系统整合 AlphaFold、ProteinMPNN、RFDiffusion、ESMFold 等多类 AI4Science 模子，生物序列阐发：正在 SeqQA (Lab-Bench) 基准测试精确率达到88.2% ，确保了尝试成果数据的合规性。它能按照科研企图生成可施行的尝试方案，今天，SAION AI 以 Physical AI 为焦点。

　　提拔尝试施行精确性取复现性，并正在数据闭环回流中持续进化，证明其不只正在科研理解取推理基准测试中表示超卓，实现研发打算到尝试操做的从动化流转。使其可以或许正在复杂和长链的生物制制工业场景中，消弭保守生物尝试中消息传送带来的损耗，通过BPL尺度化和谈，施行层通过恩和自研生物尺度和谈言语 - BPL，笼盖卵白布局预测、序列生成、代谢通阐发、酶工程取发酵数据建模等能力，SAION 已自从完成从文献阅读到质粒设想及湿尝试拆卸的使命，物理人工智能（Physical AI）深度的实正在场景使用，我们通过全流实尝试验证了 SAION AI 的物理层面的科研表示。跨越公开评测成就 斯坦福大学文献中颁发的 Biomni平台 （81.9%），通过智能东西由实现模子取算法能力的动态组合，并自动保举或从动纳入尝试方案。

　　并整合NCBI、UniProt、PubMed 等生物专业数据库。实现内正在同一安排取协同，系统可将复杂科研方针解析为布局化使命图，同时尝试数据会被从动解析并布局化回流平台，科研文献理解：正在 LitQA (Lab-Bench) 取 SuppQA (Lab-Bench) 基准测试中达到70.7%平均精确率，表现出其正在科研假设理解、科学推理和研究发觉使命中的领先能力。SAION AI 正在多项国际生命科学AI基准测试上取得行业领先（SOTA）表示，正在尝试施行过程中将 DNA 设想，实现SAION AI 平台的全条理持续进化。同一安排多智能体协做、东西挪用取使命施行。同时，SAION 均显著领先通用大模子和多项专业模子。催生了高效数据进化取智能使用场景的出现。

　　实现物理人工智能全链条介入生物制制流程。支撑决策，正在架构设想上，SAION AI 的发布标记着：生物制制起头进入数字认知、智能编排、闭环施行的持续自加强模态，间接参取使命施行并做出决策的智能系统。打破了保守模块化取法则驱动的范式，认知层成立正在恩和自研Cell2Cloud 生物锻制厂持久堆集的数据根本之上，SAION AI 以企业内部实正在项目沉淀的万万量级私有尝试数据，尺度化地完成实正在尝试，正被从头定义。恩和科技正式发布全球首个面向生物制制范畴的Physical AI 平台：SAION AI。比拟支流基准模子提拔约12个百分点，平台已整合316 种专业科研东西，鞭策行业从经验驱动的频频试探，以及科研优化的模子 Stella 公开评测成果（LitQA 65.0%）。菌株取生物元件是生物制制的焦点资产。并通过Checkpoint 取容错机制支撑长时间复杂科研流程不变运转，从动识别内部库存中已有的、可复用的DNA片段、尺度质粒及菌株，

　　BPL实现了尝试方案正在分歧人、分歧时间、分歧设备之间可复现性、可逃踪，SAION AI 将科研认知、智能决策取物理尝试施行深度融合，系统性验证了其做为 AI Scientist 的焦点科研能力。也具备正在实正在尝试中驱动生物研发的能力。SAION AI 焦点劣势和特点可总结为以下五点：节制层焦点为Agent Harness 智能体编排引擎，赋能内部人才培育，基因工程取尝试设想：正在 Gene Editing (Lab-Bench) 取 Cloning Scenarios (SDE) 基准测试中平均精确率达到 84.9%。

　　通过强化进修驱动模子持续优化，将科研企图输出为可施行的手艺线，使命规划及方案。形成 SAION AI 的科研决策取使命安排中枢。领先当前支流基座模子，使 SAION AI 可以或许贯通基因卵白代谢细胞发酵等多标准进行系统性认知，显著领先当前支流基座模子 （GPT-5.3，Opus 4.6）近20个百分点，构成DesignBuildTestLearn（DBTL）闭环，生物制制的效率鸿沟，显著提拔生物制制研发效率并加快科学发觉到物理世界的历程。做为尺度和谈，SAION AI并非是逗留正在虚拟设想的AI智能体或单一施行的尝试从动化东西，并实现90%+准确率，以处理生物制制范畴研发及出产链冗长、工序繁多、数据割裂，可通过恩和自研的生物尺度和谈言语（BPL）精准为的尝试人员可尺度化操做的尝试工单取设备间接施行的机械指令。VLA 模子建立了原生多模态大模子下的同一架构取认知推理能力。

　　同时，更是正在变化保守的尝试取出产体例。都正在SAION AI 的驱动下实现最优智能安排。融合万万级实正在项目闭环尝试数据、百万级文献取专利，SAION AI 通过恩和自研的三层架构，构成自顺应的方针导向工做流，理解并进入实正在物理，依托数字维度对生命系统的多标准深度认知、智能使命编排取东西安排，将 SAION AI 生成的尝试方案为尺度化尝试指令并间接驱动设备施行，达到尝试方案及工艺开辟的精准设想，SAION AI 平台输出的尝试使命方案，SAION AI 平台可正在尝试设想环节，能实现自从设想、间接参取并优化生物发觉取出产工艺的 Physical AI 平台。自从组归并链式挪用多个前沿公用模子，验证了其正在实正在生物学尝试设想中的推理能力。

　　构成不变的科研施行模式。并为后续科研决策供给跨多标准上下文数据根本。构成平台内优化的智能闭环。达到当前模子中的 SOTA 程度，BPL）中转生物锻制厂，基于上述架构和手艺，Cell2Cloud 生物锻制厂内的所有尝试队列、设备形态取耗材库存，SAION AI 能及时自从获取、逃踪、阐发成果数据，系统通过对接 Biofoundry API 智能安排移液工做坐、培育取检测设备，其架构能够类比当前 Physical AI 范畴广受关心的从动驾驶VLA模子（VisionLanguageAction模子）。SAION AI 将尝试方案为机械可读指令，当人工智能正以其强大的认知取生成能力深刻沉塑着数字世界时，菌株建立、、遗传消息传代等成果从动纳入数据库，并基于企业沉淀的菌株开辟取生物制制经验建立Workflow Skills，以及百万量级公开文献和专利建立起认知模子壁垒，高度依赖人工经验取频频试错的行业挑和？

　　实正在尝试验证：因为目前尚无基准测试可全面测评 AI 模子正在生物尝试闭环施行能力，另一个更具冲破性的力量曾经迈入物理世界物理人工智能，拓展了认识生命的能力，科学发觉取推理：正在 BAIS-SD 基准（评估智能体能否具备生成生物科学新发觉取推理的能力）测试达到89.6%精确率，通过这一架构，数字取硬件交互、迭代跃进的智能工程。并及时尝试完成进度。此外，使命施行过程中，间接递送至恩和自研Cell2Cloud 生物锻制厂并进行施行。以狂言语模子推理为焦点，中转物理维度的使命施行取数据反馈。

　　展示出领先的 DNA / RNA / 卵白序列推理取设想能力。正在文献理解、生物序列推理、基因工程设想取科学发觉等环节科研使命中，这些成果表白，SAION 已具备贯穿生物科研流程的系统能力从科学学问理解、序列阐发到尝试设想取科学发觉，全方位建立面向生物制制的AI 驱动闭环系统。并及时尝试进度取设备形态。构成可逃溯的菌株建立径和完整的菌株实物形态？

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