多伦多 BioRender 发布科研绘图 AI 代理 Leo

多伦多软件初创公司 BioRender 周二发布了一款专为生成科研插图打造的人工智能代理（AI agent），取名 Leo。公司称，Leo 不需要用户反复输入提示词，而是像“一位受过训练的科学插画师”那样，陪同研究人员完成规划、草图与成图的全过程，产出的图像还可由研究者继续手工细调。

BioRender 是一家总部位于多伦多的科研绘图软件公司，2017 年由曾在《国家地理》（National Geographic）担任首席科学插画师的 Shiz Aoki、连续创业者 Ryan Marien，以及软件工程师 Katya Shteyn（现任公司 CTO）共同创办。公司成立以来一直做同一件事：借助技术把生物学的视觉语言标准化，让研究人员用几分钟而不是几小时、几天画出科研图形。

按照公司的说法，Leo 生成的图像准确、清晰且可编辑，保真度高于通用 AI 工具。Aoki 在声明中表示，几乎每周都有新的 AI 图像生成工具面世，但科学家无法依赖它们，因为这些工具把科研插图当作普通插画来处理。“Leo 的设计不同，它不是从提示词直接跳到图片，而是把真正做图的专业知识交给科学家——提出问题、给出草图，再构建出研究人员可以继续手工修改的图像。”

Aoki 指出，科学本身具有确定性，“不给随机或偶然留任何空间”，这恰恰让可视化变得格外困难。ChatGPT、DALL-E、Gemini、Midjourney 等通用文生图工具虽然也能产出科研图像，但它们没有用专业领域知识训练过，往往达不到学术与发表标准，更容易出现“幻觉”，需要大量重复提示和高额 token 消耗才能得到可用插图。

BioRender 已经搭出一个被称为“科研版 Canva（Canva for Science）”的 AI 平台，服务超过 400 万名科学家和 15 个诺贝尔奖获奖实验室，帮助他们更方便地绘制生物 diagrams、更高效地传播研究成果。这项技术还引起了美国 AI 巨头 Anthropic 的注意——Anthropic 是开发 Claude 系列大语言模型的美国人工智能公司，双方于去年 10 月达成协议，把 BioRender 的图库整合进面向生命科学场景的 Claude for Life Sciences 模型。

公司把 Leo 定位为对一个日益突出的行业问题的回应：AI 生成图像大量涌现，正在侵蚀公众对科学的信任。BioRender 希望通过让科研配图的制作过程更可控、结果更可编辑，把“看起来像科学”的图像与真正经得起同行评议的图像区分开来。