江西
恩和科技（Bota）今日宣布，入選世界經濟論壇（World Economic Forum）MINDS 計劃。這是恩和科技憑借在“Physical AI 驅動生物制造”領域的探索成果，首次進入全球最高規格的產業 AI 實證名單。
MINDS（Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions） 是世界經濟論壇人工智能治理聯盟（AI Governance Alliance）旗下的核心計劃，只收錄一類公司：已經把 AI 用出真實、可衡量產業成果的企業。世界經濟論壇為該計劃確立了“實證勝于承諾（Proof over Promise）”的嚴苛標準，這一門檻將大多數公司擋在了外面。在過往的入選名單中，匯集了西門子、聯想、賽諾菲、畢馬威、寧德時代、百事等全球行業巨頭。
恩和入選：把 AI 推理接入真實實驗臺
恩和提交的方案，瞄準的是生物制造領域過去十年最難啃的瓶頸——研發循環的速度。
生物研發遵循 設計-構建-測試-學習 （Design-Build-Test-Learn，簡稱 DBTL）的邏輯。一個目標幾小時想清楚的實驗方案，傳統模式下要花數天甚至數周。更棘手的是，實驗協議用模糊的自然語言寫成，自動化設備讀不懂，換一個實驗室就無法復現，更和本該執行它們的生物鑄造廠嚴重脫節。
市面上已有的工具各自為政，難以從根本上解決這個問題：有的管數據，有的管序列設計，有的管文獻問答。研究員完成一項實驗，要在五到十個工具之間手動切換。通用大模型只能給建議，卻沒法真正“動手”，它無法讀取實驗室的實時數據，也連不上自動化設備。
恩和科技的解法，不是做一個更聰明的“助手”，而是把從設計到生產的整條鏈路打通，構建一套端到端的閉環系統。它分為認知層、控制層和執行層三層協同。其中，執行層是整個系統的核心關鍵。市面上的 AI 往往給完建議就停了，需要人把建議重新讀一遍、手動交給設備。恩和科技采用 BPL 消除了中間環節，將 AI 的推理輸出直接變成實驗設備能跑的指令，實驗結果自動回流，進而優化下一輪設計。
這打破了長期橫在生物研發中間的那道墻：一邊是“干實驗”，AI 在數字世界進行設計與計算；一邊是“濕實驗”，科研人員在物理世界進行真實的生物操作。過去，兩邊靠人工來回搬運數據，現在被一套系統連成了閉環。這正是 AI for Science（AI4S）從論文和演示走進工業生產的樣子，真正實現 AI 不只是會思考，還能在真實世界里把實驗做出來。
支撐這套系統的，是恩和科技六年來在自有生物鑄造廠 Cell2Cloud 的研發與生產中，一步步沉淀下來的實驗數據，加上 300+ 個生物學專用工具和資深科學家提煉的領域技能。這些數據全部產生于恩和自身的研發生產閉環，覆蓋從設計、構建到測試、放大的完整鏈路。正是這種貫穿全流程的真實數據，讓 AI 的判斷能夠扎根在工業現實里，而不是停留在文獻和紙面。
成果是可以被量化和驗證的。恩和科技的系統從開始內部使用，研究方案的規劃到執行時間下降 70% 以上，單個科學家的實驗通量提升 2 到 3 倍。在公開的專業測評上，這套系統的表現已經超過人類專家：在 LAB-Bench 生物序列問答（600 道開放式題目）上得分 88.2%，比人類博士專家高 9.4 個百分點；在分子克隆任務上，超過人類專家 18.8 個百分點。序列設計和分子克隆，恰恰是 DBTL 循環里最常規、最耗時間，也最該被自動化的環節。
六萬億美元市場的關鍵因素
據預測，到 2035 年，每四件工業品里，就將有一件來自生物制造；全球合成生物市場的規模，將達到 6 萬億美元。而這個產業真正的限制因素，已經從設備和資本，轉向科學知識轉化成可執行實驗的速度。每一個低效的 DBTL 循環都在累積代價：迭代慢，意味著一年里能學到的東西更少，昂貴的生物鑄造廠閑置，基礎設施的投入回報遞減。誰能先把這道速度瓶頸打開，誰就掌握了未來十年生物制造的主動權。
世界經濟論壇將恩和科技納入 MINDS 計劃，認可的正是這一點。恩和科技提供了以 Physical AI 驅動生物制造的中國答案，獲得國際權威平臺的認可。
在未來，恩和科技將繼續推進Physical AI 的產業化落地，以及生物協議語言的標準化，并通過 MINDS 平臺與全球同行和學術界建立更緊密的合作。
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