如何将互不关联的科学数据转化为可重复使用的、支持人工智能的知识，从而加速决策并推动管道进展？
为了加速创新，组织必须从孤立的系统转向互联的智能科学操作环境——一个支持人工智能驱动、仿真驱动的多模式发现，并且从设计到决策具有完全可追溯性的环境。
all
持续、公平的多模式数据采集
从源头构建生物学、化学和分析方面的实验知识。消除手动移交，推进协作，让数据为 AI 做好准备，确保每项实验都成为可重复使用的科学资产。
科学发现和开发软件
统一科学发现和开发中的多模态数据、人工智能和计算建模，以支持更快、更明智的决策并缩短上市时间。
优化科学发现和开发
创新步伐的加速速度超出了大多数组织的响应速度，但没有精确度的速度就是浪费。随着产品复杂性的提高、数据量的爆炸式增长和市场审查的加强，压力越来越大。对孤立工具和手动反复试验工作流程的增量修复无法跟上步伐。真正的风险不是竞争对手——它是一种科学的运营模式，可以减缓进度并限制人工智能的影响。
获胜的组织将是那些将深刻的科学理解与基础设施相结合，从而更快、更一致和大规模地采取行动的组织。这意味着建立一个互联的、智能的科学操作环境，从设计到决策都具有完全可追溯性——在这个环境中，每个实验都变成了可重复使用的知识，人工智能和仿真相结合，将突破性的创新更快地推向市场。
80%
80% 研发支出在增加
研发支出在增加，但回报却跟不上步伐。全球制药研发支出在2016年至2024年间增长了80％，但将投资转化为更快决策的基础设施却没有跟上步伐。
57%
57% 数据孤岛是有效使用实验室数据的 #1 障碍
57% 的科学家指出，数据孤岛是有效使用实验室数据的最大障碍，这使关键见解陷入困境，人工智能无法提供可靠的结果。
22%
22% 生命科学领域的人工智能扩展仍然难以实现
只有 22% 的生命科学领导者成功扩展了人工智能的规模，只有 9% 的人报告了可观的回报，这凸显了对结构化科学数据基础的迫切需求。
将科学数据转化为 AI 就绪知识
科学发现解决方案能为你做什么？
互联的科学发现和开发环境从源头构建科学知识，使人工智能和仿真能够在高质量、可重复使用的数据上运行，这些数据会随着时间的推移而不断增值。
all
多尺度模拟内建模
在早期开发中利用数字双胞胎。模拟分子相互作用并预测配方行为，以减轻实验负担、扩大设计空间并降低候选人选择的风险，从而获得更强的人体首创结果。
all
人工智能驱动的知识管理
将人工智能应用于情境丰富的实验数据，以更快地发现模式，解释结果并指导下一个最佳实验。通过知识图谱连接企业数据，让团队根据全面的见解而不是碎片采取行动。
all
综合跨学科协作
在互联、可追溯的操作环境中统一实验、计算和分析工作流程。为跨学科团队提供共享的实时多模式数据和分析视图，以做出自信的通过/不通过决策。
实现研发转型，解锁可扩展创新
通过互联的智能操作环境弥合科学洞察力与商业生产之间的差距。
统一的多式联运环境
统一整个研发生命周期中的科学背景。在单一的多模式框架内连接实验数据、文档和结果，保持实体、样本、分析和仪器之间的关系。
人工智能辅助洞察
从原始数据转变为科学意义。将 AI 应用于实验数据、结果和支持背景到表面的模式，解释结果并生成可解释的见解，从而加速理解。
智能实验室编排
实现端到端的实验室编排，实时协调仪器、工作流程、数据移动和决策，确保实验的持续执行和科学工作流程的可靠扩展。
视觉决策支持
将实验数据、分析和科学背景汇总成直观的、一目了然的视图，使科学家和领导者能够自信地在发现和开发中做出行/不行和确定优先顺序的决策。
低代码科学工作流程
借助连接仪器、配准、分析和人工智能的低代码自动化，科学家能够以可视方式构建和调整跨模式的工作流程。
公平、可重复使用的科学数据
通过捕获标准化元数据、丰富的背景和跨系统的完整谱系，实现公平的数据实践，将实验数据转化为可信的、可由机器操作的资产，可以重复用于分析和人工智能。