人白磊説。

　　業內人士認為，從全球看，科學智能正成為變革科研範式、賦能行業發展、影響産業經濟格局的關鍵引擎。值得注意的是，在體系化推進、系統性布局科學智能發展的同時，還要在提出全新理論框架等深層領域，加大探索力度，尋找更適宜的“路徑”。