PAMI Building theAI-Native R&D Systemfor Life Sciences

构建生命科学 AI 原生研发生产体系
PAMI AI 品牌视觉:智能中枢与生命科学,细胞和分子线条环绕 AIAIPAMI INTELLIGENCE
01 / What is PAMI?

让AI组织专业能力,
协同推进研发与生产。

PAMI 构建面向生命科学的 AI 原生研发生产体系。从具体问题出发,自适应智能中枢理解目标、规划任务,专业智能体网络连接模型、工具、设备与专业人员,将研究分析、实验验证、工艺优化与生产执行组织为连续的工作流,持续交付专业成果。

PAMI AI 智能中枢与专业智能体网络自适应智能中枢通过专业智能体网络组织知识、数据、模型、工具、设备与专业人员,协同推进研发与生产任务,并将成果反馈用于后续优化。系统架构示意,不是实时运行数据。 PAMI AIAdaptive AI场景自适应智能中枢 Knowledge专业知识与方法 Data & Models数据与分析模型 Tools & Equipment软件工具与执行设备 People & Experts专业人员与专家 R&D & PRODUCTION CONTEXT研发与生产场景OUTCOMES & FEEDBACK成果与反馈
02 / How PAMI works

Adaptive AI× Agent Network

场景自适应智能中枢 × 专业智能体网络
一个智能中枢,一张专业智能体网络。

AI中枢理解研发与生产目标及执行资源,组织知识和数据,补齐能力缺口并规划任务。

专业智能体网络连接模型、工具、实验设备与专业人员,协同推进任务,形成“理解—规划—执行—学习”的持续过程。

PAMI AI / CORE ARCHITECTURE
研发与生产目标专业知识与数据执行条件与资源质量要求与约束
Adaptive AI场景自适应智能中枢
理解目标组织能力规划任务
规划调度
Agent Network专业智能体网络 · 任务类别示例
知识与情报数据与建模实验与生产评价与交付
依据资源规划与调度
调用资源协同执行
知识与数据模型与工具实验与生产设备人员与专家
01 / UNDERSTAND

理解目标与场景,明确执行条件。

从具体研发与生产目标出发,组织专业知识与数据,核对执行条件、可用资源、质量要求与任务约束。

场景示例:细胞药物响应实验明确细胞模型、药物处理条件与观察指标,核对培养条件、实验规范及可用设备。

专业能力按任务流程协同运行,形成可持续交付成果的研发生产线。知识与流程更新经过评价、审核与版本确认。

03 / What PAMI builds

面向生命科学,
构建 AI Agent 产品与研发生产系统。

围绕知识与数据、实验室、临床科研和生物医药研发与工艺,构建专业 AI Agent 产品。PAMI AI 研发服务围绕明确任务交付成果,行业解决方案围绕长期业务目标建设持续运行的能力体系。

PRODUCTS

AI Agent 产品

四类 AI Agent 产品,覆盖知识与数据、实验室、临床科研及生物医药研发与工艺。

01

知识与数据智能

Knowledge & Data Intelligence

为生命科学 AI 准备
知识、数据与模型能力

将科研信息、专业知识与真实数据,转化为 AI 可理解、可计算、可验证的研发能力。

AI 连接科研信息、知识、数据与模型

科研发现知识构建数据生产主动建模
02

实验室智能

AI-Native Lab Intelligence

从专业实验 Agent,
到 AI 原生闭环实验研发

以专业显微智能体、实验执行网络与正在构建的闭环研发中枢,连接实验规划、真实执行、结果分析和反馈迭代。

AI 连接实验设备与湿实验流程

DesignExecuteObserveAnalyzeDecideRepeat
03

临床科研智能

Clinical Research Intelligence

从真实临床数据,
到可验证的科研成果

围绕真实临床问题,连接诊疗数据、研究设计与分析验证,形成可追溯、可复核的科研成果。

AI 连接临床数据、研究设计与分析验证

CollectDesignAnalyze & Validate
04

生物医药研发与工艺智能

Biopharma Development & Manufacturing Intelligence

从 CMC 研究,到工艺开发,
再到制造持续优化

围绕 CMC、工艺开发与生物制造,连接专业证据、实验设计和过程数据,支持工艺研究、异常调查与持续改进。

AI 连接 CMC 研究、工艺开发与制造优化

ResearchDevelopCharacterizeManufactureImprove
SERVICES

PAMI AI 研发服务

围绕明确任务,直接交付研发成果。

基于 PAMI AI Agent 产品与研发产线,围绕具体生命科学任务直接交付专业成果。客户无需先建设完整系统,也可以从一个明确的研发、实验或科研任务开始。

01

生物医药研发服务

Biopharma R&D Services

围绕生物医药研发问题,组织专业知识、科学数据、建模与实验,持续形成可验证的研发成果。

适合团队

药企、生物科技企业和研发团队

代表服务包
  • CMC 专题研究与专业证据
  • 研发数据分析与建模
  • DoE 与工艺开发研究
  • 药物实验与验证
典型交付

专业证据 / 研究方案 / 模型结果 / 实验结果 / CMC 研究报告 / 研发成果

02

生物制造与工艺服务

Biomanufacturing & Process Development Services

围绕真实工艺与制造数据,持续开展批次分析、异常研究、工艺建模与优化分析。

适合团队

生物制造、工艺开发和生产相关研发团队

代表服务包
  • 批次与黄金批次比较
  • 异常调查与候选原因研究
  • 工艺建模与 What-if 分析
  • 持续工艺改进研究
典型交付

批次分析报告 / 异常调查包 / 模型结果 / 候选根因 / 方案比较 / 持续优化建议

03

智能生物医学实验室服务

AI-Native Biomedical Lab Services

围绕实验目标组织显微、细胞、药物及多设备实验,交付真实实验数据与验证结果。

适合团队

实验室、药企研发实验团队、高校和科研机构

代表服务包
  • 显微成像与定量分析
  • 细胞与药物反应实验
  • 多设备实验协同
  • 闭环实验验证
典型交付

显微图像 / 实验数据 / 定量指标 / 实验记录 / 验证结果 / 实验报告

04

医学与临床科研服务

Medical & Clinical Research Services

从真实临床问题出发,完成科研数据、研究设计、统计分析、AI 建模与成果整理。

适合团队

医院、医学研究团队和高校

代表服务包
  • 专病数据库与科研队列建设
  • 临床研究方案设计
  • 医学统计与多模态 AI 建模
  • 端到端科研成果服务
典型交付

研究方案 / 科研数据集 / 统计结果 / AI 模型 / 验证结果 / 研究报告 / 论文材料

04 / Solutions

行业解决方案

围绕长期业务目标,
构建可持续运行的研发能力体系。

从具体业务问题出发,组合 PAMI AI Agent 产品、研发产线、专业服务与现场资源,构建可持续运行的生命科学研发能力。

FIELD 01 / Biopharma R&D

从专业知识到实验验证,构建连续的生物医药研发能力

将专业知识、研发数据、模型和实验组织为可复用的工作流,持续支撑 CMC 研究、工艺开发和研发任务推进。

  • 研发知识分散
  • 专业证据难组织
  • 数据和实验割裂
  • 研究方案依赖人工经验
  • 研发过程难持续复用

典型解决方案

05 / Why we do it

生命科学 AI 的下一步,
不止于问答。

生命科学的研发与生产,需要将知识、数据、模型、设备与专业人员组织起来。从研究分析到实验验证、工艺优化与生产执行,每一步都需要明确的任务安排与专业协作。

我们致力于让 AI 围绕真实目标,理解问题、规划任务、组织专业能力并协同执行,将分析转化为可执行方案,再用实验与生产反馈推动后续研究和优化。

人使用 AI 工具完成分散的单点任务
AI 组织并推进研发生产在专业条件与审核机制下协同运行
06 / Our team
AI× LIFE SCIENCES× ENGINEERING

跨学科协同,
让研究走向应用。

人工智能 / 生物医药 / 生物计算 / 工程研发

PAMI 核心团队汇聚人工智能、生物医药、生物计算与工程研发人才,兼具前沿研究、技术研发与产业项目落地能力。

成员具有剑桥大学、北京大学、武汉大学、天津大学等国内外高校的教育及科研背景。

01 / RESEARCH

理解科学问题

融合生物医药与生物计算背景,连接研究问题、专业方法与实验评价。

02 / TECHNOLOGY

构建AI能力

围绕生命科学任务,开展专业模型、智能体系统与数据分析技术研发。

03 / ENGINEERING

推进场景应用

衔接软件、仪器设备与工作流程,将技术研发转化为可运行的场景系统。

07 / News

PAMI动态

关注 PAMI 的技术研发、产品应用与合作进展。

从 AI 工具,到研发生产体系

为什么场景理解、能力构建与执行协同,需要在同一系统中完成?

一个底座,为什么有两类产出?

产品供客户使用,研发产线围绕任务持续交付专业成果。

专病数据,如何成为研究的起点?

从诊前、诊中到随访,连接连续数据与长期科研目标。

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