行业背景与痛点 - 基因测序成本在过去二十年间断崖式下降了18万倍，而数据量却呈指数级暴增超过亿倍[2] - 生命科学领域的数据分析能力远远落后于科技行业，科学家在实验完成后往往要等待数天甚至数周才能拿到生物信息学分析结果，这大大拖慢了科学迭代的周期[3][19] - 生物信息学人才要求具备生物、计算机和统计学的复合型能力，且供给不足，招聘难度大，小型生物科技公司可能只有一位生物信息学家负责多种数据分析[19][22][23] 公司定位与解决方案 - Kepler定位为"企业级AI Agent for Life Science Research"，旨在成为研究组织的"中枢神经系统"，帮助科学家查询文献、生成实验想法、连接数据流水线、结合实验元数据与生物数据进行分析，并将结果与企业既有知识体系关联[3][27] - 该解决方案不仅能完成现有科研工作，还能实现传统方式无法做到的事：同时发起上百个问题，与数据进行批量交互，从而更快、更广地探索潜在发现[3][28] - 与传统工具不同，Kepler设计的是全新的"科学家与AI Agent交互"方式，需要解决引用精确到某次实验或数据库某一行、Agent自主推进与人工确认的边界等全新交互流程问题[11][34] 技术优势与验证 - 在生物信息处理权威基准测试Bixbench中，Kepler以33.4%的准确率超越所有通用及行业Agent（包括GPT-5、Claude-opus-4.1等）[5] - 技术挑战包括对齐与整合专业工具和数据源、处理数百GB级多模态杂乱数据、设计可验证的AI决策流程等，这些在科学领域尚无先例[31][32][33] - 通过构建知识图谱来管理和导航企业内的所有软件和数据源，帮助Agent快速理解全部上下文[35] 市场验证与客户拓展 - 成立第一周便成功斩获首家生物科技客户，该客户内部早已规划自然语言数据交互界面但自建困难，Kepler的出现正好满足其需求[36][37] - 目标客户包括创新型生物科技公司（特别是专注于生物基础模型研究的公司）和高校实验室，同时已与全球前二十的大型药厂建立合作[38][39] - 药企行业竞争白热化，AI转型已成为关键考核指标，但由于非AI原生企业的文化局限，内部开发工具往往受限于速度与通用性，这创造了采购外部解决方案的窗口期[39][42] 竞争格局与差异化 - 不担心OpenAI等通用AI公司，因其存在"最后一公里"问题，不会深入企业整合具体工作流程，而Kepler会针对生物领域特定需求优化模型功能[11][41] - 更关注像Palantir这样采取"前向部署"模式的公司，但指出其扩张速度不会太快，且业务范围不完全相同[41] - 差异化在于专注于研究任务的企业级AI Agents这一独特定位，可以扩展到材料科学、气候科学、农业等其他科学领域[43] 发展愿景与规划 - 长期愿景是成为每个研究组织的"中枢神经系统"，虽然目前专注于生物领域，但技术可拓展到其他有类似研发需求的科学领域[11][43] - 接下来一年最重要的三件事是：确立在生命科学研究领域企业级AI Agents的领导地位、深度整合客户工作流程成为"系统记录"平台、持续完善产品功能提升平台价值[44] - 公司价值主张是AI原生、快速迭代进化，希望吸引对科学工作充满好奇心、渴望探索发现的人才加入[45]