愈科 YuKe · 面向生命科学的干湿实验闭环自进化平台

The Missing Link

缺的不是大脑，
也不是身体——
是接成闭环的那一环。

2026 年 5 月，《Nature》同期三篇工作（Co-Scientist、Robin、Empirical Research Assistance）证明 AI 已能自主提出假设、设计实验、分析数据；同期东京自动化实验室也展示了能连续运行的双臂机器人。两端都已被验证，唯独把它们接成"自我进化闭环"的方案，仍未被产品化。

Dry · Brain

会思考的大脑

多智能体能提出新颖假设，却仍依赖人类亲手做实验、再把数据喂回系统。验证以"周"计。

闭环断裂 · OPEN LOOP

Wet · Body

能动手的身体

自动化设备能 7×24 高通量执行，却基于预编程脚本，遇到真实生物变异就回落到人工。

真正的瓶颈，已经从"思考"转移到"动手"，再转移到把思考与动手接成可自我进化的闭环。这正是愈科切入的战略缝隙。

The Closed Loop

一个越用越强的
自进化科学闭环

研究者输入自然语言科研目标，平台自动完成文献调研、假设生成、protocol 编译、具身湿实验执行、结果回传与分析——并在失败时自我优化。

假设生成 · Generate

多智能体大脑完成文献调研，产出带优先级、带证据链的候选假设与实验方案。

执行验证 · Execute

protocol 编译为可执行序列，具身湿实验平台完成真实操作、过程监控与结果采集。

结果回流 · Feedback

实验结果（含负面结果）结构化回传，进入元评审与进化智能体。

策略优化 · Evolve

失败不被丢弃，而是驱动 Agent 优化模型、分析流程与实验策略，进入下一轮。

这让平台不是一次性的"执行外包"，而是一个会随每一次实验越用越强的自进化系统。

Platform Architecture

大脑 + 身体 + 闭环

三个相互耦合的部分，共享同一套技术底座，构成一个目标驱动型的干湿实验闭环平台。

Dry-Lab Agent System

大脑

多智能体科学发现

以"生成—辩论—进化"为核心的多智能体系统，把自然语言科研目标转化为候选假设与方案。

文献调研 · 假设生成 · 批判评审
辩论锦标赛 + Elo 排序择优
跨领域类比进化，跳出局部最优
完整可审计的决策链与证据链

Embodied Wet-Lab

身体

具身智能湿实验执行

VLA 驱动的具身系统，把 protocol 对接到机器人，完成真实操作、监控与采集。

首发任务：细胞培养
视觉 + 物理感知，容忍样本可变性
异常检测与自纠错为内生能力
新场景靠 post-training 适配，非重新集成

Self-Evolving Loop

闭环

回流驱动的自我进化

湿实验结果回传大脑，失败反馈驱动模型与策略优化，沉淀过程级数据资产。

失败结果纳入反馈，而非丢弃
多模态轨迹全量沉淀，数据飞轮
模型可复用、跨实验室部署
失败案例全网络共享，形成网络效应

Two Core Workflows

两条核心工作流

同一套底座，支撑"验证已知假设"与"主动生产高价值数据"两种闭环。数据沿流水线流动，结果回流驱动下一轮——可在仿真与真实两套自动化实验室中执行。

干实验科学发现 → 湿实验自动验证。对标 Robin 的 "lab-in-the-loop" 范式，但以具身自动化替代"人类亲手执行实验"这一最大瓶颈环节，从而显著压缩迭代周期。

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01Input · 输入

科研目标输入

研究者以自然语言提出一个开放式科研目标。

02Dry · 大脑

发现与设计

文献综述、假设生成、实验设计，给出带优先级的候选清单。

03Wet · 身体

湿实验自动验证

身体据候选清单自动执行湿实验进行验证。

仿真实验室SIM LAB

⇄

真实实验室REAL LAB

仿真中快速试错 · 真实中可靠验证（Sim2Real）

04Dry · 判定

结果回流与判定

验证结果回流，确认或修正假设。

◄◄ 结果回流 · 确认或修正假设 → 必要时触发新一轮发现

干实验分析 → 湿实验采集数据 → 回流训练与再分析。让平台不仅能"验证已知假设"，更能"主动生产用于建模的高价值实验数据"，形成数据飞轮。

▼▲

01Dry · 判定

取数需求判定

干实验分析判断：需先行采集数据。

02Dry · 大脑

取数方案 + protocol

大脑生成取数方案与可执行实验 protocol。

03Wet · 身体

湿实验数据采集

身体执行湿实验，采集高质量数据。

仿真实验室SIM LAB

⇄

真实实验室REAL LAB

多模态过程级数据全量沉淀 · 喂养下一代 VLA

04Dry · 训练

回流训练与再分析

数据回流用于干实验分析与模型训练。

◄◄ 数据回流 · 效果不佳则反馈驱动模型 / 分析流程 / 实验策略优化（数据飞轮）

Generational Advantage

不是更好一点的工作站，
而是范式切换

现有玩家共同界定了"前沿"，也暴露了同一个局限——他们做的是"自动化"，不是"智能化"。愈科从范式拐点切换到具身智能驱动的开放式湿实验环境。

硬件—算法双曲线红利

humanoid / dual-arm 硬件与 VLA 基础模型同步迭代，应用层平台直接吸收双轮红利。

新场景边际成本下降一个量级

新增实验 = 少量演示数据微调 + 模型替换，无需拆改物理工作站。

过程级数据飞轮天然成立

每次操作同步记录视觉、轨迹、力反馈与结果——别人在卖设备，愈科在沉淀数据。

维度	纯软件 AI 科学家	集成自动化平台	愈科干湿闭环
科学大脑	强	中（调度 + 视觉 QC）	强（科学推理积累）
湿实验执行	缺失（依赖人类）	强但刚性（实验岛）	强且具身柔性（VLA）
异常自适应	不适用	弱（脚本回落人工）	内生（视觉 + 语义闭环）
新场景接入成本	低	高（月级重新集成）	低（post-training 适配）
过程级数据资产	弱	弱（只采输入与终值）	强（多模态轨迹全量）
闭环 / 自进化	半闭环（人在环）	无	干湿全闭环、可自进化

Validated Progress

从路线论证，
进入真实闭环原型搭建

大脑与身体两侧均已各自跑通，对应商业计划阶段一（0–6 个月）的关键里程碑正被逐项兑现。

维互补合作网络
出题 · 验证 · 取数 · 产业

智能体协同的
科学发现系统已跑通

Top 1%

ReasonMed
EMNLP 2025 SAC Highlights

Hugging Face
Daily Paper 榜首

Incubation · 孵化背书

正式入孵港中深创新创业孵化器：2026 年入选工信部第一批国家级科技型企业孵化器，2025 年获评龙岗区"卓越类"孵化器（全区首家）。

Programs · 立项资格

项目获 2026 国家级与省级大学生创新训练计划推荐立项；负责人入选深圳河套学院"创业星火"赛道（第一批）。

Research · 研究积累

参与研发多模态医疗大模型，开发医疗多智能体系统；干实验大脑回应 BP 五类核心科学问题。

Why Now

政策、学术、资本
三重信号在同一方向重叠

愈科所处的窗口期，不只是技术意义上的窗口，也是政策、学术与资本意义上的窗口。

Signal 01

政策

国家窗口

2025 年 11 月，国家卫健委等五部门发布"AI + 医疗卫生"实施意见，推动未来 3–5 年 AI 在医疗与生命科学深度落地，建设国家级人工智能中试基地。

Signal 02

学术

Nature 正刊指明方向

2026 年 5 月《Nature》同期三篇 + 东京自动化实验室。Co-Scientist 明确指出：与实验室自动化结合可构建闭环自主系统，显著加速科学发现。

Signal 03

资本

YC 两份 RFS 双重契合

YC 公开将 "AI-Native Discovery Engines" 与 "AI Personalized Medicine" 列入 Request for Startups——前者几乎字对字对应愈科定位，后者放大其中长期需求。

Team & Network

核心团队与合作网络

从前沿研究到工程实现、再到产品化落地的完整经验，依托跨学科、跨机构、跨产学研的协同体系。

孙雨

创始人 & CEO

香港中文大学（深圳）计算机科学博士，长期从事医疗基础模型、大语言模型、智能体系统与 AI for Science 研究，关注面向医学、临床与生命科学场景的可靠人工智能系统构建。

科研方面，主导构建 ReasonMed 医学推理数据集，相关工作被 EMNLP 2025 录用并获 SAC Highlights Award（Top 1%），曾登上 Hugging Face Daily Paper 榜首并获其 CEO 及HF社区关注宣传；作为数据侧核心成员参与阿里达摩院多模态医疗大模型 Lingshu 的研发，相关工作登上 Hugging Face Daily Paper 第二名，是目前国内影响力最大的多模态医学大模型之一。曾于实习期间获得 2025年阿里 & 蚂蚁集团年度优秀论文、达摩院2025年度优秀论文、达摩院2025年度优秀学术合作类实习生等荣誉。

创业方面，担任愈科（YuKe）项目负责人兼 CEO，致力于构建面向生命科学的干湿实验闭环智能平台。曾在香港中文大学（深圳）、香港科技大学（广州）、新加坡国立大学、深圳河套学院、香港大学等机构开展科研访问与合作，并担任广州奥义智匣科技有限公司 COO，参与企业级本地化大模型与智能体解决方案的产品化落地。

多智能体系统AI4Science具身智能生物医药 AI科学发现平台

Open Role · 招募中

技术合伙人 & CTO

具备大模型系统、Agent 架构、生物信息学建模或实验室自动化经验，主导统一技术底座、干湿闭环工程化与系统架构。

Open Role · 招募中

生命科学合伙人 & CSO / CMO

湿实验与临床 / 生命科学背景，负责实验方法学标准、实验室与医院试点对接、生物安全与合规推进。

产学研合作网络

香港中文大学
（深圳）CUHK-Shenzhen

香港大学HKU

香港科技大学
（广州）HKUST(GZ)

新加坡
国立大学NUS

阿里巴巴
达摩院Alibaba DAMO

深圳
河套学院SLAI

缺的不是大脑，也不是身体——是接成闭环的那一环。