摘要
细胞作为生命活动的基本功能单位，是理解健康与疾病的关键。然而，其内部复杂的分子相互作用、跨尺度的动态变化，让传统建模方法始终难以精准模拟细胞功能与行为。随着人工智能技术的飞速迭代和组学数据的爆发式增长，构建 “人工智能虚拟细胞” 成为可能。AIVC 是基于大型神经网络的多尺度、多模态模型，能够全面表征并模拟分子、细胞乃至组织在不同生理与病理状态下的行为。本文不仅提出了 AIVC 的设计愿景，更深入探讨了跨学科协作构建 AIVC 的核心路径 —— 通过实现高保真度仿真，加速科学发现进程，指导实验研究方向，为破解细胞功能奥秘、推动开放科学领域的跨学科合作开辟全新道路。
一、背景：从传统细胞模型到 AI 驱动的范式跃迁
1.1 细胞的复杂性：传统建模的 “天花板”
细胞是一个动态的适应性系统，其功能特性源于无数分子间的相互作用，既对部分扰动展现出惊人的鲁棒性（如基因缺失后仍能维持基本功能、跨物种同源基因替换后仍可正常表达），又对微小干扰极度敏感（如单点基因突变、外界环境因子变化就可能引发功能失调与疾病）。这种 “矛盾性” 的复杂特质，长期以来挑战着物理建模与计算模拟的极限。为破解这一难题，科学家们早年开发了基于规则的传统虚拟细胞模型，通过微分方程、随机模拟、智能体模型等数学与计算方法，结合实验数据拟合参数，试图还原细胞的局部功能。从转录翻译过程、细胞骨架驱动的运动，到生化网络调控、代谢通量变化，传统模型在特定研究方向上取得了一定进展 ——2012 年，首个全细胞模型成功模拟了生殖支原体中 482 个基因的全部分子功能，此后大肠杆菌等细菌的全基因组模型也相继问世。
但这些模型存在致命短板：无法覆盖细菌以上更复杂系统（如人类细胞）的运行机制。一方面，细胞功能跨越原子、分子、细胞、组织等多个尺度，尺度间的非线性转换难以通过传统模型捕捉；另一方面，基因调控、信号转导、代谢循环等过程涉及海量动态生物分子，其相互作用的复杂性远超规则模型的处理能力；加之细胞过程普遍存在的非线性动力学特性（微小输入可能引发巨大输出变化），传统建模方法逐渐触及 “天花板”。
1.2 技术革命：AIVC 诞生的两大基石
当传统模型陷入瓶颈时，科学技术领域的两次革命性突破为细胞建模带来了新的曙光：
- 组学革命：实验测量技术的通量呈指数级增长，跨细胞、跨组织的参考数据集以每 6 个月翻一番的速度扩张。从单细胞测序到空间组学，从活细胞成像到冷冻电子断层扫描，不仅数据量实现爆发式增长，更能结合系统性扰动实验（如基因编辑、药物干预），为细胞动态研究提供全方位数据支撑。
- 人工智能革命：以深度学习为核心的 AI 技术，摆脱了对 “明确规则” 和 “人工标注” 的依赖，具备从海量数据中自主学习模式与规律的能力。在生物分子领域，Google DeepMind 的 AlphaFold 已实现从氨基酸序列预测蛋白质三维结构的突破，AI 模型还成功预测了分子间相互作用、基因表达调控模式等关键生物过程。这些技术进步催生了具备 “预测性、生成性、可查询性” 三大核心特性的建模范式，为 AIVC 的构建奠定了技术基础。
图1.AIVC的能力
二、挑战：构建 AIVC 需跨越的六大障碍
AIVC 的构建并非简单的技术叠加，而是一项涉及多学科、多维度的系统性工程，当前仍面临六大核心挑战：
2.1 能力界定与评估框架缺失
当前生物学领域涌现的基础模型，仅能实现 AIVC 部分功能，且各模型的设计逻辑与评估标准差异巨大。如何定义 AIVC 的核心能力、设计科学的评估指标、收集全面的验证数据，成为首要难题。例如，评估 AIVC 时，既要考量其在通用场景下的性能，也要验证其解决特定生物学问题（如肿瘤细胞迁移、干细胞分化）的能力，而现有基准测试体系远不能满足这一需求。2.2 跨尺度与跨模态的自一致性难题
生物学系统的复杂性体现在 “多尺度运作” 与 “多模态测量” 的双重维度：AIVC 需同时覆盖分子结合、细胞通讯、组织形成等不同物理尺度，且要兼容测序数据、成像数据、生化检测数据等多种模态。这要求模型在两个层面保持自洽：一是跨尺度一致（如分子结合亲和力的变化，需同步体现在基因表达、细胞行为的改变上）；二是跨模态一致（同一生物实体，无论通过何种技术测量，在模型中都应具有统一的内部表征），而现有技术难以实现这种 “全域一致性”。
2.3 可解释性与生物学效用的平衡困境
深度学习模型的 “黑盒” 特性与生物学研究对 “机制解释” 的需求存在天然矛盾。AIVC 的价值不仅在于做出精准预测，更在于揭示预测背后的分子机制 —— 例如，预测某药物能抑制肿瘤细胞增殖，还需明确其作用的靶蛋白、调控的信号通路。当前，因果建模、稀疏特征化、反事实推理等可解释性技术仍处于探索阶段，如何在保证模型预测精度的同时，提升其生物学解释能力，是亟待突破的关键瓶颈。
2.4 跨学科协作框架尚未建立
AIVC 的构建需要生物学家、计算机科学家、数学家、伦理学家等多领域专家协同合作，但目前缺乏统一的协作平台与标准。理想的 AIVC 平台应兼具 “科研枢纽” 与 “教育载体” 双重属性：既支持全球研究者共同开发模型、共享数据，又能为科研人员提供技术培训，向公众普及前沿知识。然而，现有协作机制松散，数据共享壁垒高，基础设施建设滞后，严重制约了研究进展。
2.5 伦理合规与数据安全风险
AIVC 的训练依赖海量人类生物数据，如何确保数据收集的知情同意、使用的透明公正，避免性别、种族、疾病类型等数据偏差，是必须解决的伦理问题。同时，数据污染、隐私泄露等风险也不容忽视 —— 虚假数据可能导致模型预测失准，敏感个人信息泄露则会引发社会信任危机。目前，针对 AIVC 的数据伦理规范与监管体系尚未建立，亟需跨领域专家共同制定行业标准。
2.6 数据多样性与优先级难题
AIVC 需要覆盖跨物种、跨尺度、跨模态的多样化数据，以实现泛化能力。但当前数据存在两大问题：一是人类数据与模式生物数据分布不均，且缺乏反映人类遗传多样性的数据；二是数据生成优先级不明确 —— 面对基因变异、环境扰动等海量潜在数据维度，难以判断哪些数据对模型性能提升最关键。此外，生物系统的组合空间极其庞大（如基因组所有可能变异、药物组合干预等），如何高效探索这些空间，避免数据冗余，也是亟待解决的难题。
三、核心能力：AIVC 的三大 “超能力”
理想的 AIVC 并非简单的 “细胞模拟器”，而是能够推动科学发现的 “智能研究伙伴”。其核心能力可概括为三大维度，全方位赋能生命科学研究：
3.1 构建生物状态的 “通用表示”（Universal Representation，UR）
AIVC 能将跨物种、跨模态、跨情境（如细胞类型、发育阶段、疾病状态）的生物数据，映射到统一的表征空间（UR 空间）。这种通用表示具备三大特性：- 跨尺度整合：无缝衔接分子（如蛋白质结构、代谢物浓度）、细胞（如细胞形态、基因表达）、组织（如细胞空间分布、细胞间通讯）三个物理尺度的数据，形成完整的 “生物信息网络”；
- 泛化能力：能够推广到训练数据中未出现的新生物状态，例如通过学习巨噬细胞的炎症反应，预测小胶质细胞中从未被观察到的炎症模式；
- 干预预测：可模拟基因编辑、药物处理等干预措施引发的生物状态变化，为细胞工程、合成生物学提供精准的 “虚拟设计方案”。
3.2 精准预测细胞行为与揭示分子机制
AIVC 通过学习海量快照数据、时间序列数据、干预实验数据，能够实现两大关键功能：
- 动态行为预测：模拟细胞在自然（如分化、衰老）或人为（如基因敲除、药物处理）信号驱动下的动态变化，预测实验室中从未测试过的扰动效果。例如，预测某基因突变对细胞周期的影响，或某药物组合对肿瘤细胞迁移的抑制作用；
- 机制假说生成：通过对比不同干预措施的模拟结果，缩小潜在因果因素的范围，为实验验证提供方向。例如，针对某疾病的异常细胞表型，AIVC 可列出可能调控该表型的关键基因与信号通路，并给出预测的不确定性，帮助科学家聚焦高价值研究方向。
3.3 赋能 “计算机模拟实验”（In silico Experiments）
AIVC 的终极应用价值，在于成为 “虚拟实验室”，推动实验设计与数据生成的范式革新：
- 虚拟仪器（Virtual Instruments，VIs）开发：研究者可通过 “虚拟仪器” 查询 AIVC，模拟难以在真实实验室开展的实验 —— 例如，模拟稀有细胞类型的生理反应，或从低成本的无标记成像数据中推断昂贵的单细胞转录组信息；
- 高通量筛选：以远超实验室的规模，筛选海量潜在干预方案。面对基因编辑、药物组合等指数级增长的探索空间，AIVC 可快速排除无效方案，聚焦高潜力候选；
- 闭环迭代优化：通过 “实验室在环”（lab-in-the-loop）流程，AIVC 为自身预测结果分配置信度，引导实验者优先在低置信度区域生成数据，反过来优化模型性能。更前沿的应用是，AIVC 能自主识别自身在生物学理解上的 “知识空白”，并设计实验填补这些空白。
四、构建方法：AIVC 的 “模块化架构”
AIVC 并非单一模型，而是由多个相互关联的基础模型组成的 “智能生态系统”。其核心构建思路是 “通用表示 + 虚拟仪器” 的模块化设计，既保证模型的扩展性，又支持跨领域协作：
4.1 通用表示（UR）：AIVC 的 “核心引擎”
UR 是 AIVC 的基础，由基础模型生成的数值嵌入（embedding）构成，能够将高维、多模态的生物数据转换为保留关键信息的低维表示。UR 的构建遵循 “分层递进” 原则，分别对应三个物理尺度：- 分子尺度 UR：表征单个细胞内的分子及其相互作用，如蛋白质结构、RNA 表达水平、代谢物浓度等；
- 细胞尺度 UR：在分子尺度 UR 的基础上，整合细胞形态、细胞器分布、细胞周期状态等信息，形成单个细胞的完整表征；
- 组织尺度 UR：进一步整合细胞空间位置、细胞间通讯信号、组织微环境等数据，实现多细胞系统的整体表征。
4.2 虚拟仪器（VIs）：AIVC 的 “功能接口”
VIs 是基于 UR 运行的神经网络模块，分为两大类型，分别实现 “解读” 与 “操控” 生物状态的功能：
- 解码器 VI（Decoder VI）：以 UR 为输入，输出人类可理解的结果，如细胞类型分类、疾病风险评分、合成显微镜图像等，架起 “模型内部表征” 与 “实际研究需求” 的桥梁；
- 操控器 VI（Manipulator VI）：以 UR 为输入，输出新的 UR，模拟干预措施引发的生物状态变化，如基因编辑后的细胞 UR、药物处理后的组织 UR 等。
4.3 关键 AI 技术：AIVC 的 “动力源泉”
AIVC 的构建依赖多种前沿 AI 架构的协同应用，每种架构都针对特定生物数据特性设计：
- Transformer 神经网络：通过自注意力机制，模拟基因、蛋白质等生物分子间的相互作用，尤其适合处理无固定顺序的生物序列数据（如 DNA、RNA 序列）。通过引入位置编码，还可处理时序数据，如细胞周期中的基因表达变化；
- 卷积神经网络（CNN）：在生物图像分析中不可或缺，可用于显微镜图像的细胞识别、组织切片的病理分析、活细胞成像的动态追踪，同时也能处理 DNA 序列中的局部模式（如转录因子结合位点）；
构建AIVC的人工智能方法之Diffusion模型
- 扩散模型（Diffusion Models）：作为生成式 AI 的核心技术，可模拟细胞发育轨迹、疾病进展过程等动态生物过程。结合 flow matching 等方法，还能预测生物系统对长期干预的响应；
- 图神经网络（GNN）：将生物系统抽象为 “节点 - 边” 图结构（如蛋白质相互作用网络、细胞通讯网络），通过消息传递机制，捕捉网络中的关键关联，尤其适合空间转录组数据的分析，揭示细胞间的空间相互作用。
五、数据需求：AIVC 的 “燃料” 与 “质控标准”
AIVC 的性能高度依赖数据质量与多样性，其数据需求与传统实验数据存在本质区别 —— 传统数据为验证特定假说生成，而 AIVC 数据需服务于 “泛化能力” 与 “多尺度一致性”，具体可概括为四大核心要求：
5.1 跨尺度、跨模态的数据覆盖
数据需同时覆盖分子、细胞、组织三个物理尺度，并整合多种模态：- 分子尺度：包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等组学数据，以及蛋白质结构、分子结合亲和力等结构与功能数据；
- 细胞尺度：涵盖细胞形态、细胞器分布、细胞运动、细胞周期等表型数据，以及基因编辑、药物处理等干预实验数据；
- 组织尺度：包含空间转录组、组织成像、细胞空间分布、细胞间通讯等数据；
- 多模态整合：关键在于建立不同模态数据的关联，如单细胞转录组与细胞形态的对应关系、蛋白质结构与功能的关联关系，为 UR 的跨模态整合提供支撑。
5.2 时间维度的数据捕捉
生物过程跨越极广的时间尺度（从皮秒级的分子反应到数十年的疾病进展），数据需覆盖不同时间维度：
- 短时间尺度：通过活细胞成像、实时荧光定量 PCR 等技术，捕捉分子反应、细胞信号传递等快速过程；
- 长时间尺度：利用细胞系传代、动物模型、人群队列等数据，记录细胞衰老、疾病发展、发育分化等长期过程；
- 时间序列完整性：避免 “快照式” 数据的局限性，构建连续的时间序列数据集，如细胞周期全程的基因表达变化、肿瘤进展各阶段的组织特征变化。
5.3 多样性与代表性
数据需充分反映生物系统的异质性，避免偏差：
- 物种多样性：不仅包括人类数据，还需涵盖小鼠、果蝇、大肠杆菌等模式生物数据，以及不同演化地位的物种数据，帮助 AIVC 捕捉生命的共性规律；
- 人类多样性：需包含不同性别、年龄、种族、遗传背景的人类数据，避免模型在特定人群中的性能偏差，为个性化医疗奠定基础；
- 疾病多样性：覆盖不同类型、不同分期的疾病数据，以及健康对照数据，确保 AIVC 能准确区分病理与生理状态，预测疾病风险与治疗响应。
5.4 数据量与质量的平衡
AIVC 需要海量数据，但并非 “越多越好”，而是需在 “规模” 与 “质量” 间找到平衡：
- 数据量估算：参考现有生物数据规模 —— 仅生物序列短读长存档就超过 14PB，是训练 ChatGPT 数据集的 1000 倍以上。但 AIVC 需筛选非冗余数据，通过研究 “模型性能 - 数据量” 的规模法则，确定最优数据量；
- 数据质量控制：需建立严格的质控标准，排除技术噪声、批次效应、样本污染等干扰因素。同时，需标注数据来源、实验条件、伦理审批信息，确保数据的可追溯性与合规性；
- 数据优先级：优先收集对模型性能提升关键的数据，如跨模态关联数据、干预实验数据、稀有细胞类型数据，避免在冗余数据上浪费资源。
六、评估与可解释性：建立 AIVC 的 “信任体系”
在人工智能驱动虚拟细胞（AIVC）的发展进程中，技术构建已不再是核心瓶颈，如何建立科学界对其能力边界与预测准确性的信任，成为决定其落地价值的关键命题。这一信任体系的搭建，依赖于一套兼顾全面性、动态性与生物学关联性的评估框架，同时需突破模型 “黑箱” 困境，实现可解释性与机制洞察的深度融合。
6.1 重构 AIVC 评估框架：从统计指标到生物学价值
传统机器学习模型评估多聚焦于准确率、误差率等统计指标，但 AIVC 作为探索生命机制的工具，需建立更贴合生物学特性的评估维度，核心需解决三大核心挑战：动态分布适配、泛化能力界定与创新价值验证。6.1.1 应对动态分布偏移的评估设计
生物学系统的本质是动态演变的 —— 环境波动会改变细胞代谢状态，病原体感染会重塑基因表达模式，遗传变异则会导致分子互作网络的底层差异。这些因素共同构成了 “分布偏移”，使得 AIVC 必须突破静态数据集的局限。例如，在肿瘤细胞模拟中，同一患者的肿瘤细胞可能因治疗耐药性发生基因型改变，导致其蛋白质表达谱与初始训练数据产生显著偏差。此时，评估 AIVC 的关键指标不应是传统的预测误差，而是其对 “偏移信号” 的捕捉能力：能否识别出新的基因突变与细胞耐药表型之间的关联，能否在未见过的耐药亚型中保持核心生物学过程（如细胞周期调控）的模拟准确性。
6.1.2 泛化能力与外推边界的重新定义
大语言模型（LLMs）带来的 “涌现能力”，让 AIVC 具备了对 “分布外数据” 的外推潜力，但在生物学语境中，“分布内” 与 “分布外” 的边界变得模糊。新发现的细胞亚型、未测序的微生物物种、人工设计的非天然蛋白质，究竟属于 “未见过的数据” 还是 “全新的生物学实体”？这一问题推动评估框架从 “泛化能力” 向 “外推有效性” 延伸。在分子设计领域，这种评估已初见雏形：ESM 模型设计的 esmGFP 蛋白、OpenCrispr1 系统中的人工核酸酶，其氨基酸序列与天然对应物的相似度极低，但功能却更优。对这类 AIVC 的评估，不仅需验证其设计分子的功能活性，更需分析模型是否通过 “合理的生物学逻辑” 实现创新 —— 例如，是否基于蛋白质结构 - 功能的已知规律（如活性位点的氨基酸保守性）进行设计，而非单纯依赖数据统计关联。
为实现这一目标，评估过程需引入 “归纳偏置校验”：通过融入生物力学（如蛋白质折叠的能量最低原理）、物理建模（如分子动力学模拟）或机制知识（如信号通路的级联反应），判断 AIVC 的外推结果是否符合基础生物学规律，避免出现 “统计上正确但生物学无效” 的设计。
6.1.3 以 “生物学价值” 为核心的评估终点
最终，AIVC 的价值不应仅由技术指标衡量，而需回归 “推动科学发现” 的本质。这要求评估体系建立两个关键维度：- 跨模态重构能力：生物学研究的核心挑战之一是 “多尺度、多模态数据的整合”—— 如何从细胞形态的显微图像推断基因表达模式，如何从单细胞测序数据预测细胞群体的动态演化。AIVC 的跨模态重构能力，直接反映了其对核心生物学过程的理解深度。例如，通过 “未见过的细胞形态→基因表达谱” 的预测任务，可评估模型是否掌握了细胞结构（如线粒体数量）与功能（如能量代谢水平）之间的内在关联；通过 “细胞状态序列→下一张显微图像” 的预测，可验证其对细胞分化、分裂等动态过程的模拟准确性。这类任务不仅定义明确，更能直接为实验研究提供指导（如通过预测的基因表达谱缩小验证靶点范围）。
- 可验证假设生成能力：AIVC 最直接的科研价值，在于生成 “可通过实验验证的生物学假设”。例如，模型预测某一转录因子的缺失会导致细胞周期停滞，且这种停滞与 p53 信号通路的激活相关 —— 这一假设可通过 CRISPR 基因编辑、Western Blot 检测等实验验证。因此，评估 AIVC 时，需建立 “假设 - 验证” 的闭环：提供包含具体表型数据（如细胞生长速率、蛋白质 - 蛋白质相互作用强度、转录因子结合位点）的验证数据集，衡量模型生成的假设被实验证实的比例，以及这些假设对现有知识的补充程度（如是否发现了新的信号通路交叉作用）。
6.2 突破 “黑箱”：AIVC 的可解释性与交互设计
生物学研究的核心是建立 “现象 - 机制” 的关联，而传统 AI 模型的 “黑箱特性” 与这一需求存在根本矛盾。AIVC 的可解释性设计，并非追求 “完全透明的模型结构”，而是通过模块化、机制关联与交互层搭建，让模型预测 “可追溯、可理解、可验证”。
6.2.1 模块化结构：定位关键生物学参与者
AIVC 的模块化设计为可解释性提供了底层支撑。通过将模型拆解为 “基因调控模块”“代谢网络模块”“信号通路模块” 等子系统，研究人员可精确定位某一预测结果的 “责任模块” 与 “关键分子”。例如，当 AIVC 预测某药物会导致肝细胞凋亡时，通过模块追溯可发现：该药物的作用靶点是线粒体呼吸链中的复合体 III（代谢模块），其抑制会导致 ROS（活性氧）积累（氧化应激模块），进而激活 caspase 凋亡通路（信号通路模块），最终导致细胞凋亡。这一过程中，模型不仅给出了预测结果，更明确了 “药物→复合体 III→ROS→caspase→凋亡” 的分子链，为实验验证提供了清晰的靶点。
6.2.2 从 “预测” 到 “机制假设”：可解释性的核心价值
可解释性的终极目标，是让 AIVC 从 “数据驱动的预测工具” 转变为 “机制假设的生成器”。通过挖掘模型内部的关联模式，可揭示潜在的生物学相互作用。例如，在分析 AIVC 的蛋白质互作预测模块时，研究人员发现模型对 “p53 蛋白与 MDM2 蛋白” 的结合预测权重极高，同时还识别出一种未被报道的 “p53 与 CDK2 蛋白” 的潜在互作。进一步结合模型的注意力机制与已知生物学知识（CDK2 调控细胞周期），可提出假设：CDK2 可能通过与 p53 结合，影响 p53 对细胞周期检查点的调控功能。这一假设随后可通过免疫共沉淀、荧光共振能量转移（FRET）等实验验证，最终可能发现一条新的细胞周期调控通路。
6.2.3 交互层设计：让 AIVC 成为 “可对话的科研助手”
AIVC 的用户涵盖从资深生物学家到初阶研究者的广泛群体，因此需要构建 “多层次交互层”，降低使用门槛并提升解释效率。基于 LLMs 的 AI 智能体是实现这一目标的关键工具：- 对非专业用户，AI 智能体可将模型的复杂预测结果转化为自然语言解释。例如，当模型预测某基因突变会增加癌症风险时，智能体可解释：“该突变导致 BRCA1 蛋白的 DNA 修复功能受损，使得细胞在 DNA 复制时更容易积累突变，长期下来会提高乳腺癌和卵巢癌的发病概率。”
- 对资深研究者，AI 智能体可提供深度机制支持。例如，当研究人员质疑某一预测结果时，智能体可调取模型的训练数据来源（如是否包含某类特定人群的基因组数据）、关键参数设置（如是否考虑了表观遗传修饰的影响），并结合最新的科学文献（如引用《自然》杂志关于该信号通路的最新研究），为预测结果的可靠性提供佐证，或指出潜在的局限性。
七、 AIVC 的未来图景：从虚拟仿真到生命编程
遗传学与基因组学领域数十年的积累，为 AIVC 的爆发奠定了数据基础。从人类基因组计划（HGP）绘制生命的 “基因蓝图”，到 TCGA（癌症基因组图谱）构建肿瘤的分子图谱，再到 HCA（人类细胞图谱）解析细胞的空间分布与功能，这些大型数据集不仅提供了训练 AIVC 的 “原材料”，更催生了一种新的科学范式 —— 通过虚拟仿真加速物理实验，实现 “计算指导实验，实验反哺计算” 的闭环。
7.1 重塑科研流程：AIVC 作为 “虚拟实验室” 的核心价值
在传统生物医学研究中，一个新假设的验证往往需要数月甚至数年的实验周期（如基因编辑细胞系构建、动物模型培育、临床试验等）。而 AIVC 作为 “虚拟实验室”，可大幅压缩这一过程：- 在药物发现中，AIVC 可先对数十万候选化合物进行虚拟筛选，预测其对靶点蛋白的结合亲和力、对正常细胞的毒性，筛选出 10-20 个最具潜力的化合物进入后续实验，显著降低实体筛选的成本与时间。
- 在个性化医疗中，AIVC 可基于患者的基因组、转录组数据，模拟不同药物方案对其肿瘤细胞的抑制效果，预测可能出现的耐药性，为临床医生提供 “定制化治疗建议”，减少试错性治疗带来的副作用。
7.2 迈向 “生命编程”：AIVC 的终极潜力
随着细胞工程与基因组编辑技术（如 CRISPR-Cas9、碱基编辑）的精度提升，AIVC 正从 “模拟工具” 向 “设计工具” 进化，推动 “可编程生物学” 的实现。在蛋白质设计领域，AIVC 已展现出突破天然限制的能力：通过模拟蛋白质的折叠过程与功能位点，设计出具有全新活性的酶（如更高效的工业催化剂）、更稳定的疫苗抗原（如针对流感病毒的通用抗原）。在基因组层面，AI 模型已参与设计人工原核生物基因组（如 JCVI-syn3.0 的优化），通过删除冗余基因、重构调控网络，实现对细胞功能的精准控制。
未来，AIVC 的竞争将不再局限于 “模拟准确性”，更在于 “设计创新性”—— 能否设计出具有特定功能的合成细胞（如可定向清除肿瘤的工程免疫细胞），能否构建出稳定的人工代谢网络（如可高效生产生物燃料的微生物菌群）。这一过程中，AIVC 将成为连接 “数字设计” 与 “物理实体” 的核心桥梁，让人类从 “生命的观察者” 转变为 “生命的编程者”。
然而，这一潜力也伴随着伦理与安全挑战：如何确保人工设计的生物实体不会对生态环境造成破坏？如何避免基因编辑技术的滥用？这些问题需要科学界、政策制定者与公众共同参与，在推动技术进步的同时，建立完善的风险管控体系，让 AIVC 真正服务于人类健康与可持续发展。