杀入AI制药的互联网巨头，只有百度是认真的
2020年下半年，几家互联网巨头像是约定好似的，一起涌进AI制药赛道。
腾讯、华为相继在当年的世界互联网大会上官宣了自己的AI医药平台云深智药和华为云EIhealth。
两个多月后，李彦宏亲自挂帅，牵头成立了AI生命健康平台“百图生科”，加速深度学习算法在新药研发和精准诊疗方面的应用。阿里巴巴和字节跳动也动作频频。
互联网巨头的加入，无疑为这个现象级赛道再添一把大火，看似鲶鱼闯入，风雨欲来。
两年时间过去，似乎只有百图生科在为AI制药大声摇旗呐喊。
能够被互联网巨头看上并入局的，一般来说该赛道都会有利益可图或者有充足的想象空间。
以往互联网公司进军药物研发，几乎是难以想象的事情。
医药行业高风险、行业发展缓慢的特性看似与烧钱换增长的互联网八字不和，科技公司大多选择边缘赛道。有电商基因的基本都去卖药了，比如京东健康和阿里健康；有流量的则做起了医疗科普、互联网医院等。
AI辅助药物研发的技术交叉特性，为科技公司以AI端切入药物研发撕开了一道口子，或许一些企业只是试水，对主要玩家不构成大的威胁。
像百度这样一只脚跨过太平洋真正做药的并不多，并且还挺像那么回事儿的。
首先百图生科是一家独立的公司，它并没有被归类为“腾讯健康”或者“华为云”等大业务范畴下，由李彦宏个人发起且公司独立运营，有着清晰的股权架构。
成立一年后，百图生科被单独拿出来融资，首轮就获投1亿美元，领投方为GGV资本，跟投方包括百度、君联资本、蓝驰创投、真知资本、襄禾资本。
同时，百图生科将眼光聚焦于免疫领域，围绕多种肿瘤免疫和自身免疫疾病建立了30余个自研项目，及多个联合开发项目，目前都在临床前研究阶段。
根据公司此前在苏州建设抗体研发中心与发布ImmuBot免疫机器人，主要方向应该是数据量更少、开发难度更大的大分子药物。
无论国内还是国外，互联网公司自己搭建药物研发管线的都不算多，绝大多数都选择与药企合作并提供技术支持，百图生科确实显得诚意满满。
但互联网公司的基因决定了他们不会像AI biotech一样融资拿钱做药，雄厚的背景和技术沉淀下，讲故事和做平台几乎是必然。
壕气首先体现在抢人方面。
近两年来，百图生科宣布百万领军人计划，邀请100位生物计算人才加入公司，年薪分为三个档次，100万美元/年、100万人民币/年和100万人民币两年。
各种吸引力之下，百图生科囊括了著名机器学习大牛宋乐（现为百图生科AI首席科学官），吉利德前全球执行总监蒋昭实（现为靶点发现副总裁）、以及资深生物化学专家容晓军（现为发现生物学副总裁）等高管，以及一众顶尖院校毕业的博士。
除此以外，百图生科还有强大的科学顾问团队，包括R语言发明人Robert Gentleman、吉利德前全球副总裁Michael Wulfsohn，还有国内多位免疫学的权威专家董晨院士、刘芝华教授、苏冰教授等。
人才以外，百图生科的重资产投入也不小。
公司在北京、苏州和硅谷累计建设了上万平米的研发实验室，里面配备了大规模高通量自动化验证实验室、CLIA 标准组学实验室、微流控芯片刻蚀/光刻实验室、光学技术实验室、CRISPR 系统、类器官系统、微流控系统、计算光学系统等，还和百度建立全球最大的生物超算中心。
这几乎囊括了当下的前沿实验技术，又贵又新，行业能够与之比较的也就是上市AI制药公司Relay。
要知道部分AI制药公司自己都缺乏完善的湿实验室，选择和CRO合作研发；而百图生科的研发中心规模与一家中等CRO相当。
当然，百图生科是不打算做CRO的，毕竟这对互联网公司而言不太酷。
这些设备最重要的通过高通量实验来配合产生数据闭环，最终目的是构建百图生科的千亿参数免疫大模型，解码免疫系统。
大规模预训练模型在人工智能界并不稀奇，2020年OpenAI发布的预训练语言大模型GPT-3震惊了业界，两年时间就将参数规模扩大10倍，达到1750亿个参数，打破了人类有史以来创建的最大神经网络纪录。
预训练大模型是指在大规模宽泛数据上进行训练的基础模型。它抓住了深度学习算法数据越多模型鲁棒性越强的基础特点，对模型进行暴力地“数据投喂”。
经过大规模数据的预训练后对下游工业界意义非凡，经过预训练+微调的方式模型可以产生多种应用，例如GPT-3可以用来聊天、生成文本、翻译、做笔记等各种与文字相关的工作。
生物医药界很少有大规模的预训练模型，即使是前不久Meta AI发布的ESMFold，号称迄今为止最大的蛋白质语言模型，已经预测超6亿种蛋白质，也仅仅只有150个亿参数。
而百图生科想要构建的预训练模型能部分模拟免疫系统功能，形成一个多模态跨尺度的体系，从蛋白质序列、蛋白质相互作用、细胞系统等多个尺度出发，为今后批量化地进行靶点发现和制造药物奠定基础。
不得不说这是一个野心勃勃的计划。
无论是千亿规模的AI可用的参数，还是建模需要调动的多项计算资源（包括大规模分布式训练、并行计算、软硬件协同优化等），已经不是一家普通AI初创能够完成的事，跨国药企或许有资源，但其基因也决定了他们很难自己牵头开发大模型。
百图生科真的能够如愿吗？
这似乎与行业的某种声音背道而驰：部分公司在利用小数据和宽数据去处理“重要且可以通过计算解决的问题”，通过一个个小突破实现AI药物的渐进式发展。
毕竟，模拟人体免疫系统还是太超前了。
多尺度建模带来的主要成就和改进没有随着计算资源的增加而变化。它一方面基于AI从高质量的生物和化学数据得出的因果推论，即将数据转化为知识的能力；但另一方面药物研发又是确定性和偶然性并行的。
如今人体复杂的免疫系统有太多未解之谜，很多疾病形成的原因和运作机理尚且都不清楚，连家底深厚的跨国大药企也经常折戟。AI又如何做到有的放矢地得到高质量见解呢？转化效率或许堪忧。
当然，罗马并非一日建成，此前百度已经在其他行业有建设预训练大模型的经验。如果这个免疫大模型能够成功并输送给行业使用，或将进一步降低运用AI进行药物研发的门槛，实现批量化研发药物的能力。
为此百图生科发布了“免疫图谱卓越计划”，计划投资10亿元与合作伙伴共同绘制免疫图谱，探寻癌症、自免等疾病的复杂规律，构建万亿关系的多组学免疫图谱，这些知识图谱将用于建设大规模预训练模型。
回看国内切入AI药物研发的科技公司，目前只有百图生科走得最深最远。
这似乎与企业理念和布局息息相关。
华为云Ehealth主要围绕其云计算业务展开，广泛和AI医疗的多个场景建立联系，例如疾病基因早期筛查、疾病辅助诊疗、药物研发等环节，瞄准的是医疗大数据和智能化的“上云”需求。
正如此前任正非承诺不造电动汽车，而是为企业提供核心解决方案（俗称卖铲子）。
腾讯的云深智药官宣后也没有大动作，目前主要依托腾讯AI lab联合高校进行前沿研究，以及和少量的和药企进行试水合作。
此前腾讯健康的智慧医药开放日，云深智药被打包进入了其医药全价值链数字化，成为腾讯健康广泛布局的一部分，在很大程度上也是基于云计算。
而百图生科几乎很少和百度的智能云业务联系，将自己定位为造药新势力，对标的是基因泰克，想用计算技术革新医药研发的意图很明显。
百度重金押注生物计算，也与此前深度布局人工智能、自动驾驶的战略有异曲同工之处，对自身技术有足够的信心，也愿意为AI+生物医药的前景买单。
当下，绝大多数AI制药初创都在努力推进管线，或拿下大药企合作，完善自身平台，百图生科做的事情的确有些不同，运用自身的影响力打造计算免疫生态。
智药局注意到，当前百图生科的合作对象大多为初创公司和科研机构，包括各类组学和免疫公司，较少有国内外大药企的身影。大型药企的主流选择仍是和多家AI制药初创公司合作，落实到具体的药物研发痛点。
不过，在很多医药企业还对AI药物研发抱有怀疑时，除开超前的理念和互联网黑话，能有这样一家企业从AI的角度为药物研发和生物计算注入活水，并愿意花重金投入，其实比较难得。
过去一年百图生科的团队已经从30人扩充到300人左右，增长非常迅速。而在成立之初，李彦宏似乎已经做好了长久地、持续地为百图生科输送资源。
但医药研发不是谁口号喊得响亮就能笑到最后。百图生科也不过成立两年，一切才刚刚开始，是一地鸡毛，还是一匹黑马，有待时间的验证。
参考来源：
百图生科官网、微信公众号
https://mp.weixin.qq.com/s/NxP-Y52IFqER-x4mgiv5PQ
—The End—
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