Zifo 发布面向生物制药的 AI 驱动科学语义层愿景

背景与目标

2026年9月28日，Zifo 在 Cambridge, Mass. 和 Cambridge, England 通过 PR Newswire 发布面向生物制药的 AI 驱动科学语义层愿景。该动态框架旨在帮助企业 AI 建立更可信基础，把分散科学数据转化为可信、有证据支撑的智能。Zifo 是面向科学驱动组织的 AI 与数据驱动企业信息化全球赋能者。

AI 正融入科学发现，但输出质量取决于数据质量、上下文与含义。生命科学数据分散在 ELN、LIMS、临床平台、生产、监管库和专用应用中；同一科学概念在不同系统、团队和领域的术语、结构、单位与解释可能不同。传统语义层主要服务查询和报表，依赖预定义模型、手工映射与持续维护，难以跟上科学知识、数据量和行业标准变化。Zifo 负责 Scientific Data Foundation 和 FAIR Data Factory 实践的 Aishwarya Balajee 表示，下一代科学 AI 不仅要访问海量数据，还要理解数据含义、来源、支撑证据及解释如何随时间变化，受治理的语义层可汇集这些上下文。

核心机制

框架核心是科学身份与科学解释分离。化合物、靶点、生物标志物、检测、样本、研究、基因、蛋白质和临床试验等实体在研发周期中保持持久身份；对其理解随新证据演进。例如化合物身份不变，但机制、治疗相关性、毒性或新疾病潜力等解释会变化。分离二者可纳入新知识而不丢失历史上下文。语义关系、置信度、本体映射和科学断言可更新，每次变更关联证据、来源、批准状态和版本历史，记录组织知道什么、为何相信、谁批准及理解何时改变。

架构由 Zifo 构建的专用 AI 代理支持语义管理生命周期：读取科学文档和数据集，识别概念与关系，对齐企业本体和公共标准，提出映射，检测单位冲突，标记不一致，监测外部标准变化。系统打包推荐背后的证据，由科学家和数据管理员接受、修改或拒绝；批准后系统学习，成功复用或改善下游质量时模式更有价值，拒绝或引发问题时重新校准。目标不是让专家退出，而是消除重复工作。Zifo 科学数据架构负责人、负责转化、细胞与基因治疗及生物标志物发现数据解决方案的 Ragavi Shanmugam 表示，这不是让 AI 做科学决策；AI 可规模化处理信息、发现关系并识别不确定性，科学家仍对推动关键业务成果的决策负责，并可用 AI 加速。AI 可阅读、分析、提取、比较、推荐和学习，但不能独立更改已批准映射、向企业本体引入概念或更改治理政策，这在监管科学环境中尤其重要。

应用价值与落地

受治理科学语义层可为大型语言模型（LLM）、copilot、知识发现工具和其他企业 AI 提供上下文基础。AI 不必直接推理碎片化原始数据，而可处理语义增强概念、知识图谱、本体和关联证据，改善科学检索、加强可追溯性并提高回答可验证性。价值包括：

• 复用已批准语义映射；
• 加速仪器、CRO 数据集和新应用接入；
• 减少术语对齐与单位转换人工；
• 更早识别标准变化的下游影响；
• 维护科学断言的证据、谱系、置信度和批准历史；
• 让企业 AI 扎根受治理、有证据支撑的上下文。

方法基于 FAIR 原则，使数据可发现、可访问、可互操作和可重用；强 FAIR 基础让语义层更专注关系发现与科学推理。组织可从单一领域、少量源系统和完整工作流起步，从 AI 建议到专家审查与反馈捕获，以展示价值、校准置信度并建立治理，再逐步扩展。系统从批准映射和专家修正中学习后，常规案例更高效，专家可专注新颖、模糊和高影响决策。长期可扩展至相邻领域，建立企业共享科学含义。Zifo 服务覆盖研究、开发、生产和临床，面向制药、生物技术、化学品、食品饮料、石油天然气和快速消费品行业，获全球 190 多家科学导向组织信任。