每經記(ji)者｜可(ke)楊  李(li)少婷    每經編輯(ji)｜魏官紅    

這場人工智(zhi)能熱(re)潮涌入大(da)眾視野之初，少有(you)視線關注到科(ke)研領域(yu)泛(fan)起的漣漪。2024年(nian)諾貝爾(er)物(wu)理學(xue)獎和化學(xue)獎相繼(ji)揭曉，大(da)張(zhang)旗鼓地向世人宣告(gao)了“AI for Science”（業(ye)(ye)內又簡稱為AI4S）的進(jin)程。被稱為“賣鏟人”的英(ying)偉達創始人黃仁勛也大(da)呼(hu)“AI將加速科(ke)學(xue)發(fa)現(xian)，變(bian)革各(ge)行各(ge)業(ye)(ye)”。

一時(shi)間，AI4S成為熱點。知名玩家DeepMind和微軟等(deng)奪(duo)人眼(yan)球，但鮮有人知，“AI4S”最早是由中國科學院院士鄂維南(nan)在2018年(nian)提出的(de)。

2018年也是(shi)深勢科(ke)技(ji)(ji)創始人、CEO孫偉杰決心由(you)風險投資領域躬(gong)身(shen)入(ru)局AI4S賽(sai)道的關(guan)(guan)鍵轉折點(dian)。這家公(gong)司以2021年成(cheng)功復(fu)現AlphaFold2聞名業內，且在推理(li)速度、單體蛋白結構預(yu)測精(jing)度、蛋白多聚體結構預(yu)測精(jing)度等指標(biao)上超越AlphaFold2的模型而更受關(guan)(guan)注，鄂維南是(shi)其首席科(ke)學顧問。迄今，深勢科(ke)技(ji)(ji)已完成(cheng)6輪融(rong)資。

與大(da)語(yu)言模(mo)型“幻覺”多(duo)發不同，AI4S基(ji)于(yu)科(ke)(ke)(ke)學規律，是嚴謹的。近日，孫偉(wei)杰在接受《每(mei)日經濟(ji)新聞》記者的專訪時，將傳(chuan)統科(ke)(ke)(ke)研比喻為(wei)(wei)“挖礦(kuang)”，他認為(wei)(wei)，AI4S提供了高效的工具(ju)“挖掘(jue)機(ji)”，幫(bang)助人類將原本隨機(ji)的科(ke)(ke)(ke)研結果框定在一(yi)個相對確定的范(fan)圍內，進而(er)提升了科(ke)(ke)(ke)研效率。而(er)照(zhao)此(ci)發展，做(zuo)實驗可(ke)能就像(xiang)現在人們在手(shou)機(ji)上做(zuo)計算、修圖一(yi)樣簡(jian)單，“未來的所有科(ke)(ke)(ke)研都會發生在云(yun)上”。

深(shen)勢科技創(chuang)始人、CEO孫(sun)偉杰(jie) 圖片來源：受訪者供圖

AI4S開花結果：未來的科研發生在云上

AlphaFold由谷歌(ge)DeepMind團隊研(yan)發。AlphaFold使得研(yan)究(jiu)人(ren)員可以使用(yong)人(ren)工智能模型來設計應用(yong)于(yu)疫苗、建筑材料(liao)或納(na)米機(ji)器上(shang)的全(quan)新蛋白(bai)質，能基本預(yu)測此前(qian)人(ren)類(lei)尚未解析的蛋白(bai)質組(zu)結構。

在2021年(nian)美國《科(ke)學(xue)(xue)》雜志公布的十大(da)年(nian)度科(ke)學(xue)(xue)突(tu)破中(zhong)(zhong)，預測蛋白質結構(gou)的AI模型(xing)AlphaFold位列其中(zhong)(zhong)。

人工(gong)智(zhi)能改變了科(ke)研范式。

“人工(gong)智能(neng)的(de)本質(zhi)在于(yu)從復(fu)雜的(de)系統中(zhong)學習(xi)高價(jia)(jia)值的(de)規律(lv)。模(mo)型本身的(de)價(jia)(jia)值取決(jue)于(yu)它所(suo)(suo)學習(xi)的(de)規律(lv)的(de)價(jia)(jia)值。”孫偉杰(jie)認為，現代(dai)科(ke)學發展這(zhe)么多年，最具價(jia)(jia)值的(de)規律(lv)就(jiu)(jiu)是科(ke)學規律(lv)，如果人工(gong)智能(neng)學會了這(zhe)些規律(lv)，或許模(mo)型就(jiu)(jiu)能(neng)求解世界上(shang)所(suo)(suo)有受(shou)這(zhe)些規律(lv)支配的(de)問題，這(zhe)也是AI4S的(de)魅(mei)力(li)所(suo)(suo)在。

與大語言模型不(bu)同，AI4S不(bu)存在“幻覺(jue)”問(wen)題(ti)，二者范式不(bu)同。據孫偉杰介(jie)紹，AI是嚴謹的，至(zhi)少在AI4S領域。

從概念提出(chu)(chu)到AlphaFold問世，可行性已經得(de)到了驗證。“當時大家猶豫的(de)是(shi)靠(kao)不靠(kao)譜(pu)。”孫(sun)偉杰回憶道(dao)，為了打消目標客(ke)戶的(de)疑(yi)慮，深(shen)勢(shi)科技于(yu)2022年秋天(tian)推(tui)出(chu)(chu)了第(di)一版《AI for Science全球發展觀察與展望》。

直到2023年、2024年，大(da)家對這一(yi)概念已經沒(mei)有絲毫懷(huai)疑，考慮的問題從“要不要做(zuo)”變成了(le)“先做(zuo)什(shen)么、后做(zuo)什(shen)么”。至(zhi)(zhi)此，AI4S已經在(zai)全國乃至(zhi)(zhi)全球充(chong)分地開花結果(guo)了(le)。

具體到深(shen)勢科(ke)(ke)(ke)技，孫偉(wei)杰介紹，其選(xuan)擇的(de)是生(sheng)命(ming)科(ke)(ke)(ke)學和(he)物質(zhi)(zhi)科(ke)(ke)(ke)學兩(liang)大(da)領(ling)域(yu)。“客觀世界只有生(sheng)命(ming)科(ke)(ke)(ke)學和(he)物質(zhi)(zhi)科(ke)(ke)(ke)學兩(liang)大(da)門(men)類。”生(sheng)命(ming)科(ke)(ke)(ke)學包括生(sheng)物科(ke)(ke)(ke)學，如創新藥(yao)、合成生(sheng)物學、生(sheng)物育種等(deng)，物質(zhi)(zhi)科(ke)(ke)(ke)學包括新材(cai)料(liao)、新能源等(deng)。

在孫(sun)偉杰設想的(de)(de)理想狀態下，深勢科(ke)(ke)技等平臺公司，會(hui)成為新(xin)的(de)(de)科(ke)(ke)研方式下的(de)(de)新(xin)入口，那意(yi)味著，“生命科(ke)(ke)學(xue)和物質科(ke)(ke)學(xue)的(de)(de)科(ke)(ke)研，登錄我們(men)的(de)(de)平臺，就可(ke)以解決全部問題”。

“你相信(xin)嗎(ma)，未來的所有科研都會發生在(zai)云(yun)上。”在(zai)采訪中，孫(sun)偉杰(jie)向記(ji)者提出了這個(ge)問題(ti)。

“從(cong)整個社會(hui)發(fa)展和(he)技(ji)術趨勢上來說(shuo)，未來做(zuo)實(shi)驗就像(xiang)現在(zai)做(zuo)計算一樣(yang)(yang)，使(shi)用微信的時(shi)候不(bu)必關心(xin)背后的算力在(zai)哪(na)里(li)(li)，未來做(zuo)實(shi)驗也一樣(yang)(yang)。”孫偉杰(jie)說(shuo)，如(ru)此一來的影(ying)響是，“我們在(zai)物理化學和(he)生物宇宙里(li)(li)面‘挖(wa)礦’，就像(xiang)現在(zai)修(xiu)圖一樣(yang)(yang)簡單”。

從隨機到確定，大模型實現科研效率提升

在普通大眾眼里，科學研究不是一件容易賺(zhuan)到錢的事，它往往意(yi)味(wei)著(zhu)“馬拉松(song)式”的投入和商業化轉化的高(gao)度不確定性(xing)。

但孫(sun)偉杰認為(wei)這是個認知誤區，“科(ke)(ke)(ke)研從來都(dou)是‘賺錢’的(de)(de)”——生(sheng)命(ming)科(ke)(ke)(ke)學、物質科(ke)(ke)(ke)學等基礎科(ke)(ke)(ke)學以(yi)原(yuan)始(shi)(shi)創新驅(qu)動(dong)著眾多(duo)業(ye)(ye)(ye)態，催生(sheng)了(le)如創新藥、新材料、新能源和化(hua)工產業(ye)(ye)(ye)，如果沒(mei)有科(ke)(ke)(ke)研的(de)(de)原(yuan)始(shi)(shi)創新作(zuo)為(wei)支撐，這些行業(ye)(ye)(ye)也難以(yi)實現(xian)高額(e)利(li)潤(run)和產業(ye)(ye)(ye)規模的(de)(de)擴(kuo)張。

“其實科研的本質是(shi)挖(wa)礦。”孫偉杰進一步解釋稱(cheng)，科研就(jiu)是(shi)從物(wu)理(li)、化學、生物(wu)等(deng)領域中挖(wa)無形的礦產，面臨的困難和挑(tiao)戰更大。因為(wei)物(wu)理(li)、化學和生物(wu)的世界十(shi)分龐大，在人工智能尚(shang)未普(pu)及之前，人們只能依賴隨機探索。“就(jiu)好像在整個北(bei)京城里尋(xun)找一塊黃金，得運(yun)氣好到(dao)爆，或者全挖(wa)一遍，才有(you)可(ke)能挖(wa)到(dao)。”

如今，“挖礦式(shi)”的(de)研發范式(shi)已經發生了(le)變化(hua)。一方面，我(wo)們擁有了(le)更(geng)強大(da)的(de)計算模擬技術(shu)；其(qi)次，實驗手段也在(zai)不(bu)斷創新，擁有了(le)更(geng)精細的(de)數據分(fen)析能力。在(zai)物理、化(hua)學(xue)、生物等學(xue)科交(jiao)叉的(de)問題上，過去我(wo)們并不(bu)具備這些能力。

例如，在(zai)生物醫藥領(ling)域，過去人們發現一(yi)種新的(de)藥物候選分子，通常需(xu)要進行(xing)(xing)上百萬次的(de)實驗(yan)，耗時半年至(zhi)一(yi)年。如今，可能(neng)需(xu)要進行(xing)(xing)數(shu)千萬次甚至(zhi)上億次的(de)計(ji)算，但實際實驗(yan)次數(shu)最低可減少(shao)至(zhi)數(shu)十次，整個研(yan)發周期(qi)從(cong)半年至(zhi)一(yi)年縮短至(zhi)僅(jin)一(yi)兩個月。

孫偉杰認為，大模型能夠將人類從重復而(er)低效的“挖礦”工作中解放(fang)出(chu)來(lai)，精準地(di)指出(chu)黃金(jin)的確切位置(zhi)。這樣(yang)一來(lai)，科研(yan)的效率無疑(yi)會提升。“過去的科研(yan)可能是用小鏟子(zi)探礦，現在擁有(you)了自動(dong)化的實驗室機(ji)器人，就相當于(yu)擁有(you)了挖掘機(ji)，這就是AI4S帶來(lai)的變革。”

深勢科技創始(shi)人(ren)、CEO孫偉杰 圖片(pian)來源：受訪者供圖

避免拿著“錘子”找“釘子”，下游或將迎爆發期

深(shen)勢科技構建了“深(shen)勢·宇知”AI for Science大模型體系(xi)，要做的(de)就(jiu)是科研過(guo)程中勘(kan)探的(de)儀器(qi)、“挖礦”的(de)工具(ju)。

AI4S創造了(le)“挖掘機”，但(dan)關鍵是(shi)(shi)“挖什么(me)”，這才是(shi)(shi)商業成功的(de)起點。“商業的(de)本(ben)質是(shi)(shi)解決(jue)問(wen)(wen)題(ti)，而(er)不(bu)是(shi)(shi)想象問(wen)(wen)題(ti)。”孫偉杰表(biao)示，要避免“拿(na)著錘(chui)子找釘子”，世界(jie)上天然存(cun)在(zai)的(de)是(shi)(shi)問(wen)(wen)題(ti)，并不(bu)存(cun)在(zai)天然的(de)學科劃分，或(huo)者工具(ju)和方(fang)法，而(er)絕(jue)大多數(shu)問(wen)(wen)題(ti)都是(shi)(shi)有解決(jue)方(fang)案的(de)，只(zhi)是(shi)(shi)會面臨解決(jue)效率太低或(huo)者成本(ben)太高(gao)的(de)問(wen)(wen)題(ti)。

一(yi)個好的需(xu)求(qiu)，通常規模夠(gou)大(da)，并且被很(hen)好地(di)“定義(yi)”過(guo)。以新(xin)能(neng)源電池領域為例，孫偉杰介紹，這一(yi)產業服務的是“人類想要跑(pao)出(chu)更遠，出(chu)行更舒適”的需(xu)求(qiu)，而巨大(da)的市場規模下，支撐它的還不是一(yi)個很(hen)完(wan)善的技(ji)術，關鍵問題在于材料，這也恰(qia)恰(qia)是AI4S能(neng)很(hen)好發力(li)的需(xu)求(qiu)點(dian)——鋰電池技(ji)術的提(ti)升是漸進性的，意味著需(xu)要持續投入研發。

在孫偉(wei)杰看來，AI4S本身是一個寬(kuan)廣(guang)的領域，在近(jin)兩年將有(you)更多(duo)的企業涌入，產(chan)業或將迎(ying)來爆發期。

“AI4S的(de)(de)(de)大模型、數據庫、對(dui)計算實(shi)驗硬件(jian)的(de)(de)(de)改造，這些(xie)基(ji)礎設(she)施(shi)已經逐漸看到(dao)了雛形。在(zai)一些(xie)重點(dian)場景里面，大家(jia)已經開(kai)始(shi)批量化應用(yong)新的(de)(de)(de)范式。大規(gui)模應用(yong)的(de)(de)(de)爆發期，可能就是(shi)在(zai)很(hen)多細分領域(yu)里，大家(jia)都更快速地產(chan)生(sheng)了新的(de)(de)(de)發現，或者說‘挖到(dao)礦’。”孫偉杰預(yu)測(ce)，近兩年，至少會產(chan)生(sheng)AI4S的(de)(de)(de)下游公(gong)司，也就是(shi)“挖到(dao)礦”的(de)(de)(de)公(gong)司。

這意味著深(shen)勢科(ke)技(ji)的下游客戶(hu)將更加豐富，在孫偉(wei)杰(jie)看來(lai)，如(ru)深(shen)勢科(ke)技(ji)一樣成為工具的平(ping)臺(tai)級公(gong)司(si)，在成熟的市場中(zhong)會保持少數幾家(jia)。“最(zui)核(he)心的能力(li)是透徹理(li)解需求，找(zhao)準場景，迅速形成閉環。”孫偉(wei)杰(jie)認為，對(dui)這些公(gong)司(si)而(er)言，在能力(li)的優先級上，對(dui)需求的認知準確度甚至(zhi)高于(yu)技(ji)術能力(li)。