方案价值
独创算力包模式，成本效益显著 — 按算力消耗计费，只对运行的算力任务计费，用户无需自行购置昂贵的计算存储设备，可按需使用云平台提供的云端计算资源服务，大幅降低建设和维护智算系统的成本。
充足的算力储备，弹性按需扩展 — 布局全国的智算中心建设和运营，N 卡 + 国产 GPU 资源多种算力组合，云平台可根据用户需求实现计算资源的弹性扩展，动态调整计算资源规模，满足不同规模和复杂度的计算任务。
高效算力，一站式药物研发平台 — 全流程、全生态、全高效的一站式平台，通过智能调度与大规模算力支持，覆盖药物研发全流程，药物设计周期从年降至月，显著加速新药研发进度。
智能管理，降低运维成本 — 实现数据、算力与流程的智能化管理，降低 IT 运维成本，提升整体研发效率。从数据存储、计算调度到结果分析全链路自动化，让科研人员专注于科学发现本身。
为什么选择我们
场景举例
蛋白质结构预测
- 业务挑战：传统实验手段解析蛋白质结构耗时费力，严重限制药物设计速度，高精度预测需要海量计算资源
- 解决方案：基于 FastAF2 平台，利用 FastMSA 算法显著提高 MSA 构建速度，效率加速近百倍，快速生成高精度蛋白质 3D 结构
- 方案价值：大幅缩短蛋白质结构生成时间，为药物设计提供精准靶点信息，加速新药发现进程
RNA 结构预测
- 业务挑战：RNA 结构数据稀缺，传统预测方法精度低、自动化程度不足，难以满足药物研发需求
- 解决方案：基于 RhoFold+ 深度学习方法，整合 RNA 语言模型预训练，提供完全自动化的端到端 RNA 3D 结构预测流程
- 方案价值：多数据集评估优于现有方法，跨家族跨类型验证有效性和通用性，为 RNA 靶向药物设计提供可靠基础
虚拟筛选与分子生成
- 业务挑战：传统高通量筛选需要大量化合物库和实验资源，成本高昂、周期漫长，先导化合物发现效率低
- 解决方案：利用 AI 大模型进行虚拟筛选与分子生成，基于靶点结构智能生成候选分子，大幅缩小实验筛选范围
- 方案价值：降低筛选成本与周期，提高先导化合物发现命中率，加速从靶点到候选药物的转化
药物数据智能管理
- 业务挑战：药物研发数据来源多、格式杂、规模大，数据安全、备份和恢复需求高，存储和管理成为瓶颈
- 解决方案：提供一站式数据管理平台，支持生物分子数据的上传、存储、标注、检索与安全管控，实现数据资产的高效沉淀与复用
- 方案价值：打破数据孤岛，保障数据安全合规，提升数据利用率，为 AI 模型训练提供高质量数据基础
解决方案架构
基于 DataCanvas 的 Alaya NeW Cloud 构建药物研发解决方案。依托高性能智算集群与 AI 大模型技术，实现从靶点发现、结构预测、虚拟筛选到分子优化的全流程智能化，加速新药研发从年降至月。
方案解读
数据融合层：构建药物研发数据资产 — 方案全面汇聚蛋白质序列与结构数据、RNA 序列数据、化合物分子库、临床试验数据、文献知识库等多源异构数据，通过一站式数据管理平台实现数据上传、存储、标注、检索与安全管控的全流程管理。打破药物研发中的数据孤岛，为 AI 模型训练与结构预测提供高质量、标准化的数据基础。
智能基座层：算力与 AI 大模型双轮驱动 — 依托 Alaya NeW Cloud 的高性能 GPU 集群（N 卡 + 国产 GPU 多种算力组合）、高速存储与低延迟网络，结合智能算力调度实现弹性按需扩展。上层集成 LM Lab 大模型训练平台和 Inference 推理引擎，支撑蛋白质结构预测（FastAF2）、RNA 结构预测（RhoFold+）、分子生成等 AI 核心能力，为药物研发提供强大的计算与智能底座。
应用赋能层：重塑药物研发全流程 — 基于 AI 大模型能力构建蛋白质结构预测、RNA 结构预测、虚拟筛选、分子生成、药物数据管理等核心应用。科研人员无需自建庞大的计算基础设施或具备深厚的算法工程能力，即可通过一站式平台完成从靶点发现、结构解析、先导化合物筛选到分子优化的完整研发链路，显著降低药物研发门槛。
价值闭环层：构建药物研发加速飞轮 — 该方案完成了从"数据积累"到"结构预测"、从"虚拟筛选"到"分子优化"再到"新药发现"的完整价值闭环。通过持续沉淀研发数据与实验反馈，AI 模型预测精度不断提升，药物设计周期从年降至月，帮助企业将数据资产转化为可进化的新药研发能力，形成越用越精准的智能化研发引擎。
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