AI技术发展进入新阶段 - 2025年末，英伟达CEO黄仁勋表示人工智能技术已迈过关键“临界点”，这反映了业界对AI发展进入新阶段的普遍共识 [2] - 2025年，生成式AI和大语言模型加速落地，人工智能技术在生命科学等领域实现突破性进展 [2] 公司战略与业务布局 - 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，旨在帮助传统实验室自动化用户突破“数据-算法”的互哺瓶颈，加快发挥“AI+生命科学”的潜能 [2] - 公司推动AI驱动的实验室自动化系统等创新产品落地，并开发出AI全栈接入的自发光半导体闪速测序仪 [2] - 公司智能实验室自动化业务线（GLI）是AI for Science领域的核心基础设施，目标是替代传统手工实验流程，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 [11] AI赋能生命科学装备的效能提升 - 在测序循环效率方面，AI赋能前单次循环需2-2.5分钟，通过AI技术优化后，单次循环时间可缩短至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4-5天，成本下降60%-70%，效率提升2-3倍 [3] - 在研发周期方面，传统模式下需耗时半年完成原材料设计和验证，而在AI辅助蛋白设计+自动化表征的流程下，可把“每轮迭代”压缩到周级，并显著缩短整体周期 [3] 核心技术产品：自发光半导体闪速测序仪 - 该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，显著提升了便携性并降低了初始成本 [6][8] - 产品定位为入门级工具，具备小型化、高灵活性、低成本的特点，能够广泛适配小型实验室、基层医院、疾控中心、海关、区县级医院、诊所及高校教育等场景 [6][8] - 尽管产品体量较小，但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 [9] - 在信号处理环节，公司开发的AI算法可实现单循环四通道信号同步解码，结合边缘计算技术提升处理效率 [13] 行业技术趋势与未来展望 - 行业普遍认为基因组序列与自然语言在数据结构上具有相似性，均以“序列”为基础形态，这催生了将Transformer模型用于DNA序列编码的早期探索 [3][4] - 然而，生命序列具有高度复杂性与动态性，受物理化学约束与进化选择塑形，与自然语言存在核心差异，不能简单迁移自然语言大模型的方法 [5] - 未来测序仪将朝着“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][10] - 实现该目标需依托自动化工作流、任务编排技术及AI全流程赋能，并构建围绕测序过程的数字孪生系统，实现“测序前先仿真”的技术范式 [10] - 测序技术的终极目标是实现“血常规级”的便捷性，但由于信息复杂度极高，必须依托AI技术才能达成 [10] 临床与科研场景的AI应用差异 - 临床场景对智能体的核心要求是“稳定、合规、可追溯与一次成功”，需适配多样化的复杂工况，核心应用方向为全流程质量控制与智能报告输出 [9][10] - 科研场景下的智能体需追求“覆盖面与探索效率”，通常允许更高比例的人工介入与多轮迭代，容错空间更大 [9][10] - 临床场景要求流程一次通过、质控自动化、证据链闭环，因为若样本检测出现问题，无法随意召回患者重新采样 [10] AI应用的核心挑战与解决路径 - 首要挑战是“人机协作范式转型”，不能仅将AI视为工具，而需将其变为完成任务的伙伴，这涉及组织架构、分工流程及生产关系的调整 [6][14] - 技术层面的挑战包括生成式模型输出的概率性及“幻觉”风险，在临床与严肃科研中必须通过可追溯流程、证据链和评估监控将风险压至可控范围 [14] - 解决方案包括在模型构建中融入第一性原理（物理化学等底层规律）、构建智能体（Agent）或多智能体协作系统，以及坚持“干湿闭环”原则借助自动化技术确保实验可重复性 [5] - 此外，AI的安全伦理问题也是重大挑战，例如在DNA序列合成等场景需防范生物安全风险 [6][15] 跨学科融合与人才竞争力 - 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 [18] - 融合面临显著挑战：人工智能/计算机领域与生命科学领域的研究者在问题拆解方式、数据与实验闭环方法、工具链与工程习惯上差异明显 [18] - 生命科学研究者的传统训练缺乏计算思维驱动，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 [18][19] - 当前大模型的知识覆盖能力有助于打破学科壁垒，为计算机领域研究者理解生命科学提供了支撑 [19] - 未来的发展方向是推动生命科学研究者主动运用计算工具与计算思维，同时助力计算机领域研究者借助大模型快速掌握生命科学专业知识，实现深度协作 [19] AI原生能力与产业竞争 - 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 [13] - 公司坚持“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 [6][13] - 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]