《经济观察报》年刊专访深势科技孙伟杰：AI计算成就“中国的DeepMind”

过去的AI技术的发展模式，多是在特定AI模型的基础上寻找行业数据，再基于大量数据进行模型训练，尽管这一领域也曾诞生过非常有趣的应用，但“AI for Industry”的创业路径，不是孙伟杰的选择。

作为深势科技的创始人兼CEO，孙伟杰在接受经济观察报记者采访时，表达了自己的创业初心：希望用AI算法先去解决事物底层的科学问题，再去进一步解决人们关心的工业或行业问题。这便是他频频提及的“AI for Science”，即科学智能。“我们都知道，整个世界的底层是由一系列科学规律所支配的。”孙伟杰创立的深势科技，致力于通过AI算法大幅加速量子力学、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，进一步提升物理模型的求解效率，从而高效计算微观尺度的物理、化学问题。

在孙伟杰看来，上述用AI求解微观尺度科学问题的方法，正在打造出一系列微尺度科学研究和工业研发平台，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息行业的科学与工程研究提供智能化研发引擎；而创新的研发平台还能深入一系列场景端，提升医药、材料等行业的研发效率，创造产业价值。

踏入无人区

公开资料显示，加州理工、阿兰图灵实验室、MIT、谷歌DeepMind等来自美国的知名高校和科研机构，自2019年起纷纷成立了AI for Science方向的研究实验室，这在一定程度上推动了AI for Science概念的崛起。

2021年后，这一概念不仅被全球科学界、产业界所认同，还有不少国际机构也在公开使用，像阿里达摩院就将AI for Science列入了未来十大科技趋势，而NVIDIA也将AI for Science称之为“一场正在发生的革命”，同年DeepMind还开通了AI for Science播客等。

图为深势科技产品架构

相较而言，成立于2018年的深势科技，早早地就立足国内展开了AI for Science研究创新。“方向只能大致正确，但组织必须充满活力。”孙伟杰一直喜欢引用华为创始人任正非的这句话，他认为，科技行业要做的就是踏进无人区，从底层引领原创性的突破，“追随式的创新，通常不能称之为最前沿的科技。”

在北京大学读书时，孙伟杰与同窗张林峰常常探讨，用AI解决物理问题并为产业带去价值的方法，彼时的二人并不知道，这会在多年后成为他们创业的源头。

萌生创业念头前，孙伟杰曾在深科技、企业服务领域做投资人。不断深入到机构投资的不同公司里进行一些投后工作，这些经历给孙伟杰增添的是宝贵的认知财富。

提及投资人这一角色，“让我从不同的横截面，生命周期的不同阶段，甚至是一个公司里面不同的岗位视角，去观察一个组织。”孙伟杰通过做前沿科技方向的投资，更为笃定一件事：科技一定要突破原有的生产力边界，并且提升下游行业解决问题的效率。

不只是技术创业的价值观，孙伟杰还较早地意识到，AI for Science可以驱动科学研究实现范式改革，他随即与在学术界正在进行原创性科学突破的张林峰“一拍即合”，二人决定在国内组建这样一支科学革命的团队，为建设现代化产业体系打造智能研发引擎。

2018年夏天，“一个技术视角，一个产业需求视角”，孙伟杰讲述，二人讨论之初就想成立创业公司，他们认为，这比在大厂或学术界环境里，更利于AI for Science技术本身的成长。

于是，孙伟杰在2018年底把公司成立了起来，当时的张林峰还没有从普林斯顿大学应用数学博士毕业，但二人各自开始展开资源准备，从成员招募到创业思路梳理，直到2019年5月，深势科技团队才正式组建起来。

回忆起公司刚成立，团队差不多十来个人时，孙伟杰玩笑称，“需要‘化缘’，靠一些跟科研机构合作的项目支持早期的运营经费”。比较困难时，账上只剩不到20万元人民币。

孙伟杰十分理性、审慎，他告诉记者，创业之初就曾算过一笔账，“整件事情做成，差不多需要10亿元人民币。”在他看来，有问题就解决，缺钱就去找钱，身为创业者，一味地焦虑或自我怀疑毫无意义，只是在浪费时间。

绝对坐标系

若把创业比作驾驶一艘船，曾经的投资人身份更多是赋能创业者，“像是给船插上一根帆”，如今最大的不同是，孙伟杰成为这艘船真正的掌舵者后，他知道，深势科技这艘船驶入的是罕有人探索过的海域，虽是一片蓝海，却让团队找不到可以借鉴的经验。

创业维艰，更不可茫茫然前行。孙伟杰告诉记者，深势科技为自己找到了一个绝对坐标系，那就是让计算的方法更有效地去替代实验。

任何一个工业领域，都是在底层的物理模型系统性地应用到工业研发中来，这个工业门类才能走向成熟。化学、材料、生物、药物等“实验科学”，也必将由“实验试错”走向“计算设计-实验验证”式的研发模式——先进行大量计算模拟后，再进行少数实验验证计算结果。“不用再像过去一样，反复去经历试错的过程。”孙伟杰从莱特兄弟发明飞机之初讲起，人类早期驯服野生飞机是用生命反复试错，而现代人调试飞机则可通过诸如达索系统等工业软件对飞行器进行设计和仿真实验。

达索系统将固体力学、流体力学、电磁学等物理模型与计算机的数值方法相结合，实现了在宏观尺度的工业仿真和优化，极大地解放了宏观尺度的工业设计的生产力，市值高达数百亿美元。孙伟杰认为，微观尺度的物理模型早已完备，AI for Science也突破性地解决了微观物理模型的求解问题，如此一来，微观领域也存在诞生新的“达索系统”的空间。“深势科技要打造微观世界的‘达索系统’。”在孙伟杰的雄心大略下，团队创新的AI计算方法既可以保证计算效率和精度，AI for Science技术的应用范围也很广泛，“感觉哪儿都能锤一锤”。

不过，孙伟杰知道，这样“锤出来”的结果，未必是行业真正认可的。为了避免陷入“拿着锤子找钉子”的创业窘境，他和张林峰意识到必须从行业关心的关键问题倒推，遵循“一个中心，两个基本点”，即以解决行业真实的痛点问题为技术和商业发展的中心，尊重技术发展的基本规律，尊重团队和组织的基本进化逻辑。

孙伟杰的团队汇集了包含物理建模、数值算法、机器学习、高性能计算及药物和材料等多个领域的科学家和工程师人才，从底层算法到工业软件创新，再到基于行业深度knowhow的产品应用落地，一条闭环链路可以走通。

最终，深势科技的AI for Science平台选择先从药物研发领域切入落地。据孙伟杰介绍，药物研发领域有完善的分工体系，一款药物的早期研发大致会经历蛋白结构解析、蛋白动态探索、药物分子发现、药物活动优化以及成药性优化等关键环节。

若按传统研发过程看，光第一步蛋白结构解析就要经过数月、数十万计的实验，但在深势科技Hermite^®药物计算设计平台上，Uni-Fold仅用十分钟就可以获得精准的蛋白结构，不仅如此，在后续的研发环节上，通过精准的计算模拟大幅缩减实验次数，苗头化合物的发现可以仅用数十次实验，在数周内完成；药物的优化可以从过去长达3-5年的时间直接降至短短6-8个月时间里完成。

“AI for Science平台可以十倍提升药物研发各环节的效率。”在孙伟杰看来，除了研发效率的提升，更为关键的是，依靠全新的分子模拟，深势科技还攻克了数个难成药的靶标，为行业带来了新的机遇。

他以一些难成药的靶标为例，过去传统的技术手段下，无论做实验还是其他方法，受限于对靶标蛋白机理的理解，都无法找到药物；而今依靠基于AI for Science的分子模拟手段，可以模拟整个靶标蛋白质微观层面的动态变化，更深刻地理解蛋白的功能和机理，帮助科学家们攻克靶标的成药性难题。

据孙伟杰介绍，对于药物研发而言，全球首创型药物往往是最高价值的药物，“但常常没有高质量的数据可用。”他告诉记者，“我们可以通过基于AI for Science的物理计算突破现有药物研发方面的认知局限和数据局限，为药物研发人员探索微观世界提供强大的手、眼、脑。”

“中国的DeepMind”

其实，开展技术的商业化落地过程中，一直有个现实摆在孙伟杰面前，那就是并非所有人都能领会“计算能代替实验”这样的趋势。

尤其在深势科技的下游客户中，也一直有开放派与保守派的划分。据孙伟杰讲述，前者率先拥抱新技术，使用了深势科技的AI计算方法，极大加速了自身研发后，“这些人成为我们的革命伙伴后，也帮助我们完成了二次革命。”他发现，下游越来越多的客户看到了，深势科技为他们真正带来的改变，这种传导效应的实际意义更强大。

现今，包括翰森制药、佰翱得、加科思药业、泓博医药、恩华药业、益方生物、上海恒瑞医药等大型上市药企、头部创新Biotech及国内外CRO巨头，都已经是深势科技聚焦药物领域开发的Hermite®药物计算设计平台上的KA客户。

孙伟杰还给出了一组数据，目前Hermite®药物计算设计平台还覆盖了众多医药类院校和研究所，包括中国药科大学、兰州大学、暨南大学、郑州大学、北京大学深圳研究生院、厦门大学、西湖大学、上海医药工业研究院以及中国科学院上海药物研究所等。

基于“AI for Science”新范式，深势科技还打造了一个科学计算云平台——Bohrium®，除赋能科学家们的一线科学研究工作，也解决了很多新材料研发的问题，在新能源领域与宁德时代达成合作，共建联合实验室，以更高效的计算驱动材料研发的模式。

在孙伟杰看来，深势科技让现有的研发实现了“计算指导实验、实验反馈设计”的全新范式，为药物、材料领域带来了突破性的计算模拟及设计工具。让他尤其感到骄傲的是，团队还让许多科研工作者重新燃起了对计算的热情，不仅科学研究效率提高，在产业转化方面还成果迭出。

为将创新经验普惠至整个行业，与产业链发展共赢，深势科技还建设了DeepModeling开源社区，开放共享其科研成果。一组数据显示，深势科技底层的科学计算方法及其开源软件，已被全球超1000个学术课题组，用来做前沿科学研究。

孙伟杰觉得，深势科技作为一个工具的提供方，“面向跨尺度、大规模分子体系推出了AI for Science计算平台，帮助下游的科学家们更好地理解和认知世界，成就他们的学术理想。”当然，坚持技术普惠的同时，深势科技也不断把算法打造成工业级，向产业各界提供着其智能化的SaaS软件。

“2022年是我们的商业化元年。”岁末已至，孙伟杰透露，深势科技在过去的一年里取得了数千万元人民币的收入，而以新一代分子模拟方法打造的微尺度工业设计平台，在一些已经布局得比较充分的领域里，“已经看到了商业回报快速增长的趋势”，他预计未来每年会保持三倍以上的收入增长。

如今的深势科技，除了承接很多政府科研项目，像中关村颠覆性科技类项目的支持，还获得了包括百度创投、清流资本、元璟资本、高瓴资本、经纬创投、源码资本、启明创投等一线投资机构的青睐，至今已经完成了4轮融资。

欲享其成，必承其重。站在当下时点，孙伟杰回忆创业早期做出的决定，“高筑墙、广积粮、缓称王，先低调做事，将壁垒搭得很高也很强的时候，再露出”，虽让团队经受了一个艰难痛苦的阶段，却也避免了“早期的市场乱战”。相应的好处是，大多数投资人和客户见到深势科技这家公司时，“已经能够看到比较成熟的底层基础设施、解决方案和产品。”

孙伟杰希望，团队能为行业输出理性的观点和声音，尤其AI for Science还处于发展早期，这样一个新兴技术和商业模式的产生，认知门槛较高，在尚未做出成绩时，就把概念炒得过热，容易给公众带来误导，外界就会更难分辨这个行业到底在做什么。

孙伟杰不惧怕竞争，也不担心会有新的进入者赶超团队，基于先进的技术和商业落地能力，深势科技被业内称为“中国的DeepMind”，在他看来，“以问题导向建立的多学科交叉融合、敏捷迭代的团队和组织，以及持续创新的能力”，才是自身最本质的优势，更使深势科技创立至今树立起了坚实壁垒。

本文首发于《经济观察报》，作者：钱玉娟

关于深势科技

深势科技是“AI for Science”科学研究范式的引领者和践行者，致力于运用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

我们开创性地提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的革命性科学研究新范式，并推出了Hermite®药物计算设计平台、Bohrium®微尺度科学计算云平台等微尺度工业设计基础设施，颠覆了现有研发模式，打造“计算引导实验、实验优化设计”的全新范式，为药物、材料领域带来极具突破性的计算模拟及设计工具。

深势科技是国家高新技术企业、北京市“专精特新”中小企业，总部位于北京，并在上海、深圳、海口等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中公司的博士及博士后占比超过35%。核心成员获得过2020年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作当选2020年中国十大科技进展和全球AI领域十大技术突破。