Company vision

我们在构建
真正的 AI 科学家。

AI 不应止步于更快的工具。它应当能提出问题、形成假设、设计并执行实验、推理证据，并推动新的发现。源境解码从生命科学起步——数据最丰富、与人最相关的领域——让 AI 真正参与科学发现的全过程。

Our premise

不是更快的分析工具，
而是会做科学的智能。

AI 已经学会读论文、写代码、跑模型。真正的下一步，是让它在真实数据上提出可检验的假设、独立完成分析，并对自己的结论负责——从执行，走向发现。

不是替你跑一个函数，而是把从问题到洞见的完整科学方法，连成一条可被检视的链路。

Where we start

生命科学的数据规模、复杂度与现实影响，是训练 AI 科学家最好的土壤。我们先在组学与单细胞领域，把「假设—执行—证据」真正跑通；同一套推理与执行架构，终将面向更广的科学问题。

走向通用科学智能之前，我们让 AI 科学家先在最难、也最有价值的生命科学任务上证明自己。

For scientists

读取实验设计与数据结构，调用 OmicVerse 完成质控、注释、整合、轨迹与空间分析，并把推理过程沉淀为可继续编辑的 notebook。

For translation

基于自主训练的单细胞大模型，进行状态建模、虚拟扰动与候选线索整理；多智能体拆解任务、记录失败路径、交付可追溯的证据。

For cohorts

去标识化研究数据被映射到细胞表型与文献证据框架，形成可追踪、可复查的研究证据记录，供团队在合规场景下讨论。

AI 科学家不替代研究者，而是减少上下文丢失、参数漂移与证据断裂。系统把过程连起来，关键判断与责任，始终回到人手里。