随着新一轮科技革命和产业变革加速向纵深推进，全球科技创新进入密集活跃期，科学研究呈现多向突破，不断打破人类认知边界，人工智能驱动的科学研究（AI for Science，简称AI4S）时代已经到来。

　　近日，北京大学深圳研究生院与百度智能云联合宣布，双方携手打造的“一站式”数智化生命科学研究平台——AI4S LAB正式上线。该平台深度整合算力、数据、模型、实验四大要素，开发多智能体协同系统，为科研工作者带来“AI驱动、干湿闭环、全链数智”的云端科研体验，极大提升科研效能与创新能力。

　　长期以来，“作坊型“科研模式在生命科学传统科研体系中占据主导地位。尽管AI与科学研究的深度融合已展现出巨大潜力，但实践中也逐渐暴露出三大新挑战：一是学科认知壁垒，生命科学领域和人工智能领域的科研工作者存在严重的“知识不对称”，导致AI赋能的研究易偏离真实的产研需求。二是数据断层，生命科学研究数据具有多源异构性，严重阻碍知识的跨域迁移与模型的泛化能力提升，难以支撑智能科研闭环运行。三是技术代差，目前多数生命科学研究依赖正向设计思路和传统实验操作，缺乏实现“逆向设计、自主研发的端到端智能化实验工作流“的全链路工具支撑。

　　“AI4S LAB”云上科研平台旨在突破科研效率瓶颈，跨越智能化鸿沟。AI4S LAB数智化支撑生态建设包括：算力方面，配备可伸缩的高性能计算集群，搭载面向科学智能需求的超智融合算力调度系统；模型方面，基于百度智能云千帆大模型平台开发私有化模型与数据管理能力，为AI4S LAB提供Agent开发所需模型、Agent编排、数据和定制化服务；数据方面，配备超15个专业数据集，提供开放共享且持续产生新数据的知识平台，提供高效数据管理功能、智能可视化数据分析工具；实验方面，集成超过22台套的先进高通量、自动化、自迭代智能实验设备。

　　北京大学深圳研究生院自主研发的AI4S原生多智能体系统BIOMA，由理论科学家智能体（PredAgent）、实验规划师智能体（ProAgent）、实验室指挥官智能体（OperAgent）、数据分析师智能体（ComAgent）一系列功能协同的智能体构成，是平台全链路智能化实现的核心，提供高效协同的云化研究能力，涵盖了从理论预测、实验设计、自动化执行到数据分析与迭代的各个环节，助力科研人员突破传统研究的时空限制。（孔繁鑫）