两位90后北大学霸，瞄准两个万亿大市场，一年半拿下四轮融资

科研正成为人工智能的新战场。

作者丨吴中雪

编辑丨信 陵

图源 | 采访者提供

2020底，人工智能领域（AI）发生了一件里程碑意义的事件。

谷歌旗下AI实验室DeepMind的AlphaFold2系统宣布破解蛋白质折叠结构预测，攻克了困扰生物学界50余年的难题。

这一成就被美国《科学》杂志评选为年度全球十大科学突破之首。著名科学家施一公称之为“AI对科学领域最大的一次贡献。”

去年7月，DeepMind公开了AlphaFold2系统的相关论文和源代码，并在顶级科学杂志 《自然》上阐述了AlphaFold2的技术细节，但其训练代码并未被公布。

仅仅5个月后，一家中国创业公司深势科技推出了对标AlphaFold2的蛋白质结构预测工具Uni-Fold，不仅复现了AlphaFold2 的全规模训练，而且还开源训练代码与推理代码。

一家拥有如此技术实力的公司必定有美妙的商业蓝图。

创业邦旗下睿兽分析的数据显示，深势科技成立于2018年底，两位核心创始人孙伟杰、张林峰是北大元培学院的90后毕业生。

（左：张林峰，深势科技创始人兼首席科学家；右：孙伟杰，深势科技创始人兼CEO）

深势科技的使命是用“AI+分子模拟”技术，为生命、能源、材料科学与工程研究打造微尺度工业设计基础设施，帮助这些人类最基础的领域释放研发生产力。公司当前的主战场是药物和材料研发设计。

自成立以来，深势科技已经获得高瓴、经纬、启明等多个一线机构的青睐，仅一年半时间就完成了4轮融资。

制图：创业邦 数据来源：睿兽分析

两位北大元培学霸，

闯入“AI+分子模拟”细分赛道

在这个崇尚技术/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投资人非常喜欢的创业组合。高瓴创投执行董事肖永强不掩饰对他们的赏识：“我们非常喜欢林峰和伟杰两位创始人的搭配。”

对于孙伟杰和张林峰来说，两人一起创业是自然而然、水到渠成的事。

早在北大读书期间，两个人都是学校里的各项组织活动的积极分子。孙伟杰曾担任北大元培学院学生会主席、元培男篮的队长，张林峰则是院学生学术学会首任主席，体育部部长。体育运动是两人的共同爱好，经常一起打篮球。

虽然当时还没有创业的想法，两个人已经开始尝试建立自己的影响力。

本科毕业后，张林峰到美国普林斯顿大学攻读博士，主要研究方向包括统计物理、分子模拟和机器学习，研究其在化学、生物和材料等方向的应用。

孙伟杰则留在北大念教育经济与管理学研究生，同时也在一家投资机构积累一些创投方面的知识和经验。

2018年左右，张林峰在分子模拟方面的研究取得一些突破，孙伟杰听说后非常感兴趣，两个人不约而同地选择了创业。

用孙伟杰的话说，一拍即合。

创业一开始，深势科技就聚焦“AI+分子模拟”这个细分领域，研发出了高效分子模拟算法，可以在保持量子力学精度准确性的基础上，将分子动力学的计算速度提升数个数量级。首创的「多尺度建模+机器学习+高性能计算」新范式，突破性地实现了多尺度分子模拟中精度与效率的统一，在保证了计算效率和精度的基础上，还具备很强的通用性，可以为药物、材料领域带来新的计算模拟及设计工具。

2020年，深势科技团队核心成员获得当年全球计算机高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”。

聚焦药物和材料两个万亿级场景

在具体的应用场景上，深势科技重点瞄准了药物和材料两个万亿级市场。

谈及布局逻辑，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条都非常长，也有很多细分领域，而从哪个角度切入才是关键。

“最开始不太了解这些领域的时候，觉得药物和材料哪哪儿都能用我们的算法。进一步了解之后，又觉得好像哪一个地方都不能用。”孙伟杰对创业邦表示。

随着深入了解，多次认知的打破又重建后，深势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，深势科技搭建了新一代药物计算设计平台Hermite™，基于人工智能、物理建模和高性能计算，以网页应用的形式，提供多种药物设计功能。包括靶点结构解析、预测与精修、苗头化合物筛选、先导化合物优化和性质预测等。

前文提到的对标AlphaFold2的Uni-Fold，是Hermite™平台中的蛋白结构预测工具，能帮助，在预测效率与精度上实现重大飞跃。

在张林峰看来，深势科技与传统的AI辅助药物研发不同的是，AI是其本质能力之一，他们有很多工具包，比如模拟仿真、大规模的算力调用等等，他们要做的是从问题和实际需求出发，看怎样的技术组合能最有效地解决问题。

“AI是一个非常宽泛的技术概念，它是一个大锤子，锤向每一个场景，最终都是场景专门化作为终极问题，去验证究竟锤的好不好。”

而所谓锤的好不好，最终还是要落地到场景转化，即所谓的商业化。

在药物设计上，深势科技已经跟翰森制药、恩华药业等知名上市药企达成了战略合作。

在材料设计领域，深势科技同样有清醒的判断。

“（算法都能用），但是哪一个材料领域里面，哪个是高价值的，这样的领域我们的算法才更加重要。”孙伟杰说。

最大的挑战是不被理解

2020年6月，张林峰博士毕业后回到国内全身心投入创业，跟之前专注科研相比，生活状态有了明显的改变。

“直观的感受就是，我在前一两周可能就说到了在普林斯顿好几个月说的话。”张林峰告诉创业邦。

如今两个创始人有着共同的目标：利用深势科技的「多尺度建模+机器学习+高性能计算」新范式，把药物和材料的研发由过去的试错方式变成计算设计实验验证，改变行业传统研发模式，提高研发效率。

为此，深势科技研发团队聚集了数十名优秀科学家和工程师，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人才。

“我们共同的特点，就是有问题导向的思考方式，以及好奇心、责任心，驱动每个人突破自己的边界，持续学习。”张林峰说。

回忆起创业这几年面临的挑战，孙伟杰表示其实每天都很struggle，关键是要持续更新自己的认知模型，能够做在当下最有效的判断，不可能依靠一套现有的成熟的方法，也不可能指望任何人给你一个明确的答案。

孙伟杰坦言，最大的挑战还是不被理解的时候。

这两年AI辅助药物研发是个热门领域，BAT纷纷入局，也诞生了晶泰科技、英矽智能等明星创业公司。创业最开始，大家很容易会从AI制药的角度去看，或者从一个开源软件公司的角度去看一家新公司。“因为那已经有一定参考模式或者概念。”张林峰说。

而现在无论是AI+分子模拟，还是AI for Science，这些概念越来越被科学界、产业界所认同。AI正在往底层的科研上走，科研正成为人工智能的新战场。

谈及2022年目标，孙伟杰表示，希望在一些细分场景，有一批客户愿意跟着我们，产品和服务得到行业的初步认可，在科研领域，有一批客户真正用我们的产品去改变过去的研发模式。