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。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。

　　WHIRLPO具备四大核心能力。

　　1）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。

　　2）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。

　　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。

　　3）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。

　　4）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。

　　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。（王刚）