专访杨梦：华大智造AI布局的野望与落地

随着人工智能（AI）的发展，AI 智能体正在改变医疗保健、金融、电子商务和机器人等行业，并重新定义人机交互。2024 年，以生成式 AI 和大语言模型的技术突破为驱动，全球迎来了“AI 智能体元年”。

在这波浪潮中，华大智造成果斐然。作为基因测序仪领域的龙头企业，华大智造凭借其在生命科学仪器和自动化解决方案的深厚积累，正在 AI 与生物技术的融合创新中开辟新赛道。

日前，华大智造杨梦团队联合泰国朱拉隆功大学 Nattiya Hirankarn 教授在 Nature Biomedical Engineering 杂志发表文章，他们开发了名为“PrimeGen”的干湿协同多智能体系统。其创新性地将引物设计、实验验证与自动化工作站执行整合为闭环流程。

即使在高达 955 个扩增子的超高通量条件下，PrimeGen 仍能保持优异的扩增均匀性，显著降低引物二聚体风险，从而有效减少重复实验次数、提升实验稳定性，并整体降低时间与成本开销。

“PrimeGen 的创新价值不仅在于技术突破，更在于其与华大智造产业平台的深度耦合——既服务于定制化建库试剂盒开发，又赋能自动化实验执行，最终实现科研到产品的价值转化，也展示了未来生命科学实验的发展方向。”华大智造高级副总裁、文章通讯作者杨梦博士告诉生辉。

事实上，华大智造很早就着手布局 AI 相关产业并发布了一系列成果。今年初，该公司还宣布正式将 AI 技术全面融入生命科技工具领域。

借此机会，生辉和杨梦就华大智造在 AI 方面的布局聊了聊。杨梦主要负责公司前沿技术研发（X-team）、自发光测序仪研发和实验室智能自动化 GLI 业务（Generative Lab Intelligence,以下简称“GLI 业务”)，推动 AI、机器人和半导体技术在生命科学高端装备领域的融合创新。其带领团队开发了全球领先的自发光半导体闪速测序仪、AI 驱动的实验室自动化系统和超声影像机器人等创新产品，推动了多项技术产业化落地。

从硬件制造到智能解决方案的跃迁

2019 年，以 BERT 为代表的语言模型崭露头角。彼时，华大智造正深耕于基因测序技术迭代。

在推进 AI for Bio 研究的过程中，以杨梦为代表的团队成员敏锐捕捉到一个关键洞见：基因组序列与自然语言在数据结构上具有本质相似性。正如 BERT 通过 Transformer 的自注意力机制捕捉词语间的上下文语义依赖关系，DNA 序列中的变异位点间也存在类似关系。基因组语言模型可建模 DNA 序列中变异位点间的潜在复杂关系，包括长距离的调控相互作用。

“当时的行业痛点在于，传统基因组变异分析主要依赖统计学方法和参数化打分模型，这种方法难以充分捕捉 DNA 序列中复杂的调控逻辑。我们意识到，大自然在亿万年进化中形成的遗传密码，其复杂程度远非简单统计模型所能诠释。”杨梦解释道。

基于这一认知，杨梦及团队率先启动了大语言模型的研发工作，并于 2022 年推出了名为 LOGO(Language of Genome) 的轻量级语言模型，用于启动子识别、增强子-启动子相互作用预测、染色质特征预测以及疾病相关的变异优先排序任务。

这一研究方向与后来谷歌DeepMind 的 Alpha Genome等系统不谋而合，共同印证了“生命语言”与自然语言处理的类比价值。更重要的是，这项工作奠定了华大智造从“制造”到“智造”的战略转型根基，通过将 AI 人工智能技术深度嵌入基因测序全流程，让传统测序仪器进化为具有自主学习和优化能力的智能生命科学平台。

同年，华大智造发布基于对比学习的多模态单细胞算法 Concerto，快速实现千万级单细胞多组学数据建模。特别是，他们借鉴了视觉领域 SimCLR 的对比学习思想，将不同来源和模态的单细胞数据映射到隐空间中进行自监督学习，实现了对海量单细胞数据的有效解析和注释。该文章提出的 Query-to-Reference 的单细胞注释范式，被人类细胞图谱（HCA）阶段性成果引用，能有效支撑千万级别的单细胞分析。

2023 年，华大智造在 AI 领域再进一步，发布了名为“EvoPlay”的蛋白质强化学习序列推理模型，类似 DeepSeek R1 的序列 RL 思想。该模型致力于实现 AlphaFold 的“逆向工程”，即针对特定结构和功能反向设计出最佳的蛋白质序列。为实现这一目标，它巧妙借鉴了 AlphaGo/AlphaZero 的自博弈强化学习思想，将复杂的蛋白质设计过程视作一场与外界环境交互迭代学习的“下棋过程”。依托这一创新模型，华大智造设计出的新荧光素酶，其发光强度和速度均得到提升，能够使基因测序过程更快速高效。

通过系统性布局，华大智造正逐步完成 AI 能力从基础研发到产业落地的完整闭环。

作为华大智造 AI 战略布局的核心推动者，杨梦介绍了公司的“X”探索机制，他表示，“在科技加速迭代的时代，华大智造建立了一套独特的前沿技术探索机制。在保持主营业务稳健发展的同时，通过设立专门的 X 研发中心，以灵活敏捷的小团队模式紧密追踪最前沿技术趋势。这套机制不仅为公司持续输送了跨学科的顶尖人才，也带来了很多颠覆性的想法和技术储备。”

生成式 AI 驱动实验室“自动驾驶”

基于对基因测序行业发展的深刻洞察，华大智造整合了其在测序、自动化、对于样本的处理，以及下游数据分析等方面的能力，于今年初完成了 GLI 业务的战略重构，旨在帮助传统的实验室自动化用户突破数据-算法的互哺瓶颈，更快落地实验室软硬件和整体运行效果，加快发挥“AI+生命科学”的无限潜能。

“GLI 业务正依托生成式 AI 和前沿自动化技术，推动 AI+生命科学从传统模式向全流程‘自动驾驶’转型，助力科研机构实现质的飞跃与效率的革命。”杨梦表示。

目前，GLI 业务板块主要包括四大类产品：AI智能化产品、通用自动化产品、通用计算存储产品和智惠实验室方案型产品。业务成果已在包括北京脑科学与类脑研究所、上海交通大学海南研究院、中国慢性病前瞻性研究 China Kadoorie Biobank（CKB）、哈尔滨市消化系统肿瘤和“四高”免费检测项目等项目中得到应用。

其中，与北京脑科学与类脑研究所联合打造的“全自动无人化黑灯实验室”，是国内首个全流程自动化队列研究支撑体系。目前该项目已正常运转超过一年，实现了样品分装、提取、建库、测序、数据分析和存储全流程自动化执行，通过在全国产生态框架下搭建完整工具链，确保了高质量样本和数据的高通量流转，为脑疾病研究和新药研发提供了有效支撑。

其落地海南三亚的全自动化系统是全球首套海洋微生物自动化核酸蛋白共提取系统。这套系统包括通用自动化模块和计算存储硬件，以及智能实验室管理能力，可以实现对海量样本的核酸、蛋白数据的收集、有效地挖掘深海生物样本资源，实现成本的指数级降低。

图 | 落地海南三亚的全自动化系统（来源：华大智造）

值得注意的是，作为实验室智能化的"大脑"，AI 智能化模块的 αLab Studio 智能实验室平台支持实验流程设计、产线运行监控、智能排产调度，AI 设备脚本生成等。其已实现从科研到产业的规模化落地，特别是在民生健康领域，平台成功支撑了哈尔滨市消化系统肿瘤和“四高”免费检测项目一期 80 万人的高通量民生筛查。该系统正在国内多家重点高校实验室和国家级研究机构部署实施，为大规模智慧实验室建设提供核心支持。

“在产业化进程中，我们采取了分阶段推进策略：现阶段大规模交付的是 2.0 版本系统，主要实现实验室设备的智能调度和排产优化；而最新研发的 3.0 版本系统将进一步融入知识经验，具备实验方案的自主迭代能力。”

“在实际业务布局上，我们采取双轨并行模式：一方面面向广大客户提供模块化、标准化的自动化产品，另一方面与头部合作伙伴开展深度定制服务，并逐步携手共创。这种点对点的合作模式需要特别关注数据所有权和知识产权的界定，确保在知识沉淀和共享过程中各方权益得到充分保障。通过这种差异化服务策略，我们正在推动实验室从自动化向智能化方向持续演进。”杨梦补充道。

以“智”驱动未来

作为全球少数掌握核心测序技术的企业之一，在推动智能化进程中，华大智造也在前沿创新和市场需求之间建立了动态平衡机制。

“首先，在资源配置方面，我们采用‘二八原则’：将 80% 的研发投入聚焦于现有产品的迭代升级与下一代产品的开发，同时保留 20% 的资源用于前沿技术的探索与储备。这种结构化的投入模式既确保了主营业务的市场竞争力，又为突破性创新保留了必要空间；其次，人才体系建设是平衡战略的关键支柱。通过多层次的人才培养计划，包括与高校的联合培养项目、高潜人才专项计划等，构建了完整的人才梯队；更为核心的是，华大智造自上而下建立了‘持续创新、自我颠覆’的文化基因，从管理层到执行层都秉持着‘不创新即衰退’的共识。”杨梦介绍道。

这种不进则退的共识鞭策着华大智造持续创新，在 AI 与生命科学深度融合的浪潮中，其正引领一场从“解读生命”到“设计生命”的范式革命。

杨梦透露，未来 3-5 年，华大智造的 AI 布局将聚焦两大方向：一是深化实验室自动化与 AI 的融合，通过自然语言交互简化实验设计流程，目标是让科研人员只需提出假设，系统就能自动生成实验方案并执行，构建生命科学的硬件 MCP(Model Context Protocol)和软件 MCP；二是构建多组学智能分析引擎，通过超大规模算力助力解析智能自动化标准化采集的海量生物数据，帮助建立量化生命健康的指标体系。“这些创新将显著降低生命科学技术的使用门槛，让科研人员从繁琐的实验操作中解放出来，更专注于科学发现本身。”

此外，在当前国际形势下，华大智造也正面临重要的战略机遇期。“国产替代需求激增进一步巩固了我们在国内测序设备市场的领先地位，加速了下游客户向国产平台迁移。这一转变源于三大优势：自主可控的产业共识、全栈解决方案能力、以及从设备到实验室的整体智能化改造优势。”

“在国际布局方面，我们采取‘深耕本土、辐射全球’的策略。当前华大智造业务已经遍布六大洲 110 多个国家，服务累计超过 3300 个用户，已经积累了足够丰富的经验，为全球客户提供高效的售后服务、稳定的供应链。”对于未来的业务发展，杨梦信心满满。

回望其发展历程，华大智造始终以“智”为核心发展理念，该公司正在三个维度深化智能化战略：持续优化底层核心算法、升级智能管理平台架构，以及构建覆盖全流程的智慧解决方案。过去十年奠定的高端制造基础，为未来十年 AI 与生物技术的深度融合创造了有利条件。正如杨梦所言，“智”字将成为华大智造引领行业创新的鲜明标识，也是对中国智造的最佳诠释。

参考链接：

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. Nature 638, 1085–1094 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-024-08411-y