專訪楊夢：華大智造AI佈局的野望與落地

隨着人工智能（AI）的發展，AI 智能體正在改變醫療保健、金融、電子商務和機器人等行業，並重新定義人機交互。2024 年，以生成式 AI 和大語言模型的技術突破爲驅動，全球迎來了“AI 智能體元年”。

在這波浪潮中，華大智造成果斐然。作爲基因測序儀領域的龍頭企業，華大智造憑藉其在生命科學儀器和自動化解決方案的深厚積累，正在 AI 與生物技術的融合創新中開闢新賽道。

日前，華大智造楊夢團隊聯合泰國朱拉隆功大學 Nattiya Hirankarn 教授在Nature Biomedical Engineering雜誌發表文章，他們開發了名爲“PrimeGen”的乾溼協同多智能體系統。其創新性地將引物設計、實驗驗證與自動化工作站執行整合爲閉環流程。

即使在高達 955 個擴增子的超高通量條件下，PrimeGen 仍能保持優異的擴增均勻性，顯著降低引物二聚體風險，從而有效減少重複實驗次數、提升實驗穩定性，並整體降低時間與成本開銷。

“PrimeGen 的創新價值不僅在於技術突破，更在於其與華大智造產業平臺的深度耦合——既服務於定製化建庫試劑盒開發，又賦能自動化實驗執行，最終實現科研到產品的價值轉化，也展示了未來生命科學實驗的發展方向。”華大智造高級副總裁、文章通訊作者楊夢博士告訴生輝。

事實上，華大智造很早就着手佈局 AI 相關產業併發布了一系列成果。今年初，該公司還宣佈正式將 AI 技術全面融入生命科技工具領域。

藉此機會，生輝和楊夢就華大智造在 AI 方面的佈局聊了聊。楊夢主要負責公司前沿技術研發（X-team）、自發光測序儀研發和實驗室智能自動化 GLI 業務（Generative Lab Intelligence,以下簡稱“GLI 業務”)，推動 AI、機器人和半導體技術在生命科學高端裝備領域的融合創新。其帶領團隊開發了全球領先的自發光半導體閃速測序儀、AI 驅動的實驗室自動化系統和超聲影像機器人等創新產品，推動了多項技術產業化落地。

從硬件製造到智能解決方案的躍遷

2019 年，以 BERT 爲代表的語言模型嶄露頭角。彼時，華大智造正深耕於基因測序技術迭代。

在推進 AI for Bio 研究的過程中，以楊夢爲代表的團隊成員敏銳捕捉到一個關鍵洞見：基因組序列與自然語言在數據結構上具有本質相似性。正如 BERT 通過 Transformer 的自注意力機制捕捉詞語間的上下文語義依賴關係，DNA 序列中的變異位點間也存在類似關係。基因組語言模型可建模 DNA 序列中變異位點間的潛在複雜關係，包括長距離的調控相互作用。

“當時的行業痛點在於，傳統基因組變異分析主要依賴統計學方法和參數化打分模型，這種方法難以充分捕捉 DNA 序列中複雜的調控邏輯。我們意識到，大自然在億萬年進化中形成的遺傳密碼，其複雜程度遠非簡單統計模型所能詮釋。”楊夢解釋道。

基於這一認知，楊夢及團隊率先啓動了大語言模型的研發工作，並於 2022 年推出了名爲 LOGO(Language of Genome) 的輕量級語言模型，用於啓動子識別、增強子-啓動子相互作用預測、染色質特徵預測以及疾病相關的變異優先排序任務。

這一研究方向與後來谷歌 DeepMind 的 Alpha Genome等系統不謀而合，共同印證了“生命語言”與自然語言處理的類比價值。更重要的是，這項工作奠定了華大智造從“製造”到“智造”的戰略轉型根基，通過將 AI 人工智能技術深度嵌入基因測序全流程，讓傳統測序儀器進化爲具有自主學習和優化能力的智能生命科學平臺。

同年，華大智造發佈基於對比學習的多模態單細胞算法 Concerto，快速實現千萬級單細胞多組學數據建模。特別是，他們借鑑了視覺領域 SimCLR 的對比學習思想，將不同來源和模態的單細胞數據映射到隱空間中進行自監督學習，實現了對海量單細胞數據的有效解析和註釋。該文章提出的 Query-to-Reference 的單細胞註釋範式，被人類細胞圖譜（HCA）階段性成果引用，能有效支撐千萬級別的單細胞分析。

2023 年，華大智造在 AI 領域再進一步，發佈了名爲“EvoPlay”的蛋白質強化學習序列推理模型，類似 DeepSeek R1 的序列 RL 思想。該模型致力於實現 AlphaFold 的“逆向工程”，即針對特定結構和功能反向設計出最佳的蛋白質序列。爲實現這一目標，它巧妙借鑑了 AlphaGo/AlphaZero 的自博弈強化學習思想，將複雜的蛋白質設計過程視作一場與外界環境交互迭代學習的“下棋過程”。依託這一創新模型，華大智造設計出的新熒光素酶，其發光強度和速度均得到提升，能夠使基因測序過程更快速高效。

通過系統性佈局，華大智造正逐步完成 AI 能力從基礎研發到產業落地的完整閉環。

作爲華大智造 AI 戰略佈局的核心推動者，楊夢介紹了公司的“X”探索機制，他表示，“在科技加速迭代的時代，華大智造建立了一套獨特的前沿技術探索機制。在保持主營業務穩健發展的同時，通過設立專門的 X 研發中心，以靈活敏捷的小團隊模式緊密追蹤最前沿技術趨勢。這套機制不僅爲公司持續輸送了跨學科的頂尖人才，也帶來了很多顛覆性的想法和技術儲備。”

生成式 AI 驅動實驗室“自動駕駛”

基於對基因測序行業發展的深刻洞察，華大智造整合了其在測序、自動化、對於樣本的處理，以及下游數據分析等方面的能力，於今年初完成了 GLI 業務的戰略重構，旨在幫助傳統的實驗室自動化用戶突破數據-算法的互哺瓶頸，更快落地實驗室軟硬件和整體運行效果，加快發揮“AI+生命科學”的無限潛能。

“GLI 業務正依託生成式 AI 和前沿自動化技術，推動 AI+生命科學從傳統模式向全流程‘自動駕駛’轉型，助力科研機構實現質的飛躍與效率的革命。”楊夢表示。

目前，GLI 業務板塊主要包括四大類產品：AI智能化產品、通用自動化產品、通用計算存儲產品和智惠實驗室方案型產品。業務成果已在包括北京腦科學與類腦研究所、上海交通大學海南研究院、中國慢性病前瞻性研究 China Kadoorie Biobank（CKB）、哈爾濱市消化系統腫瘤和“四高”免費檢測項目等項目中得到應用。

其中，與北京腦科學與類腦研究所聯合打造的“全自動無人化黑燈實驗室”，是國內首個全流程自動化隊列研究支撐體系。目前該項目已正常運轉超過一年，實現了樣品分裝、提取、建庫、測序、數據分析和存儲全流程自動化執行，通過在全國產生態框架下搭建完整工具鏈，確保了高質量樣本和數據的高通量流轉，爲腦疾病研究和新藥研發提供了有效支撐。

其落地海南三亞的全自動化系統是全球首套海洋微生物自動化核酸蛋白共提取系統。這套系統包括通用自動化模塊和計算存儲硬件，以及智能實驗室管理能力，可以實現對海量樣本的核酸、蛋白數據的收集、有效地挖掘深海生物樣本資源，實現成本的指數級降低。

圖 | 落地海南三亞的全自動化系統（來源：華大智造）

值得注意的是，作爲實驗室智能化的"大腦"，AI 智能化模塊的 αLab Studio 智能實驗室平臺支持實驗流程設計、產線運行監控、智能排產調度，AI 設備腳本生成等。其已實現從科研到產業的規模化落地，特別是在民生健康領域，平臺成功支撐了哈爾濱市消化系統腫瘤和“四高”免費檢測項目一期 80 萬人的高通量民生篩查。該系統正在國內多家重點高校實驗室和國家級研究機構部署實施，爲大規模智慧實驗室建設提供核心支持。

（來源：華大智造）

“在產業化進程中，我們採取了分階段推進策略：現階段大規模交付的是 2.0 版本系統，主要實現實驗室設備的智能調度和排產優化；而最新研發的 3.0 版本系統將進一步融入知識經驗，具備實驗方案的自主迭代能力。”

“在實際業務佈局上，我們採取雙軌並行模式：一方面面向廣大客戶提供模塊化、標準化的自動化產品，另一方面與頭部合作伙伴開展深度定製服務，並逐步攜手共創。這種點對點的合作模式需要特別關注數據所有權和知識產權的界定，確保在知識沉澱和共享過程中各方權益得到充分保障。通過這種差異化服務策略，我們正在推動實驗室從自動化向智能化方向持續演進。”楊夢補充道。

以“智”驅動未來

作爲全球少數掌握核心測序技術的企業之一，在推動智能化進程中，華大智造也在前沿創新和市場需求之間建立了動態平衡機制。

“首先，在資源配置方面，我們採用‘二八原則’：將 80% 的研發投入聚焦於現有產品的迭代升級與下一代產品的開發，同時保留 20% 的資源用於前沿技術的探索與儲備。這種結構化的投入模式既確保了主營業務的市場競爭力，又爲突破性創新保留了必要空間；其次，人才體系建設是平衡戰略的關鍵支柱。通過多層次的人才培養計劃，包括與高校的聯合培養項目、高潛人才專項計劃等，構建了完整的人才梯隊；更爲核心的是，華大智造自上而下建立了‘持續創新、自我顛覆’的文化基因，從管理層到執行層都秉持着‘不創新即衰退’的共識。”楊夢介紹道。

這種不進則退的共識鞭策着華大智造持續創新，在 AI 與生命科學深度融合的浪潮中，其正引領一場從“解讀生命”到“設計生命”的範式革命。

楊夢透露，未來 3-5 年，華大智造的 AI 佈局將聚焦兩大方向：一是深化實驗室自動化與 AI 的融合，通過自然語言交互簡化實驗設計流程，目標是讓科研人員只需提出假設，系統就能自動生成實驗方案並執行，構建生命科學的硬件 MCP(Model Context Protocol)和軟件 MCP；二是構建多組學智能分析引擎，通過超大規模算力助力解析智能自動化標準化採集的海量生物數據，幫助建立量化生命健康的指標體系。“這些創新將顯著降低生命科學技術的使用門檻，讓科研人員從繁瑣的實驗操作中解放出來，更專注於科學發現本身。”

（來源：華大智造）

此外，在當前國際形勢下，華大智造也正面臨重要的戰略機遇期。“國產替代需求激增進一步鞏固了我們在國內測序設備市場的領先地位，加速了下游客戶向國產平臺遷移。這一轉變源於三大優勢：自主可控的產業共識、全棧解決方案能力、以及從設備到實驗室的整體智能化改造優勢。”

“在國際佈局方面，我們採取‘深耕本土、輻射全球’的策略。當前華大智造業務已經遍佈六大洲 110 多個國家，服務累計超過 3300 個用戶，已經積累了足夠豐富的經驗，爲全球客戶提供高效的售後服務、穩定的供應鏈。”對於未來的業務發展，楊夢信心滿滿。

回望其發展歷程，華大智造始終以“智”爲核心發展理念，該公司正在三個維度深化智能化戰略：持續優化底層核心算法、升級智能管理平臺架構，以及構建覆蓋全流程的智慧解決方案。過去十年奠定的高端製造基礎，爲未來十年 AI 與生物技術的深度融合創造了有利條件。正如楊夢所言，“智”字將成爲華大智造引領行業創新的鮮明標識，也是對中國智造的最佳詮釋。

1.Wang, Y., Hou, Y., Yang, L. et al. Accelerating primer design for amplicon sequencing using large language model-powered agents.Nat. Biomed. Eng(2025). https://doi.org/10.1038/s41551-025-01455-z

2.Heimberg, G., Kuo, T., DePianto, D.J. et al. A cell atlas foundation model for scalable search of similar human cells.Nature638, 1085–1094 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-024-08411-y