生物人工智能设计要构建数据—模型—实验闭环：明确目标与评价指标，建立多组学数据治理与知识图谱，选择适配的预测与生成模型并融入物理与合规约束，结合跨尺度仿真与自动化高通量实验，采用主动学习与贝叶斯优化迭代；以可解释性、安全门禁和伦理审查为保障，平台化搭建技术栈与团队协作，实现从分子到通路再到细胞与器官的端到端落地，提升命中率、缩短周期并降低成本，国内在工程与合规优势与国外方法创新形成互补，未来将走向平台化、因果化与自治化。

本文系统回答了人工智能如何控制好生物：以数据治理、因果模型与数字孪生为基础，在人机协同的闭环架构中设置风险分层与合规边界，通过解释性与审计追踪保障透明与可追责；在医疗、农业、生物制造与环境监测等场景，以安全与伦理为底线优化KPI，实现稳态与鲁棒性。结合NIST与WHO的治理原则，未来将以多模态与知识嵌入、隐私保护学习与边缘智能为主线，推动可信AI在生物系统中的可持续应用。