舊金山和杭州2026年3月11日 /美通社/ -- 當(dāng)人工智能正以其強(qiáng)大的認(rèn)知與生成能力深刻重塑著數(shù)字世界時(shí)，另一個(gè)更具突破性的力量已經(jīng)邁入物理世界——物理人工智能，一個(gè)能夠感知、理解并進(jìn)入真實(shí)物理環(huán)境，直接參與任務(wù)執(zhí)行并做出理性決策的智能系統(tǒng)。今天，恩和科技正式發(fā)布全球首個(gè)面向生物制造領(lǐng)域的Physical AI 平臺(tái)：SAION AI。
SAION AI 并非是停留在虛擬設(shè)計(jì)的AI智能體或單一執(zhí)行的實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化工具，而是一個(gè)包含認(rèn)知、控制與閉環(huán)執(zhí)行能力，能實(shí)現(xiàn)自主設(shè)計(jì)、直接參與并優(yōu)化生物發(fā)現(xiàn)與生產(chǎn)工藝的 Physical AI 平臺(tái)。
它能根據(jù)科研意圖生成可執(zhí)行的實(shí)驗(yàn)方案，通過(guò)恩和自研的生物標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議語(yǔ)言（Biology Protocol Language, BPL）直達(dá)生物鑄造廠，標(biāo)準(zhǔn)化地完成真實(shí)實(shí)驗(yàn)，并在數(shù)據(jù)閉環(huán)回流中持續(xù)進(jìn)化，以解決生物制造領(lǐng)域研發(fā)及生產(chǎn)鏈路冗長(zhǎng)、工序繁多、數(shù)據(jù)割裂，高度依賴人工經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)試錯(cuò)的行業(yè)挑戰(zhàn)。
01 平臺(tái)架構(gòu)：認(rèn)知、控制與閉環(huán)執(zhí)行
在架構(gòu)設(shè)計(jì)上，SAION AI 以 Physical AI 為核心理念，構(gòu)建了由認(rèn)知層（Cognition）– 控制層（Orchestration）– 閉環(huán)執(zhí)行層（Closed-loop Execution）組成的協(xié)同進(jìn)化架構(gòu)（COE Model）。
SAION AI 通過(guò)恩和自研的三層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)在統(tǒng)一調(diào)度與協(xié)同，使其能夠在復(fù)雜和長(zhǎng)鏈路的生物制造工業(yè)場(chǎng)景中，依托數(shù)字維度對(duì)生命系統(tǒng)的多尺度深度認(rèn)知、智能任務(wù)編排與工具調(diào)度，直達(dá)物理維度的任務(wù)執(zhí)行與數(shù)據(jù)反饋，形成平臺(tái)內(nèi)自我優(yōu)化的智能閉環(huán)。
認(rèn)知層： 多尺度生命系統(tǒng)理解能力
認(rèn)知層建立在恩和自研 Cell2Cloud 生物鑄造廠長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，融合千萬(wàn)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目閉環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、百萬(wàn)級(jí)文獻(xiàn)與專利，并整合NCBI、UniProt、PubMed 等生物專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。
系統(tǒng)整合AlphaFold、ProteinMPNN、RFDiffusion、ESMFold等多類 AI4Science 模型，覆蓋蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、序列生成、代謝通路分析、酶工程與發(fā)酵數(shù)據(jù)建模等能力，使 SAION AI 能夠貫通基因—蛋白—代謝—細(xì)胞—發(fā)酵等多尺度進(jìn)行系統(tǒng)性認(rèn)知，在龐大設(shè)計(jì)空間中識(shí)別最優(yōu)研發(fā)方向，并為后續(xù)科研決策提供跨多尺度上下文數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
控制層： 動(dòng)態(tài)編排中樞
控制層核心為 Agent Harness 智能體編排引擎，以大語(yǔ)言模型推理為核心，統(tǒng)一調(diào)度多智能體協(xié)作、工具調(diào)用與任務(wù)執(zhí)行。系統(tǒng)可將復(fù)雜科研目標(biāo)解析為結(jié)構(gòu)化任務(wù)圖，并基于企業(yè)沉淀的菌株開(kāi)發(fā)與生物制造經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建 Workflow Skills，形成穩(wěn)定的科研執(zhí)行模式。
同時(shí)，平臺(tái)已整合316種專業(yè)科研工具，通過(guò)智能工具路由實(shí)現(xiàn)模型與算法能力的動(dòng)態(tài)組合，并通過(guò) Checkpoint 與容錯(cuò)機(jī)制支持長(zhǎng)時(shí)間復(fù)雜科研流程穩(wěn)定運(yùn)行，構(gòu)成 SAION AI 的科研決策與任務(wù)調(diào)度中樞。
執(zhí)行層： 標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)執(zhí)行與數(shù)據(jù)閉環(huán)
執(zhí)行層通過(guò)恩和自研生物標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議語(yǔ)言 - BPL，將 SAION AI 生成的實(shí)驗(yàn)方案轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)指令并直接驅(qū)動(dòng)設(shè)備執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)研發(fā)計(jì)劃到實(shí)驗(yàn)操作的自動(dòng)化流轉(zhuǎn)。
系統(tǒng)通過(guò)對(duì)接 Biofoundry API 智能調(diào)度移液工作站、培養(yǎng)與檢測(cè)設(shè)備，并實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)驗(yàn)進(jìn)度與設(shè)備狀態(tài)。同時(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)會(huì)被自動(dòng)解析并結(jié)構(gòu)化回流平臺(tái)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)模型持續(xù)優(yōu)化，形成 Design–Build–Test–Learn（DBTL）閉環(huán)，不斷強(qiáng)化 SAION AI 的科研能力提升與知識(shí)資產(chǎn)積累。
通過(guò)這一架構(gòu)，SAION AI 將科研認(rèn)知、智能決策與物理實(shí)驗(yàn)執(zhí)行深度融合，全方位構(gòu)建面向生物制造的 AI 驅(qū)動(dòng)閉環(huán)系統(tǒng)。
02 真實(shí)性能表現(xiàn)
SAION AI 在多項(xiàng)國(guó)際生命科學(xué)AI基準(zhǔn)測(cè)試上取得行業(yè)領(lǐng)先（SOTA）表現(xiàn)，系統(tǒng)性驗(yàn)證了其作為 AI Scientist 的核心科研能力。 在文獻(xiàn)理解、生物序列推理、基因工程設(shè)計(jì)與科學(xué)發(fā)現(xiàn)等關(guān)鍵科研任務(wù)中，SAION 均顯著領(lǐng)先通用大模型和多項(xiàng)專業(yè)模型。
科研文獻(xiàn)理解
在 LitQA (Lab-Bench) 與 SuppQA (Lab-Bench) 基準(zhǔn)測(cè)試中達(dá)到70.7%平均準(zhǔn)確率，顯著領(lǐng)先當(dāng)前主流基座模型 （GPT-5.3，Opus 4.6）近20個(gè)百分點(diǎn)，以及科研優(yōu)化的模型 Stella 公開(kāi)評(píng)測(cè)結(jié)果（LitQA 65.0%）。
生物序列分析
在 SeqQA (Lab-Bench) 基準(zhǔn)測(cè)試準(zhǔn)確率達(dá)到88.2% ，領(lǐng)先當(dāng)前主流基座模型，超過(guò)公開(kāi)評(píng)測(cè)成績(jī)斯坦福大學(xué)文獻(xiàn)中發(fā)表的 Biomni平臺(tái) （81.9%），展現(xiàn)出領(lǐng)先的 DNA / RNA / 蛋白序列推理與設(shè)計(jì)能力。
科學(xué)發(fā)現(xiàn)與推理
在 BAIS-SD 基準(zhǔn)（評(píng)估智能體是否具備生成生物科學(xué)新發(fā)現(xiàn)與推理的能力）測(cè)試達(dá)到89.6%準(zhǔn)確率，相比主流基準(zhǔn)模型提升約12個(gè)百分點(diǎn)，體現(xiàn)出其在科研假設(shè)理解、科學(xué)推理和研究發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的領(lǐng)先能力。
真實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
由于目前尚無(wú)基準(zhǔn)測(cè)試可全面測(cè)評(píng) AI 模型在生物實(shí)驗(yàn)閉環(huán)執(zhí)行能力，我們通過(guò)全流程真實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了 SAION AI 的物理層面的科研表現(xiàn)。
SAION 已自主完成從文獻(xiàn)閱讀到質(zhì)粒設(shè)計(jì)及濕實(shí)驗(yàn)組裝的任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)90%+正確率，證明其不僅在科研理解與推理基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，也具備在真實(shí)實(shí)驗(yàn)中獨(dú)立驅(qū)動(dòng)生物研發(fā)的能力。
綜合四項(xiàng)核心基準(zhǔn)測(cè)試與真實(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，SAION 在多項(xiàng)任務(wù)中排名第一。
這些結(jié)果表明，SAION 已具備貫穿生物科研流程的系統(tǒng)能力—從科學(xué)知識(shí)理解、序列分析到實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與科學(xué)發(fā)現(xiàn)，正在將AI從知識(shí)工具升級(jí)為能夠驅(qū)動(dòng)真實(shí)科研工作的 AI Scientist 模型，顯著提升生物制造研發(fā)效率并加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)到物理世界的進(jìn)程。
03核心優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn)
基于上述架構(gòu)和技術(shù)成果，SAION AI 核心優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)可總結(jié)為以下五點(diǎn)：
雙源知識(shí)驅(qū)動(dòng)科研規(guī)劃
SAION AI 以企業(yè)內(nèi)部真實(shí)項(xiàng)目沉淀的千萬(wàn)量級(jí)私有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以及百萬(wàn)量級(jí)公開(kāi)文獻(xiàn)和專利構(gòu)建起認(rèn)知模型壁壘，結(jié)合多個(gè)SOTA模型優(yōu)勢(shì)，自主組合并鏈?zhǔn)秸{(diào)用多個(gè)前沿專用模型，形成自適應(yīng)的目標(biāo)導(dǎo)向工作流，將科研意圖輸出為可執(zhí)行的技術(shù)路線，任務(wù)規(guī)劃及方案。
實(shí)驗(yàn)任務(wù)方案代碼化
SAION AI 平臺(tái)輸出的實(shí)驗(yàn)任務(wù)方案，可通過(guò)恩和自研的生物標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議語(yǔ)言（BPL）精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為的實(shí)驗(yàn)人員可標(biāo)準(zhǔn)化操作的實(shí)驗(yàn)工單與設(shè)備直接執(zhí)行的機(jī)器指令。
同時(shí)，作為標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，BPL實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)方案在不同人、不同時(shí)間、不同設(shè)備之間可復(fù)現(xiàn)性、可追蹤，確保了實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的合規(guī)性。
資產(chǎn)感知的場(chǎng)景化設(shè)計(jì)能力
菌株與生物元件是生物制造的核心資產(chǎn)。SAION AI 平臺(tái)可在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，自動(dòng)識(shí)別內(nèi)部庫(kù)存中已有的、可復(fù)用的DNA片段、標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)粒及菌株，并主動(dòng)推薦或自動(dòng)納入實(shí)驗(yàn)方案。
同時(shí)，在實(shí)驗(yàn)執(zhí)行過(guò)程中將 DNA 設(shè)計(jì)，菌株構(gòu)建、轉(zhuǎn)化、遺傳信息傳代等結(jié)果自動(dòng)納入數(shù)據(jù)庫(kù)，形成可追溯的菌株構(gòu)建路徑和完整的菌株實(shí)物狀態(tài)。
直接驅(qū)動(dòng)與智能調(diào)度生物鑄造廠
通過(guò)BPL標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，SAION AI 將實(shí)驗(yàn)方案轉(zhuǎn)化為機(jī)器可讀指令，直接遞送至恩和自研Cell2Cloud 生物鑄造廠并進(jìn)行執(zhí)行。消除傳統(tǒng)生物實(shí)驗(yàn)中信息傳遞帶來(lái)的損耗，提升實(shí)驗(yàn)執(zhí)行準(zhǔn)確性與復(fù)現(xiàn)性，并實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)驗(yàn)完成進(jìn)度。
此外，Cell2Cloud 生物鑄造廠內(nèi)的所有實(shí)驗(yàn)隊(duì)列、設(shè)備狀態(tài)與耗材庫(kù)存，都在SAION AI 的驅(qū)動(dòng)下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)智能調(diào)度。
生物制造專屬數(shù)據(jù)智能和知識(shí)沉淀
任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，SAION AI 能實(shí)時(shí)自主獲取、追蹤、分析結(jié)果數(shù)據(jù)，支持理性決策，實(shí)現(xiàn)物理人工智能全鏈條介入生物制造流程。
同時(shí)，沉淀而來(lái)的專屬數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化、可查詢、可調(diào)用的狀態(tài)存為組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)，賦能內(nèi)部人才培養(yǎng)，達(dá)到實(shí)驗(yàn)方案及工藝開(kāi)發(fā)的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)SAION AI 平臺(tái)的全層次持續(xù)進(jìn)化。
04從研發(fā)閉環(huán)走向智造閉環(huán)
物理人工智能（Physical AI）深度的真實(shí)場(chǎng)景應(yīng)用，拓展了認(rèn)識(shí)生命的能力，更是在變革傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)與生產(chǎn)方式。 SAION AI 的發(fā)布標(biāo)志著：生物制造開(kāi)始進(jìn)入數(shù)字認(rèn)知、智能編排、閉環(huán)執(zhí)行的持續(xù)自增強(qiáng)模態(tài)，推動(dòng)行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的反復(fù)摸索，走向數(shù)字與硬件交互感知、迭代躍進(jìn)的智能工程。生物制造的效率邊界，正被重新定義。
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