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

自从1956年提出“人工智能”这一概念以来，AI的发展已有七十余年，每次技术性的突破都为人类的未来开辟了新的可能性。而当AI与科学研究深度融合时，更会释放出无数种可能性，催化一场新的“科学革命”。

整个世界的运转是由一系列科学规律所驱动的，只有在底层科学问题得到解决之时，才能突破上层产品所面临的限制性难题。区别于传统的AI for Industry，AI for Science（即科学智能，将AI用于科学发现）的本质是把行业问题抽象成基本的科学原理，再利用人工智能去学习科学原理，从而得到相应模型，进而解决实际的应用问题。

深势科技是“AI for Science”科学研究范式的引领者和践行者，致力于运用人工智能和分子模拟算法，结合先进计算手段求解重要科学问题，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

“做一家源自中国、影响世界的科技公司。”深势科技创始人孙伟杰表示，这是他的理想，也是创立公司的初衷。

01

走出“象牙塔”，

直面市场的创业

深势科技两位创始人孙伟杰和张林峰是北京大学元培学院的同窗好友。读书时，两人经常探讨，如何用AI解决物理问题并为产业带去价值。

本科毕业后，孙伟杰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。 “这段经历让我从不同的视角，生命周期的不同阶段，去观察一个组织。深入前沿科技的投资，让我更加笃定了科技一定要突破原有的生产力边界，从根本上提升行业解决问题的效率。”

张林峰则前往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，师从理论化学界宗师 Roberto Car 和享誉国际的数学家鄂维南院士。彼时他已在海外发展了一系列机器学习与分子模拟结合的算法，发展了相应的开源社区DeepModeling，并逐渐产生了影响力。

“我的眼前看起来有很不错的一条路，可以毕业后去读博士后，然后在美国top学校里找个教职；但也有些更激进的可能性，例如提前毕业，直接做教职，等等。”

但是，张林峰看到了计算模拟的发展处在一个历史的拐点上。第一，多尺度物理模型是基础，高性能模拟是引擎，机器学习是整合数据、连接不同物理尺度的桥梁。三者的共同发展让不同学科方向的人——数学、物理、化学、生物、材料、计算机、数据科学——走在了一起，也把从电子结构、到分子动力学、乃至宏观尺度的模型和数据放在了同一套框架下。第二，从底层创新到快速落地的链条正在被打通。当下的基础设施建设，将如同80年代的EDA软件，为未来材料、药物等相关领域和产业的发展提供源动力。

这样的发现让张林峰“因好奇心而激动不已、又因责任心而略有惶恐”。“创新-商业”的链条一端深入到最基础学科的创新，一端对接到一个个产业的具体问题。这样的未来将对每个人的认知、对大学教育、对研究范式、对产业发展都产生巨大的冲击。而这样的机会，并不适合在象牙塔中探索，必须勇敢的进入市场，发现真需求，解决真问题，接受“大集市”的检验和洗礼。

他因此决定回国，暂时离开熟悉热爱的象牙塔，转变定位，与彼此信任、志同道合的孙伟杰一起，成立深势科技。

02

深耕“药物+材料”领域，

打造微观世界的"达索"

孙伟杰表示，所有创业公司的起点，一定是解决了一个重要但是别人不容易解决的社会问题，而重要问题的解决方案通常是由技术或者产品驱动的，所以早期阶段最重要的是对问题的解决，且要有远超出别人的效率。

过去，药物和材料两大市场面临核心瓶颈。研发工作是以实验试错为主的研发模式，成本高、周期长，存在难以克服的局限性，可探索空间有限。

市场存在的痛点问题，往往预示着大机会的出现。“AI for Science算法的突破，能够转变这些行业的研发模式，转变成像现在的飞机、汽车的研发一样，先做计算，再做非常少量的实验，去验证计算的结果就可以了。”

深势科技开创性地提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的革命性科学研究新范式，并推出了Bohrium®微尺度科学计算云平台、Hermite®药物计算设计平台、建立了专注于解决“难成药”靶点的RiDYMO™动力学平台等微尺度工业设计基础设施，并通过多尺度建模和高通量计算与AI技术相结合，从创新设计到产业落地提供完整解决方案。颠覆了现有研发模式，打造“计算引导实验、实验优化设计”的全新范式，为药物、材料领域带来极具突破性的计算模拟及设计工具。

“我们要打造的这个全新微尺度工业设计和仿真平台，不局限于提供解决方案，更是为了打造一个服务于国际科学界的公共平台，实现从理念到范式，从算法到产品的全面创新。”孙伟杰称。

全球知名的达索系统将固体力学、流体力学、电磁学等物理模型与计算机的数值方法相结合，实现了在宏观尺度的工业仿真和优化，极大地解放了宏观尺度的工业设计的生产力。“我们希望将公司的产品打造成为微观世界的‘达索’系统。”

深势科技从现在到2025年的核心目标，是在药物、材料研发的各个环节打造一系列能够规模化替代实验的工业级算法，把以经验驱动的实验试错模式转变为“计算设计-实验验证”的理性迭代模式。

“一路走来，深势科技已经集结了从理论发展、算法攻坚、大规模工程建设到行业研发的一体化顶尖团队，未来更有信心为行业提供高效稳定、能打胜仗的解决方案。”

作为技术驱动的公司，一定要把技术势能积累得足够高。凭借创新的新一代分子模拟技术，深势科技团队核心成员曾获得2020年度高性能计算领域最高奖ACM戈登·贝尔奖。相关工作还入选了由两院院士评选的“2020年中国十大科技进展”，以及“2020年全球人工智能十大科技进展”。

03

发布自然科学界的GPT“DPA-1”，

大幅缩短研发周期，降低研发成本

在孙伟杰看来，科技公司最重要的核心竞争力，是持续创新、持续进化。

不久前，深势科技联合北京科学智能研究院共同研发的首个覆盖元素周期表近70种元素的深度势能原子间势函数预训练模型“DPA-1”正式发布。

开年来，ChatGPT火爆全球。DPA-1可以认为是自然科学界的GPT，此前在2020年，DPA-1雏形曾与预训练语言模型GPT-3共同入选了世界人工智能十大重要成果。

DPA-1可模拟原子规模高至100亿，目前已经在高性能合金、半导体材料设计等应用场景中证明了其领先性和优越性。这一突破也是AI for Science走向大规模工程化的重要里程碑。

据介绍，对于从事材料设计研究的科研人员，可基于DPA-1快速构建高精度、方便易用的原子间势函数模型，利用人工智能技术进行分子模拟，设计创新材料，洞见研究方向，减少不必要的实验，大幅度缩短研发周期，降低研发成本。

“如同用GPT模型可以生成对话、文章，未来当把世界上所有的元素和更丰富的微观构型都能涵盖进来后，我们基于这种描述原子间相互作用的预训练模型，不仅可以从原子尺度预测构成世间万物的基本材料的性质，还可以根据我们对物质性质的需求，生成我们需要的物质组分和结构。”

孙伟杰希望“DPA-1”能成为通用生成模型或者叫“上帝之手”，用它可以去设计新的材料和药物。

04

做最懂深势科技的投资人

与今日受到业界、投资人追捧不同，孙伟杰回忆起公司刚成立时表示，“团队差不多十来个人，需要‘化缘’，靠一些跟科研机构合作的项目支持早期的运营经费”。比较困难时，账上只剩不到20万元人民币。而整件事情做成，差不多需要10亿元人民币。”

深势科技需要懂它的投资人，而盛景嘉成就是懂它的投资人之一。

越是早期的项目，能看懂的人就越少，而且这个行业里的领军企业还没有那么成熟。这就要求创投机构深度研究能力要更强，更有前瞻性，这样才敢于投资和加大投资。

谈起与深势科技的最初接触，盛景嘉成管理合伙人王晓辉记忆犹新，“在大数据研究院三周年活动上，创始人张林峰汇报了这个项目。”事实上，在此之前，大数据研究院院长鄂维南院士就向王晓辉提起过这个项目。通过把机器学习、科学计算和高性能计算三大工具结合起来，相比于传统的量子力学计算工具，在相同精度前提下，深势科技极大地提升了物理方程的求解效率，从而极大地拓展人类使用计算机模拟客观物理世界的能力。

经过认真分析和内部讨论，盛景投资团队一致认为这是未来发展的大方向。尽管找到了正确的赛道，但一群刚创业的学生行不行？

企业创始人，决定了企业能走多远。“首先，这个团队既志向远大又非常务实，学习能力非常强，内部的例会机制、沟通机制都十分完善，一有问题可以立即商讨、改进，对接的资源也可以很快落地，不停地与时俱进；其次，团队内部非常齐心，执行力非常强，共同实现每一个阶段的目标；并且团队氛围很好，积极向上、努力、虚心，我们觉得这个团队就是一个很好的团队。”

事实证明，这是一个正确的选择，目前，深势科技已在18个月内连续完成了四轮融资，估值从最初的1亿人民币涨到4亿美元。

05

写在最后

张林峰回国前，导师鄂维南院士鼓励他的最后一句话是：男孩想起了家乡一句古老的谚语。那谚语说，夜色之浓，莫过于黎明前的黑暗。

孙伟杰和张林峰对《牧羊少年奇幻之旅》中的一句话也记忆深刻：每个人的寻梦过程都是以“新手的运气”为开端，又总是以“对远征者的考验“收尾。

人们常常会在这个时刻放弃心中的梦想，但其实这个时刻恰恰是最接近梦想的时刻。坚持下去，就会迎来黎明那一束照耀万物、温暖世界的曙光。

作为AI for Science行业的引领者和践行者，深势科技始终把探索前沿科学，深耕科技创新，落地应用实践，优化资源配置等作为业务发展的驱动力，牵引力。

道阻且长，行则将至。行而不辍，未来可期！