8月21-22日，2026科学智能大会在京成功举办。作为人工智能赋能科学研究(AI for Science，简称AI4S)领域的学术盛会，大会以“人工智能变革科研范式”为题，汇聚了近50位院士、80余位青年学者，覆盖数学物理、化学化工、生命医学、材料科学、地学、信息技术、农学、工程管理等众多学科，为推动科研范式从“假设驱动”“数据驱动”迈向“智能驱动”凝聚了强劲的共识与力量。

全体大会期间，一批科学智能领域重要成果集中亮相。北京中关村学院、中关村人工智能研究院“FlexRibbon：面向柔性生物界面的蛋白质药物智能设计平台”成功入选“北京市首批人工智能赋能科学研究典型案例”。

传统蛋白质药物研发长期面临多重瓶颈：

- 多关注蛋白质的静态晶体结构，难以刻画决定靶向结合能力的“柔性界面”动态构象变化;

- 现有主流AI模型高度依赖多序列比对(MSA)信息，在面对突变丰富、柔性突出的抗体环区时预测精度严重不足;

- 传统研发高度依赖大规模文库盲筛，实验周期漫长、试错成本高昂，且候选分子的探索空间严重受限。

为破解上述难题，FlexRibbon创新性地构建了“序列与全原子结构”联合预训练框架，重点捕捉蛋白柔性界面的动态特征，实现蛋白质柔性相互作用预测、全新蛋白分子从头设计、功能评估一体化运行，支持抗体、纳米抗体等多种蛋白质药物研发，在十余项生物预测任务上取得性能突破。

平台打通AI建模与实验验证链路，压缩蛋白质药物研发周期、减少盲筛实验投入，形成AI驱动蛋白质药物自主设计新型范式。

该平台由北京中关村学院、中关村人工智能研究院“AI+科学技术学部”科研团队研发，团队深耕生命科学智能研发，聚焦蛋白质药物、计算生物等赛道开展原创算法与科研平台攻关，致力于打通基础算法研究、模型开发与生物医药场景落地链路。

未来，将持续打造面向科学研究的智能化基础设施。