楚晓晓的ai模型对某种特定细胞形態產生了误判？杨平在系统空间中，利用超级算力生成海量的、带有这种特定形態的模擬细胞图像，对模型进行强化训练和微调，提升其泛化能力。
刘阳的酶製剂在放大生產时出现活性衰减？系统空间內瞬间完成从实验室摇瓶到中试发酵罐的工艺参数全扫描，找出关键瓶颈，给出优化方案。
这个过程，不再是杨平单向的输出，而是变成了一个“现实反馈-系统优化-再指导现实”的强力闭环。杨平扮演的角色，更像是这个自主研发生態的“大脑”和“进化引擎”。
他不再满足於解决单个技术点，而是开始著力於打通和优化整个平台的“经脉”。
他在系统空间中，开始构建一个统一的数据匯交与智能调度中枢。所有模块產生的数据——ai的设计参数、传感器的结合曲线、ai模型的识別结果、酶的活性数据——都被要求按照標准格式上传到这个虚擬中枢。
然后，他引入更高级的强化学习算法，让这个中枢ai不再是被动接收数据，而是主动学习整个研发流程的內在规律。
一天晚上，在系统空间內，杨平设定了一个全新的任务：针对某个难以突破的免疫靶点，要求系统计算机平台在限定时间內，自主设计出具有高活性、低毒性的候选分子。
他启动了整个流程。
ai设计引擎根据靶点结构，生成了第一批十万个虚擬蛋白质分子。
这些分子经过快速初步筛选，留下一千个最有潜力的。
这一千个分子被送入虚擬表达与纯化平台，模擬刘阳的工艺，评估其可生產性，淘汰掉一批难以表达的。
剩下的分子进入虚擬生物传感器平台，模擬与靶点的结合强度，又淘汰一批结合力弱的。
通过结合的分子，再进入虚擬细胞筛选平台，由楚晓晓ai模型的增强版预测其免疫激活效果和潜在细胞毒性。
最终，只有几十个分子进入了“决赛圈”。
就在这时，数据中枢的强化学习ai开始发挥作用。它分析了这几十个成功分子的共同结构特徵、理化属性，以及它们在之前各个模块的表现数据，总结出了一套“成功者规律”。然后，它將这些规律反馈给最初的设计引擎。
第二轮的ai设计，不再是从零开始的盲目搜索，而是基於第一轮“成功经验”的定向优化！新產生的分子，从起点就更高。
这个循环在系统空间內以惊人的速度重复了上百次。每一次叠代，中枢ai都对“如何设计出好分子”的理解更深一层，它甚至开始发现一些人类科学家凭藉经验都难以察觉的、反直觉的构效关係。
当黎明的曙光再次降临，杨平从系统空间中退出时，他脑海中已经握著三个经过无数次虚擬叠代优化、在所有模擬环节都表现极其优异的候选分子序列。这三个分子，並非来自他个人的灵感乍现，而是这个初具雏形的自主研发生態系统，在ai驱动下“自主进化”出的结晶！
早晨的例会上，杨平將这三个候选分子的序列和信息发给了团队。
“这是……平台自主设计出来的？”何子健看著那精妙绝伦、却又带著一丝非传统风格的结构，震惊得无以復加。他自问，即使有ai辅助，自己也未必能想到这样的设计。
“是的。”杨平平静地点点头，“我们的平台，已经初步具备了『学习』和『进化』的能力。接下来，我们要在现实中把它们合成出来，进行全面的体外和体內验证。”
他布置了新的任务：
何子健：协调合成外包公司，儘快合成这三个候选分子。
王超和楚晓晓：准备好验证流程，一旦分子到手，立即进行高標准的生物活性和特异性评估。
刘阳：开始著手研究这三个分子的大规模生產工艺开发，为未来的转化做准备。
蒋季同：寻找和评估可以进行临床前动物实验的合规合作平台。
会议结束后，杨平独自站在办公室的窗前。楼下，城市的脉搏强劲有力。他的內心，同样奔涌著前所未有的激流。
他知道，他们即將迈出最关键的一步。如果这三个候选分子在现实中验证成功，那將不仅仅是一款新型佐剂的曙光，更是一个范式的胜利。它证明了一条完全不同於依赖西方科研基础设施的全新道路是可行的，而且可能更具效率和创造性。
他打造的，不仅仅是一个解决当前困境的工具，更是一个能够不断自我学习、自我进化、孕育无限可能的创新生命体。这套体系的价值，早已超越了免疫佐剂，甚至超越了药物研发本身。它是一套方法论，一种在“卡脖子”环境下实现高水平科技自立自强的中国解法。
“硬体供应链，软体系统生態…基础已经打下。”杨平的目光投向远方，那里仿佛有更大的棋盘正在展开，“是时候，让这套体系去迎接更复杂、更严峻的挑战了。”
他决定玩的那一把更大的，赌注不再是单一產品的成败，而是中国在生物科技前沿领域，能否真正拥有定义规则、引领未来的能力和底气。
现在他坚信，完全可以，锐行组建的联盟已经完成初步的人才聚合，只要给他们一定的时间，他们一定可以完成实验室尖端科研设备的研发、完善、生產，打造自己的科研平台。
这场决战，刚刚进入高潮。
(本章完)
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