楚晓晓的ai模型对某种特定细胞形態產生了误判？杨平在系统空间中，利用超级算力生成海量的、带有这种特定形態的模擬细胞图像，对模型进行强化训练和微调，提升其泛化能力。
刘阳的酶製剂在放大生產时出现活性衰减？系统空间內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態的“大脑”和“进化引擎”。
他不再满足於解决单个技术点，而是开始著力於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匯交与智能调度中枢。所有模块產生的数据——ai的设计参数、传感器的结合曲线、ai模型的识別结果、酶的活性数据——都被要求按照標准格式上传到这个虚擬中枢。
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內在规律。
一天晚上，在系统空间內，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內，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擬蛋白质分子。
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擬表达与纯化平台，模擬刘阳的工艺，评估其可生產性，淘汰掉一批难以表达的。
剩下的分子进入虚擬生物传感器平台，模擬与靶点的结合强度，又淘汰一批结合力弱的。
通过结合的分子，再进入虚擬细胞筛选平台，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徵、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，它將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，而是基於第一轮“成功经验”的定向优化！新產生的分子，从起点就更高。
这个循环在系统空间內以惊人的速度重复了上百次。每一次叠代，中枢ai都对“如何设计出好分子”的理解更深一层，它甚至开始发现一些人类科学家凭藉经验都难以察觉的、反直觉的构效关係。
