记者从华大智造 ( 688114 ) 获悉，日前，上海人工智能实验室与华大智造子公司涌生智能联合发布 ProtoPilot 自进化多智能体系统与 BioLab Bench 全流程评测体系，首次将 " 生命科学实验室的 Physical AI" 概念落地，这不仅意味着 AI 从 " 读懂论文 " 迈向 " 动手做实验 "，更标志着实验室自动化正从传统机械自动化，向具备感知、决策、执行与自我进化能力的 " 具身智能 " 进阶。

锚定真实生物实验场景

6 月 27 日凌晨，OpenAI 发布了迄今为止最强的模型系列 GPT-5.6，其中，旗舰模型 Sol 在命令行、漏洞研究、生物分析等多个基准测试上刷新纪录，据悉，其效率比前代大幅提升，使用三分之一的 token 输出量就能够与 Anthropic 的 Claude Mythos Preview 打成平手。

值得关注的是，根据当前评估 AI 模型与智能体实验能力的代表性公开数据集之一—— AI4S 顶流公司 Future House 构建的 ProtocolQA。在这一任务上，GPT-5.6-sol 的得分为 43.5%，距离人类专家 54% 的水平仍有差距；而华大涌生智能联合上海人工智能实验室打造的 ProtoPilot 智能体达到 52.38%，已经逼近专家表现。

华大智造作为生命科技公司，走出了一条差异化路径：企业锚定真实生物实验场景，依托规模化智能代理与闭环数据体系，把一线科研任务、仪器设备运行限制、行业专家专业反馈，以及线下生物实验产出的真实数据整合为完整训练底座，搭建起专属训练场，驱动 AI 实现持续迭代进化。

华大智造作为深耕生命科学领域十余年的生命科技工具公司，对 AI 的探索可以追溯到 2019 年。去年，华大智造杨梦团队联合泰国朱拉隆功大学 Nattiya Hirankarn 教授在 Nature Biomedical Engineering 杂志发表文章，他们开发了名为 "PrimeGen" 的干湿协同多智能体系统。其创新性地将引物设计、实验验证与自动化工作站执行整合为闭环流程。

此外，硬件原生适配优势，以及在全球超过 3800 家用户的经验累积、工程化落地经验等优势，让华大智造的 AI 模型从诞生之初就浸润在真实实验场景中。

本次联合打造出来的成果，直指下一代生命科学发现范式。未来 Bio Agent 不再只靠文本训练提升能力，而是依托 Physical AI 搭建的实验链路，持续积累真实科研任务、自动化操作、专家复核、失败样本与湿实验现场反馈。海量实体实验数据循环优化后，BioAgent 将形成兼具推理、实操、验证能力，落地 7 × 24 小时无人值守智能实验室。

将 AI 技术全面融入生命科技工具领域

对华大智造而言，此次联合发布具有深层战略意义。长期以来，市场将其定位为 " 基因测序仪国产替代龙头 "。但近年来，公司正加速从 " 基因测序仪国产替代龙头 " 向 " 生命科学智能化基础设施平台 " 跃迁。今年 4 月份，华大智造成立了一家聚焦 AI4S 领域的子公司深圳华大涌生智能科技有限公司（简称 " 涌生智能 "），聚焦搭建面向生命科学的干湿闭环基础设施。

本次发布的 ProtoPilot 与 BioLab Bench，正是这一战略的关键落子：前者为行业提供了面向真实实验链路的统一评测标尺，率先制定标准者将在生态构建中占据先发优势；后者则首次证明 Bio Agent 可以从数字智能真正走向物理世界的实验执行，将实验意图、协议、代码与湿实验反馈接成闭环。

对华大智造而言，其自动化设备矩阵不再只是执行终端，而是成为可迭代学习的智能节点；每一次真实实验与反馈都将沉淀为系统进化的训练材料。这意味着华大智造正在构建的，是一个 " 设备即入口、数据即燃料、Agent 即操作系统 " 的闭环生态。