WAIC 2026｜從納米抗體到環肽：分子之心30天兩度驗證AI底層設計力，築牢生物經濟“多模態新基建”

世界人工智慧大會（WAIC）2026 期間，分子之心以連續兩項突破性成果，向外界展示 AI 在生物領域的底層設計能力已進入可重複驗證的新階段。這家專注於分子生成與設計的 AI 公司，在短短 30 天內接連完成納米抗體與環肽的 AI 設計，從蛋白質與胜肽兩大分子類別雙雙驗證其模型架構的泛化性與精準度。這一系列成果不僅代表個別案例的成功，更讓外界清楚看到 AI 正從輔助工具的角色，逐步走向「生物經濟基礎設施」的具體路徑。納米抗體與環肽分別屬於蛋白質與胜肽兩大分子類別，各自在藥物開發、診斷試劑與材料科學中擁有重要應用。傳統上，這兩類分子的設計仰賴大量實驗篩選與結構解析，耗時數月至數年，且成本高昂。

分子之心透過自主研發的多模態 AI 平台，在一個月內分別針對這兩類分子完成從序列生成到結構評估的閉環設計，大幅縮短早期篩選階段所需的時間與資源。這樣的迭代速度不僅證明 AI 能夠掌握生物分子的底層規則，更顯示出模型在不同分子任務間已具備可遷移的能力。這家公司的核心技術基礎在於其多模態 AI 平台，該平台能夠同時處理序列、結構、功能等多種數據類型，並在不同分子任務之間快速切換。以納米抗體為例，傳統方法需要先透過動物免疫或噬菌體展示庫進行篩選，再經過大量結構驗證才能獲得候選分子；分子之心的 AI 模型則可直接從序列空間生成具有預期功能的候選抗體，並同步評估其穩定性與親和力，跳過冗長的實驗篩選階段。

在環肽設計方面，模型同樣能夠勝任非標準胺基酸修飾、環化策略與構象預測等複雜任務，過去需仰賴專家經驗與反覆試誤的步驟，現在可由 AI 在數天內完成多輪設計與虛擬驗證。這兩次驗證的更深層意義，在於證明 AI 設計不再只是實驗室的輔助工具，而是逐步成為驅動生物經濟的「多模態新基建」。分子之心所建構的平台在短短 30 天內連續產出兩類不同分子的設計成果，代表 AI 模型對於生物分子底層規則的掌握已經跨入可重複、可遷移的新階段。這種能力為後續抗體、酶、胜肽藥等領域的工業化設計鋪平道路，也讓外界開始重新思考傳統藥物開發與分子設計流程中，AI 應扮演的角色。

在 WAIC 2026 會場上，分子之心的這項進展引發產業界對於 AI 從研發走向量產落地的新一輪討論。過去 AI 在生物領域的應用多以預測或輔助分析為主，例如蛋白質結構預測、基因序列比對等，尚未真正進入「設計」階段。分子之心透過自主生成的納米抗體與環肽，證明 AI 能夠直接產出具有功能潛力的分子序列與結構，這意味著未來新藥開發、診斷試劑、材料研發等領域，都有機會導入 AI 設計流程來加速早期篩選並降低失敗率。從技術面來看，分子之心所依賴的多模態 AI 平台，必須同時處理序列、結構、功能、物理化學性質等多種數據類型，並在不同分子任務間保持一致的預測精度。

納米抗體與環肽雖然都屬於蛋白質或胜肽範疇，但兩者在分子大小、結構特徵、修飾方式與功能機制上差異顯著。能夠在一個月內同時完成這兩類分子的設計，顯示該平台的底層架構具備高度泛化性，而非只擅長特定分子類別。這種泛化能力正是 AI 從特定任務工具走向通用基礎設施的關鍵門檻。產業界人士指出，如果 AI 能夠持續在更多分子類型上驗證其設計能力，未來生物經濟將不再只是依賴實驗室的試錯法，而是轉向由 AI 驅動的「設計—驗證—迭代」閉環。分子之心在 WAIC 2026 上展示的成果，正是這一轉變的重要里程碑。

該公司目前正積極與藥廠、生技公司與材料科學團隊合作，將 AI 設計平台應用於實際開發管線，目標是將早期篩選週期從數月縮短至數天，同時提高候選分子的成功率。值得注意的是，分子之心在 30 天內連續完成兩類分子設計，並非單一事件，而是該公司長期投入 AI 生成與結構預測技術的累積成果。從建立多模態數據集、開發分子生成模型，到建構結構評估與功能預測的整合系統，每一步都需要大量的計算資源與生物學知識對齊。分子之心團隊表示，這套平台的核心競爭力在於能夠同時處理不同分子類型的設計需求，並且在每次迭代中自動學習新的分子規則，從而持續提升設計精準度。

展望未來，分子之心計畫將這套多模態 AI 平台進一步擴大應用範圍，包括抗體工程、酶設計、胜肽藥物、材料分子等領域。在 WAIC 2026 的展區，該公司也展示了如何透過 AI 生成具有特定功能的環肽候選庫，並在虛擬環境中進行初步的結合能與穩定性分析。這類工具若能整合進入生技公司的研發流程，將有望從根本上改變傳統分子設計的效率瓶頸，真正實現生物經濟時代的「新基建」。整體而言，分子之心在 WAIC 2026 期間的連續發表，為 AI 在生物領域的底層設計能力提供了具體且可驗證的證據。

從納米抗體到環肽，從蛋白質到胜肽，短短 30 天內兩度突破，讓業界看到 AI 不再只是「輔助分析」，而是可以直接產出設計方案、縮短研發週期、甚至重塑產業鏈的核心技術。隨著更多分子類型與應用場景的落地驗證，AI 作為生物經濟多模態新基建的角色，將變得愈發清晰。