AI生物研发进入“操作系统时代”，许锦波团队MoleculeOS正式开放

7月2日，在2026上海国投前沿论坛上，分子之心创始人许锦波教授正式面向产业界开放其自研的AI原生生物经济操作系统——MoleculeOS（MOS）。这标志着生物领域的研发基础设施正在被重新定义，AI的角色从生物规律的“预测者”蜕变为研发流程的“组织者”。

从工具智能到系统智能：重构研发模式

过去，大分子研发任务涉及靶点分析、序列建模、结构预测等众多环节，分散在不同工具和团队之间。传统“工具栈+人工调度”模式成为AI技术向产业价值转化的瓶颈。

MoleculeOS是一个面向生物研发的AI操作系统。其核心变化是把“研发意图”作为系统入口。研究人员直接提出目标，系统会围绕目标自动拆解任务，在统一的生物物理上下文中调度模型，完成从结构预测到推荐候选分子及下一步决策建议的系统性任务。同时，系统将每一次完整链路自动沉淀为结构化研发资产，使研发不再是从零开始的重复劳动。

自研模型集群构筑底层能力

MoleculeOS的底层能力来自分子之心自研的模型体系，包括：
- 多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）
- 全原子大分子复合物结构预测模型（MMFold）
- 面向纳米抗体、酶和功能蛋白的生成式设计模型（MMDesign）

在结构预测方向，MMFold在FoldBench基准测试中针对172个抗体–抗原界面实现了68.6%预测成功率，显著领先于AlphaFold3等国际主流模型。在分子设计方向，其抗体从头设计平台在12个靶点中，每个靶点仅测试不超过50个候选分子的极低通量条件下，靶点成功率超过90%，将AI大分子设计推向“低通量、高命中率、可编程设计”的新范式。

从技术验证到产业应用

分子之心创始人许锦波教授认为，当前AI生物技术竞争的核心已从单点模型能力走向系统级研发基础设施。在正式开放前，MoleculeOS已支撑多项创新药和生物制造项目。

在一个免疫检查点抗体优化项目中，研究人员只需输入靶点和研发目标，系统即可自动完成候选生成、结构预测、多维评估和推荐。传统流程中需要多名研究人员跨工具协作、耗时数周的工作，在MoleculeOS中可压缩至数小时。

此次MoleculeOS正式开放，意味着创新药、生物制造、合成生物学等领域的团队可以低门槛获得该系统能力，共同探索AI原生操作系统赋能研发的新范式。