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      深勢(shì)科技生命科學(xué)高級(jí)業(yè)務(wù)架構(gòu)師孟月:AI4S 賦能生命科學(xué)研發(fā)

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      2025年12月26日,【想象·2025極新 AIGC 峰會(huì)】在上海浦東浦軟大廈成功舉辦。深勢(shì)科技生命科學(xué)高級(jí)業(yè)務(wù)架構(gòu)師孟月女士在會(huì)上做了題為《AI4S驅(qū)動(dòng)的生命科學(xué)研發(fā)數(shù)智化平臺(tái)》的演講。重點(diǎn)分享了深勢(shì)科技生命科學(xué)方面的發(fā)展歷程、技術(shù)布局與落地成果。


      深勢(shì)科技生命科學(xué)高級(jí)業(yè)務(wù)架構(gòu)師 孟月

      孟月重點(diǎn)提到以下幾點(diǎn):

      “AI for Science 的目標(biāo),是系統(tǒng)性重構(gòu)人類(lèi)探索未知、發(fā)現(xiàn)知識(shí)并將其沉淀為可復(fù)用資產(chǎn)的根本模式。”

      “深勢(shì)科技的核心,是構(gòu)建覆蓋‘讀文獻(xiàn)、做計(jì)算、做實(shí)驗(yàn)’三大核心環(huán)節(jié)的下一代科學(xué)發(fā)現(xiàn)智能引擎,并在此基礎(chǔ)上,讓‘AI科學(xué)家’從理念走向現(xiàn)實(shí)。”

      “我們的平臺(tái)與解決方案,已深度融入眾多領(lǐng)先藥企的研發(fā)流程,不止解決單點(diǎn)痛點(diǎn),更致力于幫助合作伙伴構(gòu)建整體性的智能化研發(fā)能力。”

      以下內(nèi)容為嘉賓分享實(shí)錄,經(jīng)極新整理,希望能給大家?guī)?lái)收獲。

      大家下午好!我將圍繞深勢(shì)科技的生命科學(xué)平臺(tái)整體架構(gòu),系統(tǒng)闡述我們?nèi)绾瓮ㄟ^(guò) AI for Science 技術(shù)體系,賦能生命科學(xué)研發(fā)的全流程實(shí)踐。

      01

      為什么深耕AIfor Science?

      “大量未被滿(mǎn)足的研發(fā)訴求,與海量的科研投入形成了鮮明矛盾。”

      首先,我們來(lái)聊聊核心背景 —— 深勢(shì)科技為何堅(jiān)定深耕 AI for Science 領(lǐng)域。如今,AI 技術(shù)已滲透到各行各業(yè),催生了眾多創(chuàng)新應(yīng)用,但在 AI for Science 這一交叉領(lǐng)域,行業(yè)整體的探索仍相對(duì)有限。這一領(lǐng)域的特殊性在于,科研研發(fā)過(guò)程往往需要投入巨額成本,生命科學(xué)、能源、材料等關(guān)鍵領(lǐng)域的研發(fā)投入尤為突出。與此同時(shí),這些領(lǐng)域在實(shí)際生產(chǎn)中的需求又極為迫切,大量未被滿(mǎn)足的研發(fā)訴求,與海量的科研投入形成了鮮明矛盾。正是這一核心矛盾,讓我們堅(jiān)定了深耕 AI for Science 這一賽道的決心。

      AI for Science 這一范式,由鄂維南院士、湯超院士于2018年率先提出并倡導(dǎo)。國(guó)際上看,從2018年谷歌等巨頭發(fā)力,到2024年AlphaFold獲得諾貝爾獎(jiǎng),標(biāo)志著AI在生命科學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了里程碑式的突破。深勢(shì)科技自2018年成立起,便同步踏上了這條探索之路。我們最初從自主研發(fā)Uni-FEP等核心算法起步,其精度與可靠性對(duì)標(biāo)國(guó)際頂尖標(biāo)準(zhǔn),并以此為基礎(chǔ),持續(xù)推動(dòng)技術(shù)的工程化、平臺(tái)化與系統(tǒng)化,逐步構(gòu)建起覆蓋“讀、算、做”全流程的完整能力體系。

      公司于2020年左右啟動(dòng)底層算法的規(guī)模化研發(fā)與商業(yè)化運(yùn)營(yíng)。近日,我們正式完成了總額超過(guò)8億元人民幣的C輪融資,這充分體現(xiàn)了資本市場(chǎng)對(duì)AI for Science賽道以及我們技術(shù)實(shí)力的信心。目前,公司已構(gòu)建了以“玻爾·科研空間站”為樞紐的“讀、算、做、智”完整能力體系。

      02

      AI賦能三大核心環(huán)節(jié),走向“AI科學(xué)家”

      “AI讀、AI 算、AI 做”

      作為AI4S范式的引領(lǐng)者,深勢(shì)科技的業(yè)務(wù)核心可概括為三大智能化環(huán)節(jié):AI“讀”、AI“算”、AI“做”。而將這些環(huán)節(jié)融會(huì)貫通,讓AI具備自主規(guī)劃與執(zhí)行復(fù)雜科研任務(wù)能力的愿景,便是我們提出的 “AI科學(xué)家”。

      • AI“讀”:旨在破解科研人員面對(duì)海量文獻(xiàn)、專(zhuān)利時(shí)的信息過(guò)載難題,提供智能檢索、深度解析、知識(shí)提煉與沉淀的能力,讓科學(xué)家能快速捕捉前沿動(dòng)態(tài)與核心洞察。
      • AI“算”:聚焦于生命科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算評(píng)估需求,整合我們自研的AI算法與物理建模,為藥物分子的設(shè)計(jì)、優(yōu)化與評(píng)估提供微觀尺度的精準(zhǔn)洞察和預(yù)測(cè)。
      • AI“做”:通過(guò)自主研發(fā)的智能實(shí)驗(yàn)室操作系統(tǒng),對(duì)傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)流程進(jìn)行自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化與智能化改造,提升實(shí)驗(yàn)的精度、通量與可重復(fù)性。

      支撐這三大核心環(huán)節(jié)的,是我們多年積累的一系列底層核心模型,涵蓋文獻(xiàn)解析、計(jì)算模擬、實(shí)驗(yàn)表征等全流程,我們的平臺(tái)架構(gòu)形成了清晰的邏輯閉環(huán):



      • 基礎(chǔ)底座:統(tǒng)一的數(shù)據(jù)、模型與智算調(diào)度平臺(tái),為所有上層應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)支撐。
      • 引擎平臺(tái):對(duì)應(yīng)“讀、算、做”的標(biāo)準(zhǔn)化微觀工業(yè)平臺(tái),直接賦能企業(yè)研發(fā)。
      • 智能體層:在三大平臺(tái)之上,我們構(gòu)建了SciMaster通用科研智能體,推動(dòng)平臺(tái)能力向自主化演進(jìn),并在細(xì)分領(lǐng)域構(gòu)建了藥化助手PharmMaster。
      • 研發(fā)應(yīng)用:基于底層強(qiáng)大的算法儲(chǔ)備與核心平臺(tái)支撐,我們對(duì)外提供RiDYMO?高質(zhì)量分子發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化平臺(tái),已在小分子、抗體、多肽、XDC等多個(gè)領(lǐng)域積累了成功案例,形成了豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

      下面,我將為大家詳細(xì)介紹 “讀、算、做” 三大核心平臺(tái)的核心能力與應(yīng)用場(chǎng)景:

      首先是 “讀” 的核心工具 ——玻爾·科學(xué)導(dǎo)航。我們的“玻爾·科研空間站”以全新升級(jí)的“玻爾·科學(xué)導(dǎo)航”為核心。它整合了超過(guò)1.7億篇高質(zhì)量英文文獻(xiàn)、超過(guò)2億篇專(zhuān)利和2000萬(wàn)活躍學(xué)者信息,并完成了中文期刊庫(kù)重大升級(jí),新增約8000萬(wàn)篇中文文獻(xiàn)。這意味著它的每一個(gè)回答都有扎實(shí)的文獻(xiàn)依據(jù),支持中英文混合檢索、答案溯源與一鍵鏈接原文,實(shí)現(xiàn)了從 “提問(wèn) - 查文獻(xiàn) - 核心信息提取 - 總結(jié)歸納 - 知識(shí)資產(chǎn)沉淀”的科研全流程閉環(huán),讓知識(shí)管理變得高效且系統(tǒng)。

      為了讓大家更直觀地感受這種差異,我們以一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳飳W(xué)問(wèn)題 ——“OX40/OX40L 是否能支撐起一個(gè)有顛覆性療效的關(guān)鍵靶點(diǎn)” 為例進(jìn)行對(duì)比展示:通用大模型的回答通過(guò)檢索公開(kāi)網(wǎng)站信息與相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整合,最終給出了完整的回答,相較于傳統(tǒng)人工查閱文獻(xiàn)總結(jié)的方式,效率已有了大幅提升,但缺乏專(zhuān)業(yè)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的直接支撐,權(quán)威性與準(zhǔn)確性難以完全保障;而玻爾·科學(xué)導(dǎo)航在回答這一問(wèn)題時(shí),不僅檢索了公開(kāi)網(wǎng)頁(yè)信息,還深度整合了底層的文獻(xiàn)專(zhuān)利數(shù)據(jù)、學(xué)者庫(kù)資源以及關(guān)鍵語(yǔ)義理解模型,其思考邏輯與分析路徑完全契合生物學(xué)家評(píng)估靶點(diǎn)的專(zhuān)業(yè)思維模式,能夠從機(jī)制研究、臨床數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)格局等多個(gè)維度進(jìn)行全面分析,因此受到了眾多藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)的高度認(rèn)可。此外,玻爾還具備強(qiáng)大的 PDF 閱讀功能,支持在 PDF 文檔內(nèi)直接進(jìn)行 AI 問(wèn)答、AI 翻譯等操作,形成了一套流暢、便捷的文獻(xiàn)使用生態(tài),極大地降低了科研人員的使用門(mén)檻。

      其次是 “算” 的核心平臺(tái) ——Hermite?。我們將生命科學(xué)領(lǐng)域積累的一系列核心算法統(tǒng)一稱(chēng)為 “Uni-Family”,包括蛋白大模型、分子大模型、RNA大模型、原子大模型等,這些算法已全面集成到 Hermite 軟件平臺(tái)與我們的研發(fā)服務(wù)流程中。截至目前,核心算法 Uni-FEP 在平臺(tái)上的提交次數(shù)已超過(guò) 20 萬(wàn)次,累計(jì)服務(wù)了50 余家藥企,平臺(tái)支持小分子、大分子相關(guān)工具的友好使用,無(wú)論用戶(hù)是科研新手還是資深專(zhuān)家,都能快速上手。

      最后是 “做” 的核心載體 ——玻爾·賽博實(shí)驗(yàn)室。在生命科學(xué)領(lǐng)域,我們率先落地了環(huán)肽超級(jí)實(shí)驗(yàn)室,該實(shí)驗(yàn)室基于玻爾·賽博實(shí)驗(yàn)室(操作系統(tǒng))打造,相較于傳統(tǒng)人工合成環(huán)肽的實(shí)驗(yàn)室,在效率上實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍 —— 整體研發(fā)效率提升超過(guò) 500 倍,目前該實(shí)驗(yàn)室即將投入規(guī)模化使用。

      而我們推出的PharmMaster 藥化領(lǐng)域 AI 科學(xué)家工具,更是針對(duì)性地解決了藥物研發(fā)中靶點(diǎn)立項(xiàng)評(píng)估周期長(zhǎng)的痛點(diǎn):傳統(tǒng)藥化學(xué)家完成一項(xiàng)靶點(diǎn)能力項(xiàng)目評(píng)估通常需要三周時(shí)間,而借助 PharmMaster 工具,這一周期可縮短至三天以?xún)?nèi)。靶點(diǎn)立項(xiàng)的效率與準(zhǔn)確性,直接影響整個(gè)藥物研發(fā)項(xiàng)目的推進(jìn)節(jié)奏與成功概率,未來(lái)我們將持續(xù)投入資源,完善 PharmMaster 的底層數(shù)據(jù)積累與Agent搭建,進(jìn)一步提升其性能與易用性。

      03

      實(shí)踐與落地

      “不止解決痛點(diǎn),更構(gòu)建整體智能化研發(fā)能力。”

      下面,我將分享兩個(gè)具有代表性的合作案例,讓大家更直觀地了解我們的平臺(tái)與技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果:

      1. 與康臣藥業(yè)的戰(zhàn)略合作:康辰藥業(yè)是一家積極推進(jìn)創(chuàng)新藥轉(zhuǎn)型的藥企,亟需智能化技術(shù)為研發(fā)賦能。我們不僅在其專(zhuān)注的特定疾病領(lǐng)域開(kāi)展深度項(xiàng)目合作,更全面開(kāi)放了我們的藥物計(jì)算平臺(tái),為其提供從分子設(shè)計(jì)的工具支持。這種合作旨在幫助康辰藥業(yè)系統(tǒng)性地構(gòu)建內(nèi)生的智能化研發(fā)能力,而不僅僅是解決單點(diǎn)問(wèn)題。
      2. 與聯(lián)合利華的日化領(lǐng)域系統(tǒng)合作:自 2024 年起,我們與聯(lián)合利華開(kāi)展了持續(xù)且深入的交流,基于聯(lián)合利華在日化領(lǐng)域的實(shí)際研發(fā)需求,我們依托自身的核心算法,為其定制開(kāi)發(fā)了專(zhuān)屬工具,并協(xié)助聯(lián)合利華搭建了其內(nèi)部的 AI for Science 創(chuàng)新平臺(tái)。這一合作不僅解決了聯(lián)合利華在日化研發(fā)中的具體痛點(diǎn),還幫助其構(gòu)建了可持續(xù)的智能化研發(fā)能力,實(shí)現(xiàn)了日化研發(fā)的高效升級(jí)。

      目前,深勢(shì)科技在生命科學(xué)領(lǐng)域已積累了廣泛且優(yōu)質(zhì)的合作伙伴,涵蓋軟件合作、研發(fā)項(xiàng)目合作等多個(gè)維度。未來(lái),我們將持續(xù)深耕 AI for Science 領(lǐng)域,不斷完善平臺(tái)能力、拓展應(yīng)用場(chǎng)景,期待與更多行業(yè)同仁攜手,共同推動(dòng) AI 技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域的深度落地與創(chuàng)新發(fā)展。以上就是我的分享,謝謝大家!

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      頭條要聞

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      體育要聞

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      娛樂(lè)要聞

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      財(cái)經(jīng)要聞

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      汽車(chē)要聞

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      態(tài)度原創(chuàng)

      教育
      數(shù)碼
      手機(jī)
      公開(kāi)課
      軍事航空

      教育要聞

      想去美國(guó),美簽到底咋辦?不同的簽證有不同申請(qǐng)流程

      數(shù)碼要聞

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      手機(jī)要聞

      盧偉冰:很多用戶(hù)上手后 Turbo 5 Max幾乎可以做到妥妥用2天

      公開(kāi)課

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      軍事要聞

      特朗普:龐大兵力將很快抵達(dá)伊朗

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