"我们不再需要问AI能为科学做些什么,我们现在要问的是,当科学由AI驱动时,它能变成什么样子。"这一观点,来自刚荣获2025年诺贝尔化学奖的加州大学伯克利分校教授奥马尔·M·亚吉(Omar M. Yaghi),他在获奖后的首次公开演讲中提出了这一前瞻性观点。
这位被称为“MOF之父”的世界级科学家,并未在演讲中回顾他因发明金属有机框架(MOF)和共价有机框架(COF)获得诺奖的科研历程,而是第一次系统阐述了一个全新的科研思想框架,即“让化学具备思考、推理和自我演化的能力”。
这种将科学从“人工设计”推向“自主智能”的思想,与近年来迅速崛起的AI for Science(科学智能,简称AI4S)的核心价值高度契合。所谓AI for Science,从字面意思理解,就是把人工智能用于科学研究,以加速全过程。如今,AI4S已从实验室概念发展为产业热点,开始走入资本市场。
来自杭州的深度原理,近日宣布完成了超1亿元人民币的融资,由阿里巴巴创业者基金大湾区基金与蚂蚁集团共同领投。这也是蚂蚁集团在AI for Science领域第一次出手。
AI4S本身不是一个产品,也不是传统意义上的学科,而是一种跨领域的新范式,在数学、化学、材料科学、物理、生命科学乃至气候科学中都在发生。
这样的项目要求团队同时具备科研洞察力、工程化能力与跨领域整合能力,因此对创始团队提出的门槛极高。创业者大多来自顶尖科研体系,多为“科学家型创始人”,既深谙学科前沿,也具备将科研方法工程化、规模化的能力。
深度原理正是这类创业者的代表案例。公司名称本身就体现了技术抱负:用深度学习(Deep Learning)与第一性原理(First Principles)相结合的方式,重新理解和解构微观粒子的运行规律。
公司由两位麻省理工学院(MIT)博士领衔创办:创始人兼CEO贾皓钧与联创兼CTO段辰儒均毕业于MIT化学相关领域。团队核心成员来自MIT、斯坦福、浙江大学、上海交通大学、复旦大学等顶尖高校,并拥有微软、Meta、陶氏化学、巴斯夫、京东、腾讯等头部机构的科研和产业经验。
公司创始人及CEO贾皓钧拥有MIT物理化学博士学位,曾在化工巨头陶氏化学的核心研发部门从事新材料与催化剂研究。他从传统科研走向创业,将人工智能与量子化学、高通量实验技术相结合,试图从根本上重塑化学材料的研发流程。
创始人兼CTO段辰儒同样毕业于MIT化学博士项目,论文引用量超过3000次,曾担任Azure Quantum研究科学家,牵头开发用于化学设计的人工智能生成算法。他在量子计算、分子生成模型等方向的研究经验,使深度原理在算法底层具备稀缺的技术壁垒。
在这样的背景下,成立于2024年的深度原理,选择聚焦材料科学方向,定位为一家AI for Chemistry / Materials的科技创新公司。它将人工智能、量子化学与高通量实验相结合,致力于加速材料创新的全流程。
在材料化学里,反应路径、过渡态和能量变化是研究的卡点,它们决定了反应的速率和产物选择性。不仅要精确观测到物质的结构变化,还要能够准确计算一些环境数据。
深度原理首创扩散生成模型系列OA-ReactDiff、React-OT正面切入这一痛点,不是直接生成结果,而是一步步还原结构,逐步逼近真实分布,更贴近化学和材料的演化路径。
这套模型被用在材料的过渡态预测上,传统软件往往要跑几天甚至几周才能给出一个过渡态,而OA-ReactDiff首次实现单个GPU上6秒完成过渡态结构预测,迭代版React-OT进一步将时间压缩至0.4秒,误差降低超25%。这意味着实验室里最耗时的步骤被AI以“数千倍”的量级加速。
科学研究除了实验以外,还需要提出假设、设计研究方法。这块则通过大语言模型发挥作用。
深度原理主导研发的语言模型LLM-EO(Large Language Model for Evolutionary Optimization),科研人员直接用自然语言描述目标,模型就能产生新的分子候选并筛选出高潜力结构。相关成果以封面论文形式发表于化学顶刊《Journal of the American Chemical Society》。
目前深度原理的客户覆盖营养日化、新材料、新能源等核心领域。成立约一年已获超千万元人民币商业订单。
2024年,谷歌DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)因蛋白质结构预测获得诺贝尔化学奖。他曝出惊人言论:“通过AI,我们在一年内完成了10亿年的博士研究时间。”
以帮助他拿下诺奖的AlphaFold为例,根据诺贝尔奖官网的介绍,主要原因在于其在蛋白质预测上的杰出贡献,“这种模型解决了一个已有50年历史的难题。”
在中国,自成立以来,深度原理已完成数亿元人民币融资。贾皓钧认为中国制造是全球最强的且会愈发强大。因此将主战场设在中国十分合理。
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