? 启动内部试点项目：选择一个小而具体的课题（例如，利用AI模型预测不同产地紫笋的功效成分差异），集中资源做出一个扎实的案例，证明AI在理解和优化天然复杂体系方面的价值，形成可展示的成果。

? 数据资产化与标准化：开始系统性地整理、清洗、标注“青莲”积累的多组学数据和临床数据，按照可能的国际标准进行预处理，将其转化为可用于AI训练的高质量“数据资产”，为未来参与数据交换或标准制定打下基础。

3. 寻求战略合作与联盟（叶栀夏主导）：

? 接触国内AI强校及企业：积极与国内在AI、特别是生物信息学领域有优势的高校、研究机构及初创公司接触，探讨合作研发可能性，争取在“国家队”的AI布局中占据一席之地。

? 参与行业标准组织：尝试加入国内新成立的关于AI医药的标准化技术委员会，从源头影响国内标准的形成，进而寻求与国际标准对接的机会。

4. 舆论与理念引导：

? 发布立场文件：适时发布关于“AI在天然产物研发中应用的机遇与挑战”的行业观点，强调AI应用于复杂生物体系需要新的范式，不能简单套用化学药研发的逻辑，呼吁建立更包容、更注重系统性的标准。

策略既定，执行却面临巨大挑战。 AI人才稀缺且昂贵，内部团队需要时间学习转型；数据治理和标准化工作量大而枯燥；在主流AI制药热潮中，强调“复杂性”和“系统性”的声音显得微弱。

“青莲”再次扮演了挑战者和少数派的角色。

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就在团队艰难起步时，瑞恩资本的行动果然开始了。 行业媒体报道，由瑞恩资本主导的一个“国际AI药物发现联盟”即将成立，旨在“制定共享数据标准，推动监管科学创新”。联盟创始成员名单中，包含了多家知名的AI生物技术公司和大型药企。

“他们动作太快了！”叶栀夏担忧地汇报。

“意料之中。”陈望目光冷静，“我们不能被他们的声势吓倒。按照我们的节奏，扎扎实实做好自己的案例。大川，试点项目的进度要加快，我们需要尽快拿出实实在在的东西来说话。”