一款抗衰活性原料的开发周期平均需要 3-5 年，失败率超过 70%。品牌面对的现实是——传统筛选方法效率低、成本高，而市场对功效创新的要求却在不断攀升。同质化竞争让品牌陷入价格战，消费者对“科技感”的认知开始超越“天然植萃”，整个产业都在追问同一个问题：下一个技术突破口在哪里？

2024 年诺贝尔物理学奖授予 AI 应用领域的突破，让计算生物学在功效原料开发中的价值得到前所未有的关注。兰蔻的研究中，AI 技术能在 4000 万亿个多肽序列中快速锁定目标分子，将筛选周期从数年压缩至数月，成功率提升数倍。而今年的诺奖授予了免疫耐受机制，也让大家看到了精准免疫调控对包括皮肤在内的各个组织器官修复再生的重要性。我们的基础科研领域和转化行业领域，诺奖级研究方向驱动的研发革命，正在撼动整个产业的创新逻辑。

11 月 18 日周二，荣格直播间即将带来“第七届生物活性肽前沿进展与转化研讨会（ATBP）”，一场“诺奖智慧+产业实践”的深度对话，2013 年诺贝尔化学奖得主、斯坦福大学终身教授 Michael Levitt 将亲自解读他眼中的诺奖级研究，以及如何在自己的领域定义重要和开创新的科学问题。

这位开创计算生物学领域的科学家，其研发的算法体系正被禾美生物转化为 Kepler 90i ® 平台——一个专门针对化妆品场景优化的 AI 原料发现引擎。Kepler 90i ® 平台基于独家天然活性成分数据库和皮肤问题靶点数据库，结合诺奖级复杂体系多尺度模型，可以针对特定靶点进行精准筛选或理性化设计。从多肽到核酸，禾美生物通过挖掘对皮肤重要的靶点，通过 AI 计算设计出高亲和力的活性成分。该思路正在改变原料开发的底层逻辑。

功效宣称成为标配，技术创新已然成为企业突围的关键变量，诺奖级技术不是遥远的未来概念，而是正在发生的产业变革。这场研讨会提供的，不仅是知识更新，更是一次重新审视研发体系、评估技术投入的战略机会。对于希望在功效赛道建立技术壁垒的企业而言，了解诺奖级研究成果如何落地应用，或许能带来一些不同的思路。

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