对话80后创新者｜未来3-5年，AI制药界的最大突破？

  刘  维：  这是非常有挑战性的问题。

首先回答为什么会做？

杨森有一个著名的slogan是“患者在等待”，给了我很大的触动。很多新的生物技术和计算机技术与现有的新药开发不能很好地融合，虽然现有的很多新药可以延长患者几个月，乃至几年、几十年的寿命，但如果能用AI技术去更精准的发现药物岂不是更好。最终和李彦宏互相鼓励来做这个事。

为什么敢做？

创业前，我一直在做非常早期，定位是组局型的投资人，一直在讨论战略和产品。我现在的角色不是狭义的组局者，可以定义为系统总体规划师，要挖掘很多先进的计算技术和药厂人才。如何找到这些跨领域人才？如何判断这些技术多久能成功？在这点上，和过去20年我做的早期投资和项目的判断是很类似的。

  温书豪：  上一轮募集的资金体量很大，近期还会募集更多的资金。

我们觉得人工智能有机会真正的渗透到药物行业中，未来几年，希望能做更多的算法，夯实药物行业数字化新基建，将现有的物理、人工智能和两三百个算法整合，做算法专属芯片，将算力规模化。

为什么做这些？希望可以帮助医药行业打造“屠龙刀”，让药物专家用到非常好的人工智能算法、算力、进而做出更多的药物。

人工智能现在刚刚开始，通过算法的桥梁衔接到药物行业，打造一个底层人工智能规模化的平台。

  陈  航：  虽然生物药的数据相对较少，但我们选择的是相对容易切入，更加有前景，且更适合大分子开发的方向。

  顾翠萍：  每家公司侧重点不一样，我自己是从做药开始的，不管以何种方式，最后都是做药，真正的成果都是产品。每一家公司选择的成长路径不太一样，殊途不一定同归。看好AI这个行业，但对于估值还是有压力的。

站在巨人肩膀

  刘  维：  在大家都没有数据的情况下，要看谁有能更好产生数据的场景。

中国有一个非常好的场景，从零开始打破原有的惯性和边界，利用新颖的技术，结合中国非常丰富的临床资源、试验条件和成本资源，加快AI技术人才的迭代和开发速度。

在数据和计算这两个维度上，大家在同一个起跑线上起跑，并且国内有机会能跑得更快。不是说国外没有这个能力，他们的人才和数据资源也很丰富，但我们有自己特色的市场需求，如果能把这些东西串联起来，在中国还是非常有机会的。

  温书豪：  AI药物研发公司在美国占到了70-80%，对中国这个领域所有创业者而言都需要继续加油，也看到很多机会。

从技术维度，有机会借助TMT行业进行发展，一起构建生态，带来增量的市场。在商业模式上，如果我们愿意开放共享，一定会带来更好的数据和模型，为行业创造更多的价值。

我们既非常尊重前辈公司，也要找到发展的机会。

  陈  航：  生物医药是一个非常大的国际化市场，在国际竞争上，星亢原自创立的第一天就在想怎么去定位。

我们不是与薛定谔这样的公司竞争，而是站在巨人的肩膀上，用更好的工具去解决务实的创新药研发问题。当下这个时间段通过AI技术来进行药物开发，都是有机会的，全新的方法论，加上很好的时间窗口，慢慢的成长起来，这也是我们希望看到的。

  温书豪：  药物的发现是从源头开始，通过人工智能技术在早期发现开始，做一个全方位的布局优化，如果在源头找出更多的目标药物分子进行优化，一定会使临床开发成功率得到提升。

  刘  维：  从AI技术迭代的角度来讲，不是仅仅提高判断率就可以。

把临床过程当成新发现的来源，当自己设计的药物真正进入这个阶段，AI设计药物一定能在临床阶段提高成功率吗？AI的核心始终不是一个单点，怎么能快速学到更多的东西迭代前端？

临床中发现问题，实时模型就要更新，节约时间成本和事后代价，这才是端到端AI药物公司的核心。

  陈  航：  细胞实验、动物实验和临床实验的时间周期和数据结构规范性是不一样的，临床的数据结构化程度不高。生物医药人会去想，有没有可能通过动物实验模型尽量预测临床结果？我们也希望能先在在这个方面发力，之后再想想其他的办法来降低临床失败率。 

  温书豪：  每个公司都有自己的定义，我们擅长的是物理层面的算法和算力。在体系内会有不同的研究方向。还有一类是AI药物研究公司会催生药物公司，我们更多的是助力的方式，早期不用担心资金，我们可以提供足够大的算力，在3天或一个礼拜做完。

  刘  维：  因为现在是跨界融合，所以最缺人。想做AI驱动管线，全产业链缺的很多。整件事情的起点都是整合新的数据和采集新的技术，缺的是怎么把零部件真正整合好。

为什么现在整合不好？因为技术不稳定，高维度数据采集能力有误差。虽然AI技术有助于控制误差，利用高维度数据将误差变稳定，但也有一些新技术不稳定的问题，如何解决不稳定，这是对我们最大的挑战。

  刘  维：  打造高通量干湿闭环的数据提取和实验引擎，十年内希望基于引擎在传统人类设计领域无法设计的新构型领域，做出突破性的药物设计。

  温书豪：  3-5年时间里，如果能看到这个领域有超过60%研发中运用到AI技术是我非常期望看到的。

  陈  航：  AI技术如果能打通医药和服务，是我期待的下一件事情，也就是个性化医疗，而且是服务医院、保险加医药一体化，这是一个美好的愿景！

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