这些合作基于英伟达的“人工智能工厂”概念,即把原始数据转化为可操作的人工智能模型或“tokens”的数据中心,这些模型或“tokens”可作为各种应用的智能工具。
这些联盟还旨在开发能力更强的代理,即具有决策能力的自主行动数字机器人,这些机器人通常以目标或目的为指导。代理系统可以规划、推理和执行多步骤的任务,适应不断变化的环境和背景,超越回答问题,发起行动。
英伟达表示,人工智能代理现在可以自动处理临床文件,帮助病人寻找治疗,甚至在自然灾害等紧急情况下协调医院的运作。
数以千计的代理
英伟达的医疗保健副总裁 Kimberly Powell表示:“仅在我们的启动计划中,就有超过1000 家数字医疗保健初创企业正在开发数千个人工智能代理。”她以临床对话式生成人工智能平台Abridge为例,该平台使用代理自动处理临床文档,每天可为医生节省多达三小时的文书工作。
Iqvia Holdings是一家为生命科学行业提供先进分析、技术和临床研究服务的供应商,英伟达与该公司合作,简化药物和医疗器械开发。Powell表示,Iqvia的64 PB专有匿名数据集将被英伟达最近发布的Llama Nemotron大型语言模型训练定制模型,“通过人工智能代理推动更高效的临床试验和工作流程转型。”
与梅奥诊所(Mayo Clinic)的合作旨在共同开发新一代病理模型。梅奥诊所将利用英伟达的DGX Blackwell系统和人工智能工具训练超过2000万张数字病理图像,以创建“数字孪生”,即物理实体的计算机化复制品,用于个性化医疗保健。
与生物技术公司Illumina的合作旨在通过将Illumina的测序技术与英伟达的人工智能工具结合,从基因组学数据中获得洞察力。英伟达表示,双方的合作将使基因组学研究民主化,并扩大其在药物发现领域的应用。
Powell表示:“我们将为基因组学开辟新的市场,让人们不仅能获得数据,还能更深入地了解基因组学,推动疾病研究和药物发现取得重大进展。”
英伟达还与非营利性医学研究机构Arc Institute合作,利用英伟达的BioNeMo 自然语言处理框架(如图)为生物学和临床研究创建开源生物基础模型。Powell表示,这样做的目的是促进对DNA、RNA和蛋白质结构的理解,从而推动生物医学研究。
她表示:“我们的合作将专注于利用BioNeMo和DGX云开发真正的生物学基础模型,并将成果贡献回BioNeMo的开源中。”DGX Cloud是一种基于云的人工智能超级计算服务。
大会上还将首次发布名为GenMol的BioNeMo新版本,这是一个用于虚拟筛选的目标导向分子生成NeMo推理微服务。英伟达还将发布蛋白质设计蓝图(Blueprints for Protein Design),这是开发基于蛋白质的疗法的参考工作流。
Powell表示:“数以万计的生命科学公司、研究机构和平台公司现在可以将BioNeMo与传统的实验室工作整合在一起,创建一个人工智能药物发现工厂,业界称之为‘干实验室’。”“我们正在看到的是从湿实验室发现过程向人工智能工厂、干实验室和移动药物发现的转变。”
好文章,需要你的鼓励
尽管谷歌AlphaFold在2021年带来突破,但医药AI发展正面临数据瓶颈。在BIO 2025大会上,业界领袖指出,AI在蛋白质领域成功源于丰富的历史数据,而临床试验等领域数据稀缺成为主要挑战。医药公司正将AI应用于研发全链条,从靶点识别到临床试验优化,但需要专业团队和数据支撑。行业合作模式也在转变,从服务供应商关系转向深度合作伙伴关系。专家提醒,AI应用需平衡速度与质量,确保程序的严谨性。
哈尔滨工业大学团队开发的Optimus-3是首个在Minecraft环境中具备完整认知能力的AI系统,能够同时处理感知、规划、行动、定位和反思五大任务。该系统采用专家混合架构和任务级路由机制,有效解决了多任务学习中的干扰问题,并通过多模态推理增强强化学习显著提升了视觉相关任务的表现。实验结果显示,Optimus-3在各项任务上均超越了现有最先进系统,为通用人工智能的发展提供了重要技术路径。
随着AI快速重塑商业格局,企业领导者被迫重新审视人性化管理的价值。长期以来,管理者专注于数据优化和效率提升,却忽视了信任、创造力、同理心等人文要素。AI的发展并非威胁人性,而是提供了重新平衡的机会。混合智能结合人工智能与人类智慧,创造出更可持续、创新和可信的结果。领导者需要培养双重素养:既要理解AI技术能力,更要深刻认识人性化管理的独特价值,从而打造真正服务于人类福祉的组织。
香港科技大学团队提出PosterCraft统一框架,通过四阶段训练流程实现高质量美学海报端到端生成。该方法摒弃传统模块化设计,采用整体性创作思路,在文字准确性和视觉美感方面显著超越现有开源模型,接近商业系统水平,为AI创意设计领域带来重要突破。