本文系统阐述生物人工智能实验的全流程方法：以可验证的生物学目标与数据边界为起点，构建基线与对照的评估闭环，强调数据治理、特征工程与合规安全；在模型选择方面平衡性能、解释性与成本，先做稳健的纯计算验证，再审慎对接干湿结合的DBTL循环；以MLOps保障可重复与可追溯，结合国内外通用框架与平台完成工程化落地，并通过可解释性与监控实现负责任部署与持续迭代。