天鹜科技自主研发的MatwingsVenus™ 蛋白质设计大模型，拥有“AI 定向进化”与“AI 酶发现”两大核心功能。它突破了传统的“序列-结构-功能”预测路径，直接实现从功能到原始序列的自闭环设计。
我们开启了“AI 自动设计 + 少量实验验证”的研发新范式，推动行业从“专家经验与海量实验驱动”向“智能辅助”的现代研发模式转型。
端到端预测直接建立序列与功能间的映射，效率提升百倍。
多目标协同同时优化活性、稳定性、耐受性等多项严苛指标，打破功能“顾此失彼”难题。
小样本学习仅需少量实验数据回传，即可实现模型的快速微调与精准迭代。
零样本预测凭借大模型强大的泛化性，在无实验数据的情况下即可精准锁定高性能候选分子。
数据规模大百亿级数据集，赋能AI无限潜力。
功能标签多5亿条涵盖温控、pH、压强等极端环境标签，让模型天生具备 “工业场景” 理解力。
极简实验将传统 “万级” 筛选缩减至 “十级” ，以极少的实验次数实现极高的阳性率。
敏捷交付研发周期缩短至2-6个月，显著降低产业化试错成本。
全栈自动化Agent自主调度文献调研、序列设计、实验验证全流程。
无缝衔接将设计任务自动分解，并协调后续的自动化实验设备执行，实现 “设计-验证” 无缝衔接。
