新年伊始，位于上海闵行区的天鹜科技有限公司里，一套学习了百亿条蛋白质数据、交付过30余个产业化项目的蛋白质设计大模型，马不停蹄地为新项目“跑”着“最优解”。记者发现，人工智能驱动的科学研究（AI4S）已成为一种新范式，加速基础研究驶向新质生产力。

“蛋白质是生命的物质基础，换言之，没有蛋白质就没有生命。”上海交通大学特聘教授、上海天鹜科技有限公司首席科学家洪亮说，从生命语言的学习到生命行为的预测，AI4S改变的不仅是研发速度，解决了依赖传统“专家经验和大量试错”路径下蛋白质设计时间长、成本高等核心问题。未来还可以设计耐受多种极端工业条件的产品，把一些注射的大分子药物扩展到口服剂型，满足不同患者的健康需求。

在他看来，如果没有AI这个“研发搭子”，想要做这些事非常困难，放在过去可能连想都不会去想。

据洪亮介绍，10年前合作团队开始收集蛋白质数据，只为做基础研究，想看看在高山、深海、盐湖等极端环境下存活的微生物，与陆地平原上“近亲”的微生物有何不同。结果发现，如果沿用传统指标去看，两者相差不大，但是放在大模型里去比较，通过不断缩小颗粒度，最后在1200多项参数指标下，大自然暗藏的小秘密一下被解释得明明白白。

因为大模型对特征的提取能力极强，它能在海量的数据中快速找出蛋白质耐受极端环境的结构特征，这为科研人员有效解释了为何有的微生物耐酸，而有的耐碱，从而让生物医药、生物农业等领域研发更有的放矢。

2025年8月，工信部公布了“人工智能在生物制造领域典型应用案例（第一批）”，除了天鹜科技，还有来自北京、安徽、天津等地的多家企业案例入选其中，促进生物制造全产业链提质升级。

“十五五”规划建议提出，前瞻布局未来产业，探索多元技术路线、典型应用场景、可行商业模式、市场监管规则，推动量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等成为新的经济增长点。

近年来，上海相关科研机构打造的科研智能体活力奔涌，它们可以读取文献、提出假设、设计实验，加速技术从“实验室”走向“应用场”，推进未来产业快速走向现实。

比如，由临港实验室牵头，联合上海人工智能实验室等研究机构打造的多智能体虚拟疾病生物学家系统“元生”，目标直指药物研发的源头——让AI找出具有临床潜力的新靶标。目前，它已提出了两个癌症相关靶标，而且将传统以年为单位的靶标发现周期大幅缩短。

“人工智能对科学的赋能，不止于计算工具提速优化，更重要的是体系化推动科研范式变革，成为加速科学发现和学科交叉的核心引擎。”上海人工智能实验室科学智能中心负责人白磊说。

业内人士认为，从全球看，科学智能正成为变革科研范式、赋能行业发展、影响产业经济格局的关键引擎。值得注意的是，在体系化推进、系统性布局科学智能发展的同时，还要在提出全新理论框架等深层领域，加大探索力度，寻找更适宜的“路径”。