在药物研发、精细化工及新材料等配方优化场景中，“如何用最少的实验次数找到最优解”始终是研发人员的核心诉求。长期以来，实验设计（DOE）是行业的主流选择，但随着AI技术的发展，贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）正以其更高的实验效率和智能化体验，成为研发数字化的新宠。
一、DOE：预设蓝图 vs 贝叶斯优化：边走边看
在优化实验中，DOE和贝叶斯优化代表了两种截然不同的思维方式：
DOE（实验设计，Design of Experiment）：传统DOE（如全因子设计、正交设计、响应面法RSM）采用预先结构化的实验方案，通过统计回归模型（线性/二次）拟合因素与响应关系，分析主效应、交互效应，最终找到较优区域。优点：模型可解释性强（p值、置信区间、主效应图），流程标准化，易满足GMP/GLP/NMPA/FDA等合规审计要求。缺点：实验次数与因素数呈指数增长（k因素2水平全因子需2^k次），对高维（≥6因素）、强非线性/黑箱系统拟合能力有限，常需补点，总体实验量较大。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）：BO基于概率代理模型（最常用高斯过程Gaussian Process）对未知目标函数建模，每完成一轮实验后立即更新后验分布，再通过采集函数（如EI、PI、UCB）智能选择下一个最具信息增益的实验点，在探索（未知区域）利用（已知较好区域）之间取得平衡，逐步逼近全局最优。优点：自适应迭代、无需预设实验总数，在高维、非凸、非线性、黑箱场景下实验次数通常远少于DOE（常见节省30%–60%，极端可达90%）。特别适合配方优化中常见的痛点：多原料比例+多工艺参数（pH、温度、时间、流速等）、响应复杂协同/拮抗、单次实验耗时耗材。缺点：模型可解释性较弱（更偏向“给出最优推荐+置信度”，而非清晰的效应分解），早期合规落地需额外验证流程可追溯性。
二、贝叶斯优化是趋势
前沿探索性研发，本质就是与“高维黑箱”博弈的过程。在绝大多数现代配方/工艺优化场景（尤其是生物制药、抗体纯化、新材料、食品配方等领域），贝叶斯优化更值得推荐，因为它直接解决“实验最贵”的核心痛点——用最少实验找到最优解。低维、强监管、需详细机理分析时可仍选DOE，或采用DOE先筛关键因素 → BO精细优化的组合策略。这已成为工业界主流趋势。
三、鹰谷InAI：让贝叶斯优化像聊天一样简单
尽管优势明显，标准贝叶斯优化的应用门槛却很高。科学家需要理解高斯过程、采集函数（如EI， UCB）、超参数调整等复杂概念，并借助Python编程或专业软件进行操作，这让许多实验科学家望而却步——听过，但不会用，不敢用。
鹰谷信息（Integle）的科研AI大模型InAI，彻底颠覆了这一局面。它将先进的贝叶斯优化引擎与自然语言对话能力深度融合，带来了革命性的体验：
特色（1）：对话式交互，小白也能轻松上手
标准BO操作：如Python bayesian optimization、GPyOpt、BoTorch等，需要编写代码或配置复杂软件界面、定义目标函数、变量范围、选择代理模型/采集函数、写迭代循环、手动记录每次实验结果、自己判断收敛。
鹰谷InAI BO操作：您只需要像与同事讨论一样，用自然语言描述您的优化目标。例如，直接输入：“我想优化一个催化剂的合成配方，目标是产物收率最大化，相关因素有反应温度（80-150℃）、压力（1-5MPa）、催化剂用量（1-5mol%），目前已有3组历史实验数据。”AI会自动理解您的意图，引导您确认优化目标和约束条件，并调用内置的贝叶斯优化引擎开始工作。无需任何数学和编程背景，就能用出专家水平。
特色（2）：与研发数据流无缝集成
鹰谷InAI并非孤立工具，它植根于鹰谷SIMS科研智能管理平台。这意味着：
数据自动获取：优化可直接关联InELN（电子实验记录本）中的历史实验数据或实时实验结果。
知识增强：结合鹰谷自研的知识图谱和DeepSeek大模型，AI的推荐不仅基于数学模型，还能融入公开文献和专利中的化学、生物领域知识，使建议更具科学合理性。
闭环落地：优化推荐的实验方案可直接生成ELN实验记录模板，完成后数据自动回传，形成“设计-执行-学习-再优化”的智能闭环。
参考资料：
[1] 减少实验次数！鹰谷贝叶斯优化智能体：小白都能用，告别学了就忘.
https://mp.weixin.qq.com/s/v3qrM5GFxJF_zr298bYEVA
[2] . 鹰谷贝叶斯优化接入DeepSeek，小白都能用！
https://mp.weixin.qq.com/s/wtZ0NNHDlWWPIwzTo2OPFg
[3] 盘点：药物研发中最好用的16款电子实验记录本ELN.
https://mp.weixin.qq.com/s/5g6p7rFRSpMLHJZtfdVl5A
[4] 国家药监局药审中心关于发布《药物临床试验中应用贝叶斯外部信息借用方法的指导原则（试行）》的通告（2026年第6号）. NMPA CDE. 2026.1.22.
https://www.cde.org.cn/main/news/viewInfoCommon/1b87c172f248c6eb876ea2b9d93c4d1e
[5] 从实验室到病床，贝叶斯方法打通最后一公里，患者还要等多久？
https://www.sohu.com/a/976920426_122575034
[6] FDA最新草案：监管松绑，医药开发或迎来“小样本、快审批”时代_贝叶斯优化. 2026.
https://news.qq.com/rain/a/20260114A05YI300
[7] 谁是国内电子实验记录本老大？
https://mp.weixin.qq.com/s/ZRpo23nK8QhrsK_-JbKxEA
[8] 《CIAPH2024-2025年度医药健康行业数字化调研报告》.
http://www.ileader.com.cn/html/2025/3/3/72409.htm
[9]《CIAPH2023-2024年度医药健康行业数字化调研报告》.
http://www.ileader.com.cn/html/2024/2/2/72345.htm
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https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-issues-guidance-modernizing-statistical-methods-clinical-trials
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https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/use-bayesian-methodology-clinical-trials-drug-and-biological-products
[22]Asif Khan and et al. Toward real-world automated antibody design with combinatorial Bayesian optimization.Cell Reports Methods,Volume 3, Issue 1,2023.
https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100374.
[23]Introduction to Bayesian optimization.
https://livebook.manning.com/book/bayesian-optimization-in-action/chapter-1
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