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资讯 10月23日至25日，中国非公立医疗机构协会生物样本资源科技分会2026年学术年会在成都举行。会上，华大智造正式宣布「智库云枢」生物样本价值转化平台焕新升级，本次升级聚焦“更聪明地存”与“更高效地用”两条主线，围绕以 AI 为核心的全链路产品能力迭代，推动生物样本资源从静态保管走向动态赋能。
本届年会以“队列筑基·活库赋能·产研增值”为主题。当前，生物样本库正从“把样本保存好”转向“让样本更好地服务研究”，AI为样本管理、知识检索和科研分析提供了新工具。华大智造生物信息副研究员刘桂林在会上带来《智库云枢AI功能升级、科研能力再进化》专题报告，完整展示从样本智能存储到科研智能分析的全链条AI升级能力。
围绕样本库从存储到使用的实际流程，报告从资源、工具、数据、模型、平台和应用六个层面介绍了相关能力：资源层关注样本的自动化存储与过程追溯；工具层连接样本前处理和组学实验；数据层帮助组织样本信息、实验记录与分析结果；模型层提供面向人类基因组研究的专业分析能力；平台层为部分模型、数据和计算任务提供统一的服务环境；应用层则回到疾病研究、健康管理、生物多样性保护和生物智造等真实场景。六个层面构建起从样本到科研发现的完整通路。
从“存”到“用”：
AI如何弥合样本库的价值鸿沟
当前，我国生物样本库建设正处于关键转折点。有国际研究指出，生物样本库中实际被使用的样本不足一成，近九成样本长期沉睡、跨机构整合与价值转化严重不足（Madhusoodanan, Nature, 2025）。如何突破“建而不用、用而难联”的困局，将样本资源转化为可挖掘的数字资产，已成为整个行业共同关注的焦点。
要跨越“存”与“用”之间的鸿沟，离不开AI这一重要辅助与赋能工具。这套软硬件一体化的智慧样本库，重塑样本存储与管理的全流程体验。相关能力对应六层架构中的资源层与工具层，把最基础也最关键的“存”做稳、做聪明。
在样本存储这一起点，AI正深入每一次存取与运维动作。CLab-LT系列已引入AI视觉辅助校准，用于冻存架、冻存盒与冻存管定位，以及入库信息核对、低温位置偏移纠正与挑管故障识别，让设备“看清楚样本在哪里”。
在样本调用与运营层面，ZSM Pro 生物样本管理系统新增的自然语言检索与知识助手，让科研人员“问一句，数据自己说话”，用更自然的方式查找样本、理解设备信息和检索操作知识。ZSM Pro 理解查询意图、定位相关样本并自动形成统计与可视化结果，定位耗时从分钟级降至秒级；知识助手整合并沉淀设备手册、SOP 与行业标准，把资深经验装进 24 小时在线的 AI 专家，让样本与操作知识都随问随取、即取即用。
当样本被更清楚地保存、更可靠地调用，科研端的智能分析才真正有了源头活水——这正是“智库云枢”从样本库延伸到科研平台的完整逻辑。
DCS Cloud生物智能分析平台焕新
科研能力再进化
作为本次升级核心，DCS Cloud生物智能分析平台焕新，并推出科研智能体Genpilot，集中展示“生信+AI”融合发展的最新成果。
Genpilot以自然语言为入口，融合大模型、生信专业知识与云端算力，打通“数据—算力—分析—绘图—写作—交付”全链路：科研人员描述目标，系统自动拆解任务、生成代码、运行分析，调度46万+样本，结果自动成图成稿。它建立在数据层对样本与组学数据的清晰组织之上，让分析任务不再从零开始，并原生支持科研协同，深度整合超12.7万个资源目录与5.1万余个组学数据集，将华大27年沉淀的10大领域专家、1000+技能与600余套流程工具封装为可调用能力。
报告现场演示了真实案例：一句“按这篇文章的method，用这份数据复现所有主图”，Genpilot便自主完成拆解任务、生成代码、运行分析与修复重试，交付初稿级图文——一份单细胞数据集的Figure 1–4全流程复现，结果与原文核心结论一致，科研产出从“月”级压缩到“小时”级。这种“问答即分析”的范式，让科研人员不必再被困在代码与流程里，把时间还给真正的科学问题。
样本库的价值，最终要通过“协作”外溢。华大生命科学研究院数据中心CNGBdb平台将样本与数据沉淀为可发现、可共享、可复用的数据资产，并在合规框架下安全流通：截至目前，平台汇聚数据总量21,209TB、48个科学数据库，支撑2,541篇论文产出。
在价值转化维度，「智库云枢」沿“样本—数据—产品”主线，回答生物样本库如何从“成本中心”升级为“价值引擎”：让样本从单纯的成本投入，沉淀为可发现、可共享、可复用的价值源头。
作为生命科技核心工具缔造者，华大智造将围绕生命的“读写存”持续创新，让每一份样本不止于保存，让样本的价值在AI时代充分释放。未来，华大智造将继续推陈出新，从上游工具平台切入，开拓多种应用场景，赋能生命科技发展，与各方伙伴共同开启生物样本价值转化的新纪元。
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