外面现在已经狂风鼓荡，但是处于飓风中心的杨平却显得十分淡定，他不急不躁，稳步前进。
科学研究不能急躁，只能够按照它的客观规律推进，有时候太过急躁反而容易误事。
他研究问题并不是从表面上着手，而是直达问题的根本。要绕开现有的科研基础工具，必须对核心方法进行重构。就像交通工具一样，当你无法在燃油发动机技术上超过对方的时候，你必须对汽车动力技术重构---使用电动机，这就是新能源汽车的基本逻辑。在燃油发动机领域想推翻别人一百多年建立的技术壁垒，这是不可能的，但是重构动力技术就不一样，这不是弯道超车，而是替代，是另选赛道。
杨平现在就是要替代，要另选赛道，要对研究目标、途径以及工具进行重构，而不是在别人的圈子里拼命追赶。他给实验团队发出的邮件，如同在迷雾中投下的几颗璀璨照明弹，瞬间为陷入僵局的团队成员指明了前进的方向，这条路是全新的，是他们以前从未想象过的路径。
这些邮件内容之详尽、思路之奇诡、可行性之高，让何子健、王超等人在仔细阅读时，几乎不敢相信自己的眼睛。
他们以前也有所耳闻，传说杨教授创新能力极强，思路天马行空，对科研方向的把握又极其精准，提出的方案可行性极高，按照他的思路去实验，几乎很少走弯路，现在他们是真正见识到杨教授这种神乎其神的能力，天才二字在他们心中已经具象化。
“教授……这是怎么做到的？”何子健盯着屏幕上那套全新的AI蛋白质设计参数集，嘴里喃喃自语。这套参数完全跳出了他所熟悉的商业软件框架，仿佛是从一个更高的维度，直接勾勒出蛋白质分子在能量与功能之间的最优平衡点。他尝试着将几个之前卡住的设计序列代入这套新参数，南都医大数字医学中心提供的算力资源立刻给出了令人振奋的结果——设计出的虚拟蛋白结构更加稳定，与目标受体的预估结合能显着提升。、
什么事降维打击，这就是降维打击，杨教授的思路与现有的技术路径不在一个维度上。
王超收到的是微型化生物传感器的改进蓝图，里面甚至包含了针对国产激光器特定波长优化的探针分子结构建议，以及一套堪称“鬼斧神工”的信号处理算法核心逻辑。
“妙啊！”他拍案叫绝，“用这种数字锁相放大技术结合小波变换降噪，理论上真能把我们那台‘破烂’设备的灵敏度推进到皮摩尔级别！杨老师连这个都懂？”
王超感叹杨教授的知识面之广，这是看过多少专着多少论文才有这样的深厚知识功底，难以想象。他不仅对医学知识研究极深极广，而且对相关的工具知识也是极富造诣。
楚晓晓拿到的是AI图像识别替代复杂流式panel的方案，附带了详尽的模型训练数据规范。她立刻与数字医学中心的算法工程师合作，按照规范开始构建数据集，训练专用的卷积神经网络模型。
刘阳则根据杨平提供的酶工艺关键控制节点，重新调整了发酵和纯化流程，效率肉眼可见地提升。
蒋季同手中的国内替代试剂设备清单和性能评估标准，更是成了整个项目的“采购指导”，大大缩短了物料设备寻找和验证周期。
杨平没有解释这些方案的来源，团队成员也默契地不去追问。因为在他们心中，杨教授已经有过这样的先例，对科研的把握极其精准，让人叹为观止，他就是有这样的天赋。
在巨大的压力和共同的目标下，一种被激发出的近乎狂热的创造力和斗志，在实验室里弥漫开来。
尽管有杨教授的方案指引，现实世界的攻坚之路依然布满了荆棘，因为杨教授只是提供一个思路，虽然这个思路非常具体，但是后续的很多工作需要他们一项一项去完成。
王超小组的微型生物传感器是第一个硬骨头。按照杨平的蓝图，他们需要将国产的激光器、光电倍增管和自制的微流控芯片集成到一个巴掌大的装置里。光学对准、流体控制、信号干扰……每一个环节都问题百出。
“王博士，背景噪音又超标了！”一个研究员盯着屏幕上剧烈跳动的基线，沮丧地说。
王超想起杨平邮件里提到过的“电磁屏蔽与接地策略优化”，深吸一口气：“拆！把所有接口重新检查一遍，屏蔽层加厚，单独拉一条地线。算法组准备，等信号稳定一点就把杨教授给的降噪算法叠加上去！”
一次又一次的失败，一遍又一遍的调整。实验室的角落里堆满了废弃的芯片和电路板。但在杨平那近乎“预言”般的指导下，他们避开了许多致命的弯路。终于，在经历了数十次失败的尝试后，示波器上捕捉到了一个微弱但清晰的特异性结合信号！
“出来了！皮摩尔级别！我们做到了！”实验室里爆发出激动的欢呼。这台看起来有些粗糙的“拼凑”装置，其核心性能指标，竟然真的触摸到了被封锁进口设备的门槛。这不仅是技术的突破，更是信心的重塑。
楚晓晓那边的AI图像识别之路同样不平坦。最初的模型在识别细胞亚群时，准确率惨不忍睹。国产成像系统拍摄的图片分辨率相对较低，噪声也更明显。
“这机器拍的图片，人眼都分不清，AI怎么学得会？”一个学生抱怨道。
楚晓晓却想起了杨平文档中的一句话：“我们不需要复制进口设备的海量数据，而是要教会AI抓住最关键的特征。在数据荒漠里，算法的智慧比数据的堆砌更重要。”
她带领团队与算法工程师一起，对图像进行预处理增强，同时根据杨平提供的“关键生物标志物”指导，重新标注训练数据，引导AI关注那些真正决定免疫激活状态的细微形态和荧光模式变化。经过无数次的迭代训练，那个cNN模型开始展现出令人惊讶的“悟性”。它甚至能从一堆看似杂乱的信号中，精准地揪出那些具有潜力的目标细胞，其筛选效率和准确性，竟然慢慢逼近了之前需要依赖复杂多色panel和高端流式细胞仪才能达到的水平。
所以，路径的改变非常重要，但是开辟新的路径谈何容易。
刘阳的自研酶体系也取得了阶段性成功。在杨平指出的关键控制节点指导下，他们成功表达并纯化出了活性合格的通用酶，成本仅为进口产品的十分之一。虽然批次间稳定性还需要进一步提升，但这意味着在最基础的“弹药”供应上，他们开始摆脱了卡脖子的风险。
何子健的设计工作更是如虎添翼。新的AI设计模块不断产出着优化后的候选分子序列，这些序列被迅速交给王超的传感器进行初步互作验证，再交由楚晓晓的AI模型进行细胞水平的功能筛选。一个虽然简陋、但完全自主运行的“设计-验证-筛选”内循环，正在实验室里艰难而坚定地运转起来。
现实世界的进展，反过来又为杨平在系统空间中的优化提供了最宝贵的“实战”数据。
毕竟杨平在系统空间的实验是非常自由的，而现实世界会遇上各种客观条件的限制，所以杨平也没有闲着，随时依据他们在现实中遇到的困境进行调整优化。
每晚杨平都会进入系统空间，将白天各小组遇到的新问题、产生的新数据导入。现实世界就像一个巨大的、不可预测的测试场，不断挑战和修正着他在系统空间实验室中构建的模型。
王超传感器在现实中使用时暴露出的温度漂移问题？在系统空间中，杨平立刻模拟了上千种温度补偿算法，找到最优解后，第二天一早便将更新后的代码发给了王超。
楚晓晓的AI模型对某种特定细胞形态产生了误判？杨平在系统空间中，利用超级算力生成海量的、带有这种特定形态的模拟细胞图像，对模型进行强化训练和微调，提升其泛化能力。
刘阳的酶制剂在放大生产时出现活性衰减？系统空间内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态的“大脑”和“进化引擎”。
他不再满足于解决单个技术点，而是开始着力于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汇交与智能调度中枢。所有模块产生的数据——AI的设计参数、传感器的结合曲线、AI模型的识别结果、酶的活性数据——都被要求按照标准格式上传到这个虚拟中枢。
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内在规律。
一天晚上，在系统空间内，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内，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拟蛋白质分子。
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拟表达与纯化平台，模拟刘阳的工艺，评估其可生产性，淘汰掉一批难以表达的。
剩下的分子进入虚拟生物传感器平台，模拟与靶点的结合强度，又淘汰一批结合力弱的。
通过结合的分子，再进入虚拟细胞筛选平台，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征、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，它将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，而是基于第一轮“成功经验”的定向优化！新产生的分子，从起点就更高。
这个循环在系统空间内以惊人的速度重复了上百次。每一次迭代，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借经验都难以察觉的、反直觉的构效关系。
当黎明的曙光再次降临，杨平从系统空间中退出时，他脑海中已经握着三个经过无数次虚拟迭代优化、在所有模拟环节都表现极其优异的候选分子序列。这三个分子，并非来自他个人的灵感乍现，而是这个初具雏形的自主研发生态系统，在AI驱动下“自主进化”出的结晶！
早晨的例会上，杨平将这三个候选分子的序列和信息发给了团队。
“这是……平台自主设计出来的？”何子健看着那精妙绝伦、却又带着一丝非传统风格的结构，震惊得无以复加。他自问，即使有AI辅助，自己也未必能想到这样的设计。
“是的。”杨平平静地点点头，“我们的平台，已经初步具备了‘学习’和‘进化’的能力。接下来，我们要在现实中把它们合成出来，进行全面的体外和体内验证。”
他布置了新的任务：
何子健：协调合成外包公司，尽快合成这三个候选分子。
王超和楚晓晓：准备好验证流程，一旦分子到手，立即进行高标准的生物活性和特异性评估。
刘阳：开始着手研究这三个分子的大规模生产工艺开发，为未来的转化做准备。
蒋季同：寻找和评估可以进行临床前动物实验的合规合作平台。
会议结束后，杨平独自站在办公室的窗前。楼下，城市的脉搏强劲有力。他的内心，同样奔涌着前所未有的激流。
他知道，他们即将迈出最关键的一步。如果这三个候选分子在现实中验证成功，那将不仅仅是一款新型佐剂的曙光，更是一个范式的胜利。它证明了一条完全不同于依赖西方科研基础设施的全新道路是可行的，而且可能更具效率和创造性。
他打造的，不仅仅是一个解决当前困境的工具，更是一个能够不断自我学习、自我进化、孕育无限可能的创新生命体。这套体系的价值，早已超越了免疫佐剂，甚至超越了药物研发本身。它是一套方法论，一种在“卡脖子”环境下实现高水平科技自立自强的中国解法。
“硬件供应链，软件系统生态…基础已经打下。”杨平的目光投向远方，那里仿佛有更大的棋盘正在展开，“是时候，让这套体系去迎接更复杂、更严峻的挑战了。”
他决定玩的那一把更大的，赌注不再是单一产品的成败，而是中国在生物科技前沿领域，能否真正拥有定义规则、引领未来的能力和底气。
现在他坚信，完全可以，锐行组建的联盟已经完成初步的人才聚合，只要给他们一定的时间，他们一定可以完成实验室尖端科研设备的研发、完善、生产，打造自己的科研平台。
这场决战，刚刚进入高潮。