启明星 | 深势科技孙伟杰和张林峰：用AI+分子模拟技术，瞄准两个万亿大市场

启明星 | 深势科技孙伟杰和张林峰：用AI+分子模拟技术，瞄准两个万亿大市场

编者按：近期，启明创投投资的深圳科技多次获得权威认可。公司两位创始人孙伟杰、张林峰登上2022年福布斯亚洲医疗健康与科学领域U30榜单封面，并入选36KrX S级青年企业家榜单。深圳科技还入选2022未来医疗百强系列榜单·中国创新数字医疗榜。

深圳科技是“AI for”科研范式的先行者。致力于利用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算方法解决重要科学问题，为人类文明提供最基本的生物医学、能源、材料和信息科学与工程。研究创建新一代微尺度工业设计与仿真平台。

近日，孙伟杰、张林峰接受创业网专访，介绍了公司聚焦细分领域、布局药品和材料两个市场的逻辑，并分享了深圳科技2022年的发展目标。 启明创投微信公众号转载已获许可。

深科技创始人兼CEO孙伟杰（左）深科技创始人兼首席科学家张林峰（右）

2020年底，人工智能（AI）领域发生了里程碑式的事件。

谷歌AI实验室的系统宣布破解了蛋白质折叠结构的预测，克服了困扰生物界50多年的难题。

这一成果被美国《科学》杂志评为全球十大科学突破之一。著名科学家施一公称其为“人工智能对科学领域的最大贡献”。

去年7月，该系统的相关论文和源代码被公开，并在顶级科学杂志《自然》上解释了技术细节，但其训练代码并未发布。

仅仅五个月后，中国初创公司深石科技就推出了基准蛋白质结构预测工具Uni-Fold，不仅重现了全量训练，还开源了训练代码和推理代码。

一个拥有如此技术实力的公司一定有一个精彩的商业计划。

创业网旗下锐手数据分析显示，深圳科技成立于2018年底，两位核心创始人孙伟杰和张林峰都是北京大学元培学院的90后毕业生。

深圳科技的使命是利用“AI+分子模拟”技术，打造生命、能源、材料科学与工程研究的微观工业设计基础设施，助力释放人类这些最基本领域的研发生产力。公司目前的主战场是药物和材料的研发设计。

深圳科技自成立以来，获得了启明创投等多家一线机构的青睐，仅用一年半的时间就完成了四轮融资。

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北京大学元培学院两位学术带头人，

闯入“AI+分子模拟”细分赛道

在这个以技术/科学家为主角的创业时代，同为北大元培高材生的孙伟杰和张林峰无疑是非常受投资人欢迎的创业组合。

对于孙伟杰和张林峰来说，一起创业是水到渠成、水到渠成的事情。

早在北大读书时，两人都是学校各项组织活动的积极分子。孙伟杰曾担任北京大学元培学院学生会主席、元培男篮队长。张林峰曾任学院第一届学生学会会长、体育部部长。运动是两人共同的爱好，经常一起打篮球。

虽然当时还没有创业的想法，但是两个人已经开始尝试建立自己的影响力了。

本科毕业后，张林峰赴美国普林斯顿大学攻读博士学位。主要研究方向包括统计物理、分子模拟和机器学习，以及在化学、生物学和材料方面的应用。

孙伟杰留在北京大学攻读教育经济与管理专业研究生，也在投资机构积累了一些风险投资的知识和经验。

2018年前后，张林峰的分子模拟研究取得了一些突破。孙伟杰听说后很感兴趣，两人选择了自己创业。

用孙伟杰的话说，我们一拍即合。

自创业以来，深圳科技专注于“AI+分子模拟”细分领域，研发了高效的分子模拟算法，在保持量子力学精度的同时，可以将分子动力学的计算速度提升几个数量级。 。首创“多尺度建模+机器学习+高性能计算”新范式，实现多尺度分子模拟精度与效率统一的突破。在保证计算效率和准确性的基础上，还具有很强的通用性，可以为药物和材料领域带来新的计算模拟和设计工具。

2020年，深科技团队核心成员荣获高性能计算领域全球最高奖项“戈登·贝尔奖”。

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聚焦药品和材料两个万亿级场景

在具体应用场景上，深圳科技重点关注药品和材料两个万亿级市场。

谈到布局逻辑，孙伟杰认为，选择这两个领域并不难。真正困难的是，药物和材料的研发链很长，细分领域也很多。关键是从哪个角度进入。

“当我一开始对这些领域不太了解时，我觉得我们的算法可以在药物和材料的任何地方使用。在了解更多之后，我觉得它们不能在任何地方使用。”孙伟杰告诉创业网。

凭借深入的理解和多次认知的突破与重构，深科技最终选择了药物设计和材料设计作为切入点。

在药物设计方面，深圳科技打造了新一代药物计算设计平台™，基于人工智能、物理建模和高性能计算，以Web应用的形式提供多种药物设计功能。包括靶标结构分析、预测和精化、新化合物筛选、先导化合物优化和性质预测等。

前面提到的基准Uni-Fold是™平台中的蛋白质结构预测工具，可以实现预测效率和准确性的重大飞跃。

在张林峰看来，深圳科技与传统AI辅助药物研发的不同之处在于，AI是其必备能力之一。他们有很多工具包，比如模拟、大规模算力调用等等，他们要做的关键是从问题和实际需求出发，看看什么样的技术组合才能最有效地解决问题。

“AI是一个非常宽泛的技术概念，它是一把大锤子，敲击每一个场景。最终，场景专业化才是验证锤子好坏的终极问题。”

所谓成败，最终还是要看场景的转换，也就是所谓的商业化。

在药物设计方面，深圳科技与豪森药业、恩华药业等知名上市药企达成战略合作。

在材料设计领域，深科技也有明确的判断。

“（可以用算法），但在哪些物质领域价值高的领域，我们的算法在这些领域更重要。”孙伟杰说道。

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最大的挑战是不被理解

2020年6月，张林峰博士毕业后回国投身创业。与以前专注于科学研究相比，他的生活状况发生了显着变化。

“直观的感觉是，我可能在头一两周就说了我在普林斯顿几个月里说过的话。”张林峰告诉创业网。

现在两位创始人有一个共同的目标：利用深圳科技“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的新范式，将药物和材料的研发从过去的试错法转变为计算设计法实验验证。改变行业传统研发模式，提高研发效率。

为此，深圳技术研发团队聚集了数十名优秀科学家和工程师，包括物理建模、数值算法、机器学习、高性能计算、药物和材料等各个领域的人才。

“我们的共同特点是问题导向思维、好奇心、责任感，这驱使大家突破自己的界限，不断学习。”张林峰说。

回忆起这几年创业所面临的挑战，孙伟杰表示，自己其实每天都在挣扎。关键是要不断更新自己的认知模型，能够做出当下最有效的判断。依靠现有的一套成熟的方法是不可能的。 ，并且不可能指望任何人给你一个明确的答案。

孙伟杰坦言，最大的挑战是人们不被理解。

AI辅助药物研发是近两年的热门领域。 BAT纷纷进入该领域，诞生了众多明星创业公司。在创业之初，大家很容易从AI制药的角度，或者从开源软件公司的角度来看待一家新公司。 “因为已经有了一定的参考模型或者概念。”张林枫说道。

现在，无论是AI+分子模拟还是AI for，这些概念越来越受到科学界和工业界的认可。人工智能正在走向底层科学研究，科学研究正在成为人工智能的新战场。

谈到2022年的目标，孙伟杰表示，希望在一些细分场景下，有一批客户愿意追随我们，我们的产品和服务能够初步得到行业的认可。在科研领域，有一批客户会真正用我们的产品来改变过去的研发模式。 。

来源 |创业州

作者 |吴中学