进入2026年，AI竞争的边界开始进一步拓展，在语言大模型之外，面向物理世界与生命世界的模型加速发展。其中，生命科学正在成为全球巨头共同关注的新战场。

　　AI在生命科学领域竞争加剧

　　进入2026年，巨头们的布局进一步加速和分化。巨头选择的路线并不完全相同，但它们指向同一个趋势：AI正在从处理已有知识，走向参与科学发现本身。

　　而在中国，一批AI4S企业也开始探索自己的路径。近期，哲源科技将自己的核心体系定义为“生命世界模型”。

　　从大模型的视角理解，这一概念并不复杂。如果说语言模型通过学习语言规律形成对语言世界的表征，物理世界模型通过学习现实环境中的状态变化形成对物理世界的理解，那么生命世界模型所希望建立的，就是AI对于生命运行规律的内部表征。它并不是简单训练一个“生物医药版ChatGPT”，而是试图让AI能够持续理解、计算和推演生命系统。

　　围绕这一目标，哲源科技摒弃了行业通用的“生物医药大模型”轻量化路径，以生命功能数字孪生为基础，将生物医学知识、基因组、信号通路、细胞和病灶等不同尺度的信息纳入统一体系。其核心逻辑是：让AI不只是回答“过去已经知道什么”，而是进一步预测“改变一个条件之后可能发生什么”。这也是生命世界模型与传统AI工具最大的区别。

　　目前，哲源科技已搭建完成五大基础模型矩阵，形成完整技术闭环：生物医学知识模型负责全域知识理解，“群体——个体”双尺度基因组语言模型实现遗传机制解析，信号通路模型完成生物通路图谱推演，虚拟细胞模型支撑细胞扰动预测，病灶世界模型实现疾病演化全程模拟。五类模型协同发力，构建出多模态、时序化的疾病全景数字孪生体系。

　　但比模型数量更重要的是，这些模型正在被放进同一个疾病研究框架中协同工作。哲源科技希望通过这一体系，从疾病出发理解机制，再向靶点发现、药物研发和临床预测延伸，最终形成“计算—预测—验证—再学习”的闭环。

　　生命世界模型已有落地成果

　　对于任何AI4S平台而言，真正的挑战不在于提出一个新的模型概念，而在于模型能否进入真实世界接受验证。这也是生命科学与大语言模型最大的不同之一。语言模型回答错误可以重新生成，但药物研发最终必须面对实验和临床结果。模型对世界的理解是否成立，最后必须由真实生物系统给出答案。

　　哲源科技与北京肿瘤医院已经开展平行、前瞻性的Principal-001虚拟临床研究。在这一研究中，同一受试者一方面进入真实临床试验，另一方面同步建立数字孪生模型并进行虚拟用药，再将计算预测结果与真实临床结果进行对照。

　　这套体系已经开始进入实际研发场景。哲源科技自研的I类创新药PR00012已顺利进入Ⅰ期临床，靶向胰腺癌等恶性实体肿瘤。其原创作用机制从分子设计到IND获批仅用时两年，大幅刷新了行业研发速度。同时，公司携手多家国家级医学中心，深耕肿瘤、精神疾病等难治重疾领域，挖掘全新原创靶点。截至2026年7月，平台已通过虚拟计算筛选出200余个高潜力创新药靶点，技术实用性得到真实场景验证。

　　哲源科技提出生命世界模型，本质上是在尝试给出一种来自中国的答案：不是简单复制通用大模型的技术框架，也不局限于药物研发中的某一个单点环节，而是从疾病和生命系统本身出发，尝试建立一个能够被AI持续理解、推演和验证的数字世界。（张伟）