10 月 18 日，在CCF HPC 2026（深圳）大会上，哲源科技正式对外发布计算医学平台——WHIRLPO，标志着AI4S的计算医学技术体系正式迈出工程化的关键一步。

WHIRLPO是国际率先实现面向生命世界模型、全栈工程化落地的技术底座，一方面支撑生命世界模型高效训练，另一方面推动生命世界模型赋能产业。作为哲源科技多年技术沉淀与工程能力的集大成之作，WHIRLPO全面将AI Infra技术、生命数据治理体系、生命世界模型、通用模型、科学工具与智能体等核心要素资源平台化和设施化，并实现了计算发现、实验验证、资产输出、数据积累、模型提升的飞轮效应。

生命系统从基因、蛋白、细胞，到组织器官和临床患者，不同层级之间相互作用、逐层传导。与之对应的数据纷繁复杂，达到PB乃至EB级规模，需要深度交叉的科学知识，才能完成对海量数据的理解、治理、标注；也需要深度交叉的科学洞见，才能完成生命世界模型的算法设计、训练、评估。生命世界模型的技术演进趋势，是从十亿、百亿参数规模的分立模型矩阵，迈向千亿、万亿乃至十万亿参数规模的统一模型。

复杂的生命世界模型和海量的生命数据语料，注定需要全栈AI Infra技术，以降低训练成本、加速模型迭代。为此，WHIRLPO平台建立全栈技术解决方案，为生命世界模型的快速迭代提供有力支撑。

此外，赋能医药、医疗、健康等专业场景，除了生命世界模型这一核心工具外，还需要数以万计的SKILL和智能体协同，才能实现面向业务场景端对端的洞见输出；经过实验验证与反复校验，最终转化为可落地、可交付的研发成果，赋能产业。而成果沉淀出的新数据与新认知，又会反过来成为模型迭代的养料，推动认知持续升级。

这就要求一套统一的工程化平台，作为支撑生命世界模型持续运行与产业落地的新型基础设施，把算力、数据、模型、工具、Agent与真实研发任务组织起来，支撑生命世界模型从构建、运行到应用的全过程。

据悉，WHIRLPO具备四大核心能力。

一、面向生命世界模型的高效训练框架，支撑模型高效迭代

面向生命世界模型训练，WHIRLPO构建了高效训练框架，可以实现对分布式计算资源的弹性调度。该框架通过对底层算子库和通信库进行深度优化，并进行硬件级适配加速，能够有效解决模型训练过程中频繁小粒度通信、稀疏访存不规则、张量形态多变等问题带来的性能损失，同时实现一套代码在异构算力环境下高效运行。测试显示，端到端计算性能可提升一倍。

二、面向生命全模态数据的治理体系，形成高质量的数据设施

面向生命全模态数据，WHIRLPO目前采用人机协同的方式，已经建立数据、语料和设施三层架构。经过治理的数据既可以成为生命世界模型AI-ready的高质量语料，也可以进一步沉淀为直接赋能产业的数据设施。

针对生命数据多源异构、标准不一以及合规要求高等痛点，WHIRLPO建立了严苛的L1-L4四级数据分层治理机制，并形成113个数据治理工具，全面覆盖基因组、蛋白组、单细胞组、空间转录组、表观遗传学及临床数据，实现从数据接入、清洗、脱敏到封装、授权的全生命周期管控。

依托完善的数据治理体系，目前WHIRLPO已沉淀29,244项生命科学数据资源。在持续治理、清洗、标准化和结构化处理的基础上，平台进一步凝练形成51个可直接服务于模型训练与科学计算的标准数据集，实现全球死亡人数最高的前十大肿瘤100%覆盖，并覆盖罕见病、代谢性疾病与神经退行性疾病等核心领域。

相较于传统数据平台更多停留在疾病临床描述层面，WHIRLPO进一步深入疾病底层机制。目前，平台已精准覆盖33种实体肿瘤、360个肿瘤病理亚型，并基于患者基因组特征、信号通路差异、肿瘤克隆演化规律、免疫微环境分型等多维度个体差异，深度解析并构建约1600万个患者精细化亚群，更好适配生命世界模型对个体化、精细化和多场景推演的核心需求，为精准医疗研究、差异化药物研发和个体化疗效预测提供高质量、高维度的数据支撑。

目前，依托这套数据治理体系，WHIRLPO可在10天内完成规模达1P的万人级跨模态专病库交付，形成标准化、可直接调用的疾病研究数据集，直接支撑后续模型规模化训练与疾病研究。

三、面向场景的端到端业务智能，构建高价值的IP资产矩阵

在WHIRLPO平台上，可以基于生命世界模型、通用模型与Skill，自主构建面向不同场景的端到端业务流程。

针对业务场景中的长程复杂任务，WHIRLPO依托通用Agent框架，自主串联不同分析链路，将文献检索、多组学分析、候选靶点筛选到结果交付等原本分散的环节，整合为端到端的自动化研发流程。

同时，平台采用用户级独立沙盒运行机制，严格限定数据授权边界，对敏感操作实行100%人工确认，并对AI调用进行全链路留痕，从而形成完整的合规管控体系和标准化能力接入路径。

在WHIRLPO的支撑下，7天即可完成一个全新业务流程的构建。业务流程自主运行后，可以持续、高效地产生关于生命规律与疾病机制的核心洞见，并进一步将这些洞见转化和沉淀为高价值的IP资产矩阵。

四、面向模型预测的实验验证，培育AI自主实验的干湿闭环能力

WHIRLPO目前正在进一步打造AI自主设计和执行实验的能力。

面向模型训练中的数据缺口以及关键洞见的验证需求，平台已经形成标准化的实验设计方法论。在方案设计层面，WHIRLPO可以围绕模型训练的数据缺口和洞见验证目标，自主设计定向数据采集与对照研究实验方案，聚焦高价值增量验证数据的生成。

在实验执行与管控层面，WHIRLPO可以基于设计完成的实验SOP框架，采用原子级控制元语，对实验步骤进行标准化拆解与执行，实现实验流程的规范化和可复现管控，并为未来AI自主设计、自主执行实验以及模型与实验之间的持续验证奠定基础。

围绕肿瘤、心脑血管、精神、神经、免疫、代谢、衰老等七大复杂疾病领域，平台已储备 200 余个潜在靶点，有多条创新药物管线正在研发，且已有创新药管线进入临床阶段。

哲源科技将持续展开系统性攻关，进一步沉淀药物 IP、早筛早诊 IP、精准诊疗 IP 以及健康全流程管理 IP，推动平台能力走向覆盖疾病发现、诊断、治疗与健康管理全链条的产业能力，相关成果有望惠及数亿患者，进一步打开药物研发、诊断、精准医疗和健康管理等万亿级美元的产业空间。