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
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