行业共识与战略方向 - 2025年末，业界普遍认为人工智能技术已迈过关键“临界点”，生成式AI和大语言模型加速落地，尤其是在生命科学领域引发了产业范式变革 [2] - 华大智造在2025年初完成了GLI（自发光测序仪研发和实验室智能自动化）业务的战略重构，旨在突破“数据-算法”的互哺瓶颈，加快“AI+生命科学”的落地 [2] AI赋能的具体效率提升 - 在测序循环效率方面，通过AI技术优化后，单次循环时间从2-2.5分钟缩短至75秒，循环时间缩短约40%-50% [3] - 在靶向引物设计上，借助AI可以将单次研发循环从2-3周缩短至41-5天，成本下降60%-70%，效率提升2-3倍 [3] - 在研发周期方面，传统模式需耗时半年，而AI辅助流程可将“每轮迭代”压缩到周级，显著缩短整体周期 [3] 技术路径与核心差异 - 基因组序列与自然语言在数据结构上具有“序列”这一核心共性，但生命系统具有高度复杂性与动态性，自然语言上下文的压缩方法不能直接等价迁移到生命序列 [1][4] - DNA序列源于进化过程中的选择性突变，并非线性生成结果，仅依靠Transformer模型或注意力机制难以完全解码生命系统的复杂规律 [4] - 未来探究生命序列的核心路径包括：在模型构建中融入物理化学等第一性原理；构建多智能体协作系统；坚持“干湿闭环”原则，借助自动化技术提升实验可重复性与效率 [4][5] 产品创新与市场定位 - 公司开发了全球领先的自发光半导体闪速测序仪，采用手机摄像头图像传感器替代传统激光器系统，实现了成像与反应模块的小型化，显著提升便携性与成本优势 [5][7] - 该产品定位为入门级工具，初始成本较低，能够广泛适配小型实验室、基层医院、疾控中心、海关及教育等场景，而传统测序仪单价高达数百万至数千万元 [7][8] - 该产品通过人工智能技术实现了全链条赋能，涵盖生化原理优化、信号处理、调度仿真及实验设计等关键环节 [8] 临床与科研场景的差异化应用 - 未来基因测序在临床与科研场景的应用将形成明确分野：科研场景的智能体追求“覆盖面与探索效率”；临床场景的核心要求是“稳定、合规、可追溯与一次成功” [8] - 临床场景要求“一次成功”，核心应用方向为全流程质量控制与智能报告输出，需要智能驱动的全流程质控、可追溯体系以及针对多样本工况的适配性优化 [9] 未来技术演变趋势 - 未来五年，测序仪将朝着“样本进，洞察出”的方向发展：临床场景实现“样本进，诊断出”，科研场景实现“样本进，成果出” [6][9] - 实现该目标需依托自动化工作流与任务编排技术，AI将全面赋能全流程质量控制与溯源，并在实验前进行虚拟仿真验证，形成“测序前先仿真”的技术范式 [6][9] - 公司的智能实验室自动化业务线（GLI）未来将实现模块化、柔性化定制，通过标准化实验模块的快速拼接来适配多样化的复杂生物工作流 [10] AI技术融合与核心竞争力 - AI技术已全面渗透于产品研发、核心模块设计、用户服务及未来规划等全流程，例如利用AI算法实现单循环四通道信号同步解码，结合边缘计算提升处理效率 [11] - 公司的核心原则是“AI技术落地导向”，避免为“技术而技术”，只有将AI深度融入产品与业务流程，才能体现其商业价值 [12] - 未来AI领域的核心竞争力将是企业的AI原生能力，当全行业都能以AI思维开展工作，将形成最核心的共性竞争优势 [6] 面临的挑战与解决思路 - AI应用的核心挑战之一是“人机协作范式转型”，需要将AI从工具转变为“可托付任务的伙伴”，但这将面临组织架构、协作模式甚至旧有生产关系的调整阻力 [6][13] - 技术层面的挑战包括生成式模型输出的概率性带来的“幻觉”风险，在临床与严肃科研中必须通过可追溯流程、证据链等将风险压到可控范围 [13] - 此外，AI应用还需防范生物安全等伦理风险，例如在DNA序列合成场景需防止造成不可逆的生物安全影响 [14] 跨学科融合与人才需求 - 行业已正式进入工程生物学时代，是推动计算技术、自动化技术与生命科学深度融合的关键时期 [16] - 融合过程面临显著挑战，生命科学研究者缺乏计算思维驱动研究的培养，而计算机领域研究者则难以充分理解生命系统的复杂性和实验验证的核心价值 [16] - 大模型的知识覆盖为打破学科壁垒提供了条件，未来需推动生命科学研究者主动运用计算工具，同时助力计算机研究者借助大模型快速掌握生命科学专业知识 [17]