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技术文章
更新时间：2026-09-03
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合成生物学的研发，本质上是一个 DBTL 循环：Design（设计）→ Build（构建）→ Test（测试）→ Learn（学习），循环往复，不断逼近目标。但大多数实验室的 DBTL 是 "手推车轮"—— 每转一圈都要靠人力从头推一遍，慢、累、还容易跑偏。汇像科技的思路是：给 DBTL 装上智慧大脑 + 自动化平台双引擎，让它从 "手推车轮" 变成自主运转的飞轮—— 越转越快，越转越稳。
汇像构建的合成生物智慧实验平台（SDL1），是 DBTL 飞轮的核心载体。
它由两大系统协同驱动：
汇像智慧 "大脑" iMagicOS —— 负责 Design（设计）+ Learn（学习）
汇像智能自动化平台 —— 负责 Build（构建）+ Test（测试）
两大系统各司其职，数据在循环中不断沉淀，驱动飞轮自主运转、持续加速。
飞轮的 "智能" 来自 iMagicOS。它不只是一个管理软件，更是一个会设计、会学习、会排程的智慧大脑。
iMagicOS 用三大引擎驱动设计环节：
设计引擎：加速合成生物实验的设计和优化过程，把研究人员从繁琐的方案设计中解放出来
数据解析引擎：分析海量生物数据，提供智能建议 —— 上一轮实验的数据，自动转化为下一轮设计的依据
任务排程引擎：实现实验设计的自适应优化，实验过程中遇到变化，系统实时计算、动态调整执行路线
设计不再是一次性的 "拍脑袋"，而是一个持续优化、自适应调整的动态过程。
每一轮 Test 产生的数据，不是躺在报告里，而是直接喂给 iMagicOS 的 AI 模型：
AI 代谢途径模型：自主学习测试数据，进行模型校正
AI 序列功能模型：自主学习测试数据，进行模型校正
模型每学一轮，预测就更准一分，下一轮 Design 的起点就更高一分。
这就是飞轮能加速的原因：每转一圈，大脑就更聪明一分。
大脑负责 "想"，自动化平台负责 "干"。汇像智能自动化平台覆盖 Build 和 Test 两大环节，实现高通量、无人值守的实验执行。
合成生物学的构建环节繁琐且易错，汇像用一系列自动化系统覆盖：
高通量自动化改造平台：高通量菌株改造，批量构建突变体
高通量自动化筛选平台：阳性克隆快速鉴定与菌种筛选——自动化完成克隆鉴定和保菌全流程，兼容酵母、大肠杆菌等多种底盘细胞，无人值守，快速锁定阳性克隆
智慧 DNA 组装自动化系统：多片段 DNA 组装、PCR、酶切、连接、转化全流程自动化
智慧酶文库筛选自动化系统：酶文库高通量筛选，快速获得优化酶
构建环节不再依赖移液枪和人手，高通量、标准化、无人值守，通量和一致性同时提升。
测试是数据的来源，汇像的自动化检测平台覆盖多组学：
精密检测自动化平台：高通量精密检测，样本自动上样、自动检测
NGS 测序自动化平台：从核酸提取到文库构建到上机测序，全流程自动化
蛋白代谢多组学检测自动化平台：蛋白、代谢等多组学数据统一采集
测试环节不再是 "设备孤岛"，所有数据自动回传 iMagicOS，直接进入 Learn 环节，没有人工整理的中间延迟。
飞轮能转起来，靠的是数据在循环中不断流动：
数据在 DBTL 循环中不是副产品，而是飞轮的燃料。
每一轮循环，数据资产增加一分，AI 模型精准一分，下一轮的设计起点就高一分，构建和测试的通量就可以再提一分 —— 飞轮就这样越转越快。
这就是汇像说的 "DBTL 自主运行，形成飞轮效应"。
汇像的 DBTL 飞轮方案不是 "一刀切"，而是可以根据实验室规模分层配置：
如果实验室只在某一个环节有瓶颈，可以先上对应功能岛：
Build 环节需要高通量 → 上 DNA 组装自动化系统或细胞株构建自动化系统
Test 环节需要提通量 → 上 NGS 测序自动化系统
每个功能岛独立运行，即插即用，数据自动沉淀，为后续接入更大的飞轮做准备。
当需要完整 DBTL 闭环时，汇像提供智慧实验室整体方案，把 Design、Build、Test、Learn 全部整合到一个系统里：
功能岛之间通过智慧机器人（AGV）自动转运样本
所有设备由 iMagicOS 统一调度，多任务并行
数据全流程自动流转，从 Test 到 Learn 到 Design 零延迟
支持跨岛、跨房间、跨实验室甚至跨楼栋协同
飞轮越大，数据沉淀越多，加速效应越明显。
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