北大元培系AI公司,一年狂揽三轮融资,最新A轮斩获数千万美元
AI+分子模拟赛道火热!
金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
一年时间便拿下三轮融资。
不多见,真的不多见。
就在今天,随着最新一轮融资的曝光——完成数千万美元A轮融资。
这家AI初创企业,深势科技,一下子就跃入了大众视野。
据悉,此次A轮融资由高瓴创投领投,经纬中国、百图生科跟投。
而更早的,在今年3月5日和去年8月10日,深势科技分别完成了Pre-A轮和天使轮融资。
更是吸引了像百度、元璟资本、清流资本等企业、投资机构的加持。
随即而来的一个问题便是:
深势科技,凭什么受资本的如此青睐?
AI+分子模拟,了解一下
要回答上面这个问题,首先需要了解它是做什么的。
根据公开信息显示,深势科技所做的工作,是用AI技术解决微观物理问题(AI分子模拟)。
换言之,就是在电子、原子、分子这种level中,进行组分和设计工作,来实现具有特定物理、化学性质的工业设计。
而与之相关的研究和应用,可以说在药物设计、材料设计和性质预测等方面颇有价值。
这一点,从资本的竞相追逐中便显而易见了。
当然,比起赛道的选择,自身的“玩法”更为重要。
因为在这个领域当中,长期以来一直存在着一个困局。
很多微观性质预测的本质需求,是精确求解原子间相互作用,描述原子间相互作用的关键物理量是原子间的势能面。
但过去常常面临的窘境是:
- 用经验立场的方法,快而不准。
- 用量子力学的方法,准而不快,还伴随“维数灾难”的风险。
于是,深势科技所拿出的“杀手锏”便是:
“AI+分子模拟”技术。
首创“多尺度建模+机器学习+高性能计算”新范式。
具体而言,深势科技提出了一个叫做 DeePMD的方法。
这种方法不仅保持了基于量子力学的精度,还可以将分子动力学的计算速度提升至少五个数量级。
不仅如此,在算力方面,需求与体系的原子数量也是呈线性依赖关系。
也正因如此,深势科技凭借这项技术,在去年11月份斩获了戈登·贝尔奖。
这是国际高性能计算应用领域最高奖,有着“计算应用领域的诺贝尔奖”之称。
据了解,此次最新一轮融资之后,募集的资金将用于“以新一代分子模拟平台为代表的科学计算平台的建设,以及相关技术在药物、材料设计等场景的落地。”
学院派背景团队
除了自身的技术外,资本市场往往也会看重一家公司团队的背景。
在这一点上,深势科技也是具备强势的学院派背景:
北京大学元培学院。
深势科技创始人兼首席科学家张林峰,毕业于北京大学元培学院,在普林斯顿大学获应用数学系博士学位。
他主要研究方向包括统计物理、分子模拟和机器学习,及其在化学、生物、材料等方向的应用。
在例如上述斩获戈登·贝尔奖的研究中,也做出了较大的贡献。
另一位创始人兼CEO孙伟杰,同样毕业于北京大学元培学院,后继续在北京大学深造,获管理学硕士学位。
他在科技、教育、企业服务等领域分析及投资经验丰富。
除此之外,公司核心团队由中国科学院院士领衔。
成员多数来自自北京大学、普林斯顿大学、约翰霍普金斯大学、复旦大学、中科院上海药物研究所、阿里、百度等世界一流高校、科研机构和企业。
那么对于这样一家AI初创企业,你看好吗?
参考链接:
https://www.qcc.com/product/8b86e6b9-977a-452f-b49c-0d1853e47141.html
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