11月6日，正在上海举行的第九届中国国际进口博览会现场，华大智造“智能基座，世界共生”主题活动上，继官宣“测序仪AI ready”之后，华大智造子公司深圳华大涌生智能科技有限公司（以下简称“涌生智能”）正式发布云端自主实验室SE-Fab-SynBio，承接海量合成生物学验证需求，由科学智能体提出的研究任务可直接进入真实实验环境。
云端自主实验室是训练科学大模型的物理强化学习环境（Physical RL Environment for Agentic Discovery），为AI4S提供的湿实验验证基础设施。简单来说，AI提出研究任务，实验室完成真实实验，再将实验结果连同条件、过程记录和质量信息返回，为下一轮判断、设计与优化提供依据。
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AI可以快速设计大量蛋白质序列，但要知道哪些能表达为可溶、正确折叠且具备目标功能的蛋白，还得靠实验验证。在一组结合实验中，1,320个候选里只有 354个表现出目标结合活性，其余约73%同样耗费了表达和纯化资源。涌生智能希望通过Synbio，将验证结果反馈给AI，说明哪些候选有效，以及其他候选在哪一步受阻，帮助它改进下一轮设计，用更少的实验获得更高的命中率。
当前，云端自主实验室SE-Fab-SynBio已具备可按需调用的实验能力，高通量蛋白验证是其中之一。团队已围绕测序用DNA聚合酶、RNA合成用PUP聚合酶、自发光测序信号检测用GLuc荧光素酶，以及基因编辑相关的脱氨酶开展多轮设计与实验验证，分别针对催化效率、热稳定性、发光信号和底物选择性等关键性能进行优化。
其中，测序聚合酶案例在28天内完成3轮迭代，测序错误率降低37%；PUP聚合酶案例在25天内完成3轮迭代，热稳定性指标Tm提高3.4℃。这些实践将候选设计、实验验证与结果反馈连接起来，为后续优化提供依据，也为云端自主实验室面向更多研究任务开放提供了实践基础。
华大智造首席AI官、涌生智能CEO杨梦博士现场发布云端自主实验室
华大智造首席AI官、涌生智能CEO杨梦博士表示：“我们希望让研究者与科学智能体能够持续调用真实实验能力，让AI提出的研究任务得到实验检验。实验室返回的不应只有一个结果，还应包括理解结果所需的条件、过程和质量信息。每一轮实验积累的数据与知识，都可以为下一轮判断与设计提供依据，推动研究方法持续改进。我们将从合成生物学出发，把这些能力逐步拓展到更多生命科学场景，与科研和产业伙伴一起，推动AI科学发现走向规模化。”
从菌株改造出发：让实验反馈进入下一轮研发
从事合成生物学研发及产业化的天津元一生物已接入云端自主实验室，在菌株改造优化方向探索干湿闭环，将平台返回的实验条件与质控数据接入自身研发流程。
对这类研究任务，实验反馈的价值不仅在于获得测量结果，还在于理解结果产生的条件、判断数据质量。这些信息可以帮助研究团队比较候选表现，判断哪些候选值得继续研究、哪些结果需要复测，以及下一轮方案应如何调整。
天津元一生物创始人兼CEO张骊博士现场分享
天津元一生物创始人兼CEO张骊博士表示：“对生物制造企业来说，菌株就是生产力。过去一轮菌株改造做完，留下的往往只有结果，条件、偏差和失败原因很难系统沉淀。接入云实验室后，每一轮实验的条件与质控数据都能回到我们自己的研发流程，团队可以更快判断哪些方向值得继续投入。我们看重的不只是一次实验的交付，而是在持续迭代中积累属于企业自己的数据资产和研发方法。期待与涌生智能一起，把菌株改造的干湿闭环跑得更深、更稳，加快合成生物产品的产业化落地。”
上海人工智能实验室青年科学家白磊博士则分享了在科学基础模型方面的工作：如何让基础模型理解科学对象、参与科研过程，从反馈中学习。他在现场分享抗菌基因簇挖掘案例时提到，团队用首轮实验数据训练AI模型，筛选出下一轮值得验证的候选序列，再借助涌生智能提供的湿实验环境检验模型的判断，次轮筛选的命中率比首轮提升约8.2倍。
上海人工智能实验室青年科学家白磊博士现场分享
提供AI海量假设的验证基础设施让实验能力可以网上下单
云端自主实验室提供AI海量假设的验证基础设施，即支撑委托研究、工艺开发与生产制造的实验基础设施。研究者设定目标、确认关键方案，平台组织实验执行与反馈，让科研团队能够按研究需求调用实验能力。
按需调用：科研团队可以通过官网网上下单、提交研究需求；已有研发工具与AI智能体也可以通过程序接口接入，将实验任务纳入自身研发流程。灵活编排：平台根据研究问题组合标准化实验模块，将确认后的方案转化为可执行任务。同一套基础设施可以通过不同模块的组合承接不同研究任务。反馈完整：平台返回实验结果，以及理解这些结果所需的实验条件、过程记录和质量信息，支持研究者复核结果，并据此安排后续研究。
一套基础设施支撑多种科学任务
云端自主实验室采用模块化设计，通过标准化实验模块的拼接与流程编排，适配蛋白表达与酶工程、分子克隆与基因拼接、无细胞蛋白表达、菌株改造等不同应用。研究任务变化时，可按需调整模块组合与执行流程，让同一套基础设施承接多种科学任务。
SE-Fab-SynBio可灵活适配不同SOP，并围绕“人、机、料、法、环”记录完整实验轨迹：从每一步操作，到设备校准与运行状态、试剂耗材批次、SOP版本及温湿度等环境条件，都与对应实验结果关联。无论实验成功还是失败，平台都完整提供结果及其背后的过程记录、条件与质控证据，让研究者能够复核结果、追溯偏差。阳性、阴性结果和失败记录均完整保留，并经质量评估后用于AI训练与策略优化，支持模型从每一轮真实实验中持续学习。
在此基础上，平台将高通量测序验证融入实验流程，贯通“基因型—过程—表型”的全流程溯源。通过双端条形码编码与混合测序，将批量样本的实测靶区序列还原至对应板孔，再与实验过程、功能表现及质量信息关联。高活性候选，以及低活性、无活性样本，都能纳入序列验证与关联分析，为理解不同突变的功能表现、开展下一轮设计提供依据。异常样本则保留原始记录与质量标记，支持进一步核查。
关于如何将测序验证融入实验流程、关联样本序列与功能表现，欢迎前往涌生智能官网阅读技术博客，了解具体方法与实测验证结果：https://www.genoria.ai/blog/se-fab-v-trace
World Loop：面向真实实验的智能体循环进化系统
World Loop是涌生智能面向科学智能体的循环进化系统，由ProtoPilot、Operon-S1和EnzymeRSI构成。ProtoPilot将研究目标展开为实验方案和可执行任务。Operon-S1负责在选项和判断标准明确的环节快速作出选择。EnzymeRSI面向酶工程，利用反馈调整下一轮要测试的候选和优化方案。
ProtoPilot承担“精细执行”的任务规划与流程组织——它将研究需求转化为实验方案（Protocol），再进一步转化为可控制设备执行的脚本，衔接从“实验意图”到“设备如何执行”的过程。Operon-S1承担“快速决策”的决策加速——它用于提速ProtoPilot流程中的决策环节，支持任务推进过程中明确判断节点的快速处理。EnzymeRSI承担“进化系统”的酶工程迭代优化——它面向酶研究，结合实验反馈，通过优化算法迭代候选与研究方案，支持酶工程研究持续推进。
云端自主实验室为World Loop智能体循环进化系统提供真实实验反馈环境（Physical RL Environment）。以酶筛选为例，World Loop根据研究目标提出候选酶和需要验证的性能。研究者确认方案后，云端自主实验室执行实验，将每个候选的测量结果连同实验条件、过程记录和质控信息返回给World Loop。依据这些反馈，World Loop可以判断哪些结果需要复测、哪些候选值得继续优化。随着多轮结果积累，它还可以调整选择候选的策略，并将新的实验任务提交给云端自主实验室，继续下一轮探索。
立足合成生物学：逐步开放更多实验能力
上述任务规划、实验执行与反馈优化能力，服务于云端自主实验室SE-Fab-SynBio的具体研究应用。目前，实验室已覆盖酶挖掘合成文库筛选、分子克隆、定向进化、无细胞合成、菌株改造等五类应用方向。各方向按标准化模块成熟度逐步开放，当前优先开放候选酶功能验证等场景。
官网已上线，开放预约：https://rlbio.genoria.cn/
在此基础上，平台后续计划拓展抗体工程与亲和力成熟、核酸药物递送优化、功能微生物筛选与合成群落等应用，逐步承接更多生命科学研究任务。
把开放实验环境提供给更多伙伴
进博会不只是展示全球好物的展台，也是新技术、新伙伴与中国开放市场相遇的窗口。云端自主实验室选择在进博会首发，是华大智造以全栈式产品矩阵连接AI设计、真实实验与数据反馈的一次新尝试，也是涌生智能面向科研智能体构建真实实验环境的重要一步。
未来，我们将持续扩展标准化实验模块与应用方向，推动云端自主实验室与更多客户Agent、研发工具和实验室设备互联，让真实实验反馈成为AI for Science可持续调用的基础设施。让AI的猜想触及现实，让每一轮实验都成为下一轮设计的起点——华大智造期待与更多产业伙伴一起，把这条开放协同的生命科学智能生态之路走深、走实。
关于元一生物
元一生物致力于以领先的合成微生物技术为核心，从事合成生物学前沿技术的研发，利用“工程化”思维 和高效基因编辑工具，设计并搭建新的基因代谢通路，开发具有极高生产力的细胞工厂，并提供包括集成菌株开发-发酵工艺优化-工业发酵生产-产物分离纯化-终端产品开发 的一站式解决方案。立足合成生物学产业多元化，聚焦 药物原料配给、医美产品配料、经济动植物营养、营养保健食品、 健康食品配料、生物新技术 等应用，持续提高技术研发水平，并积极建设全球化营销体系，努力将公司打 造为世界领先的合成生物学产业平台，成为微生物细胞工厂产品全球领航企业。关于上海人工智能实验室
上海人工智能实验室（Shanghai Artificial Intelligence Laboratory）是一家面向人工智能前沿的新型科研机构，围绕基础理论与核心技术开展原创研究，推动科研突破与产业创新。实验室以建设世界一流人工智能研究机构为目标，探索通用能力与专业能力相结合的技术路线，重视开放协作与安全可信，致力于成为人工智能理论和技术创新的重要源头。在人工智能赋能科学研究方面，实验室打造“书生”系列大模型及“书生·端砚”科学发现平台，将科研数据、专业智能体和自动化实验设备连接起来，支持研究人员完成问题探索、方案制定、计算分析及实验检验。相关能力已应用于生命科学、材料、半导体、核聚变、量子与地球气象等方向，并在蛋白质与新材料研究中实现计算与实验的协同验证。通过与科研及产业伙伴合作，实验室持续拓展科研资源共享和协同研究，推动人工智能深入参与科学发现。关于涌生智能
涌生智能（Genoria）是华大智造旗下的AI for Science科技公司，致力于为智能体科学发现构建真实世界的强化学习环境，让科学智能体通过真实实验验证假设、积累知识并持续学习。
公司以SE-Fab自进化实验室平台为核心，融合AI算法、自动化硬件与实验室软件，贯通实验设计、自动执行、结果分析与策略优化，为科学智能体提供可调用的实验能力、可追溯的过程数据和可验证的结果反馈，支持其在与真实实验环境的交互中改进决策、优化探索策略。
涌生智能聚焦生命科学与生物技术研发，构建覆盖细胞培养与表征、合成生物学如酶突变体库筛选和菌株代谢工程、类器官与药敏检测、抗体发现等方向的应用平台，支持现有实验室的智能化升级与AI原生实验平台建设。公司携手科研与产业伙伴，连接科学智能体与多样化的实验能力，共建开放、可扩展的科学发现基础设施，推动规模化AI自主科学发现。
