从2022年算起，今年已经是晶泰科技第5年参加WAIC了。
当行业还在讨论模型能力的时候，晶泰科技就把AI+机器人实验室搬到了WAIC现场，首次展示"看得见的AI"，让AI进入实验室参与真实世界的科研过程，也提前踩中了如今火热的Physical AI（物理AI）趋势。
这一平台曾斩获2023年WAIC“镇馆之宝”，今年晶泰科技也带来了全新亮相，AI自主实验平台升级为AI自主发现系统。
它以AI原生架构为核心，将垂直领域专用模型、机器人实验、智能体系统以及数据闭环全部整合在一起，从实验设计、自动执行到监测分析、数据处理，实现了科研流程关键链路的无人化自主运行，让AI4S走进实验室，加速真实实验，驱动科学研究。
除了创新技术之外，晶泰科技全栈技术能力和创新生态建设成果也在现场展示：其业务子品牌Ailux自研的AI大分子药物研发平台、PepiX™多肽药物研发平台、epiXora™多场景医药调研Agent等。
和我们的感受类似，今年WAIC现场，一个越来越明显的变化是：商业化成果开始成为AI公司的核心能力。
同时智药局获悉，晶泰科技还将于近期正式发布新一代产品矩阵，包括一系列科研智能体，值得期待。
他以公司自主研发的全球首款AI创新药物Rentosertib为例，展示了AI在生物学和化学领域的实际应用，强调在AI支持下，临床前研究周期可由传统的4.5年缩短至12-18个月，且该效率提升具备可重复性和规模化潜力。
在基础模型时代背景下，他进一步探讨了AI在生命健康领域的深化赋能路径，详细说明了不同药物研发阶段中LLM可承担的生命科学探索任务类型，并指出基础模型并非为特定任务而设计，因此需借助基准测试和训练框架来提升其在生命科学专精任务中的表现。
目前，该平台目前已完成概念验证测试，展示出惊人的效率提升。有望将苗头化合物发现周期从12-18个月大幅缩短至1-3个月。
天鹜科技：唯一入选AI4S镇馆之宝
天鹜科技这次带来了MatwingsVenus（晓鹜），是一个以智能体为中心的对话式蛋白质设计平台。
用户通过自然语言提出功能需求，AI完成序列设计，自动衔接自动化实验室，驱动机器人完成样品制备、蛋白纯化、功能检测，实验结果直接回流到下一轮AI迭代，将研发周期从2-5年压缩到2-6个月。
这项成果也是唯一入选“镇馆之宝”的AI4S产品。
耀速科技：智能人源化数据超级工厂
耀速科技这次带来了全新的3D Bio Intelligence™智能自主实验平台。
该平台融合了器官芯片、高内涵三维成像、计算机视觉、人工智能与自动化实验系统，构建了国际前沿的“3D Bio Intelligence”技术体系。
这一生物智能人源化数据超级工厂，能够持续构建"数据生成—机制解析—模型训练—实验验证"创新闭环，为AI理解生命提供高质量人源化数据支撑。
底层大模型密集突破，科研基座正在成型
还有一个趋势是，在WAIC期间，多个科研智能大模型密集发布，展现出了底层模型的突破。
大会期间，分子之心公布了其AI生物药设计平台MMDesign在环肽从头设计领域的最新突破。针对p53-MDM2靶点，实现首轮21条候选分子命中16条，命中率>70%，展现了其在AI4S的底层能力。
上海科学智能研究院在大会的科学智能开放论坛上发布了“神珍”科学多模态基础模型。模型总参数约110亿，面向DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类科学数据，实现了跨领域科学知识的统一表征与多模态融合理解。
上海人工智能实验室在科学前沿论坛上推出新一代科学发现平台“书生·端砚”。平台整合了科学大模型、专业智能体、科研数据库与自动化实验设备，覆盖从“假设提出”到“实验验证”的完整科研流程。
同时，中国科学院组织多个研究所联合打造的磐石·科学基础大模型2.0也在大会上正式发布，该模型构建了800万条高质量科学推理数据，覆盖200多个科研任务。
图灵奖得主、中国科学院院士姚期智表示，关于未来AI研究最重要的方向，业界有着诸多答案，从理论研究的视角来看，他认为“AI for Science”会是未来三到五年最具探索价值、发展前景绝佳的研究方向。
圆桌论坛上，百图生科高级副总裁、AI研发负责人张晓明分享了他对生命科学AI发展阶段的判断。他认为，AI for Science的竞争正在从模型效果竞争，转向系统进化能力竞争。
未来，真正的竞争优势不再只是模型能力，而是系统进化能力。谁能够让模型在真实研发中不断吸收实验反馈、持续优化，并指导下一轮高价值数据生产，谁就能建立更深的产业壁垒。
谈及生命科学AI的下一站，张晓明认为，随着生命科学研究正从分子尺度进一步迈向细胞尺度，虚拟细胞正在成为行业的重要方向。但下一阶段的竞争，不仅是预测细胞状态变化，更要实现对细胞活性、安全性、免疫原性等关键属性的预测，并最终发展为能够支撑研发决策的虚拟细胞原生系统。随着模型、数据与实验不断形成正向循环，虚拟细胞有望从前沿研究工具，逐步演变为生命科学研发的重要基础设施，进一步打开AI for Science产业化的新空间。
材科源图创始人兼首席科学家李昊教授向智药局表达了他对WAIC以及产业的看法。
他表示，“WAIC上‘AI+’的讨论越来越多，但大多仍处在“概念”阶段。相比通用平台，材科源图更侧重‘结果交付’，近期发布的AI智能体已进入实验验证和产业落地阶段，这可能是‘AI+材料’从概念到落地的具体尝试。”
热钱涌动，年轻人的机遇来了
除开企业，WAIC也是投资人的盛会。钱的流向，某种程度上也决定了行业的行进方向。
在会场上，我们也和几位专注AI4S以及生命科学的投资人聊了聊。
一位深耕AI for Science的投资人告诉智药局，他们正在重点关注平台型AI4S的公司，这类公司有着极高的成长潜力。
其中一个重要判断指标是，是否有MNC跨国药企/头部产业集团千万级年度框架订单，否则无法支撑平台公司的规模化。
他们普遍是95后甚至00后，思维活跃，通常在校阶段便手握自研底层技术，同时能将前沿理论迅速转化为可落地的产品。
