AI把湿实验“跑”成可优化流程：79倍提升给新零售的启发

过去很多人认为，AI在科研里最擅长的是“读文献、写代码、做推理”，但一旦走到湿实验台前——试剂、温度、时间、操作顺序这些细节堆在一起——AI就容易失灵。OpenAI与生物安全公司 Red Queen Bio 的最新实验把这个偏见打破了：在一个可控的分子生物学系统中，模型通过多轮“提出改法—执行—回传数据—再改”的闭环迭代，让分子克隆效率提升了 79 倍。

这件事对电商与新零售从业者特别有参考价值。原因很简单：电商运营、仓配、门店履约，本质上也是一套“现实世界流程”，约束多、变量多、反馈快，优化空间也大。湿实验的迭代优化，和零售的“库存—价格—物流—转化率”联动优化，在方法论上高度相似。

本文属于「人工智能在科研与创新平台」系列。我想用这次湿实验的突破，讲清楚三件事：AI为什么能在真实流程里做出可验证的改进、零售团队可以直接复用哪些做法、以及最容易被忽略的安全与治理边界。

湿实验里的“AI工具链”到底新在哪里？

答案很明确：新在“闭环”，而不是“灵感”。 这次展示的不是模型凭空给出一个“听起来很聪明”的建议，而是让模型像运营同学盯仪表盘一样，持续接收实验数据反馈，进行下一轮策略更新。

在实验设置中，模型承担了三类工作：

1. 对现有协议做机制推理：不是简单调参，而是解释为什么该调温度、为何先后加哪些酶。
2. 提出可执行的修改：明确到“在哪一步加入什么、温度多少、持续多久”。
3. 根据新数据继续迭代：把结果当作下一轮输入，持续逼近更优解。

唯一的人类干预，是实验人员按模型给的步骤执行，并把结果回传。

从“看懂世界”到“影响世界”的关键：可控的实验系统

生物学难在“验证成本高”。数学证明错了，几小时就能推翻；湿实验错一次，可能就是一两天、甚至更长周期。

团队选择了一个非常聪明的切入点：用 吉布森组装 这种经典分子克隆方法做评估载体。它的优势在于：

• 组分明确、可控（比细胞级系统更容易归因）
• 优化目标清晰（固定DNA输入，最大化可转化环状DNA产出）
• 周期较短（约 1-2 天一轮）
• 设计空间高维（缓冲液、试剂比例、温度、时序互相耦合）

换句话说，这是一个“像零售流程一样”的系统：变量多，但目标明确；反馈慢一些，但能稳定复盘。

79倍提升背后的方法论：把“流程”当成可学习对象

结论先说：这次提升不是靠“多试几次”，而是靠“在机制层面提出了新组合”。

模型做出的一个出人意料的改动，是引入两种蛋白质：

• 大肠杆菌重组酶 RecA
• 噬菌体 T4 基因 32 单链 DNA 结合蛋白 gp32

并且不是简单“加进去”，而是配合孵育温度与时间，设计了更精细的时序：先在 50°C 的 HiFi 反应后加入 RecA 与 gp32，让它们在 37°C 更有效地发挥作用，再回到 50°C 完成组装。

这套思路对零售非常“熟”：

• gp32 像“把数据噪声抹平的清洗模块”（让DNA末端更可用）
• RecA 像“做匹配与路由的策略模块”（引导正确配对）
• 温度与时序像“不同策略在不同阶段生效的编排”（先清洗再匹配，或先分群再定价）

一句话概括：AI的价值不在于一次性给答案，而在于把复杂流程拆成模块，再把模块按反馈重新编排。

固定提示语的意义：把“人指导”从实验里剥离

团队用了“无人工干预的固定提示语”，目的不是追求最强效果，而是评估模型在没有人类引导下能否做出真正新颖的改动。

这对企业落地也有启发：很多组织以为“我们有专家，所以AI只要配合专家即可”。但现实中，专家的口径不一致、经验难以复制、策略难以沉淀。固定提示语（或固定工作流模板）能把决策过程标准化，利于规模化、审计与复盘。

当然它也有代价：探索空间被限制，可能达不到极限最优。企业通常要在“可控可审计”与“最大化收益”之间做平衡。

从实验台到货架：新零售可以直接照搬的三种闭环

答案先给：零售要学的不是“加一堆AI模型”，而是搭建可迭代的优化框架。湿实验的闭环结构，几乎可以原封不动迁移到电商与新零售。

1）仓配与履约：像优化克隆协议一样优化“动作序列”

湿实验优化的是“步骤顺序+时长+条件”。仓配履约同样是“动作序列”。很多团队只在单点上做优化（比如上自动分拣、上路径规划），但真正的收益常来自跨步骤的联动。

可落地的做法：

• 把拣选、复核、打包、出库、干线、末端拆成可参数化步骤
• 明确优化目标（时效、成本、破损率、逆向退货等）并设定权重
• 让AI基于历史订单与实时拥堵数据，输出“可执行的流程编排”，再用A/B或灰度验证

湿实验里“先 50°C 后 37°C 再回 50°C”的时序，本质就是一种编排优化。零售里最常见的对应物，是“先分单再合单”“先预包装再按波次出库”。

2）定价与促销：把策略当作可进化的“组合体”

RecA+gp32的协同，提醒我们：很多提升来自策略组合，而不是单一策略更强。

零售里典型的“组合体”包括：

• 人群分层 + 价格弹性模型 + 库存约束
• 竞品监测 + 毛利底线 + 动态折扣
• 会员体系 + 个性化券包 + 触达频次控制

我见过不少团队只问“要不要上动态定价”，但更关键的是把动态定价放在什么时机、和哪些策略联动、触发条件是什么。

3）个性化推荐：把“用户反馈”升级为“实验反馈”

湿实验里每轮都有明确的实验结果回传。零售个性化也有反馈，但常见问题是：反馈噪声大、归因不清、实验设计不严谨。

可以借鉴湿实验评估框架的三条纪律：

1. 固定基线协议：先把当前推荐策略固化为可复现的基线（包含召回、排序、重排规则）。
2. 一次只改少量关键变量：不要一次把召回、特征、排序、重排全改了，结果无法归因。
3. 回传结构化数据：不仅回传CTR/GMV，还要回传“触达频次、库存命中率、退货率、投诉率”等副指标。

推荐系统的“79倍”不常见，但在某些类目、某些场景里，把反馈链路打通，3-10倍的效率提升并不稀奇。

自动化“执行层”：机器人湿实验与零售自动化的同构关系

答案很直接：只有建议没有执行，闭环永远跑不起来。

这次实验还展示了一个机器人系统：它能接收自然语言克隆协议，并在湿实验里执行，包括液体转移、混合、移动样品管、控温、铺板等操作。系统由三部分组成：

1. 把自然语言转成机器人动作的人机交互模型
2. 实时识别与定位器材的视觉系统
3. 安全准确执行的路径规划系统

把它映射到零售场景，就是：

• 自然语言到SOP：运营同学说“把华东仓某些SKU改成优先拣选”，系统能转成WMS规则变更
• 视觉与定位：门店盘点、货架缺货识别、分拣校验
• 路径规划：AMR拣选、装车顺序、末端配送路线

我更看重的不是“机器人替代人”，而是“把执行成本降下来”，让更多策略可以被频繁验证。验证频率越高，优化速度越快。

安全与治理：越能“改流程”，越要设边界

结论先说：当AI从“建议者”变成“流程改造者”，治理必须前置。

在科研语境里，风险集中在生物安全；在零售语境里，风险集中在：

• 合规与隐私：个性化与画像的边界、数据最小化
• 价格公平与舆情：动态定价引发的“同人不同价”争议
• 供应链韧性：AI把某条路径优化到极致，反而降低抗扰动能力
• 组织责任：谁对AI改动后的SOP结果负责？如何审计？如何回滚？

可操作的治理清单（建议从小到大推进）：

1. 变更审批机制：AI提出的流程改动必须生成可读的变更说明与风险点。
2. 灰度发布与自动回滚：任何策略上线都要有阈值触发的回滚条件。
3. 双指标约束：主指标（GMV/时效）+ 风险指标（投诉/退货/缺货）。
4. 日志与可追溯：保留“输入数据—模型输出—执行动作—结果指标”的全链路证据。

适合电商与新零售团队的“AI闭环落地”三步走

想把“湿实验式迭代”变成你的业务能力，我建议按下面顺序做，成功率高很多：

1. 先选一个“像吉布森组装”的流程：目标单一、数据稳定、1-7天能出结果。比如：某仓的波次策略、某类目的补货策略、某渠道的券包策略。
2. 把流程参数化：把“经验话术”变成变量表（阈值、时序、频次、上限下限）。
3. 把回传数据结构化：每轮实验必须产出一份可比对的结果集，能回答“改动—影响—副作用”。

做完这三步，AI才有机会从“写方案的人”变成“跑实验的人”。

结尾：科研的79倍，不是噱头，是一种可迁移的能力

OpenAI这次在湿实验里实现的 79倍效率提升，最值得零售行业拿走的不是生物学细节，而是一种跨行业通用的能力：让AI在真实世界里持续迭代，靠数据反馈把流程越跑越好。

对「人工智能在科研与创新平台」这个系列而言，这也是一个很好的提醒：科研并不遥远，它往往是“复杂流程优化”的最严苛考场。零售如果能把同样的闭环搭起来，你会发现许多过去只能靠资深同学“手感”完成的优化，会变成可复制、可审计、可规模化的系统能力。

如果你正在做电商运营、仓配、门店数字化，我更想问一句：你们的关键流程里，哪个环节已经具备“实验闭环”的条件，明年可以用AI把迭代速度提高10倍？