智通財經APP獲悉，昨日，北京大學醫學部與卓越睿新(02687)正式簽署合作協議，共建"北大醫學未來學習中心"。卓越睿新在此次合作中通過前沿部署(FDE)團隊，深入滲透進業務場景，從項目啓動、到初試、到覆盤、到交付，全流程全鏈路進行深入共建，從而更高效把握客戶需求。

共建，卻又不止共建

卓越睿新及北大醫學試圖要實現的，是在醫學這個對準確性要求最苛刻的學科裏，共建一套AI4S(AI for Science)基礎設施，把散落在教材、文獻、臨床案例裏的醫學知識，變成可計算、可溯源、可持續迭代的數據資產。

北大醫提供的是知識資產、臨床場景和專家校驗能力，而卓越睿新將用自研醫學學科大模型、Multi-Agent知識生產架構、以及處理多模態數據的技術能力，來共同產出一張覆蓋人體解剖、病理生理、免疫遺傳等學科的"源圖譜"，以及配套的數字標本、虛擬解剖、數字切片、虛擬細胞、虛擬病人等實驗科研及教學資源。

這個過程中沉澱下來的數據，具備極高價值，這些不是網上隨便能爬到的公開資料，而是經過醫學專家與AI系統反覆標註、校驗、關聯後形成的結構化數據。涵蓋的維度很細：從宏觀的人體結構，到微觀的細胞形態，再到分子層面的機制模擬。換句話說，雙方正在共建的，是一個醫學領域的多模態"數據底座"。

醫學知識怎麼變成數據?

醫學知識的特點是更新快、專業門檻高、容錯率極低。通用大模型在醫學場景下最大的麻煩不是"不懂"，而是"懂了但不知道對不對"，而且沒法告訴你它參考了哪篇文獻、哪個臨床指南。

卓越睿新的技術方案，核心思路是"循證"——也就是讓AI的每一步推理都有據可查。具體做法上，系統採用了Multi-Agent協作框架：人類專家負責定方向和策略，AI智能體負責大規模檢索、比對和初步整理。檢索模型做了分層設計，先定位高質量證據，再逐層總結，最後生成的結論必須附帶明確的文獻來源。

以免疫學裏的"CD4+ T細胞亞群"為例，系統呈現的不只是基礎定義，還會把功能特性、疾病角色、調控機制、前沿研究和臨床指南串成一張網，每個節點都能追溯到原始出處。這種"生成即溯源"的機制，在醫學領域不是錦上添花，而是底線要求。

基於知識數據的AI Skills落地

從現場的服務演示來看，卓越睿新已經把這些數據能力轉化成了可直接使用的教學與科研工具，更進一步，是搭載各種技能(skills)的專屬智能體。

在課堂教學層面，系統配備了"課程超級智能體"，支持多模態問答、實時對話和課程私有知識庫檢索;AI翻轉教學模塊可以幫助教師重新設計課堂結構;AI課件開發工具引入了互動式教學模塊，能豐富在線學習體驗;甚至還可以定製專屬的數字人教師，完成形象定製與聲音復刻，用於超擬真授課與實時互動。

在實驗與技能訓練層面，配套資源庫已經覆蓋了從基礎到臨床的完整路徑：數字解剖人和標本庫對應宏觀結構，數字切片對應微觀形態，數字功能人對應機能模擬，虛擬細胞對應分子機制，虛擬病人對應臨床技能。學生可以在虛擬環境中完成從課程學習、實驗操作、自主訓練到能力評估的完整流程。

這些工具不是孤立存在的，而是圍繞"師-生-機協同"的理念設計，實現了從知識傳授、能力訓練、實驗模擬到科學研究的連貫支持。

FDE的價值：深入現場才能沉澱真數據

尤其需要注意的是，卓越睿新在這次合作中的工作方式。

與常見的遠程軟件交付不同，卓越睿新派駐了FDE(前沿部署)團隊深入北大醫學現場。這些技術人員不是坐在辦公室等需求文檔，而是直接進駐教學與科研場景，與一線教師、臨床專家並肩工作，共同調試模型、校驗數據、優化流程。

這種工作方式的意義在於：只有深入現場，才能理解醫學知識生產中那些"說不清道不明"的細節——比如某個臨床案例的邊界條件、某台實驗設備的參數限制、某本教材與最新指南之間的差異。這些細節構成了真正的行業Know-how，也構成了數據壁壘中最難複製的部分。

FDE模式意味着卓越睿新不只是賣軟件，而是在每個客戶現場積累不可遷移的共建經驗與數據資產。這種模式比標準化產品交付更重、更慢，但一旦跑通，客戶粘性和競爭壁壘也遠高於後者。

未來商業空間怎麼看?

此次合作還打開了一個更大的想象空間：醫學只是起點，卓越睿新的技術能力正在向更廣闊的垂直領域延伸。

"北大醫學未來學習中心"的建設理念中，明確提到要打通"基礎醫學與臨床醫學""科技創新與產業創新""物理空間與數字空間"的邊界。這意味着，未來這套系統不僅服務於校內教學，還可能延伸至住院醫師規範化培訓、繼續醫學教育、臨床決策支持乃至醫藥研發領域。

對資本市場而言，與北大醫學的合作是一次"高站位"的賽道卡位。一旦在醫學教育這個對準確性、專業性要求極高的領域跑通模式，其技術框架向工程學等其他垂直學科遷移的路徑也將更加清晰。

AI4S的故事聽起來很大，但落地的時候要求卻極高——就是一本教材怎麼拆解成數據節點，一個臨床案例怎麼關聯到前沿文獻，一個虛擬細胞怎麼模擬出真實的分子反應。

卓越睿新北大醫學的這次合作，或許說明了：在中國的垂直Science領域，共建一套知識基礎設施、沉澱一批多模態數據資產，可能是更具備價值但也更難被複制的一件事。