专访深势科技创始人孙伟杰:未来的科研发生在云上,做实验像做计算一样简单

专访深势科技创始人孙伟杰:未来的科研发生在云上,做实验像做计算一样简单
2025年01月01日 19:32 每日经济新闻

每经记者 可杨  李少婷    每经编辑 魏官红    

这场人工智能热潮涌入大众视野之初,少有视线关注到科研领域泛起的涟漪。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖相继揭晓,大张旗鼓地向世人宣扬了“AI for Sicence”(业内又简称为AI4S)的进程。被称为“卖铲人”的英伟达创始人黄仁勋也大呼“AI将加速科学发现,变革各行各业”。

一时间,AI4S成为热点。知名玩家DeepMind和微软等夺人眼球,但鲜有人知,“AI4S”最早是由中国科学院院士鄂维南在2018年提出的。

2018年也是深势科技创始人、CEO孙伟杰决心由风险投资领域躬身入局AI4S赛道的关键转折点。这家公司以2021年成功复现AlphaFold2闻名业内,且在推理速度、单体蛋白结构预测精度、蛋白多聚体结构预测精度等指标上超越AlphaFold2的模型而更受关注,鄂维南是其首席科学顾问。迄今,深势科技已完成6轮融资。

与大语言模型“幻觉”多发不同,AI4S基于科学规律,是严谨的。近日,孙伟杰在接受《每日经济新闻》记者的专访时,将传统科研比喻为“挖矿”,他认为,AI4S提供了高效的工具“挖掘机”,帮助人类将原本随机的科研结果框定在一个相对确定的范围内,进而提升了科研效率。而照此发展,做实验可能就像现在人们在手机上做计算、修图一样简单,“未来的所有科研都会发生在云上”。

深势科技创始人、CEO孙伟杰 图片来源:受访者供图深势科技创始人、CEO孙伟杰 图片来源:受访者供图

AlphaFold由谷歌DeepMind团队研发。AlphaFold使得研究人员可以使用人工智能模型来设计应用于疫苗、建筑材料或纳米机器上的全新蛋白质,能基本预测此前人类尚未解析的蛋白质组结构。

在2021年美国《科学》杂志公布的十大年度科学突破中,预测蛋白质结构的AI模型AlphaFold位列其中。

人工智能改变了科研范式。

“人工智能的本质在于从复杂的系统中学习高价值的规律。模型本身的价值取决于它所学习的规律的价值。”孙伟杰认为,现代科学发展这么多年,最具价值的规律就是科学规律,如果人工智能学会了这些规律,或许模型就能求解世界上所有受这些规律支配的问题,这也是AI4S的魅力所在。

与大语言模型不同,AI4S不存在“幻觉”问题,二者范式不同。据孙伟杰介绍,AI是严谨的,至少在AI4S领域。

从概念提出到AlphaFold问世,可行性已经得到了验证。“当时大家犹豫的是靠不靠谱。”孙伟杰回忆道,为了打消目标客户的疑虑,深势科技2022年秋天推出了第一版《AI for Science全球发展观察与展望》。

直到2023年、2024年,大家对这一概念已经没有丝毫怀疑,考虑的问题从“要不要做”变成了“先做什么、后做什么”。至此,AI4S已经在全国乃至全球充分地开花结果了。

具体到深势科技,孙伟杰介绍,其选择的是生命科学和物质科学两大领域。“客观世界只有生命科学和物质科学两大门类。”生命科学包括生物科学,如创新药、合成生物学、生物育种等,物质科学包括新材料、新能源等。

在孙伟杰设想的理想状态下,深势科技等平台公司,会成为新的科研方式下的新入口,那意味着,“生命科学和物质科学的科研,登录我们的平台,就可以解决全部问题”。

“你相信吗,未来的所有科研都会发生在云上。”在采访中,孙伟杰向记者提出了这个问题。

“从整个社会发展和技术趋势上来说,未来做实验就像现在做计算一样,使用微信的时候不必关心背后的算力在哪里,未来做实验也一样。”孙伟杰说,如此一来的影响是,“我们在物理化学和生物宇宙里面‘挖矿’,就像现在修图一样简单”。

在普通大众眼里,科学研究不是一件容易赚到钱的事,它往往意味着“马拉松式”的投入和商业化转化的高度不确定性。

但孙伟杰认为这是个认知误区,“科研从来都是‘赚钱’的”——生命科学、物质科学等基础科学以原始创新驱动着众多业态,催生了如创新药、新材料、新能源和化工产业,如果没有科研的原始创新作为支撑,这些行业也难以实现高额利润和产业规模的扩张。

“其实科研的本质是挖矿。”孙伟杰进一步解释称,科研就是从物理、化学、生物等领域中挖无形的矿产,面临的挑战困难和挑战更大。因为物理、化学和生物的世界十分庞大,在人工智能尚未普及之前,人们只能依赖随机探索。“就好像在整个北京城里寻找一块黄金,得运气好到爆,或者全挖一遍,才有可能挖到。”

如今,“挖矿式”的研发范式已经发生了变化。一方面,我们拥有了更强大的计算模拟技术;其次,实验手段也在不断创新,拥有了更精细的数据分析能力。在物理、化学、生物等学科交叉的问题上,过去我们并不具备这些能力。

例如,在生物医药领域,过去人们发现一种新的药物候选分子,通常需要进行上百万次的实验,耗时半年至一年。如今,可能需要进行数千万次甚至上亿次的计算,但实际实验次数最低可减少至数十次,整个研发周期从半年至一年缩短至仅一两个月。

孙伟杰认为,大模型能够将人类从重复而低效的“挖矿”工作中解放出来,精准地指出黄金的确切位置。这样一来,科研的效率无疑会提升。“过去的科研可能是用小铲子探矿,现在拥有了自动化的实验室机器人(19.130, -0.17, -0.88%),就相当于拥有了挖掘机,这就是AI4S带来的变革。”

深势科技创始人、CEO孙伟杰 图片来源:受访者供图深势科技创始人、CEO孙伟杰 图片来源:受访者供图

深势科技构建了“深势·宇知”AI for Science大模型体系,要做的就是科研过程中勘探的仪器、“挖矿”的工具。

AI4S创造了“挖掘机”,但关键是“挖什么”,这才是商业成功的起点。“商业的本质是解决问题,而不是想象问题。”孙伟杰表示,要避免“拿着锤子找钉子”,世界上天然存在的是问题,并不存在天然的学科划分,或者工具和方法,而绝大多数问题都是有解决方案的,只是会面临解决效率太低或者成本太高的问题。

一个好的需求,通常规模够大,并且被很好地“定义”过。以新能源电池领域为例,孙伟杰介绍,这一产业服务的是“人类想要跑出更远,出行更舒适”的需求,而巨大的市场规模下,支撑它的还不是一个很完善的技术,关键问题在于材料,这也恰恰是AI4S能很好发力的需求点——锂电池技术的提升是渐进性的,意味着需要持续投入研发。

在孙伟杰看来,AI4S本身是一个宽广的领域,在近两年将有更多的企业涌入,产业或将迎来爆发期。

“AI4S的大模型、数据库、对计算实验硬件的改造,这些基础设施已经逐渐看到了雏形。在一些重点场景里面,大家已经开始批量化应用新的范式。大规模应用的爆发期,可能就是在很多细分领域里,大家都更快速地产生了新的发现,或者说‘挖到矿’。”孙伟杰预测,近两年,至少会产生AI4S的下游公司,也就是“挖到矿”的公司。

这意味着深势科技的下游客户将更加丰富,在孙伟杰看来,如深势科技一样成为工具的平台级公司,在成熟的市场中会保持少数几家。“最核心的能力是透彻理解需求,找准场景,迅速形成闭环。”孙伟杰认为,对这些公司而言,在能力的优先级上,对需求的认知准确度甚至高于技术能力。

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