别叫我大佬，我只是个重生者 第362章 新战场：AI标准暗涌

秦总关于瑞恩资本可能进军“AI赋能药物发现”国际标准制定的预警，如同一阵从远处传来的闷雷，预示着又一场风暴正在酝酿。刚刚在DSI规则博弈中凭借巧妙切入角度暂时稳住阵脚的“青莲”团队，还未来得及喘息，就必须将目光投向另一个可能决定未来十年生物科技产业格局的新战场——人工智能在研发领域的应用标准。这不再是关于资源归属的争论，而是关乎研发范式主导权的争夺。

核心团队会议上，气氛凝重中带着一丝疲惫后的警觉。

“AI制药……”赵大川推了推眼镜，眉头紧锁，“这是当前资本和市场最热衷的领域。如果让他们抢先制定了数据格式、算法验证、甚至‘AI发现’成分的审批标准，就等于掌握了新一代药物和健康产品研发的‘语言’和‘尺子’。我们的‘系统生物学’研究产生的海量多组学数据，未来可能被迫适配他们的标准，否则就无法与国际接轨；甚至，我们基于传统发现方式验证的成分，在‘效率至上’的叙事下，可能被贬低为‘过时’。”

叶栀夏迅速调取行业分析：“目前这个领域标准混沌，正是跑马圈地的时机。瑞恩资本有先发优势，他们控股的‘新绿源’本身就大量使用AI进行分子设计，而且他们投资了多家AI生物技术初创公司。如果他们联合这些力量，推动一个有利于其技术路线的标准，我们的研发优势将面临被‘标准化’掉的危险。”

王浩听得头大：“咋又来个AI？这还有完没完？咱就老老实实种竹子、做研究，咋就这么难！”

陈望沉默地听着，指尖无意识地敲击桌面。他意识到，竞争的维度正在加速升维。从产品、渠道、供应链，到知识产权、国际规则，现在又进入了更底层的研发工具和范式层面。对手的策略很清晰：不在你擅长的战场硬拼，而是不断开辟新战场，用资本和技术优势重新定义游戏规则。

“他们想给未来的研发‘立法’。”陈望的声音低沉而冷峻，“如果我们不参与，就会被排除在游戏之外。策略是：提前布局，深度参与，差异化竞争，争夺定义权。 我们不能等他们拉起大旗再应对，必须现在就潜入这个赛道，哪怕从边缘开始，也要发出我们的声音，嵌入我们的逻辑。”

一套应对“AI标准”潜在威胁的“渗透与差异化”策略迅速部署：

1. 成立“AI与数据战略小组”（赵大川直接负责，招募补充AI人才）：

? 技术跟踪与差距分析：立即对全球AI制药领域的核心算法、常用数据库、主流技术平台进行系统性研究，评估“青莲”现有数据资源（如多组学数据、临床数据）与AI结合的潜力和差距。

? 探索差异化路径：重点研究如何将AI应用于复杂系统（如微生物组-宿主互作、中药复方协同效应）的分析和预测，这与主流AI制药聚焦于“单靶点-高亲和力”的简单模型形成差异化，突出“青莲”在处理复杂性方面的优势。

? 参与开源社区与学术会议：鼓励研发人员积极参与相关AI算法的开源项目和国际学术会议，即使初期只是学习者和参与者，也要建立存在感，了解规则制定动态。

2. 打造“青莲特色”的AI研发范例：

? 启动内部试点项目：选择一个小而具体的课题（例如，利用AI模型预测不同产地紫笋的功效成分差异），集中资源做出一个扎实的案例，证明AI在理解和优化天然复杂体系方面的价值，形成可展示的成果。

? 数据资产化与标准化：开始系统性地整理、清洗、标注“青莲”积累的多组学数据和临床数据，按照可能的国际标准进行预处理，将其转化为可用于AI训练的高质量“数据资产”，为未来参与数据交换或标准制定打下基础。

3. 寻求战略合作与联盟（叶栀夏主导）：

? 接触国内AI强校及企业：积极与国内在AI、特别是生物信息学领域有优势的高校、研究机构及初创公司接触，探讨合作研发可能性，争取在“国家队”的AI布局中占据一席之地。

? 参与行业标准组织：尝试加入国内新成立的关于AI医药的标准化技术委员会，从源头影响国内标准的形成，进而寻求与国际标准对接的机会。

4. 舆论与理念引导：

? 发布立场文件：适时发布关于“AI在天然产物研发中应用的机遇与挑战”的行业观点，强调AI应用于复杂生物体系需要新的范式，不能简单套用化学药研发的逻辑，呼吁建立更包容、更注重系统性的标准。

策略既定，执行却面临巨大挑战。 AI人才稀缺且昂贵，内部团队需要时间学习转型；数据治理和标准化工作量大而枯燥；在主流AI制药热潮中，强调“复杂性”和“系统性”的声音显得微弱。

“青莲”再次扮演了挑战者和少数派的角色。

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