AI生物研发进入操作系统时代，MoleculeOS正式开放

背景

AI在生物研发领域的应用正经历从“单点工具”到“系统平台”的范式转变。过去几年，AI在蛋白质结构预测、抗体设计、分子生成和功能优化等方向不断突破，证明了算法理解生命科学的巨大潜力。但在真实产业场景中，模型突破并不等于研发效率跃迁。传统的大分子研发任务涉及靶点分析、序列建模、结构预测、结合界面判断、突变设计、亲和力评估、稳定性评估、可开发性分析和实验验证等多个环节，这些环节分散在不同工具和团队之间，研发人员需要手动调度流程，结果也难以统一沉淀。这种“工具栈+人工调度”模式，正成为AI技术向产业价值转化的核心瓶颈。

2026年7月2日，在2026上海国投前沿论坛上，分子之心创始人许锦波教授正式面向产业界开放其自研的AI原生生物经济操作系统——MoleculeOS（MOS）。许锦波是全球蛋白质结构预测领域的开创者之一，早在2016年就提出RaptorX-Contact方法，率先证明深度学习可以显著提升蛋白质结构预测精度，被业界视为AlphaFold等预测模型的重要方法学开创者。此次MoleculeOS的发布，标志着AI生物研发进入“操作系统时代”。

核心内容

MoleculeOS是一个面向生物研发的AI操作系统。它基于分子之心自研的AI模型体系，以项目目标为入口，AI通过自主理解使用者的生物学意图，自动拆解任务、统一调度系列模型、执行结构预测、分子设计等任务，经过多维度科学评估给出决策建议，并沉淀可追踪、可复盘的研发链路。

其核心变化在于：把“研发意图”作为系统入口。研究人员不再只是上传一个序列或结构文件执行单一预测任务，而是直接提出目标——例如提升抗体亲和力、或针对特定靶点生成候选分子。系统会围绕目标自动拆解任务，在统一的生物物理上下文中调度模型，完成从结构预测到推荐候选分子及下一步决策建议的系统性任务。这意味着AI不再只是执行单步计算，而是开始组织完整研发流程。

MoleculeOS的底层能力来自分子之心在蛋白质基础大模型、蛋白质结构预测和分子设计方向的长期积累，构建了覆盖“序列—结构—功能—进化—相互作用—生成设计”全流程的自研模型体系，包括：

• 多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）
• 全原子大分子复合物结构预测模型MMFold
• 面向纳米抗体、酶和功能蛋白的生成式设计模型MMDesign

在结构预测方向，分子之心自研的全原子大分子结构预测模型MMFold已在FoldBench基准测试中针对172个抗体–抗原界面实现了68.6%预测成功率，相较AlphaFold3等国际主流模型显著领先。在分子设计方向，其抗体从头设计平台在12个靶点中，实现了在每个靶点仅测试不超过50个候选分子的极低通量条件下，靶点成功率超过90%，将AI大分子设计从依赖大规模随机筛选，推向“低通量、高命中率、可编程设计”的新范式。

在MoleculeOS中，这些模型并非孤立工具，而是被统一组织到AI原生操作系统中，以最终的研发目标为导向，综合分析序列适应性、结构稳定性、进化保守性、亲和力变化和可开发性等指标，为每个候选分子提供清晰的判断依据。

此前，MoleculeOS已作为分子之心内部工程化底座，支撑多项创新药和生物制造项目。在一个免疫检查点抗体优化项目中，研究人员只需输入靶点和研发目标，系统即可自动完成候选生成、结构预测、多维评估和推荐。传统流程中需要多名研究人员跨工具协作、耗时数周的工作，在MoleculeOS中可压缩至数小时。完成计算后，项目结果可一键分享至湿实验团队，包含完整计算链路与可视化分析。

此次正式开放，意味着分子之心将内部验证过的AI原生操作系统推向更广泛的产业场景，创新药、生物制造、合成生物学等领域的团队可以低门槛获得MoleculeOS的系统能力。试用入口为：https://mos.moleculemind.com/login

关键要点

• 范式转变：AI从“单点工具”（如结构预测工具）转变为统领研发流程的“操作系统”，角色从生物规律的“预测者”蜕变为研发流程的“组织者”。
• 系统工作方式：以研发意图（而非单一文件上传）作为入口，AI自动拆解任务、调度模型、评估决策，并沉淀可追踪、可复盘的完整研发链路。
• 底层模型集群：包括多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）、全原子大分子结构预测模型MMFold、生成式设计模型MMDesign，覆盖“序列—结构—功能—进化—相互作用—生成设计”全流程。
• 模型性能优势：
  • MMFold在FoldBench抗体–抗原界面预测中达68.6%成功率，领先AlphaFold3。
  • 抗体从头设计平台在12个靶点中，以极低通量（≤50个候选分子/靶点）实现超90%靶点成功率。
• 降本增效实例：免疫检查点抗体优化项目中，传统数周工作压缩至数小时，且计算链路可一键分享给湿实验团队。
• 开放与生态：面向产业界正式开放，创新药、生物制造、合成生物学等团队可低门槛使用；分子之心计划持续开放更多模型能力与智能研发模块。
• “Windows时刻”：类比操作系统对PC产业的颠覆，MoleculeOS被视为AI生物研发领域的基础设施级产品。

意义与影响

MoleculeOS的正式开放，释放出明确信号：生物领域的研发基础设施正在被重新定义。传统“筛选试错”式的分子发现正步入历史，一个更具确定性的“分子创造”时代由此开启。

对企业而言，这种变化不仅是效率提升，更意味着研发体系开始具备标准化、协同化和可扩展能力。过去高度依赖个人经验的判断过程，被系统记录为可追踪、可复用、可复盘的研发资产。当启动新项目时，历史项目的计算参数、筛选逻辑和决策依据都可以被调用，研发不再是从零开始的重复劳动，而是在一套持续积累的体系中加速。这正是操作系统区别于工具集的根本所在。

许锦波教授指出，当前AI生物技术竞争的核心，已经从单点模型能力走向系统级研发基础设施。一个明确的信号是：AI大分子设计的竞争，不只是“生成更多分子”，而是“更准确地生成值得实验验证的分子”。MoleculeOS将AI从执行单步计算的“工具”升级为组织完整研发流程的“操作系统”，有望大幅降低AI生物技术的应用门槛，推动规模化产业价值落地。随着未来更多模型能力与智能研发模块的开放，AI原生操作系统赋能研发的新范式值得期待。