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”。

　　AI4S开花结果：未来的科研发生在云上

　　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”。

　　从随机到确定，大模型实现科研效率提升

　　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，就相当于拥有了挖掘机，这就是AI4S带来的变革。”

　　避免拿着“锤子”找“钉子”，下游或将迎爆发期

　　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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