日前，君联资本两家所投企业百图生科与Biogend达成一项NewCo形式的技术合作。不同于以往围绕单一管线授权的NewCo模式，Biogend整体接入了百图生科的AI发现系统，面向自身免疫疾病持续、批量化开发创新双抗、多抗管线。
这次合作的背后，是一次关键的科学突破：借助AI，百图生科跨过了传统方法几十年未能逾越的工程难题。更重要的是，它折射出一个正在到来的、被AI重构的科学发现时代——一个将为科技创新与产业创新打开全新想象空间的时代。
从10倍到390倍，AI跨过了几十年的坎
此次合作的契机，要从人体内一种叫IL-2的细胞因子讲起。这个免疫学中的经典分子，特殊之处在于“一身二任”：既能激活效应T细胞，为免疫反应“踩油门”；也能促进调节性T细胞（Treg）增殖，为免疫稳态“踩刹车”，成为治疗自身免疫疾病的理想候选。
难题也随之而来：想让IL-2“只踩刹车、不踩油门”，就必须拉大它对不同受体亚基的亲和力差距。过去几十年，传统方法最多把这个差距提升约10倍，便再难寸进。
百图生科用AI换了条路径，从数万个候选分子出发，经过三轮“干湿闭环”的设计与实验验证，把亲和力差距提升至390倍以上，突破了传统方法的天花板，并在多个体外和动物药效模型中展现出更优的抗炎效果与安全性。基于这一突破，Biogend构建出全球首款用于自身免疫疾病的Treg偏向性IL-2双特异性抗体，首批核心管线已完成研发和临床前关键验证。
而合作真正打开的价值增量在于：Biogend接入的不是某一个分子，而是以2680亿参数生命科学基础大模型xTrimo和BioMap OS干湿闭环发现系统为底座的整套能力。这也有力地证明，AI不再只是研发链条上的提效工具，而是可以整体输出、直接孵化管线组合的“发现引擎”本身。
一场等待已久的“双向奔赴”
百图生科是生命科学基础大模型领域的先行者，其xTrimo大模型与BioMap OS干湿闭环发现系统构成了AI驱动科学发现的技术底座。
而Biogend则是一家聚焦自身免疫疾病的AI生物疗法公司，以管线为导向推进First-in-Class创新药物开发。
合作此次双方恰好代表了科学发现链条上的两端：一方输出“发现能力”，一方承接“产业转化”。此举恰好照见了科学界与产业界长期以来共同面对的一道命题——
一边，是高校和科研机构数十年沉淀下来的科学发现能力；另一边，是产业界摸爬滚打中形成的真实需求与工程化能力。两边各有长板，也一直在寻找彼此对接的路径，只是过去中间隔着一条“转化之谷”，缺的正是一个足够强大的“连接器”。
AI的出现，恰好补上了这缺失已久的一环。有了AI驱动的科学发现能力，企业可以拿着真实的产业需求“倒推”研发方向，再由AI技术公司帮助完成从分子设计到实验验证的全过程。期间，过去以年计的研发周期被压缩到以月计，科学发现与产业应用第一次实现了同频共振。
这也正是国家层面的布局方向。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”科学技术位列为六大重点行动之首，明确提出加速“从0到1”重大科学发现进程，同时推动智能化研发工具和平台推广应用，促进“从1到N”的技术落地和迭代突破。
放眼全球，欧美各国也在同向发力。2025年10月，欧盟发布《科学中的人工智能战略》，推出虚拟研究院RAISE，加码人工智能驱动的科学研究；同年11月，美国启动“创世纪计划”（Genesis Mission），整合联邦科学数据与超算资源，打造闭环AI实验平台。
这些动作指向的是同一个方向——AI for Science（简称“AI4S”）：用人工智能驱动科学发现本身。它已成为全球科技竞争的战略高地，整个科学发现体系正在被系统性重构。
产业一线的实践观察
在这场重构中，联想控股体系部分所投企业已在产业一线践行“人工智能+”科学技术行动，并取得阶段性成果。
• 科学发现的“基础设施”。联想创投所投企业深势科技是AI4S的底层平台提供者，以“深势·宇知”科学发现智能引擎为基座，构建起从文献检索、分子计算到智能实验的完整科研闭环。这套基础设施的落地成效已经显现：与蚂蚁健康共建的可信医学知识体系，已应用于“蚂蚁阿福医生版”App；与范恩柯尔围绕RDC核药展开合作，用AI在亿级化学空间中快速筛选环肽靶向配体；与艾科联生物共建专属的TCE抗体研发智能体平台，以干湿实验数据闭环持续校准模型。截至目前，其玻尔·科学导航已服务全球450万科研用户。
• 材料化学的“AI 科学家”。联想之星、联想创投共同投资企业深度原理，以ReactiveAI技术平台、材料发现智能体Agent Mira和业内首个L4级高通量自主实验室AI Materials Factory，打通“AI预测—实验验证—知识沉淀—能力迭代”的干湿闭环，并已在多个产业场景中跑通：与上海交通大学张万斌院士团队合作开发的T5-AsymCat模型，从上千种催化剂中筛出12个候选，将一款乳腺癌药物关键中间体的筛选周期从数月缩短至两周；与杉海创新共建全球首个AI驱动的超分子材料筛选平台“超屿Synthrix®”，关键性质预测准确率超过90%，传明酸超分子的研发从数月压缩至数周；针对数据中心浸没式液冷冷却液的苛刻指标，自研ReactGen模型从百万级分子库中快速收敛候选，同样的范式也在高能量密度电解液等新能源材料场景落地。
• 用 AI 攻坚“不可成药”靶点。联想创投所投企业元思生肽（Syneron Bio）（原名：呈元科技）作为“AI+合成肽药物研发”的先锋企业，以自主研发的智能化平台“Synova™”为基础，构建“AI预测+高通量实验验证”的“干湿实验闭环”研发模式，突破传统大环肽研发中结构优化难的瓶颈。其核心在于依托AI for Science理念，通过深度学习算法精准解析多肽三维结构，实现了分子的从头设计。2025年，元思生肽与阿斯利康达成战略合作，获得7500万美元首付款，研发及商业化里程碑付款总计可达34亿美元。
• 一站式的小分子发现平台。联想之星、联想创投共同投资企业碳硅智慧自研DrugFlow一站式AI药物发现平台，覆盖从靶标发现、虚拟筛选到先导化合物优化、成药性预测的全流程，以“AI+物理计算+自动化”三轮驱动形成干湿数据闭环——让药企无需自建AI团队，也能进入AI制药时代。2026年4月，碳硅智慧发布的DrugFlow 3.0，把虚拟筛选化合物库拓展至近3000万，成药性预测终点扩展至119个，高精度自由能计算的任务成功率达到约97%。
从底层基础设施，到材料化学的“AI科学家”，再到合成肽、小分子等领域的持续攻坚，科学发现的每个环节都在被AI重做一遍，并正从实验室走向产业一线。那条横在科研与产业之间的“转化之谷”，正在被算法和算力一点点填平。