第1256章 穩步前進（2/2）

劉陽的酶製劑在放大生產時出現活性衰減？系統空間內瞬間完成從實驗室搖瓶到中試發酵罐的工藝參數全掃描，找出關鍵瓶頸，給出優化方案。

這個過程，不再是楊平單向的輸出，而是變成了一個「現實反饋-系統優化-再指導現實」的強力閉環。楊平扮演的角色，更像是這個自主研發生態的「大腦」和「進化引擎」。

他不再滿足於解決單個技術點，而是開始著力於打通和優化整個平台的「經脈」。

他在系統空間中，開始構建一個統一的數據匯交與智能調度中樞。所有模塊產生的數據——AI的設計參數、傳感器的結合曲線、AI模型的識別結果、酶的活性數據——都被要求按照標準格式上傳到這個虛擬中樞。

然後，他引入更高級的強化學習算法，讓這個中樞AI不再是被動接收數據，而是主動學習整個研發流程的內在規律。

一天晚上，在系統空間內，楊平設定了一個全新的任務：針對某個難以突破的免疫靶點，要求系統計算機平台在限定時間內，自主設計出具有高活性、低毒性的候選分子。

他啟動了整個流程。

AI設計引擎根據靶點結構，生成了第一批十萬個虛擬蛋白質分子。

這些分子經過快速初步篩選，留下一千個最有潛力的。

這一千個分子被送入虛擬表達與純化平台，模擬劉陽的工藝，評估其可生產性，淘汰掉一批難以表達的。

剩下的分子進入虛擬生物傳感器平台，模擬與靶點的結合強度，又淘汰一批結合力弱的。

通過結合的分子，再進入虛擬細胞篩選平台，由楚曉曉AI模型的增強版預測其免疫激活效果和潛在細胞毒性。

最終，只有幾十個分子進入了「決賽圈」。

就在這時，數據中樞的強化學習AI開始發揮作用。它分析了這幾十個成功分子的共同結構特徵、理化屬性，以及它們在之前各個模塊的表現數據，總結出了一套「成功者規律」。然後，它將這些規律反饋給最初的設計引擎。

第二輪的AI設計，不再是從零開始的盲目搜索，而是基於第一輪「成功經驗」的定向優化！新產生的分子，從起點就更高。

這個循環在系統空間內以驚人的速度重複了上百次。每一次疊代，中樞AI都對「如何設計出好分子」的理解更深一層，它甚至開始發現一些人類科學家憑藉經驗都難以察覺的、反直覺的構效關係。

當黎明的曙光再次降臨，楊平從系統空間中退出時，他腦海中已經握著三個經過無數次虛擬疊代優化、在所有模擬環節都表現極其優異的候選分子序列。這三個分子，並非來自他個人的靈感乍現，而是這個初具雛形的自主研發生態系統，在AI驅動下「自主進化」出的結晶！

早晨的例會上，楊平將這三個候選分子的序列和信息發給了團隊。

「這是……平台自主設計出來的？」何子健看著那精妙絕倫、卻又帶著一絲非傳統風格的結構，震驚得無以復加。他自問，即使有AI輔助，自己也未必能想到這樣的設計。

「是的。」楊平平靜地點點頭，「我們的平台，已經初步具備了『學習』和『進化』的能力。接下來，我們要在現實中把它們合成出來，進行全面的體外和體內驗證。」

他布置了新的任務：

何子健：協調合成外包公司，儘快合成這三個候選分子。

王超和楚曉曉：準備好驗證流程，一旦分子到手，立即進行高標準的生物活性和特異性評估。

劉陽：開始著手研究這三個分子的大規模生產工藝開發，為未來的轉化做準備。

蔣季同：尋找和評估可以進行臨床前動物實驗的合規合作平台。

會議結束後，楊平獨自站在辦公室的窗前。樓下，城市的脈搏強勁有力。他的內心，同樣奔涌著前所未有的激流。

他知道，他們即將邁出最關鍵的一步。如果這三個候選分子在現實中驗證成功，那將不僅僅是一款新型佐劑的曙光，更是一個範式的勝利。它證明了一條完全不同於依賴西方科研基礎設施的全新道路是可行的，而且可能更具效率和創造性。

他打造的，不僅僅是一個解決當前困境的工具，更是一個能夠不斷自我學習、自我進化、孕育無限可能的創新生命體。這套體系的價值，早已超越了免疫佐劑，甚至超越了藥物研發本身。它是一套方法論，一種在「卡脖子」環境下實現高水平科技自立自強的中國解法。

「硬體供應鏈，軟體系統生態…基礎已經打下。」楊平的目光投向遠方，那裡仿佛有更大的棋盤正在展開，「是時候，讓這套體系去迎接更複雜、更嚴峻的挑戰了。」

他決定玩的那一把更大的，賭注不再是單一產品的成敗，而是中國在生物科技前沿領域，能否真正擁有定義規則、引領未來的能力和底氣。

現在他堅信，完全可以，銳行組建的聯盟已經完成初步的人才聚合，只要給他們一定的時間，他們一定可以完成實驗室尖端科研設備的研發、完善、生產，打造自己的科研平台。

這場決戰，剛剛進入高潮。

(本章完)