WAIC 2026十大重磅展品揭示AI产业新图景
新华财经上海7月17日电（记者 王淑娟）17日，世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海开幕，3000余项展品集中亮相，超300款产品全球首发。记者探馆WAIC 2026遴选出的十件‘镇馆之宝’，覆盖算力底座、具身智能、通用智能体、行业大模型四大方向，看到的不仅是十件展品，更是当下我国人工智能领域兼具技术前沿性与产业价值的标志性成果。 国产算力基础设施进入规模化商用 全球AI竞争的重心正在向基础设施加速转移。走进上海世博展览馆H2馆算力主题展区，中科曙光(87.890, -9.77, -10.00%)
OpenAI发布GPT-Rosalind：生命科学专用推理模型深度解析
GPT-Rosalind生化推理模型：OpenAI前沿技术解读#GPT#Rosalind#OpenAI#生命科学人工智能#药物研发#生化推理#生物技术AI#制药研发#蛋白质工程#生物信息学核心概要GPT-Rosalind是OpenAI在2026年4月发布的一款垂直领域先进推理模型，致力于推动生命科学探索、新药开发及转化医学应用。该模型以DNA双螺旋结构发现者Rosalind Franklin命名，专为复杂科研流程定制，在化学合成、蛋白质改造与基因组研究方面展现出卓越洞察力。当前，模型通过授权访问计划提供研
Hassabis：从棋童到诺奖得主的智能追寻
XINGJU AI · 星矩智航 · 顶级玩家系列2026年7月8日 · 每期一人，发家历史深度故事Demis HassabisGoogle DeepMind CEO · 诺贝尔化学奖得主$15亿身家2024年10月，瑞典皇家科学院将诺贝尔化学奖授予Demis Hassabis与John Jumper，以表彰他们借助人工智能攻克了困扰学界半个世纪的蛋白质折叠难题。Hassabis，这位4岁接触国际象棋、13岁跃居全球少年棋手第二、16岁入读剑桥的天才，在48岁之际迎来了人生中最意外的惊喜。然而诺奖不过是他
靶向肽设计遇瓶颈？量子AI精准设计破局
🧩 Step 1｜RFdiffusion3 全原子蛋白质从头设计直接构建主链与侧链所有原子的三维坐标和相互作用，是首个真正实现主链+侧链+配体/核酸协同生成的AI蛋白设计工具。🏗 Step 2｜ProteinMPNN 蛋白质序列设计基于给定的蛋白质三维骨架结构，逆向预测能够折叠成该结构的氨基酸序列，解决蛋白质的“逆向折叠”问题。🧬 Step 3｜Foldseek2 蛋白结构相似性搜索基于GPU加速的蛋白结构相似性搜索工具，首创3Di结构字母表，将三维结构比对转化为字符串搜索，速度较传统方法提升2万倍🔍 S
AI浪潮中的年长者反思：繁荣与先行者
步入人工智能纪元，人们将跟不上步伐的大龄群体统称作“老登”，网络世界甚至按年龄段细化为“小登、中登、老登、神登、上古神登”等类别，那我便属于比“上古神登”更早诞生的那一代了。即使如此，我仍不愿被智能时代抛弃，尽力去把握AI产业的演进脉络与特点。所幸如今有DeepSeek这类大模型，可供我频繁研习和检索。AI首次令我惊叹的是十年前，谷歌DeepMind团队研发的AlphaGo击败了围棋领域曾斩获14次世界冠军的李世石。此前我始终认为围棋变数过于繁杂，理论上存在3的361次方种可能，机器无法习得并战胜顶尖棋手
AI进化史⑥：阿尔法折叠与生命奥秘
若问生物学家半个世纪来最棘手的难题，答案通常是：蛋白质折叠。听着高大上，实则与每个人都息息相关。细胞运转全靠蛋白质，从消化到免疫，皆系于此。形态一旦错乱，阿尔茨海默、帕金森等顽疾便会随之而来。五十年来，科学家们苦苦求解：能否仅凭一维氨基酸序列，推演出其三维结构？这便是生物学界的“圣杯”。Levinthal悖论揭示了其中的荒谬与奇迹。若靠盲目尝试，所需时间远超宇宙寿命。但生物体内，毫秒间即可完成折叠。**同一时间，中国在哪里？**1969年的中国，科研环境艰难，分子生物学尚在萌芽。重组DNA技术要等到197
AI驱动制药行业的效率变革
2026年6月，一款名为rentosertib的特发性肺纤维化治疗药物在《Nature Medicine》上公布了2a期临床结果。71名受试者用药后肺功能提升了98.4毫升。该药物的作用靶点（TNIK）与分子架构完全由人工智能发现和设计，从项目启动到进入临床仅耗时18个月，跳过了传统制药“大海捞针”式的冗长筛选流程。这标志着制药历史上首次有完全由AI设计的新药推进至2期并展现可观的临床数据。同月，礼来与英伟达在JPM大会（全球生物医药行业风向标）上宣布：未来五年将联合投入10亿美元，在旧金山湾区共建AI联
施一公谈AI时代：教育该走向何方
眼下，人工智能正迅猛演进，广泛赋能各行各业并深刻渗透到民众的生产与生活之中。在教育范畴，人工智能正重塑教育的根本逻辑与形态。习近平总书记强调：“要推动人工智能全阶段教育和全社会普及教育，持续培育高端人才。”“十五五”规划纲要提出“深入推进‘人工智能+’”。不久前，教育部等5部门发布《“人工智能+教育”行动方案》。这促使我们深思人工智能时代教育应如何应对这一重要现实议题。近些年，人工智能为科技进步带来了难以想象的颠覆性影响。以生命科学领域为例，截至2020年，人类借助实验科学手段总共解析出不足20万个蛋白质
AI技术重塑抗体药物研发格局
引言自2024年研究人员首次借助人工智能技术成功构建全新抗体分子结构以来，短短十二个月内，该领域便实现了多项关键性突破，使得完全由AI参与设计的药物进入人体临床试验的目标日益临近。多家生物科技企业披露，他们已运用自研或公开的AI算法，成功生成了具备成熟抗体药物核心特征的分子产物，涵盖高亲和力、优秀的表达量以及精准的靶向性。虽然完全依托AI系统开展药物研发尚需数年时间，但业界普遍认同，AI设计的抗体药物已临近临床试验的关键节点，有望攻克传统手段难以作用的疾病靶点。-02-2024年，由诺贝尔奖获得者Davi
英伟达BioNeMo如何用AI智能体变革生命科学研发
英伟达近期推出的BioNeMo Agent工具包，正在改变生命科学领域的研发模式。它不仅将蛋白质设计和药物筛选的效率提升了一倍，还实现了从文献整理到实验室操作的全程自动化，全面革新了科研速度和潜力。过去，蛋白质设计和药物筛选流程通常需要几天甚至几周时间，而且成功率极低。以抗体开发为例，以往成功率仅千分之一，研究人员必须耗费大量时间和资源，却难以快速获取有效分子。针对MCL1等复杂肿瘤蛋白靶点，加快结合剂的发现和优化，一直是新药研发的瓶颈。BioNeMo Agent工具包的诞生，正是为了应对这一挑战。它利用
Nature:AI赋能人工蛋白质结构精准设计
由韩国科研人员牵头的国际团队借助人工智能（AI）技术，成功创制出大批量的蛋白质构造，这些构造精准还原了天然病毒的自组装机制。韩国科学信息通信技术部透露，浦项科技大学化学工程系李尚民教授携手2024年诺贝尔化学奖得主、美国华盛顿大学贝克教授，联合研发出一套全新设计法则，能让单一蛋白质组件同时构建五边形与六边形阵列，进而自发组装成类病毒形态。在韩国科学信息通信技术部项目资助下，该科研成果于韩国时间5月21日（周四）零点登载于全球顶尖学术期刊《自然》。蛋白质纳米笼：极具潜力的次世代药物递送载体蛋白质纳米笼现已发
诺奖得主江珀挥别DeepMind 转投AI新锐Anthropic
资深研究科学家约翰・江珀（John Jumper）于周五宣布，他将离开谷歌(367.46, 5.36, 1.48%)DeepMind，加入人工智能初创企业Anthropic，这标志着这家科技巨头在人工智能研发领域又一位核心人才的流失。 江珀曾与谷歌的德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）共同荣获2024年诺贝尔奖，他最为人所知的成就是AlphaFold的联合开发工作。这款具有划时代意义的人工智能模型已经完成超过2亿种蛋白质的三维结构预测，极大加速了生物学与医学领域的研究进程。 江珀在社交平台X上
直播预告：AI解码生命奥秘，双螺旋与算法的碰撞
点击蓝字【北大清华讲座】关注，知识改变命运！每一颗钻石在现身前，都需忍受埋在尘埃里的寂寞。——毕淑敏时间2026年6月21日（周日）下午2点地点首都图书馆A座报告厅（A座外东侧一层玻璃门入口）嘉宾叶盛，北航教授（博导），中国生物物理学会副秘书长、人工智能生物学分会副会长，中国科普作家协会理事。专注于蛋白质科学研究，近期致力于利用先进AI算法设计蛋白质分子，服务于药物研发及合成生物学等方向。时间扫描二维码报名参加直播平台
人工智能驱动的药物研发
主要流程可划分为： 疾病 ↓ 探究病理机制 ↓ 锁定核心蛋白 ↓ 确认药物靶点 ↓ 构建候选分子 ↓ 毒性筛选 ↓ 动物验证 ↓ 人体临床测试 ↓ 批准上市 举例来说，在研究类风湿性关节炎时，察觉到TNF-α异常活跃，进而锁定TNF受体及TNF蛋白作为靶点，从而研发出Adalimumab与Infliximab。蛋白质组学（Proteomics）往往是首要环节。 科研人员会对比健康者与患病者的差异。通常通过检测蛋白的增减及异常修饰来进行推断；比如蛋白A ↑ 100倍，蛋白B ↓ 90%，蛋白C 发生变异，从
AI抗体设计新突破：中国团队90%命中率重塑药物筛选
AI驱动抗体设计，已从“随机尝试”迈向“精准编程”。近日，被誉为“AI蛋白质折叠奠基人”的许锦波教授及其团队——分子之心，正式推出AI生物药从头设计平台MMDesign。实验成果令人震撼：在11个真实疾病靶点上，MMDesign实现了超过90%的结合成功率，部分分子亲和力达到皮摩尔级（pM），且每个靶点仅需验证14至50个候选分子，而传统方法需筛选数百万个。这标志着抗体发现正从“大海捞针”转变为“精准打击”。技术突破性进展：MMFold超越AlphaFold 3MMDesign的核心是自研的全原子结构预测