维度网讯，分子之心创始人许锦波在2026上海国投前沿论坛上，正式向产业界开放其自研的AI原生生物经济操作系统MoleculeOS（MOS）。该系统定位为面向生物研发的AI操作系统，旨在将人工智能的角色从单一功能的“预测者”转变为研发流程的“组织者”。传统“筛选试错”式的分子发现模式正向更具确定性的“分子创造”模式转变，生物领域的研发基础设施正在被重新定义。

MoleculeOS以项目目标为入口，能够自主理解使用者的生物学意图，自动拆解任务并调度内部模型集群，执行结构预测、分子设计等任务，最终给出决策建议并沉淀可追溯的研发链路。其底层能力来自分子之心自研的模型体系，包括多模态蛋白质基础大模型NewOrigin（达尔文）、全原子大分子复合物结构预测模型MMFold，以及面向纳米抗体、酶和功能蛋白的生成式设计模型MMDesign。

在技术指标方面，MMFold模型在FoldBench基准测试中，针对172个抗体-抗原界面实现了68.6%的预测成功率。其抗体从头设计平台在12个靶点测试中，每个靶点仅测试不超过50个候选分子，靶点成功率超过90%。这些模型在MoleculeOS中并非孤立工具，而是被统一组织，以实现以最终研发目标为导向的综合分析。

传统研发流程中，大分子设计任务涉及靶点分析、序列建模、结构预测等多个环节，分散在不同工具和团队之间，依赖人工调度。MoleculeOS通过将“研发意图”作为系统入口，研究人员可直接提出如提升抗体亲和力等目标，系统围绕目标自动调度模型完成系统性任务。在一个免疫检查点抗体优化项目中，传统流程需数周的工作被压缩至数小时。每次从研发意图到结论的完整链路，都会被系统自动沉淀为结构化研发资产，供后续项目调用。

许锦波是蛋白质结构预测领域的早期研究者之一，其2016年提出的RaptorX-Contact方法率先证明了深度学习在提升蛋白质结构预测精度方面的作用。他认为，AI生物技术竞争的核心已从单点模型能力转向系统级研发基础设施，关键在于“更准确地生成值得实验验证的分子”。

在正式开放前，MoleculeOS已作为分子之心的内部工程化底座，用于支撑多项创新药和生物制造项目。分子之心计划未来持续开放更多模型能力与智能研发模块，推动该操作系统在创新药、生物制造、合成生物学等领域的规模化应用。