10月18日，在深圳举办的CCF HPC 2026大会上，哲源科技正式推出WHIRLPO计算医学平台，标志着AI4S领域生命世界模型技术体系实现关键工程化落地。
WHIRLPO是全球率先面向生命世界模型实现全栈工程化落地的技术底座，既支撑生命世界模型高效训练迭代，也驱动模型能力向产业端规模化输出。作为哲源科技多年技术积淀与工程能力的集大成成果，平台将AI基础设施、生命数据治理、生命世界模型、通用大模型、科学工具与智能体等核心要素进行平台化、设施化重构，构建起计算发现‑实验验证‑资产输出‑数据积累‑模型提升的正向飞轮，为生命世界模型迭代升级与产业大规模应用搭建坚实工程基座。
行业痛点倒逼范式变革，生命世界模型打开生命科学全新想象
从古代神农尝百草，到现代生物技术高速发展，人类始终追逐疾病可治、提前预防、抗衰延寿的健康愿景。但当下，生命科学的科研突破仍难以充分满足全人类的健康诉求。
新药研发长期面临高投入、低产出的行业困境：一款新药平均研发周期长达十年，投入数十亿美元，临床成功率不足10%。生命体存在天然个体差异，同样的治疗方案在不同患者身上疗效迥然。大量疾病仍缺乏有效治疗手段，多数肿瘤、罕见病、神经退行性疾病依旧面临无药可医的局面；疾病早筛早诊、全生命周期健康管理也难以实现规模化普及。
深挖根源，医药产业与临床端的诸多痛点，核心症结在于生命规律与疾病底层机制尚未被充分解析。
生命系统具备极高复杂度：细胞内部DNA、RNA、蛋白、代谢物等海量生物元件相互耦合，构成非线性复杂系统；细胞再通过信号分子与周边环境交互，共同组成由约40万亿个异质细胞构成的人体。仅依靠科研人员经验与传统生物实验，很难完整破译生命的复杂全貌。而生命世界模型，正是人工智能时代破解生命复杂性的全新工具。
语言模型通过学习语言逻辑涌现智能，物理世界模型通过拟合物理规律涌现智能；生命世界模型，则通过学习生物学机制，涌现对生命系统的理解与推演能力。
如今，多维度、跨尺度的人体生命数据已实现工业化采集，有机构预测，未来全球三分之一的数据将来源于生命科学领域。海量生命数据持续爆发，但单纯的数据堆积无法创造价值，核心在于从纷繁数据中挖掘潜藏的生命规律。生命世界模型，正在成为驱动医药健康产业升级的核心新引擎。
产业落地遇阻：生命世界模型亟需专属工程基础设施
生命世界模型的训练优化与产业场景赋能，离不开专业化工程平台的强力支撑。
生命系统横跨基因、蛋白、细胞、组织器官到临床患者多层级，层级之间信号相互传导耦合，对应数据规模可达PB乃至EB级别。这类数据的理解、清洗、标注，模型的算法设计、训练评估，都需要生物学、计算机等多学科深度交叉。生命世界模型也正从十亿、百亿参数的分立模型矩阵，向着千亿、万亿甚至十万亿参数的统一大模型演进。
海量复杂语料与超大规模模型，对底层AI基础设施提出严苛要求，以此压缩训练成本、加速模型迭代，WHIRLPO正是针对这一需求打造的全栈解决方案。
与此同时，想要把生命世界模型能力落地到新药研发、临床医疗、健康管理等真实业务，还需要数万种技能组件与智能体协同配合，输出端到端的科学洞见；经过反复实验校验后转化为可交付的研发成果。而实验产出的全新数据与科研认知，又会反哺模型，驱动模型持续进化。
这就亟需一套统一的工程化平台作为新型基础设施，统筹算力、数据、模型、工具、智能体与真实研发任务，完整覆盖生命世界模型构建、运行到产业应用的全流程。
WHIRLPO：面向生命世界模型的工业级计算医学平台
WHIRLPO命名源自人类发现的首个双臂螺旋星系。星系内部恒星不断消亡与新生，物质能量循环演化，与生命系统动态演化、循环迭代的特质高度契合，寓意平台将成为孕育生命科学新认知、新成果的核心载体，持续驱动生命世界模型进化迭代。
平台具备四大核心能力，打通生命世界模型从训练到落地的全链路：
一、高效训练框架，赋能生命世界模型快速迭代
WHIRLPO搭建适配生命世界模型的分布式高效训练框架，实现算力资源弹性调度。平台深度优化底层算子库、通信库，完成硬件层面加速适配，针对性解决模型训练中小粒度频繁通信、稀疏访存不规则、张量形态多变带来的性能损耗，实现一套代码跨异构算力高效运行。经测试，平台端到端计算性能实现翻倍提升。
二、全模态生命数据治理，构筑高质量生命数据底座
针对多源异构生命数据，WHIRLPO采用人机协同模式，搭建数据‑语料‑设施三层架构。经过标准化治理的数据，既可以作为AI训练高质量语料，也能沉淀为可直接服务产业的数据资产。
针对生命数据来源杂乱、标准不统一、合规门槛高等行业痛点，平台建立L1‑L4四级分层治理体系，配套113项数据治理工具，覆盖基因组、蛋白组、单细胞组、空间转录组、表观遗传、临床数据，实现数据接入、清洗脱敏、封装授权的全生命周期管控。
目前WHIRLPO已沉淀29244项生命科学数据资源，凝练输出51套标准化数据集，完整覆盖全球致死率排名前十的肿瘤，同时覆盖罕见病、代谢病、神经退行性疾病等重点领域。
区别于传统平台大多停留在临床表象描述，WHIRLPO深挖疾病底层分子机制：覆盖33类实体肿瘤、360个肿瘤病理亚型；结合患者基因组、信号通路、肿瘤克隆演化、免疫微环境，构建约1600万个精细化患者亚群，满足生命世界模型个体化、精细化推演需求，为精准医疗、差异化新药研发、疗效预测提供高维数据支撑。依托这套体系，平台可10天完成1P规模万人级跨模态专病库交付，输出开箱即用的疾病研究数据集，支撑模型规模化训练与科研攻关。
三、端到端业务智能，打造高价值科研IP资产矩阵
依托生命世界模型、通用大模型与技能组件，WHIRLPO支持用户自主搭建面向不同业务场景的自动化研发流程。
面对长链条复杂科研任务，平台内置通用智能体框架，串联文献挖掘、多组学解析、靶点筛选、结果输出等分散环节，形成完整自动化工作流。同时配备用户独立沙盒环境，严格管控数据访问权限，敏感操作全部人工复核，AI调用全链路留痕，构建完备合规体系。
平台仅需7天即可完成全新业务流程搭建。自动化流程持续运行，不断输出生命机制、疾病机理关键洞见，并沉淀形成高价值IP资产矩阵。
四、干湿实验闭环，培育AI自主实验验证能力
WHIRLPO正在构建AI自主设计、驱动实验的闭环能力。针对模型的数据缺口、科学假说验证需求，平台形成标准化实验设计方法论。
方案设计层面：围绕模型短板与验证目标，自动设计定向数据采集、对照实验方案，优先产出高价值增量实验数据。
执行管控层面：基于标准化SOP，通过原子级元语拆解实验步骤，保障实验流程标准化、可复现，为未来AI自主设计、自主执行实验，打通模型预测与真实实验的闭环打下基础。
平台落地产业，释放计算医学真实价值
围绕肿瘤、心脑血管、精神神经、免疫、代谢、衰老七大复杂疾病方向，WHIRLPO平台已挖掘200余个潜在药物靶点，多条创新药物管线稳步推进，部分管线已经迈入临床阶段。
后续哲源科技将持续技术攻坚，沉淀药物研发、早筛早诊、精准诊疗、全周期健康管理系列IP，推动平台能力覆盖疾病发现、诊断、治疗、健康管理完整链条，惠及海量患者，撬动药物研发、体外诊断、精准医疗、健康管理万亿级产业空间。
展望未来：共建计算医学产业新生态
国家医药工业发展“十五五”规划已将计算医学纳入国家级技术布局。WHIRLPO将坚守计算医学基础设施定位，持续拓宽生命世界模型能力边界，完善“模型迭代‑洞见产出‑产业落地”完整体系。
立足国内生命健康与智能计算产业链优势，哲源科技将以WHIRLPO平台为核心底座，联动产业链上下游创新主体，为医药健康全链条注入源头创新动力，完善计算医学生态，助力人工智能与生命科学交叉领域高质量发展。
