【环球网报道 记者 姚倩】当通用大模型在各行业加速渗透，生命科学却成为AI最难落地的“深水区”。高专业门槛、高安全要求与数据壁垒交织，使“AI for Science”从概念走向现实面临重重挑战。4月10日，在第93届中国国际医疗器械博览会（CMEF）期间，海尔生物联合多方生态伙伴发布AI战略与自主实验室蓝图，试图以“领域专属AI+开放生态共创”的路径，打通技术与场景之间的断点，为生命科学智能化提供一条可复制的落地范式。
通用AI难适配，生命科学场景呼唤“专属能力”
医疗行业上游的生命科学，是AI落地难度最高、容错率最低的典型场景。尽管下游AI问诊、影像识别等应用持续升温，但在上游的细胞培养、药物研发及样本库管理等研发环节，通用大模型的局限性日益凸显，盈康一生CTO倪永全详细解释AI for science落地难点。
首先，行业专业壁垒极高。生命科学涉及蛋白质结构、DNA机理、细胞代谢及生物相容性等复杂知识体系，通用AI缺乏垂直领域沉淀，难以理解实验逻辑与生物机制，更无法支撑精准决策与可靠执行。
其次，安全性与容错要求近乎苛刻。在细胞治疗、药物研发等关键环节，任何微小偏差都可能带来严重后果。用户关注的不是“概率性正确”，而是其在极端或异常情况下的稳定性与可靠性。
再次，数据孤岛与高质量数据匮乏问题突出。生命科学数据来源分散、标准不统一，高质量真实场景数据稀缺，导致模型难以持续迭代，泛化能力受限。
此外，具身智能落地仍存在瓶颈。传统自动化设备多依赖固定流程执行，缺乏对复杂实验环境的感知与自适应能力，难以实现“感知—决策—执行”的闭环。
这些挑战共同指向一个明确方向：生命科学领域无法依赖通用AI路径，必须构建“懂行业、懂数据、懂场景、可进化”的专属AI能力体系，这也是产业迈向深度智能化的关键一步。
以开放生态加速AI从技术走向应用
倪永全认为，领域专属AI的核心在于“垂直行业知识+真实数据训练+场景化调优”的深度融合。这一路径区别于通用模型的泛化逻辑，更强调与真实科研与生产环境的深度耦合，从而形成难以复制的场景壁垒。
在这一框架下，AI正从辅助工具升级为科研生产力引擎。例如，在细胞培养场景中，AI能够自动匹配最优SOP、实时识别细胞状态并动态调整培养参数；在静配中心，AI视觉与智能控制系统可将配药精准度与效率提升，显著优化传统流程。
与此同时，海尔生物将“生态共创”作为推动AI落地的关键路径。企业层面难以独立解决的技术、数据与场景问题，需要通过跨界协同实现突破。
在生态合作中，海尔生物与宇树科技、遨博机器人共建具身智能执行体系，提升机器人在精细操作与复杂环境中的适应能力；联合紫东太初强化大模型的认知与决策能力；依托阿里云构建云计算与数据训练平台，加速模型迭代与数据处理；协同山东科技大学等科研机构构建科研数据通用标准，携手广州国家实验室，推动前沿成果向实际应用快速转化。
此外，海尔生物成立上海研发中心，聚焦原创科技与关键技术攻关，链接全球顶尖智力资源，布局世界模型、具身智能灵巧手驱动等前沿方向。
通过打通“技术—数据—场景—应用”的全链路协同，领域专属AI正从单点突破走向系统化落地，也为生命科学产业提供了一种更具可行性的智能化发展路径。
海尔生物联席CEO刘钢表示，为推进AI for science落地，公司将以AI驱动重构用户与产品的关系，从“使用”走向“应用”，重构用户与厂商关系从“买卖”转向“共创”，重构用户与AI的关系，从“提效助手”进化为“研发引擎”。这一战略将推动企业向一体化生命科学工具与智能生产力平台升级。