界面新聞記者 | 陳振芳

界面新聞編輯 | 宋佳楠

“當(dāng)前，AI4S行業(yè)正逐漸擺脫單純追求模型能力的階段，轉(zhuǎn)向解決深層次問題的深耕期?！?/span>

近日，在界面新聞財經(jīng)年會上，深勢科技藥物發(fā)現(xiàn)部聯(lián)席總裁王冬冬接受了界面新聞的采訪，就AI for Science（科學(xué)智能，下稱AI4S）行業(yè)的技術(shù)發(fā)展，商業(yè)化落地等問題交流。

這家來自中國的公司正在與美國硅谷的谷歌SandboxAQ等大公司競爭。2023年11月，深勢科技基于自主研發(fā)的有機(jī)分子大模型Uni-Mol，發(fā)布了Uni-MolDockingv2，其性能超越了DeepMind。

深勢科技的Uni-Fold也是國內(nèi)首個復(fù)現(xiàn)AlphaFold2，在推理速度、單體蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測精度、蛋白多聚體結(jié)構(gòu)預(yù)測精度等指標(biāo)超越AlphaFold2的模型。在相同的測試條件下，Uni-Fold的預(yù)測精度超越了華盛頓大學(xué)DavidBaker教授課題組研發(fā)的RoseTTAFold，與DeepMind官方發(fā)布的AlphaFold2模型接近，且支持的最大蛋白序列長度增至2倍，有更強(qiáng)的通用性。

2024年諾貝爾化學(xué)獎頒給了大衛(wèi)·貝克（DavidBaker）、德米斯·哈薩比斯（DemisHassabis）和約翰·M·詹珀（JohnM.Jumper）等人，這也是AI for Science全新科研范式得到最高的認(rèn)可，為行業(yè)再添了一把火。

“當(dāng)前，行業(yè)正在從基礎(chǔ)能力的快速提升期逐步進(jìn)入‘挖深礦’的深耕階段。”王東東判斷，AI4S將進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測設(shè)計的精度和復(fù)雜度；在大數(shù)據(jù)驅(qū)動和知識圖譜輔助方面，解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)不足和知識遷移問題，以及產(chǎn)業(yè)化與規(guī)?；?/span>面臨的成本、算力、模型可解釋性等挑戰(zhàn)，

在他看來，科學(xué)智能的“GPT-3.5時刻”更多是指AI4S技術(shù)在規(guī)模、精度、應(yīng)用范圍的全面躍升，具備大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用能力的時間點(diǎn)。而要達(dá)到“GPT-3.5時刻”有三大技術(shù)前提：

一是大模型架構(gòu)的進(jìn)化：在更高維度的數(shù)據(jù)和算力支持下，能夠精準(zhǔn)解決更復(fù)雜的科學(xué)問題。二是多模態(tài)AI的突破，也會帶來結(jié)合語言、視覺和其他感知能力，提升科學(xué)研究中的協(xié)同能力。三是科學(xué)實(shí)驗(yàn)閉環(huán)支持，實(shí)現(xiàn)從模型預(yù)測到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的高效閉環(huán)。

王東東預(yù)測，未來幾年，隨著技術(shù)能力的持續(xù)迭代、跨領(lǐng)域應(yīng)用的深化以及產(chǎn)業(yè)化的推進(jìn)，AI4S的“GPT-3.5”甚至N.0時刻將隨時到來，屆時將推動科學(xué)研究與產(chǎn)業(yè)的深度融合，實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

面對大模型行業(yè)普遍面臨的商業(yè)化落地難題，深勢科技提出“一橫一縱”技術(shù)布局策略，具體來看，在橫向上通過通用化的AI模型和算法工具搭建技術(shù)平臺完善AI基礎(chǔ)設(shè)施，在縱向上深耕特定的科學(xué)領(lǐng)域，如分子模擬、材料設(shè)計、蛋白質(zhì)預(yù)測等。

此外，在AI+基礎(chǔ)設(shè)施部分，深勢科技還研發(fā)面向AI和科學(xué)計算場景的異構(gòu)云原生算力調(diào)度平臺勒貝格，實(shí)現(xiàn)算力資源的高效管理與精準(zhǔn)調(diào)度。

縱向布局上，深勢科技目前深耕在教學(xué)科研、生命科學(xué)、物質(zhì)科學(xué)。目前已經(jīng)打造出專為科研人群打造的計算平臺，例如擁有海量的CPU/GPU算力資源和集群化彈性調(diào)度的能力Bohrium?玻爾?空間站，利用AI4S加持的CADD工具加速理性藥物研發(fā)的Hermite?藥物計算平臺、RiDYMO?基于AI for Science的高質(zhì)量Hit發(fā)現(xiàn)平臺、Piloteye?能源電池研發(fā)解決方案和玄鑄人工智能與物理建模驅(qū)動的材料設(shè)計平臺。

“AI4S的應(yīng)用正在改變游戲規(guī)則。”王東東告訴界面新聞，AI4S在藥物研發(fā)和新能源材料開發(fā)中都在產(chǎn)生顛覆性變化。

過去，藥物研發(fā)傳統(tǒng)上是一個高成本、高時間投入且高風(fēng)險的過程，AI4S應(yīng)用能夠提升了科學(xué)家在蛋白質(zhì)分子設(shè)計與優(yōu)化、早期靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與驗(yàn)證、虛擬篩選的精準(zhǔn)化和個性化治療等研究方面的效率。

據(jù)其介紹，在新藥研發(fā)領(lǐng)域，常常被提到“研發(fā)周期10年、研發(fā)費(fèi)用10億美元”的雙十定律，深勢科技的“Hermite”藥物計算設(shè)計平臺能夠通過精準(zhǔn)的計算模擬大幅縮減實(shí)驗(yàn)次數(shù)，加倍提升藥物研發(fā)各環(huán)節(jié)效率。

而在新能源材料領(lǐng)域，AI4S幫助科學(xué)家快速且精確地預(yù)測材料性能，比如通過AI與量子化學(xué)計算相結(jié)合，能夠預(yù)測新材料的熱穩(wěn)定性、電導(dǎo)率、比容量等關(guān)鍵性能，大幅降低實(shí)驗(yàn)篩選的不確定性。

目前，深勢科技已經(jīng)與業(yè)內(nèi)超過50家生物醫(yī)藥、新能源和新材料企業(yè)進(jìn)行合作。盡管市場空間足夠大，但王東東也指出，當(dāng)前的AI4S領(lǐng)域仍舊面臨挑戰(zhàn)，在很多場景中，需要部分成本則是在于教育用戶，例如，深勢科技需要跟藥物客戶都是建立長期合作關(guān)系，要陪客戶走完一整個驗(yàn)證周期。

此外，數(shù)據(jù)稀缺性也是AI模型訓(xùn)練的主要障礙之一。在王東東看來，相比數(shù)據(jù)量，其實(shí)對結(jié)果影響更大的是數(shù)據(jù)的質(zhì)量。一是語言這種相對主觀的數(shù)據(jù)，二是化學(xué)、生物有評判標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。目前，深勢科技通過訓(xùn)練AI獲得數(shù)據(jù)，解決實(shí)體工業(yè)數(shù)據(jù)不足的情況。

“科研和市場化之間的平衡不是一個‘選擇’問題，而是如何更好地融合且共贏的問題。”王東東告訴界面新聞。