36氪 AI 11月06日 09:07
智源深澜获数千万元天使轮融资,聚焦生物分子生成式AI平台
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智源深澜,一家专注于数据驱动的生物分子设计与制造的公司,近日宣布完成数千万元天使轮融资,由沃衍资本领投。此次融资将主要用于生物分子生成式AI平台和自主驱动式分子功能进化平台的建设,以及商业市场的拓展。公司成立于2024年,由镁伽科技孵化,旨在推动生命科学研发范式从“大规模试错”转向“精准设计创造”,通过自动化实验平台与AI算法结合,实现生物分子的快速迭代和高效研发,引领AI for Science迈向3.0“科学智能自主平台”时代。

💡 **生物分子生成式AI平台建设与融资**:智源深澜近日宣布成功完成数千万元天使轮融资,由沃衍资本领投,并获得天峰资本及其他天使投资者的跟投,现有股东英诺天使基金和零以创投也持续加码。这笔资金将是公司发展的重要驱动力,主要用于建设其核心的生物分子生成式AI平台,以及自主驱动式分子功能进化平台,同时也将支持公司在商业市场的开拓工作。

🚀 **推动生命科学研发范式革新**:智源深澜致力于将生命科学研发从传统的“大规模试错”模式转变为“精准设计创造”的新范式。公司创始人王承志博士认为,生成式AI正引领这一变革,使AI技术从辅助工具升级为自主平台,生命科学的理性设计需要工程化与数字化作为基础。

🔬 **自主驱动式分子功能进化平台**:区别于仅关注蛋白质结构,智源深澜将优化目标定为“功能”。为此,公司构建了自主驱动的自动化实验平台,以高效率生成所需的功能数据,并结合生物分子设计系统与AI算法,实现AI在真实功能反馈中的快速迭代,从而大幅提升研发效率。该平台的目标是构建一个能够自主设计、执行并迭代整个科研实验闭环的“科学智能自主平台”。

36氪获悉,「智源深澜」近日完成数千万元天使轮融资,由沃衍资本领投,天峰资本及其他天使投资者跟投,老股东英诺天使基金、零以创投持续跟投。资金将主要用于生物分子生成式AI平台、自主驱动式分子功能进化平台建设,及商业市场开拓。

智源深澜成立于2024年,由镁伽科技孵化成立,专注于数据驱动的生物分子设计与制造。其创始人王承志博士曾担任镁伽科技首席科学家,在生命科学领域从业二十余年。

当前,生成式AI(GenAI)正在生命科学领域引发深刻变革。王承志曾对36氪表示,这一领域“质的飞跃”正在来临,随着AI技术从辅助工具走向自主平台,整个生命科学的研发范式正从“大规模试错”转向“精准设计创造”。他认为,生命科学要真正实现理性设计,必须先实现工程化与数字化。

AlphaFold 2出现之后的几年间,其已预测了超过2亿个蛋白质的结构,几乎涵盖地球上所有已知生命体的多数蛋白质,且高度可信。不过,在落地应用过程中,产业界关注的核心是蛋白质的功能,而不只是处于中间位置的蛋白质结构。

智源深澜选择以“功能”作为优化对象,就实际应用场景中的功能需求进行探索。当前,高精度的蛋白质结构数据较为稀缺,因此其构建了自主驱动(self-driving)的自动化实验平台,高效率生成功能数据;其生物分子设计系统,将自动化实验平台与AI算法结合,让AI可以在真实功能反馈中快速迭代,提升研发效率。

王承志对36氪表示,未来能够快速、海量产出高质量生物实验数据的团队,更有可能拥有高性能AI模型。过去,自动化、高通量实验,可能主要是为了提高效率。但在AI时代,它们不仅能为研发人员快速提供实验结果,还可以高效产生结构化、可迭代数据,直接服务于模型训练与优化。

基于此判断,智源深澜尝试打造数据驱动的生物工程和分子设计平台,推动AI for Science从2.0“导航式设计引擎”向3.0“科学智能自主平台”演进。

在AI for Science的2.0时代,随着数据量的提升、深度学习等算法进步,基于“干湿实验闭环”的验证与迭代,在特定任务上,AI的精度已经大幅提升。

而在未来的3.0时代,AI将能够自主设计、执行并迭代整个科研实验闭环。人类科学家将主要负责前、后两端的任务,即提出关键问题、制定战略方向;及控制风险。而当这一阶段到来时,生命科学的研发也会像互联网时代的APP开发、AI时代的智能体开发一样,走向技术平权和民主化。

具体而言,这种自主智能的进化平台,需要三个关键突破。

“统一的坐标系:将计算、数据、实验仪器、生产设备统一翻译成AI可理解形式,理论模型的迭代与实验进度同步,实时接收实验结果,自动更新参数。自主决策的AI Agent:作为科研大脑,拆解复杂问题,自动设计验证最小假设的实验方案等。自动化的智能实验平台:作为AI 的手、眼,为大规模、高可靠性的研究提供物理基础。”

在这三者组合之上,智源深澜提出了AI4S 3.0的“十步走”路线:从学习现有人类知识、提出假设、验证实验,到最终能在多个科学领域,做出超越人类直觉的科学发现。

在生物分子生成与预测领域,通过生成式AI,科研人员能够识别新靶点、优化分子结构设计,简化临床前验证流程,加速药物研发、新材料分子设计等诸多领域的研发,提升全产业链的效率与创新水平。

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