下一阶段AI竞争不再只是模型能力竞争

过去几年，AI应用主要集中在内容生成、办公协同、客服等软件场景。今年以来，从OpenAI、Google到NVIDIA，越来越多企业将目光投向Physical AI（物理人工智能），探索让AI进入真实产业场景。对于生命科学研发、半导体制造等复杂产业而言，让AI真正进入实验室、工厂，并将决策转化为真实世界中的行动，也是产业智能化升级的重要课题。

因此，下一阶段AI竞争不再只是模型能力竞争，还考验谁能构建连接数字智能与物理执行的产业基础设施。镁伽科技过去十年的探索正体现了这一方向——它布局的不仅是自动化，更是一套连接AI、真实实验与高质量数据的科学智能基础设施。2026年，镁伽科技入选“2026福布斯中国人工智能科技企业TOP50”和《财富》“中国科技50强”榜单。

科研工作者在镁伽鲲鹏实验室内。受访者供图

“用AI武装科学家的头脑”

镁伽科技的创始人黄瑜清和另外两位联合创始人长期从事科学仪器行业，接触大量材料科学和生命科学领域的客户。在黄瑜清看来，生命科学属于知识、资本、劳动力三重密集型产业，从业人员普遍拥有很高的学历和专业能力，但它又是一个相对传统的行业——高度依赖科学家的经验、知识，大量实验工作仍依赖人工完成。

行业内大量顶尖科研人才长期深陷化学合成配比、细胞定时传代等重复性、低价值的手工操作，科研精力被大量消耗，人力作业的局限性逐渐成为行业创新提速的核心瓶颈。对此，黄瑜清萌生了一个朴素的想法：“我们能否利用自动化和机器人技术解放科学家的双手，用AI武装科学家的头脑，让他们把更多精力投入到真正有价值的科学创新中？”

自2016年成立以来，镁伽科技就选择深耕生命科学和医疗健康赛道。“一方面，人们对长寿、健康的永恒追求，不断推动生物医药行业持续扩容。另一方面，随着‘低处容易摘的果实逐渐被摘取殆尽’，行业研发门槛持续攀升，研发周期持续拉长、单个创新药平均研发成本已升至20亿美元以上，催生了行业对新质生产力的迫切需求。”黄瑜清说。

从行业的真实需求出发，镁伽科技确立了最初的发展逻辑：进入实验室自动化和智能化领域，围绕生命科学实验室场景开发机器人和自动化产品，推动其从传统人工驱动迈向智能驱动；以科技创新解放科研人力，重构行业作业模式。

让AI真正理解真实世界

在位于苏州的镁伽科技公司内，自主研发的新一代生命科学智慧实验室——镁伽鲲鹏实验室正在无人值守的环境下高效运行：在这里，AI模型产生的预测结果能够快速转化为真实实验方案，并由自动化系统完成执行和验证，实验产生的数据再反馈给模型持续学习，实现从虚拟设计到真实验证的完整闭环。

去年，科研团队依托镁伽鲲鹏实验室开展抗体药研发，仅用4个月便完成针对18个靶点的56轮干湿实验闭环迭代，相当于传统研发模式下四五十名科研人员三四年的工作量。

黄瑜清表示：“生命科学实验室天然具备标准化流程、高价值数据和高度自动化条件，是AI率先实现产业闭环的重要场景。不同于单一设备升级，镁伽科技将AI能力深度融入产品设计、技术架构和业务体系中，搭建了覆盖硬件、软件、模型三位一体的基础设施底层能力体系，实现全流程智能化赋能。”

这一能力已在科研实践中得到验证。今年6月，基于镁伽高内涵细胞成像系统的两项研究成果分别发表于国际顶级期刊《自然—通讯》和《今日纳米》，覆盖结核病基础研究和肿瘤免疫治疗两个方向。

不仅如此，这些能力还实现了跨行业复用。在半导体制造领域，镁伽晶圆缺陷检测系统将漏检率控制在万分之五以内，过检率降至千分之一，缺陷分类准确率达到98%以上。经过工业场景验证的微观识别、智能分析等能力，又进一步应用于生命科学研究，为细胞识别、样本分析等复杂任务提供支撑。

“构建面向未来的产业基础设施”

当前AI产业发展正从数字内容生成的上半场，迈向物理世界任务执行的下半场。行业竞争不再局限于单一模型能力比拼，而是基础模型、行业垂直模型与物理科研工具的深度协同。

在黄瑜清看来，生命科学凭借高密度知识体系、复杂作业流程、超高产业价值的独特属性，或将成为AI率先实现产业闭环的核心赛道。而在全球生命科学AI竞争格局中，中国也拥有独一无二的系统性落地优势，能够为行业智能化转型提供坚实支撑。

“产业智能化落地的核心不在于模型参数规模的堆砌，而在于场景适配、供应链配套与工程化落地能力。中国拥有全球最完整的产业门类和规模最大的生物医药应用市场，龙头企业研发升级需求迫切，海量真实科研场景为AI技术迭代、模式优化提供了绝佳试验场；完善的本土供应链体系，保障了自动化实验设备的规模化量产与成本可控；开源生态下沉淀的优质AI人才储备，为端侧技术落地、场景化创新应用提供了充足的智力支撑。”黄瑜清说。

目前镁伽科技已与多家科研机构、医院、高校及药企建立长期合作关系，累计服务客户1000余家。