百奧賽圖正在掀起一場抗體發現領域的范式變革。

5月24日，其正式宣布推出新一代AI驅動的抗體發現平臺—RenSuper Workstation，以數億級真實全人抗體數據+ AI大模型+全流程自動化閉環，將抗體發現從重資產、長周期的定制化項目，直接推向了數字化、規模化、高確定性的現貨新時代。

沒有追逐“從頭生成”的算法熱潮，也不沉迷于算力敘事，而是回歸藥物發現最樸素也最硬核的本質：決定AI制藥上限的，不是模型多先進，而是數據有多真實、有多可信、有多可落地。

在公域數據趨于均質、主流算法快速開源擴散的當下，高質量、標準化、持續迭代的私域生物數據，才是不可逾越的壁壘。

而這，正是百奧賽圖手中稀缺且難以復制的戰略資產。由此，它鎖定了行業獨特的生態位：不是一家純粹的AI公司，卻更懂得如何利用AI，將海量真實生物數據，轉化為高確定性的藥物資產。

從“千鼠萬抗”1.0的規模化建庫，到2.0的智能化升級，百奧賽圖精準卡位AI與生物藥融合的關鍵拐點。其正以真實數據驅動、自動化閉環驗證、產業價值優先的獨特路徑，跳出行業內卷，錨定全球抗體源頭創新的制高點。

未來，在AI加持下的抗體藥物研發的核心競爭，將是高質量數據資產與全鏈條閉環能力的終極較量。而百奧賽圖，已經準備好了。

/ 01 /厚積薄發

百奧賽圖在2026年推出RenSuper Workstation，絕非一時興起的追風之作，而是一場醞釀五年、基于硬核數據積累的厚積薄發。

復盤“千鼠萬抗”計劃的演進路徑，可以清晰看到兩條遞進的時間線：

1.0時代（2020-2024年）：規模建庫。針對1000+潛在成藥靶點，利用RenMice系列全人抗體小鼠平臺，逐一進行基因敲除、免疫、篩選。到2025年6月，已經形成了超過100萬個全人源抗體序列庫。

這不是AI預測的虛擬序列，而是經過小鼠免疫系統真實應答、體內負選產生的生物學資產。

2.0時代（2025年至今）：智能升級。當序列庫的規模量級突破百萬后，傳統的“人工標注、實驗驗證”流程已無法消化海量數據。此時，順勢引入AI進行智能化高通量篩選與分析，才真正有了用武及大顯身手之地。

這是一次經典的“奇點時刻”。因為當數據量級達到百萬、千萬級甚至數億級，且絕大部分數據都附帶真實生物體內驗證標簽（結合力、親和力等）時，大模型的訓練才有了真材實料。這讓大模型告別在虛擬空間預測，走向了基于“真實生物學規律”的精準篩選。

當這座經過真實生物體內環境篩選的“現貨級”抗體數據庫，與大模型深度融合，RenSuper Workstation便應運而生：一個將“千鼠萬抗”積累的、經過真實體內免疫篩選并完成濕實驗驗證的全人抗體序列庫，徹底數字化、在線化的抗體發現平臺。在RenSuper Workstation上，訂閱用戶能夠實現從“靶點”到“可開發先導分子”的高效率轉化。

站在行業層面，百奧賽圖此刻推出新一代AI驅動抗體發現平臺，也精準踩中了全球藥企的焦慮窗口期。未來幾年，多款百億美元級別的重磅藥物專利保護期將接連到期，迫使MNC們必須以前所未有的速度補充管線、搶灘新靶點，biotech也必須加速創新布局。

在“時間就是商業價值”的新藥研發世界，百奧賽圖能夠推動抗體發現從“定制化項目”邁向“可檢索、可規模化、更高效”的新模式，并能為藥企提供極高確定性的現貨資產，其獨特的產業戰略價值，不言而喻。

/ 02 /“降維打擊”

站在當下回看全球生物醫藥產業，一條清晰的“微笑曲線”正變得日益陡峭。

一端是靶點發現的爆炸式增長，從腫瘤免疫的下一代檢查點到代謝性疾病的多靶點偶聯，人類對疾病機制的認知從未如此深刻；而另一端，則是成藥性轉化的鴻溝。傳統抗體研發從靶點立項到篩選出合格的先導分子，往往需要耗費數年時間，耗資數百萬美元，成功率常年徘徊在個位數。

為了跨越這道鴻溝，行業對高速發展的人工智能寄予厚望。這也是百奧賽圖的機遇所在。

不同于多數行業玩家優化模型架構、提升生成效率，卻忽略抗體研發的核心是生物學真實性，而非算法復雜度。RenSuper Workstation則是以“真實生物學數據為基、規模化實驗驗證為本、全流程閉環為證”的獨特策略，打造出與截然不同的解決方案。

核心差異首先體現在數據來源的真實性與獨特性。一個不爭的事實是，在公域數據對所有參與者均等可及，主流算法架構通過學術論文和開源代碼快速擴散的情況下，真正決定技術平臺性能上限的是高質量、標準化且可持續迭代的私域數據。

正如前文所說，百奧賽圖依托RenMice全人抗體小鼠平臺，通過體內免疫并結合NGS產生數以億計的真實抗體數據。這種來自于活體動物免疫系統復雜篩選后的抗體，天然具備優異的體內親和力、穩定性和低免疫原性。

并且，每個靶點的抗體發現過程，都會產生大量實驗數據。這些數據用于訓練大模型，會形成“數據-模型”的正向循環，加速平臺迭代升級。正是這座現貨級真實全人抗體庫，讓百奧賽圖具備了無法比擬的壁壘。

其次是技術路徑的一體化性與確定性。傳統AI制藥模式遵循“預測-合成-驗證”流程，由于底層缺乏海量私域真實生物數據的訓練，預測分子在后期的濕實驗（表達、純化、結合力測試）驗證中，容易出現結合力差、錯配率高、親和力低下等問題。

而百奧賽圖的模式是：候選抗體來源于體內免疫，通過NGS測序被捕獲，再經大模型進行智能化檢索與篩選，最后直接進入內部高通量自動化實驗平臺進行結合力、親和力、功能確認的全流程閉環驗證。

這種一體化閉環工作流，意味著大模型不是在做“空中猜想”，而是在“真實數據包裹”中做最優解的精確提取，在提升效率的同時，還能大幅提升抗體發現的研發確定性。

最后則是應用場景的實用性與靈活性。藥企在開發雙抗、多抗或ADC等復雜構型藥物時，一大核心痛點在于尋找高活性、序列多樣化且能成功配對的先導抗體。

RenSuper Workstation支持訂閱用戶根據靶點、序列特征、種屬交叉性等多維度進行篩選對比，即用戶無需從頭開始漫長的動物免疫和漫無目的的初篩，只需在平臺中一鍵導出所需的序列與元數據，即可直接進入后端開發，進行雙抗、多抗等復雜構型的設計組裝。

百奧賽圖選擇的是一條更難，但更徹底的路：它讓客戶直接在經過體內驗證的現貨級全人抗體庫中按需挑選，極大壓縮早期的研發不確定性和時間成本。

這種將“確定性”推向極致的策略，在底層對傳統抗體發現模式實施了降維打擊。

/ 03 /卡位新高地

任何一項技術的價值，從來不會孤立存在。尤其在新藥研發領域，更是需要“數據、算法、實驗、生產”形成全鏈條的閉環，才能真正釋放其產業變革的潛力。

百奧賽圖的野心，也不止于打造一款提效工具，而是以RenSuper Workstation為核心，聯動其高通量抗體智造中心，構建全球首個“基于真實生物學數據+AI智能篩選+高通量自動化實驗驗證+規模化生產交付”的一體化抗體研發基礎設施。

要實現這一全鏈條閉環，離不開生物學數據與自動化生產的高度協同，實現從數字到實體的無縫銜接。

百奧賽圖通過將高通量自動化抗體智造體系深度整合進工作流，當AI篩選出優秀的候選抗體序列后，自動化智造中心能夠以全自動化的流水線快速完成抗體的表達、純化與濕實驗功能驗證。這種數字化篩選與自動化生產的物理閉環，徹底打破了傳統抗體開發中“數字預測”與“實體制造”之間的斷層，顯著縮短周期并提升研發確定性。

以RenNano全人源僅重鏈抗體（HCAb）平臺為例，在RenSuper Workstation以及高通量自動化驗證的賦能下：

命中率高。基于SPR（表面等離子共振）親和力評估體系，其抗體平均陽性命中率達到46%，最高可達98%。也就是說，每測試100個候選抗體，有46個是有效的，若靶點契合度高，這個比例能達到98%，幾乎個個抗體可用；

生產成功率高。2026年數據顯示，AI+NGS質量控制下，其FC形式抗體表達高純度（≥90%）的成功率飆升至82%，顯著提升候選分子的可開發性；

交付能力強。其自動化抗體智造中心，抗體蛋白產出能力穩定在平均50–100mg，通量可達800個樣本/天，5000個樣本/周，可滿足大規模篩選和快速推進項目的需求。

對于藥企而言，這不僅是數據的提升，更是研發效率與確定性的巨大飛躍。

對于百奧賽圖而言，這種以硬核技術和自動化產能支撐的閉環平臺，則構筑起一道極難逾越的護城河，也為其搶占全球抗體創新的戰略高地提供了堅實根基。

一方面，這是一條“一次投入、長期收益”的價值路徑。隨著數據資產的持續積累、大模型的不斷迭代優化以及自動化產能的規模化釋放，邊際成本逐步趨近于零，真正實現高壁壘、可持續的商業閉環。

另一方面，這個閉環背后蘊藏著極強的飛輪效應。每一次智能篩選、每一次自動化實驗，都會沉淀下新的高質量數據，這些數據又持續反哺大模型，驅動其篩選精度、廣度的提升。更高的精度，意味著更強的交付確定性，也意味著更深厚的藥企信賴。由此形成的“真實數據—AI篩選—自動化驗證—深度合作—更多真實數據—更多、更深度合作”的正反饋循環一旦啟動，百奧賽圖在研發效率和資產豐富度上的領先優勢，將會持續放大，難以被追趕。

而基于百奧賽圖過往與全球藥企，尤其前十大藥企達成的深度合作，這一飛輪效應的爆發，或許將遠超市場預期。

/ 04 /總結

至此，百奧賽圖完成了歷史性的三級跳：從“賣老鼠”（模式動物）到“賣抗體”（貨架式分子）再到“賣方案”（AI驅動的研發基礎設施），并不斷迭代進化。通過提供這種現貨級、高確定性、規模化的全人抗體序列資產與底層技術，百奧賽圖正牢牢卡位在全球新藥研發最上游、最核心的源頭位置。

在這個充滿不確定性的行業里，最值錢的永遠是“確定性”。而百奧賽圖，正憑借其獨一無二的生物學資產和全鏈條閉環能力，一步步站上舞臺中央——

不僅成功卡位新高地，更成為那個持續輸出確定性的核心力量。