華大智造聯合上海人工智能實驗室發布AI成果錨定真實生物實驗場景

　　記者從華大智造獲悉，日前，上海人工智能實驗室與華大智造子公司涌生智能聯合發布ProtoPilot自進化多智能體系統與BioLab Bench全流程評測體系，首次將“生命科學實驗室的Physical AI”概念落地，這不僅意味著AI從“讀懂論文”邁向“動手做實驗”，更標志著實驗室自動化正從傳統機械自動化，向具備感知、決策、執行與自我進化能力的“具身智能”進階。

　　錨定真實生物實驗場景

　　6月27日凌晨，OpenAI發布了迄今為止最強的模型系列GPT-5.6，其中，旗艦模型Sol在命令行、漏洞研究、生物分析等多個基準測試上刷新紀錄，據悉，其效率比前代大幅提升，使用三分之一的token輸出量就能夠與Anthropic的Claude Mythos Preview打成平手。

　　值得關注的是，根據當前評估AI模型與智能體實驗能力的代表性公開數據集之一—— AI4S頂流公司Future House構建的ProtocolQA。在這一任務上，GPT-5.6-sol的得分為43.5%，距離人類專家54%的水平仍有差距；而華大涌生智能聯合上海人工智能實驗室打造的ProtoPilot智能體達到52.38%，已經逼近專家表現。

　　華大智造作為生命科技公司，走出了一條差異化路徑：企業錨定真實生物實驗場景，依托規模化智能代理與閉環數據體系，把一線科研任務、儀器設備運行限制、行業專家專業反饋，以及線下生物實驗產出的真實數據整合為完整訓練底座，搭建起專屬訓練場，驅動AI實現持續迭代進化。

　　華大智造作為深耕生命科學領域十余年的生命科技工具公司，對AI的探索可以追溯到2019年。去年，華大智造楊夢團隊聯合泰國朱拉隆功大學Nattiya Hirankarn教授在Nature Biomedical Engineering雜志發表文章，他們開發了名為“PrimeGen”的干濕協同多智能體系統。其創新性地將引物設計、實驗驗證與自動化工作站執行整合為閉環流程。

　　此外，硬件原生適配優勢，以及在全球超過3800家用戶的經驗累積、工程化落地經驗等優勢，讓華大智造的AI模型從誕生之初就浸潤在真實實驗場景中。

　　本次聯合打造出來的成果，直指下一代生命科學發現范式。未來Bio Agent不再只靠文本訓練提升能力，而是依托Physical AI搭建的實驗鏈路，持續積累真實科研任務、自動化操作、專家復核、失敗樣本與濕實驗現場反饋。海量實體實驗數據循環優化后，BioAgent將形成兼具推理、實操、驗證能力，落地7×24小時無人值守智能實驗室。

　　將AI技術全面融入生命科技工具領域

　　對華大智造而言，此次聯合發布具有深層戰略意義。長期以來，市場將其定位為“基因測序儀國產替代龍頭”。但近年來，公司正加速從“基因測序儀國產替代龍頭”向“生命科學智能化基礎設施平臺”躍遷。今年4月份，華大智造成立了一家聚焦AI4S領域的子公司深圳華大涌生智能科技有限公司（簡稱 “涌生智能”），聚焦搭建面向生命科學的干濕閉環基礎設施。

　　本次發布的ProtoPilot與BioLab Bench，正是這一戰略的關鍵落子：前者為行業提供了面向真實實驗鏈路的統一評測標尺，率先制定標準者將在生態構建中占據先發優勢；后者則首次證明Bio Agent可以從數字智能真正走向物理世界的實驗執行，將實驗意圖、協議、代碼與濕實驗反饋接成閉環。

　　對華大智造而言，其自動化設備矩陣不再只是執行終端，而是成為可迭代學習的智能節點；每一次真實實驗與反饋都將沉淀為系統進化的訓練材料。這意味著華大智造正在構建的，是一個“設備即入口、數據即燃料、Agent即操作系統”的閉環生態。