第二是跨尺度生物数据整合标准。

第三是细胞功能智能评估体系。

第四是生物计算平台数据交互协议。

前三个是彭院士提前打好的初稿内容，陆时羡表示同意。

但他思考片刻，很快提出了自己的建议：我觉得应该补充一个数据交互协议、”

“它看似是技术细节，实则是生物学研究从手工作坊大科学工程的关键转折。谁掌握了协议标准，谁就掌握了未来生物学研究的基础架构。

这个意见得到了彭长刚的赞许。

这一判断其实源于对当代生物学研究痛点的深刻洞察。

当前生物学研究正陷入数据富裕而知识贫困的困境。

全球各实验室产生的海量数据从基因组序列到蛋白质结构，从动态模拟到活细胞影像，因格式不一、标准各异而形成了无数数据孤岛。

很多研究团队在科研中早就深有体会，仅整合本团队不同平台的数据，就要耗费30%的科研时间。

而智能调度网络研究的突破性，正在于实现了从原子到细胞水平的跨尺度整合。

若无统一的数据交互协议，这种整合将停留在个别团队的定制化方案，难以推广为普适性研究方法。没换句话说，没有通用的数据普通话，再精彩的科学发现也只能是方言。

平台的开放战略若要发挥最大效能，必须建立统一的数据交互标准。

这就像互联网的TCP/IP协议。

没有底层协议的标准化，就不会有全球互联网的繁荣。

近年来，生物学的重现性危机日益凸显。

统一的数据交互协议将确保研究过程的全链条可追溯，从原始数据到分析结果形成完整闭环。这对于智能调度网络这样依赖复杂计算的领域尤为重要。