「深势科技」获高瓴创投领投的A轮融资，以“AI+分子模拟”打造微观尺度工业设计新引擎

继计算机视觉和自然语言处理等赛道之后，AI从业者迫切需要寻找下一个应用场景。而在药物、新材料研发等需要通过大规模计算来保证精度的场景下，人工智能结合分子模拟的计算方法突破，正在催生新一代研发体系。

“AI+分子模拟”之所以适用于药物发现领域，底层逻辑是药物发现过程与物质在微观粒子层面的复杂多体问题息息相关。因此，由AI加持的分子级别的模拟计算，能显著缩短药物发现的周期，加快新药研发效率。与药物发现类似，新材料、化工等多个行业均适用于从微观尺度出发的研发体系，“AI+分子模拟”在这些领域同样大有可为。

深势科技是一家将AI与分子模拟算法结合，打造微尺度工业设计平台的初创公司。从底层数理模型出发，融合计算机科学下的模拟工具，深势科技的产品和服务能深入生物、材料、化学等各类具体场景解决研发难题。

深势科技首创的「多尺度建模+机器学习+高性能计算」新范式，突破性地实现了多尺度分子模拟中精度与效率的统一。

与上一代以打分函数、经验力场为代表的经验方法不同，也区别于常规的用AI从大量实验数据中提取规律的“归纳”式方法，深势科技的算法是利用AI大幅加速量子力学、分子动力学等物理模型的求解，再结合高性能计算等前沿计算手段，计算分子尺度的物理化学问题。在保证了计算效率和精度的基础上，还具备很强的通用性，可以为药物、材料领域带来极具突破性的计算模拟及设计工具。

立足于“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的新范式，深势科技形成了完善的软硬件产品线，其中包括微尺度工业设计的平台型产品。其产品和技术也在药物发现领域的蛋白质结构预测与机制研究，以及活性药物的筛选、优化与设计中落地。公司已与多家头部创新药企达成了合作。

药物发现、新材料均是万亿级的大市场，其研发体系的创新也将带来广阔的市场空间。深势科技已在近一年内连续完成了三轮融资，并得到了多个头部基金的加持。

在创始人张林峰看来，计算模拟已成为继实验方法、理论方法之后的第三个重要的科学方法。接下来，深势科技将持续探索新领域，为整体科研环境打造从底层技术进步到现实场景落地的创新体系。

AI与物理模型深度融合，深势科技一年完成三轮融资

7月，深势科技刚完成了由高瓴创投领投，经纬中国跟投的数千万美元A轮融资，这也是该公司在一年内完成的第三轮融资。此前，深势科技还完成了由元璟资本领投、清流资本跟投的Pre-A轮融资，并在2020年7月完成了来自百度风投领投，唯猎资本和盛景嘉成跟投的天使轮融资。

据了解，该轮融资之后，深势科技的估值已达数亿美元。

成立于2019年，深势科技致力于以新一代分子模拟技术解决微观尺度工业设计难题。简单来说，就是以“多尺度建模+机器学习+高性能计算”为基础，为创新药企、新材料厂商、科研机构等有微观设计需求的客户提供模拟研发平台。其新一代分子模拟算法将量子力学模型的求解速度提高至少五个数量级，大大解放了研发生产力。

创始人兼首席科学家张林峰毕业于北京大学元培学院，后前往普林斯顿大学继续深造，获应用数学博士学位；另一位创始人兼CEO孙伟杰同样毕业于北京大学元培学院，后继续在北京大学深造，获得管理学硕士学位。张林峰在普林斯顿期间与团队一起荣获了有“超算界诺贝尔奖”之称的「戈登·贝尔奖」。张林峰表示，机器学习与物理建模的结合正在改变着科学研究的范式，“深势科技的成立，也希望将那些想通过计算建模突破科学边界的伙伴集结起来，一起推动计算方式的变革”。

据了解，中国科学院院士鄂维南在深势科技担任董事兼首席科学顾问。公司的研发团队包括物理建模、数值算法、机器学习、高性能计算、药物计算和材料计算等多个学科领域，主要成员来自北京大学、普林斯顿大学、约翰霍普金斯大学、复旦大学、中科院上海药物研究所、阿里、百度等世界一流高校、科研机构和企业。

以新一代分子模拟技术为基础，融合跨尺度建模、高效采样、高性能计算等尖端算法科技，深势科技已经在药物设计、材料设计等领域落地了成形的产品及解决方案。

创新药领域，深势科技分别推出了针对小分子药物、多肽药物和抗体药物的设计管线服务，并推出了Hermite药物设计平台。公司还上线了Lebesgue科学计算平台，能为用户提供一站式“云端算力+深度软件定制”。此外，合作研发也是公司现阶段的业务模式之一，多家头部药企、锂电池厂商均为公司客户。

基于软件工具和相应服务，深势科技希望解决微观设计领域的计算模拟难题，从而实现理论计算指导实验，再通过实验高效反馈给设计的全新研究范式。

进入产业“定义问题”，已与头部创新药企、锂电池厂商达成合作

在药物发现领域，由于数据量大、研发投入高，由计算驱动的研发体系早已形成。

据了解，传统的新药研发，时间周期常常10年起，花费也在数十亿美元的水平。而在多年的投入后，失败率仍高达92%。因此，以上市公司薛定谔为代表，不少企业都开始运行高精确度的机器学习模型，通过分子设计来加速药物发现。在药物发现领域，仅临床前研发市场投入规模就达600亿美元，其中蛋白尺度实验的市场规模高达180亿美元。随着市场需求的不断壮大，薛定谔目前的市值也已接近50亿美元。

然而，随着研发对计算的需求越来越高，上一代要么价格高昂要么精度不足的计算方法逐渐落后于时代。市场对性价比高的计算方法的需求催生了新一代计算体系的诞生，由此，深势科技利用“AI+分子模拟”来驱动药物发现的计算升级。

事实上，不仅是创新药研发，有分子级别微观设计需求的领域都适用于深势科技的分子模拟技术，包括锂电池等新材料，以及催化剂、半导体等多个领域。不过，与药物研发较完善的计算驱动研发不同，其他领域的微观设计研发多在起步中。

张林峰表示，分子模拟等微观设计方法的应用，一方面受制于该领域整体研发支出的占比，更重要的则是能否与产业端建立有效的“认知桥梁”。所谓建立“认知桥梁”，即是指将分子模拟等微观设计方法与产业端的研发生产打通，让产业端得以深入理解新的计算方法，也让算力提供者形成产业逻辑。

为了搭建“认知桥梁”，深势科技会以驻厂的方式来充分理解场景。此外，与产业场景强交互的“合作研发”也是深势科技深入产业、定义问题的有效途径。

基于自身的算法优势和对产业场景的深度理解，深势科技已经形成了针对特定领域的解决方案和通用型软件平台。

其推出的Hermite药物设计平台，是深根植于云计算的临床前计算机辅助药物设计平台。该平台集成了深势科技自主研发的全新药物设计解决方案及众多业界优秀的药物设计工具，能为药物开发人员提供数据、算法、算力三位一体的一站式解决方案。

背靠Hermite这一药物设计平台，深势科技还为药企提供药物设计管线服务。具体来说，通过专用的算法来实现靶标结构预测和动态优化，再结合自由能预测等多个场景的精准模拟，最终实现由计算机辅助药物设计到计算模拟导向药物设计的转变。

目前，深势科技的产品与技术已经应用在小分子药物、多肽药物、抗体药物研发领域，未来核酸类药物也是可能的落地方向。

为了提供更具性价比的算力服务，深势科技还推出了Lebesgue科学计算平台，能为用户提供一站式弹性云端算力和深度软件定制服务。据了解，相较于传统科学计算算力支撑平台，深势科技的SCaaS（Scientific Computing as a Service，科学计算即服务）模块在资源多样性、资源量、灵活性和安全性上均有更优表现，而技术和成本要求则更低。

基于微观层面相通的计算能力，深势科技也在积极拓展新的业务领域。创新药之外，以锂电池为代表的新一代场景正为深势科技开启更广阔的市场前景。张林峰介绍，锂电池还处在计算驱动研发的起步阶段，目前公司已经与某头部锂电池厂商达成合作研发计划。

持续完善“创新-落地”链条，成就微观尺度工业设计的“达索”

张林峰认为，数据和模拟手段的极致结合将对工业设计和控制产生巨大的影响，而计算模拟的发展也正处在历史的拐点上。

一方面，以多尺度物理模型为基础，高性能模拟为引擎，机器学习为整合数据、连接不同物理尺度的桥梁，这三者的共同发展正在集结不同学科背景的人，将电子结构、分子动力学以及宏观尺度的模型和数据放在同一套框架下。另外，从底层技术创新到场景快速落地的链条也正在被打通，“当下的算力改革，将如同80年代的EDA软件，为药物、新材料等产业的发展提供源动力。”

而计算变革产业的过程需要不断完善“创新-落地”的链条。张林峰介绍，这个链条一端深入到基础学科的创新，一端对接实际的产业问题。而构建链条的第一步则是打造结合物理模型、机器学习、高性能计算的微尺度工业设计体系，这也是深势科技创立的初衷。

未来，深势科技希望搭建微观世界的“达索体系”，立足于相同的底层技术模型，打造适用于不同领域的工业软件。

新一代计算平台的发展离不开多学科背景人才之间的融合和碰撞，深势科技就聚集了一批不同背景的团队成员。随着人员以及学科背景的不断丰富，公司也需要依靠有效的协同体系来实现团队的高效运转。张林峰介绍，深势科技目前强调以真实问题为驱动，从问题、场景出发来促进成员间的沟通和碰撞。此外，底层创新层面，由于面对更大的不确定性，深势科技强调尊重团队成员的个体性和自主性，“整体性原则越少越好”。

随着各个业务条线不断结构化、规范化，深势科技也在持续扩大团队。张林峰介绍，目前公司正在为软件产品体系、底层技术开源社区运营以及早期药物研发等环节招聘人才。他表示，深势科技欢迎既有强基础学科背景，又有计算机能力的跨学科人才，“我们喜欢问题导向、结果导向的人，同时需要具备强自驱力、换位思考的能力，以及好奇心和责任心。”

云服务和超算基础设施的发展正在重新定义算力，而计算模拟与人工智能的结合也将催生新的软件平台服务体系。在张林峰看来，目前药物设计的格局就像20年前的半导体，仿真模拟及数据已经与产业结合，但仍在持续探索的阶段；而电池材料的格局则像十多年前的药物设计，设计研发的需求正因产业的发展不断扩大，但计算模拟与数据处理的工具才刚刚登上舞台。

深势科技的创立也让张林峰放弃了国内外Top级高校的教职，但他对从学术牛人到创业者的定位转换依然充满信心，“学术研究鼓励探索认知的边界，而科技公司鼓励解决实际问题、创造直接的价值。我希望尽我所能将它们更有效地结合起来，推动一波又一波的创新浪潮。”

投资人观点

高瓴创投执行董事肖永强表示：“深势团队的高性能计算引擎和基于微观尺度的‘AI+模拟’仿真软件，为药物和新材料等的研发提供了全新可能性，团队成果也获得了国际高性能计算应用领域最高奖‘戈登贝尔奖’，在全球范围内都具备领先性。我们非常喜欢林峰和伟杰两位创始人的搭配，期待在两位的带领下，深势科技将能够持续解放研发生产力，为微观尺度的工业设计解决难题，发展成为国际一流的工业软件。”

经纬中国合伙人左凌烨表示：“深势科技真正具有颠覆式的底层技术创新，将人工智能算法和物理模型相结合，实现了对分子结构层面的大规模、高效仿真和模拟，可以应用在化学、生物、材料等多个领域，打开了过去被算力限制的应用大门。深势科技的核心团队具有全球领先的底层学术创新能力，满怀远大理想，同时又有跨学科工程能力，能够把学术创新真正落地到产业中。我们相信公司可以成为全球领先的新一代分子计算的基础设施。”

元璟资本合伙人刘毅然表示：“深势科技团队引领的跨尺度建模技术成功应用了人工智能和高性能云计算等能力，革命性的提高了微观科学计算的尺度和精度，在全球范围内都处于领先位置。我们对发现这样的本土团队和自主创新感到激动，这样的底层技术创新也正是元璟在高科技赛道里一直寻找和重点关注的。深势的技术平台可以广泛应用于生命科学以及新能源材料等诸多领域。我们在去年底领投Pre-A轮之后公司也有了快速的发展，得到更多投资人认可。我们期待团队未来给我们带来更多的惊喜。”

清流资本To B领域负责人任晓晨表示：“科学模拟是高端科技和制造发展的核心驱动力之一。从牛顿的物理世界到薛定谔的微观世界，人类对分子世界的理解和掌握是推动21世纪科技革命最关键的钥匙。深势科技站在这个历史拐点上，突破性的将AI和分子模拟相结合，为人类研究微观世界打造了新一代的智能基础设施。清流资本非常高兴参与到这个激动人心的变革中，期待与深势科技一起，共同见证和开拓人类探索世界的新边界！”（本文由「时氪分享」原创出品）