深云智合的目標(biāo)是在化學(xué)、材料領(lǐng)域打造出類似AlphaFold的標(biāo)桿性成果。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

近期，在由《商學(xué)院》主理的“新超越：共探AI賦能社會(huì)價(jià)值創(chuàng)新中的商業(yè)機(jī)遇”論壇上，北京深云智合科技有限公司（以下簡稱“深云智合”）創(chuàng)始人劉宇宙分享了“人工智能+新材料”為綠色經(jīng)濟(jì)賦能的路徑。他指出，創(chuàng)立公司的初衷，是希望將人從繁瑣、重復(fù)的實(shí)驗(yàn)操作中解放出來，通過機(jī)器人完成標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)驗(yàn)，同時(shí)將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)匯聚至AI模型，讓“智能大腦”輔助決策與設(shè)計(jì)。在他看來，AI一定是未來發(fā)展材料研究的新的應(yīng)用范式。

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兩大路徑建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫

深云智合成立于2020年，是一家專注于“新分子智能設(shè)計(jì)”的高科技企業(yè)，核心特點(diǎn)是結(jié)合AI、自動(dòng)化與高通量技術(shù)，推動(dòng)材料與化學(xué)領(lǐng)域的研發(fā)模式變革。創(chuàng)始人劉宇宙畢業(yè)于清華大學(xué)化學(xué)系，后在紐約大學(xué)取得博士學(xué)位，長期從事化學(xué)與材料研發(fā)工作。

劉宇宙表示，傳統(tǒng)材料化學(xué)研發(fā)工作中存在兩大痛點(diǎn)：一是傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)依賴大量重復(fù)體力勞動(dòng)，研發(fā)人員常被調(diào)侃為“化學(xué)體力勞動(dòng)者”，需耗費(fèi)大量時(shí)間處理洗瓶、烘干設(shè)備等基礎(chǔ)工作，難以聚焦創(chuàng)造性研發(fā)；二是行業(yè)缺乏足夠多可信的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型訓(xùn)練受限，研發(fā)效率低下。

為了解決行業(yè)痛點(diǎn)問題，劉宇宙成立了深云智合，并推動(dòng)化學(xué)實(shí)驗(yàn)從“體力勞動(dòng)”向“智能創(chuàng)造”轉(zhuǎn)型?！癆I+生物學(xué)”的成果也帶給他啟發(fā)，以AlphaFold（由谷歌旗下DeepMind團(tuán)隊(duì)研發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型，專注于蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)）為例，它的出現(xiàn)不僅僅讓預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)變得更快，而且給科研者提供了“另一種思維方式”。

中國科學(xué)院院士、西湖大學(xué)校長施一公曾公開表示：“AlphaFold使得我們可以把整個(gè)生物學(xué)的研究，從遺傳學(xué)到細(xì)胞生物學(xué)，到生物化學(xué)，到生物物理的這一順序打亂，讓我們從生物物理出發(fā)，甚至從三維結(jié)構(gòu)出發(fā)，倒推生物學(xué)功能，發(fā)現(xiàn)新的細(xì)胞生物學(xué)現(xiàn)象、新的疾病發(fā)生機(jī)理、新的遺傳學(xué)規(guī)律。這在以前是不可思議的，但因?yàn)锳I的出現(xiàn)，因?yàn)锳lphaFold的出現(xiàn)，完全可以這樣做?！?/p>

劉宇宙指出，AlphaFold之所以能解析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，核心在于生物領(lǐng)域擁有大量標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的基因數(shù)據(jù)庫。而在材料化學(xué)領(lǐng)域，缺乏這樣系統(tǒng)、可信的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，要實(shí)現(xiàn)“化學(xué)界的AlphaFold”，深云智合探索出兩大核心路徑：

其一，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。通過自動(dòng)化合成平臺(tái)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)操作的標(biāo)準(zhǔn)化，將實(shí)驗(yàn)操作交給機(jī)器人執(zhí)行，確保數(shù)據(jù)的一致性與可重復(fù)性，為AI訓(xùn)練提供可靠數(shù)據(jù)源。

其二，構(gòu)建結(jié)構(gòu)與性能的關(guān)聯(lián)認(rèn)知。借助中國材料基因組計(jì)劃等學(xué)科發(fā)展成果，突破傳統(tǒng)三維模型對(duì)化學(xué)世界的理解局限，讓AI能夠精準(zhǔn)捕捉分子結(jié)構(gòu)與材料性能之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)高效預(yù)測(cè)。

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解決真實(shí)產(chǎn)業(yè)問題

劉宇宙坦言，深云智合并不希望只是做一個(gè)模型，而是希望能夠拿它解決真實(shí)的產(chǎn)業(yè)問題。

例如，用于殺菌的竹紅菌涂在皮膚表面易結(jié)塊、分散性差，影響治療效果。而真菌感染對(duì)糖尿病、艾滋病等免疫力低下人群尤為致命，嚴(yán)重影響患者后期生活質(zhì)量。

在傳統(tǒng)研發(fā)模式下，十幾人團(tuán)隊(duì)可能需要6—12個(gè)月才能解決分散性問題，深云智合通過AI模擬仿真與自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)，僅用不到兩個(gè)月時(shí)間就完成方案設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，交付的材料不僅解決了分散性問題，還使殺菌效果提升60多倍。

深云智合的相關(guān)研發(fā)不僅能夠提升治療效果，還能幫助企業(yè)有效降低生產(chǎn)提純成本。另一個(gè)案例顯示，一家擁有2萬多名研發(fā)人員的上市企業(yè)，其核心產(chǎn)品存在純度不足、提純流程復(fù)雜、成本居高不下的問題。借助深云智合的AI+自動(dòng)化平臺(tái)，產(chǎn)品提純效率從50%提升至 95%，大幅降低成本與人力和時(shí)間投入。

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材料行業(yè)必然是AI深度整合的方向

劉宇宙表示，深云智合要解決的核心問題，本質(zhì)是基因組計(jì)劃相關(guān)的排列空間具有無限復(fù)雜性，這種復(fù)雜度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人力所能理解和處理的范疇。比如，處理10個(gè)、20個(gè)實(shí)驗(yàn)時(shí)，人力尚可應(yīng)對(duì)，但當(dāng)排列可能性達(dá)到10的26次方這樣的量級(jí)時(shí)，傳統(tǒng)方法根本無法完整接收和理解這些數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)模型也難以奏效。因此，需要一種更高效的方式來判斷方案的優(yōu)劣，而非在實(shí)驗(yàn)室里反復(fù)試錯(cuò)。

具體來說，深云智合實(shí)際上做了兩方面的核心工作：

第一，搭建AI驅(qū)動(dòng)的虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。過去5年，深云智合通過多輪融資完成了平臺(tái)的構(gòu)建，把傳統(tǒng)的人力實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ睫D(zhuǎn)化為AI評(píng)估反應(yīng)的模式。此外，傳統(tǒng)模式下需要靠增加人力、擴(kuò)大場地來提升產(chǎn)能，現(xiàn)在可以借助阿里、中國移動(dòng)的服務(wù)器或本地服務(wù)器，通過計(jì)算來高效完成評(píng)估。

第二，落地實(shí)體實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。深云智合的解決方案是將虛擬平臺(tái)篩選出的方案轉(zhuǎn)化為實(shí)體產(chǎn)品，再通過專業(yè)評(píng)估和測(cè)試來確認(rèn)其有效性。

從行業(yè)趨勢(shì)來看，材料領(lǐng)域的覆蓋范圍非常廣泛，包括醫(yī)療材料、化工材料、含能材料、國防材料等，這些領(lǐng)域的核心痛點(diǎn)和解決邏輯是相通的。

未來的模式，可以先將行業(yè)專業(yè)知識(shí)輸入到實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，通過電腦虛擬仿真模擬，從幾百萬、幾千萬種可能的方案中篩選出初步可行的方向，最終再基于這個(gè)初步方案落地產(chǎn)品，形成新產(chǎn)品、新路線。

深云智合的目標(biāo)是在化學(xué)、材料領(lǐng)域打造出類似AlphaFold的標(biāo)桿性成果，雖然目前還未完全實(shí)現(xiàn)，但隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累和模型的不斷優(yōu)化，相信這一目標(biāo)終將達(dá)成。

在劉宇宙看來，未來，材料行業(yè)必然是人工智能深度整合、廣泛參與的方向，因?yàn)锳I的效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)人力，應(yīng)用場景也更廣泛，傳統(tǒng)模式已經(jīng)難以滿足行業(yè)發(fā)展的需求。