恩和科技（Bota）在Google Cloud与巢生nest.bio联合主办的AI4S主题沙龙上，分享了其在Physical AI驱动生物制造领域的核心判断与实践。公司认为，生物制造AI产业化的关键瓶颈在于缺乏“编译环境”，即AI预测结果需在物理世界验证的闭环。为此，恩和研发了全球首个面向生物制造的Physical AI平台SAION AI，其架构包含认知、控制、执行三层，并通过创新的BPL（生物可编程语言）实现实验方案的标准化与机器可读。平台依托六年积累的超200万菌株记录、800万序列数据及6900亿以上碱基的真实物理实验数据，构建了核心壁垒。未来，恩和将继续探索Physical AI，与行业一同在真实物理世界中推进这一转变。...
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