IXThinker·2026-09-17 11:30

AI打通科研全流程 補上落地最後一公里

AI for Science的競爭正向科研閉環延伸。即使蛋白設計模型再強，研究人員仍需自行找文獻、配置環境並篩選結果，模型前後的隱性流程長期缺乏銜接。有杭州團隊嘗試以端到端工作流補上這段最後一公里。

隱性流程成痛點

以蛋白設計為例，研究人員想真正設計一個分子，需要先找文獻、查結構，再下載模型權重、配置環境，把任務送上伺服器；模型出結果後，還要另覓工具檢視結構、篩選候選。各環節銜接長期仰賴人力。