7月2日-3日，2026人工智能与生物医药生态大会在上海启幕，津渡生科携BioFord Agent具身智能发现平台与工业级发酵闭环方案重磅参展，展位吸引了众多科研机构、药企代表驻足交流，成为全场焦点之一。
会上，津渡生科联合创始人&CTO邓司伟发表了主题演讲——《AI Agent驱动的生物医药全生命周期：从实验室智能体到工业级闭环控制》。
邓司伟指出，生物医药行业的核心瓶颈从来不是"AI不够聪明"，而是流程断点严重、经验难以传承，每一阶段都存在大量重复性劳动和高度依赖人工经验的"黑箱"环节。问题的本质，是认知能力与执行能力的脱节——大模型能思考，但无法动手；实验室设备能被编程，但缺乏智能调度。
"让AI真正跑进实验室与工厂，把大模型的认知能力转化为可被复现的生产力。"
实验室端：物理AI打通设备协议壁垒
邓司伟认为，实验室长期面临一个看似简单却极其棘手的问题——设备排期混乱。多台仪器、多个课题组、不同优先级的项目交织在一起，设备撞车、排期返工几乎是每个实验室的日常。更不用说，不同型号的仪器协议各异，手工协调成本极高。
津渡生科的实验调度智能体通过通用仪器抽象层（Universal Instrument Abstraction Layer），打通多类异构设备的协议壁垒。无论是PCR仪、酶标仪、流式细胞仪还是自动化移液工作站，都能被统一纳管、统一调度。系统内置的动态调度算法，能够自动批量排程、实时规避冲突，并将全过程参数自动记录，形成可追溯的实验审计链。
这意味着，AI不再只是"出方案"的纸上谈兵者，而是真正走进实验室、操控设备、执行任务的"科研协作者"。
除此之外，BioFord Agent还集成了文献检索智能体（BioScholar）、实验设计智能体（BioDesigner）、科学智能体（BioModeler）和数据分析智能体（BioAnalyst），五大智能体共享统一的知识库底座，协同跑通从文献调研到结果报告的科研全闭环。
工业端：AI驱动的发酵工艺优化
在工业端，邓司伟展示了津渡生科如何将同一套"感知-预测-决策"AI引擎，从实验室无缝延伸到工厂车间。
以生物发酵为例，行业长期面临菌种状态不可见、补料靠经验、异常发现晚、数据沉淀难四大痛点，批次效价波动大。津渡生科的解决方案通过数字驾驶舱汇聚DCS、传感器、离线检测等多源数据，结合时序模型实现软测量（菌浓/效价在线估算）、自动补料、异常预警、终点预测四大核心能力，直接联动工厂DCS系统下发控制指令。
AI将批次效价波动压缩至稳定区间，某多肽项目实现单位生产成本降低18.4%、副产物浓度降低10%、实时监测延迟从2小时缩短至1分钟以内。
邓司伟强调，实验室与工厂的差异不在"用不用AI"，而在数据形态、控制重心和部署策略各有侧重。津渡生科采用云端中心层+工厂边缘层+车间现场层的三层私有化部署架构，既保证模型的认知深度，又满足工业场景对实时性与安全性的严苛要求。
从实验室到工厂，津渡生科正以“物理AI”重构研发生态：让模型能动手、数据能回流、经验能传承。未来我们将持续深耕生命科学AI基础设施，让每一次科学发现，真正成为可复现的生产力。