这年头，AI能做的事越来越魔幻了。写代码、画图、生成视频，这些都只能算基本功。更夸张的是，它已经开始涉足科学研究：读论文、提假设、分析实验数据，甚至帮科学家设计下一步的实验方案。听起来，就像是一个“全能研究员”正在崛起。
但你真把AI请进一间生物实验室试试？情况可能完全是另一回事。
毕竟，在生物实验室里，操作移液器、记录温度、转移培养皿……这些看似简单的动作，每一步都藏着极高的精度要求。一个单位写错，一个参数偏差，一个步骤顺序颠倒，实验结果就可能直接报废。
AI能帮科学家设计实验，却很难真正上手执行。问题到底出在哪？
是AI太笨？当然不是。前段时间，被称为Anthropic“史上最强”的Claude Fable 5，刚上线就因风险问题被紧急叫停。强推理能力，既是科研利器，也是安全隐患——这正是AI进入科研领域最大的尴尬。
简单来说，它有时能告诉你“应该怎么做”，但更多时候，它未必真的知道“实验到底发生了什么”。看来，大脑再强，没有一套能让AI理解的、统一的生物实验语言，也是白搭。
这两年，“AI4Science”这个概念很火，但真正落到产业核心链条里的案例并不多。生物学科要想为产业贡献更大价值，实验室的工作就必须能被工程化、能重复执行。
最近，一篇发表在bioRxiv上的研究，让行业看到了新的可能。
这篇论文主要讲了两件事：
- AI看不懂生物实验？好，那就开发一套统一、好理解的生物学协议语言——Biology Protocol Language (BPL)
- 传统生物实验编程语言门槛高，科研人员很难自己写代码？别担心，交给代码自动生成工具BPL-COGEN就行了。
作者单位均来自Bota Biosciences（恩和科技），一家中国生物制造公司。看来，专业的事还是得交给专业的人来做。
为什么AI迟迟进不了生物制造？
说出来你可能不信，都已经是全民AI时代了，很多顶尖生物科学家依然被困在实验台前。在移液枪和培养皿之间，他们每天都要消耗大量时间，进行手工作业。
这些设备构成了现代生物制造最核心的生产力，但同时也成了最大的效率瓶颈。
原因很简单：生物实验天然就很难标准化。
△AI生成
同一个实验，不同实验员操作习惯不一样；同一种设备，不同厂家接口格式不统一；同一份实验记录，不同团队的数据结构也千差万别。结果是，实验室里最宝贵的经验，大量沉淀在人脑中。一个实验在A实验室成功了，换个地方可能就复现不出来。数据难积累，流程难复制，自动化更是难闭环。
整个行业长期依赖DBTL（设计-构建-测试-学习）循环，但这条链路高度依赖人工经验。现阶段，生物学领域仍普遍使用自然语言文本来写实验方案，比如：“加入5毫升试剂，在37度环境培养一段时间，轻轻混匀”。
△AI生成
对人类来说，这种描述没问题。但对于机器来说，这几乎等于没说——5毫升加到哪里？培养多久？“轻轻”到底有多轻？每个模糊表达都会带来执行上的歧义。
而在软件工程、芯片设计等行业，这类问题几十年前就被解决了。程序员不会写一句“差不多运行一下”，芯片工程师也不会写一句“大概这样连接”。他们使用的是标准化、可编译、可验证的描述语言。只有这样，系统才能稳定运行。生物制造长期缺少的，正是这样一种语言。
过去二十年，学界并非没有尝试过改变。BioCoder、Autoprotocol、Antha、LabOP等标准化方案相继出现，但要么表达能力有限，要么需绑定特定设备，要么使用门槛过高。
最关键的是，两大难题始终没解决：一是自动生成能力不足，方案泛化性差，相关脚本、配置需科研人员手动编写，开发周期冗长；二是无法保证足够高的执行精度。这些年，生物制造想拥抱AI，却又困于AI，AI4Science总卡在最后一公里。
BPL来了！
恩和科技AI与Computation总监Alex Song点出了一个绕不开的现实：很多发表在顶刊上的论文，即使是Nature、Science级别的，别人想复现实验，依然困难重重。不是科学原理不公开，而是实验过程缺少统一的表达方式。
对恩和来说，这个问题更加迫切，因为他们本身就在做AI驱动的生物制造。过去，他们训练的AI大模型生成的也是自然语言，那么如何与实验室里的自动化设备交互？中间就必须有一个“翻译”的过程。总不能让机器人做一个实验，今天能做出来，明天就做不出来吧？
在这样的背景下，恩和开发了BPL语言。如果一定要找一个类比，BPL之于生物实验，有点像Python之于编程——大家看到的是应用，终端看到的是代码。
同样的道理，科研人员看到的是实验方案，实验室设备看到的是标准化协议代码。只有完成这层转换，实验才能被工程化，才能被重复。
更重要的是，BPL不仅是一种描述语言，还是一种可编译语言。写过程序的人都知道，代码正式运行前要先编译，编译器会检查语法错误、逻辑错误和运行风险。BPL也一样。
在实验开始之前，它会先完成一轮软件层面的实验“仿真”：检查单位是否正确、试剂是否存在、容器容量是否超限、步骤之间是否存在逻辑冲突。一旦发现问题，系统直接报错，而不是等整个实验失败了再返工。
这意味着，过去实验室里高昂的试错成本，现在提前在数字世界里解决了。
不过，光有语言还不够，写代码的问题怎么解决？总不能要求每个生物学家都变成程序员吧？
基于BPL，恩和进一步开发了BPL-COGEN。比如，你告诉它“完成PCR（临床基因扩增）实验”，系统会自动把自然语言翻译成标准化的BPL代码，随后进入编译器检查环节：发现错误-自动修复-继续检查-继续修复，直至代码通过编译与仿真校验，系统才会将合规指令同步至实验室，启动实体实验。
△AI生成
整个逻辑很像Claude Code、Cursor。只不过写的是实验代码，不是软件代码。
话又说回来，BPL-COGEN靠谱吗？论文里提到，为了量化生成的精准度，团队从《Nature Protocols》中选取了30篇经典实验方案，覆盖分子生物学、细胞培养、生化分析等多个领域。关键一步来了：恩和构建了Benchmark基准测试集，这是之前没有过的创新点。
该Benchmark采用大模型评审+编译器客观校验结合的模式，从内容匹配度、方案有效性、实验完整性三个维度给实验打分。结果相当亮眼：同一实验重复生成10次代码，98.3%的结果完全一致。综合得分达到95.1分，其中方案有效性得分高达98.7分。
恩和团队并没有止步于“干实验”，还同步做了两个“湿实验”验证：
- 同一份BPL代码，一边转乘人工操作说明书，一边转成自动化移液机执行脚本。两套体系的测序、荧光检测结果无显著差异。
- 液相色谱实验中，原本32分钟的分析流程被自动转换成2.1分钟的超高效方案。5种脂溶性物质全部实现基线分离，分离顺序与原方法完全一致。
值得一提的是，Benchmark基准测试中，编译器累计检出343项问题，包括单位不匹配、容器过载、试剂未定义等。模型首轮生成代码编译通过率为82.3%，最多三轮自动修复后整体通过率98.6%，仅1.4%的问题无法修复。
「AI科学家」上线
科研驱动产业、产业反哺科研。有了全套的底层技术，接下来就要考虑如何高效完成产业化落地。
基于BPL语言，恩和科技发布了全球首个面向生物制造领域的Physical AI平台：SAION AI。它的定位很明确——AI科学家。
很多人理解中的AI科学家，往往停留在文献搜索或实验建议阶段，但SAION AI的能力更全面，覆盖了整个科研闭环。
举个例子，现有科研人员想研发一款高效产酶的菌株。只需在SAION AI中输入：开发可用于食品发酵的高活性蛋白酶菌株，降低发酵成本30%。系统就会自动检索文献，分析技术路线，筛选出关键技术要点，生成详细到每一步操作的实验方案。
随后，这份方案会通过恩和自研的BPL语言，直接传输到恩和的“生物铸造厂”，由自动化设备标准化完成质粒设计、菌株构建、培养检测等所有湿实验环节，全程无需人工干预。
实验完成后，所有数据会自动回流至SAION AI，模型再通过分析数据，继续优化下一轮实验设计，形成完整闭环。
△AI生成
只有当实验可以被标准化描述，AI才第一次真正理解了生物制造。
从架构来看，SAION AI由三层组成：
- 认知层：负责理解科学问题和生成实验方案。
- 控制层：负责BPL编译、校验和任务编排。
- 执行层：负责驱动真实实验设备完成操作。
整个过程就像一个不断进化的科学大脑，这恰恰是Physical AI最核心的特征。
为什么用菌株工程场景举例？在生物制造里，这是最核心、最基础的内容之一。它与生物元件共同组成了生物制造的核心资产，几乎是所有工业化生产绕不开的起点。
传统模式下，在单个研发项目里，一年大约完成500个菌株实验。但在SAION AI加持下，效率直接开挂。这位全天候的“AI科学家”，单个项目同期可落地30万组实验，单日工作量秒杀过去一整年。
背后团队
2019年，恩和科技成立于杭州。与很多AI创业公司不同，他们从一开始就没有把全部赌注押在模型上，而是同步建设了一座由Physical AI驱动的“生物铸造厂”Cell2Cloud。
这套系统覆盖了菌株工程、工艺开发到规模化生产全流程。最初看是在解决实验室自动化问题，如今却更像是一次面向Physical AI时代的提前布局。因为AI真正稀缺的，从来不是参数，而是数据。尤其是在生物制造这种物理约束极强的行业里，高质量真实实验数据比模型本身更难获得。
Cell2Cloud持续产生千万级真实实验数据，同时连接百万级文献与专利知识，构建起行业少有的数据飞轮。后来诞生的BPL语言，以及SAION AI背后的认知能力，本质上都建立在这套基础设施之上。某种程度上说，很多公司在训练AI，恩和则是在建设AI科学家的训练场。
这套体系背后的推动者，是恩和科技创始人兼CEO崔好。
崔好本科毕业于加拿大多伦多大学，随后获得哈佛医学院与MIT联合培养的医学工程与医学物理博士学位，是2025年世界经济论坛“全球青年领袖”。博士期间，她曾以第一作者/核心作者身份在《Science》《Nature Nanotechnology》《PNAS》等国际顶刊发表多篇论文，并拥有多项合成生物学与自动化实验相关发明专利。
创业后，她带领团队构建起BPL、Cell2Cloud和SAION AI三大核心能力。看似是三项技术，本质上却指向同一个目标：把AI从“纸上推理”变成能够7×24小时自主完成湿实验的AI科学家。
这种路线很早就获得产业与资本认可。2021年，恩和科技完成1亿美元B轮融资，投资方包括红杉中国、五源、源码、百度、美团、巴斯夫、经纬等头部机构与产业资本。
如今，恩和已将技术能力转化为面向食品、营养健康、个人护理等领域的规模化解决方案，并与新和成、SYENSQO、伊利、BASF、珀莱雅、百雀羚等企业建立了合作。
如果说BPL解决的是AI如何理解实验，那么恩和想证明的，则是另一件更大的事：Physical AI不只是机器人行业的未来，它同样正在重构生物制造的生产方式。
One more thing
任何产业走向规模化，都绕不开一件事：把经验变成标准，把知识变成机器能够理解的规则。半导体产业就是最典型的例子。
在EDA（电子设计自动化）出现之前，芯片设计高度依赖工程师经验，验证成本高、试错周期长。EDA的价值，不只是提升效率，而是第一次把芯片设计转化为可描述、可验证、可仿真的数字资产。某种意义上，没有EDA，就不会有今天的半导体产业。
而今天的生物制造，正处在类似阶段。如果说Cell2Cloud是Physical AI的身体，SAION AI是Physical AI的大脑，那么BPL就是连接两者的神经系统。从这个角度看，BPL的意义早已不只是提高实验效率。它更像是生物制造领域的“EDA”，一套面向未来产业的底层基础设施。