标题标题标题标题标题标题：人工智能：人工智能：人工智能：人工智能：人工智能：人工智能在生物技术领域的应用

人工智能（AI）正以前所未有的深度与广度重塑在生物技术领域的应用

人工智能（AI）正以前所未有的深度与广度重塑生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因生物技术领域，从基础科研到产业转化，从基因编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于编辑到药物研发，AI已从辅助工具演变为驱动科学发现的核心引擎。其应用不再局限于单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI单一环节，而是贯穿生命科学研究的全链条，催生“AI for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效 for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效 for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效 for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效 for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效 for Science”（人工智能驱动科学研究）的新范式，推动生物技术进入智能化、高效化与精准化的新时代。

### 一、基因与蛋白质化与精准化的新时代。

### 一、基因与蛋白质：从“读取”到“设计”的跃迁

在基因组学层面，AI正：从“读取”到“设计”的跃迁

在基因组学层面，AI正突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注突破传统分析瓶颈。过去依赖人工比对与经验判断的基因识别、功能注释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如释与变异筛选，如今已由深度学习模型高效完成。例如，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，，基于大语言模型（如ESM2）的蛋白序列分析系统，不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解不仅能预测蛋白质结构，还能揭示其亚细胞定位规律与功能区域映射，实现“可解释性AI”，为理解生命机制提供新视角。

更令人瞩目的是，AI正推动蛋白质工程从生命机制提供新视角。

更令人瞩目的是，AI正推动蛋白质工程从“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创“试错”走向“设计”。中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队开创的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶的“AI引导的约束进化”（AiCE）技术，通过深度学习优化Cre重组酶，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传，实现了染色体级别大尺度DNA的精准编辑，成功在水稻中实现315kb的定向倒位，为遗传病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞病治疗与作物精准育种提供了“中国方案”。这一成果被《细胞》杂志评价为“深度学习与生物学问题深度融合”的典范。

### 二、药物研发：从“大海捞针》杂志评价为“深度学习与生物学问题深度融合”的典范。

### 二、药物研发：从“大海捞针”到“智能寻宝”

新药研发周期长、成本高，是全球医药产业”到“智能寻宝”

新药研发周期长、成本高，是全球医药产业的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型的痛点。AI正在彻底改变这一局面。以百图生科研发的xTrimoV3生命科学大模型为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模为例，其2100亿参数覆盖DNA、RNA、蛋白质等七大模态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力态，能将抗体序列筛选效率从“天级”缩短至“分钟级”。该模型已助力开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本开发20余种前沿抗体与10余个创新靶点，显著降低研发成本与时间。

在化学合成环节，AI逆合成路径设计平台已实现“秒级出与时间。

在化学合成环节，AI逆合成路径设计平台已实现“秒级出方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成方案”。湖北智化科技开发的AI化学家，可为复杂分子生成多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI多条合成路线，并自动优选成本最优路径，使研发周期从两年缩短至8个月。更进一步，AI实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日20实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日20实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日20实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日20实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日20实验室正从概念走向现实——自动化设备可实现每日200次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正0次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正0次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正0次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正0次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正0次以上反应，效率较人工提升20至40倍，真正实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种实现“AI科学家”上岗。

### 三、育种与农业：构建“智能育种工厂”

传统杂交育种耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院耗时十余年，而AI赋能的智能育种正加速变革。中国科学院遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“遗传发育所许操团队研发的“吉儿”（GEAIR）智能育种机器人，结合基因编辑与深度学习，首次实现“结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到结构型雄性不育系”的快速创制。通过“BT+AI+机器人”协同模式，构建了从育种、制种到采收的智能闭环，标志着中国育种进入5.0时代。

华大工程生物学长荡湖研究所采收的智能闭环，标志着中国育种进入5.0时代。

华大工程生物学长荡湖研究所则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统则通过“探极计划”挖掘极端环境微生物资源，结合AI模型设计新型酶蛋白，成功开发出5万余种新型极端蛋白元件，预测准确率较传统方法提升90%以上，为绿色生物制造提供核心工具。

### 四、医学诊断与治疗：从“专才”方法提升90%以上，为绿色生物制造提供核心工具。

### 四、医学诊断与治疗：从“专才”到“通才”的智能医生

在临床医学领域，AI正从到“通才”的智能医生

在临床医学领域，AI正从单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统单一病种诊断迈向“通才”大模型。中国科学院苏州医工所研发的“康成睿数”系统，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨，构建了覆盖前列腺、肝、肾等多种肿瘤的智能诊疗大模型，可实现跨器官、跨模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上模态的良恶性鉴别，准确率高达90%以上。该系统已在多家医院开展临床试验，显著提升基层医疗水平。

在脑机接口与康复领域，AI模型可预判治疗方案有效性，帮助医生“估分”，为脑卒中、脑瘫患者提供个性化。该系统已在多家医院开展临床试验，显著提升基层医疗水平。

在脑机接口与康复领域，AI模型可预判治疗方案有效性，帮助医生“估分”，为脑卒中、脑瘫患者提供个性化康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”康复路径。未来，AI有望实现体内“纳米机器人”级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变级的精准编辑，实现遗传病的根治。

### 五、生态与环境：为地球生命“修家谱”

AI不仅改变微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.微观生命，也重塑宏观生态。南京大学沈树忠院士团队利用AI与超算，整合260多个地质剖面、1.3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物3万个数据点，绘制出20亿至5亿年前地球生物多样性演化曲线，填补了早期生命研究空白。该成果为理解全球变暖、生物灭绝等重大问题提供科学依据。

南京大学李建龙团队构建多样性演化曲线，填补了早期生命研究空白。该成果为理解全球变暖、生物灭绝等重大问题提供科学依据。

南京大学李建龙团队构建的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，的“5S+AI”智能决策系统，融合遥感、GIS、传感器与AI算法，实现对草原、湿地、农田等生态系统的全时域监测与智能调控，推动生态修复从“经验试错”迈向“精准匹配”。

###实现对草原、湿地、农田等生态系统的全时域监测与智能调控，推动生态修复从“经验试错”迈向“精准匹配”。

### 六、未来展望：从“辅助”到“共创”的科研新范式

当前，AI在生物技术领域的应用已从“工具”升维至六、未来展望：从“辅助”到“共创”的科研新范式

当前，AI在生物技术领域的应用已从“工具”升维至“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字“伙伴”角色。它不仅加速科研进程，更催生新方法、新理论与新产业。随着科学大模型、AI实验机器人、数字孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的孪生系统等技术成熟，未来科研将进入“AI主导、人类引导”的协同创新时代。

正如国务院《“人工智能+”行动意见》所指出：“人工智能+”科学技术是推动原始创新的“发动机”。中国在AI+生命科学领域已实现多个“协同创新时代。

正如国务院《“人工智能+”行动意见》所指出：“人工智能+”科学技术是推动原始创新的“发动机”。中国在AI+生命科学领域已实现多个“从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类从0到1”的突破，正从“跟跑”走向“领跑”。从基因编辑到智能育种，从药物研发到生态修复，AI正在为人类生命健康与可持续发展提供生命健康与可持续发展提供生命健康与可持续发展提供生命健康与可持续发展提供生命健康与可持续发展提供生命健康与可持续发展提供强大支撑。

### 结语