通过代理系统和智能自动化加速生命科学领域的价值实现速度

生命科学企业正面临一个日益扩大的鸿沟：研发、制造和数据驱动决策的速度不断加快，但支撑它们的基础设施却未能跟上。结果导致在组织试图加速的关键时刻，反而出现延误、成本超支和运营摩擦。仅数据量本身就足以说明问题的规模。2024年发表在《自然·方法》上的一项研究显示，现代光片显微镜每台相机每小时捕获的图像接近4TB，单个实验产生的数据集从数百GB到PB不等。

运营瓶颈进一步加剧了问题。美国能源部生物与环境研究咨询委员会发现，当前的数据基础设施无法支持集成的多模态研究，数据集成仍然主要依赖手动操作。据美国化学学会统计，约70%的制药数字化项目以失败告终。国际制药工程学会的研究表明，制药行业采用新技术的平均时间比其他行业晚48年，且即使采用，也首先发生在研发领域，生产车间总是最后跟上。忽视这种分裂的AI策略并非意外失败。

这些后果直接影响AI性能。生成式和代理系统依赖于能够大规模处理非结构化数据的灵活分布式基础设施。当这一基础缺失时，模型部署减慢，云成本上升，AI本应加速的成果——如更快的靶点识别、更可靠的制造流程和实时边缘决策——仍遥不可及。

阿斯利康全球云与基础设施负责人Robert Wenier 在这一挑战的核心领域拥有丰富经验。在最近与Emerj的Matthew DeMello的对话中，他阐述了为什么生命科学组织不能再将基础设施视为后台问题，以及构建能够跟上AI步伐的系统需要什么。

本文探讨了生命科学企业如何通过跨云和边缘环境协调AI、代理系统和基础设施策略来加速价值实现：

首先，工作负载驱动的基础设施布置。Robert 将工作负载布置问题从泛泛的云与边缘之争中拉回实际。他指出，同步任务需要放在边缘，异步任务可以上云。在生命科学领域，布置应遵循执行需求而非组织习惯。例如，如果团队训练了缺陷检测模型，那么没有必要在云端运行推理，如果它能在制造现场运行的话。训练和推理是不同的任务，不需要相同环境。推理不需要与训练同等的GPU深度，管理者应避免为不需要的工作负载过度构建生产基础设施。速度价值来源于将每个工作负载放在最佳位置，而不会增加不必要的成本或延迟。

其次，对象存储作为AI就绪数据层。Robert 关于对象存储的观点与其说是技术选择，不如说是为现代AI在生命科学企业内真正运作扫清道路。组织仍沿用数十年前的结构化系统——关系数据库、严格模式、精心建模的数据仓库——这些系统根本不适用于生成式和代理系统所依赖的非结构化高容量数据。对象存储改变了局面，它让团队能够存储日常发现和制造过程中产生的杂乱异构数据——图像、文档、仪器输出、半结构化日志——而无需强行将其限制在可能影响AI使用的结构中。正如Robert所说：“对象存储是生成式AI的基础元素，它们想要原始的脏数据、变量，然后进行情境化和组织。过去我们不得不用非SQL数据库构建本体模型，现在只需把数据倾倒进去，让模型自己组织。”对管理者而言，如果数据被锁定在遗留格式中，AI策略将永远受制于过去。对象存储提供了一种无需拆除所有遗留系统就能实现现代化的方式——一个发现和制造都能输入、AI系统能无摩擦学习的中间层。这不仅是存储升级，更是决定生成式和代理系统能否跨越整个生命科学价值链的架构基础。

最后，适应性架构以应对AI的持续进化。Robert 的最后一个主题是对大型企业的警告：AI进步的速度现已快于企业变革的速度。落后不是因为选择了错误的云或错误的模型，而是因为基础设施和治理模式无法在无需多年重建的情况下吸收下一次重大能力转变。阿斯利康自身的经历就是证明：团队刚刚扩展了基于云的模型开发，SageMaker就使AI工作流大众化；他们还未能完全稳定这一波采纳，生成式AI又出现了，再次重置预期。每一次飞跃都带来科学家新的需求、基础设施的新压力和治理新挑战。Robert 直言：“大型企业就像海洋中的巨型油轮，不能轻易转向。它们落后数年，因为它们优化的是风险、成本和性能，而小型玩家可以作为早期采用者或快速追随者跳上下一波浪潮。”对企业领导者而言，关键不是追逐每一个新能力，而是构建能够经受它们变化的架构。这意味着无需重新平台化就能在云和边缘之间灵活切换的基础设施、能够随新工具扩展而非限制的治理模式，以及预见快速迭代而非抵制它的运营模型。那些设计为适应变化而非仅追求稳定的企业，才能在每个新自动化浪潮中获利而非被打断。