“这机器拍的图片，人眼都分不清，AI怎么学得会？”一个学生抱怨道。
楚晓晓却想起了杨平文档中的一句话：“我们不需要复制进口设备的海量数据，而是要教会AI抓住最关键的特征。在数据荒漠里，算法的智慧比数据的堆砌更重要。”
她带领团队与算法工程师一起，对图像进行预处理增强，同时根据杨平提供的“关键生物标志物”指导，重新标注训练数据，引导AI关注那些真正决定免疫激活状态的细微形态和荧光模式变化。经过无数次的迭代训练，那个CNN模型开始展现出令人惊讶的“悟性”。它甚至能从一堆看似杂乱的信号中，精准地揪出那些具有潜力的目标细胞，其筛选效率和准确性，竟然慢慢逼近了之前需要依赖复杂多色panel和高端流式细胞仪才能达到的水平。
所以，路径的改变非常重要，但是开辟新的路径谈何容易。
刘阳的自研酶体系也取得了阶段性成功。在杨平指出的关键控制节点指导下，他们成功表达并纯化出了活性合格的通用酶，成本仅为进口产品的十分之一。虽然批次间稳定性还需要进一步提升，但这意味着在最基础的“弹药”供应上，他们开始摆脱了卡脖子的风险。
何子健的设计工作更是如虎添翼。新的AI设计模块不断产出着优化后的候选分子序列，这些序列被迅速交给王超的传感器进行初步互作验证，再交由楚晓晓的AI模型进行细胞水平的功能筛选。一个虽然简陋、但完全自主运行的“设计-验证-筛选”内循环，正在实验室里艰难而坚定地运转起来。
现实世界的进展，反过来又为杨平在系统空间中的优化提供了最宝贵的“实战”数据。
毕竟杨平在系统空间的实验是非常自由的，而现实世界会遇上各种客观条件的限制，所以杨平也没有闲着，随时依据他们在现实中遇到的困境进行调整优化。
每晚杨平都会进入系统空间，将白天各小组遇到的新问题、产生的新数据导入。现实世界就像一个巨大的、不可预测的测试场，不断挑战和修正着他在系统空间实验室中构建的模型。
王超传感器在现实中使用时暴露出的温度漂移问题？在系统空间中，杨平立刻模拟了上千种温度补偿算法，找到最优解后，第二天一早便将更新后的代码发给了王超。
楚晓晓的AI模型对某种特定细胞形态产生了误判？杨平在系统空间中，利用超级算力生成海量的、带有这种特定形态的模拟细胞图像，对模型进行强化训练和微调，提升其泛化能力。
刘阳的酶制剂在放大生产时出现活性衰减？系统空间内瞬间完成从实验室摇瓶到中试发酵罐的工艺参数全扫描，找出关键瓶颈，给出优化方案。
这个过程，不再是杨平单向的输出，而是变成了一个“现实反馈-系统优化-再指导现实”的强力闭环。杨平扮演的角色，更像是这个自主研发生态的“大脑”和“进化引擎”。
他不再满足于解决单个技术点，而是开始着力于打通和优化整个平台的“经脉”。
他在系统空间中，开始构建一个统一的数据汇交与智能调度中枢。所有模块产生的数据——AI的设计参数、传感器的结合曲线、AI模型的识别结果、酶的活性数据——都被要求按照标准格式上传到这个虚拟中枢。
然后，他引入更高级的强化学习算法，让这个中枢AI不再是被动接收数据，而是主动学习整个研发流程的内在规律。
一天晚上，在系统空间内，杨平设定了一个全新的任务：针对某个难以突破的免疫靶点，要求系统计算机平台在限定时间内，自主设计出具有高活性、低毒性的候选分子。
他启动了整个流程。
AI设计引擎根据靶点结构，生成了第一批十万个虚拟蛋白质分子。
这些分子经过快速初步筛选，留下一千个最有潜力的。
这一千个分子被送入虚拟表达与纯化平台，模拟刘阳的工艺，评估其可生产性，淘汰掉一批难以表达的。
剩下的分子进入虚拟生物传感器平台，模拟与靶点的结合强度，又淘汰一批结合力弱的。
通过结合的分子，再进入虚拟细胞筛选平台，由楚晓晓AI模型的增强版预测其免疫激活效果和潜在细胞毒性。
最终，只有几十个分子进入了“决赛圈”。
就在这时，数据中枢的强化学习AI开始发挥作用。它分析了这几十个成功分子的共同结构特征、理化属性，以及它们在之前各个模块的表现数据，总结出了一套“成功者规律”。然后，它将这些规律反馈给最初的设计引擎。
第二轮的AI设计，不再是从零开始的盲目搜索，而是基于第一轮“成功经验”的定向优化！新产生的分子，从起点就更高。
这个循环在系统空间内以惊人的速度重复了上百次。每一次迭代，中枢AI都对“如何设计出好分子”的理解更深