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专栏 人工智能

深势科技孙伟杰:让科学发现像使用搜索引擎一样简单

中国、美国和欧洲都发布了人工智能行动计划,都把AI for Science放在了显著位置。中国将它列在第一位,欧洲第二,美国第六。在中国做这件事,孙伟杰看到了独特的优势。

本期嘉宾:孙伟杰深势科技创始人&CEO,北京科学智能研究院(AISI)理事。毕业于北京大学元培学院和教育学院。曾入选福布斯中国U30、亚洲U30精英榜并当选封面人物、胡润U30、U35中国创业先锋榜单,荣获福布斯中国U30先锋人物奖等。获“互联网+”创新创业大赛金奖及全国总决赛季军;于2024年获评“全国工业和信息化系统劳动模范”。

“先锋者是洞察、激情和冷静的结合体。”孙伟杰这样定义他心中的“先锋”。

AI for Science已然成为全球科技前沿必争之地,从语言模型到世界模型,人工智能不断深入复刻、预测、改变着真实世界。孙伟杰硕士期间就开启了他的“先锋之路”。他说,先锋者能在混沌中捕捉到稀缺的信号,对所做之事怀有无限热爱,并对长期主义有耐心和坚守。

他和这家公司的成长就是一个先锋故事。

对于探路者的难,他给出了一个游戏玩家的比喻:“就像打游戏,你在原地转圈没有视野,只看到野区的一两个野怪,就觉得那是你的目标了。其实不是,你有整个野区,还有对方的防御塔,对方的水晶才是你的目标。我们面临的是一张黑暗的地图,要逐步点亮自己的视野。”

2018年,孙伟杰和他的团队选择了一条几乎无人成功完成商业化范式建设的领域——AI for Science。更特别的是,孙伟杰并非技术背景出身。本科政治经济哲学,研究生教育经济与管理。他很真诚地回答,“很多都是被逼出来的”这是一个先锋者在黑暗中点亮地图的故事。

2018年,在黑暗中出发

那一年的AI世界,正处在一个微妙的转折点。上一代的机器视觉已经取得了很好的成就,但同时也遇到了瓶颈。与此同时,下一代的技术正在酝酿——GPT-1和BERT的第一代都已经出现,预训练模型初露端倪。但在当时,大多数人的认知还停留在图像识别、机器翻译、智能客服这些垂类小模型上。彼时的AI for Science,还不是一个流行的概念。

那一年,合伙人张林峰和鄂维南——中国科学院院士、北京科学智能研究院学术委员会主席——告诉孙伟杰一个判断:“未来AI和物理的结合,和物理规律以及物理世界的结合,才是下一个大的机会。”这个判断,来自他们正在做的Deep Potential方法论——用AI学习原子间相互作用的基本物理规律,然后把它应用在分子模拟上,进一步用于药物、材料、化工这些领域的研发。深势科技的名字,就来源于此。孙伟杰觉得这个判断确实正确。“AI的下一步的进化,本质上要学习的就是高价值的规律,解决高价值的问题,这是AI的本质。”在他看来,“世界上最高价值的规律是科学规律,带来对世界改变最大的问题是科学问题。”所以,深势科技从成立开始就确立了清晰的定位:成为“AI for Science”科学研究范式的开拓者和引领者。

他们要做的,是利用AI技术解决科学研究中的重大问题。创业是必须的吗?孙伟杰的思考很清晰。这项技术有产业应用的潜力,能应用到药物、材料等行业的研发上。而产业的需求,学术界无法解决。他觉得,在市场化的创业环境里,技术发展和商业闭环的速度可能会更快。“我们当时认为,无论从充分性还是必要性来看,都应该用公司的形式来做这件事。”他开始在这条几乎无人走过的路上证明自己。

正如他所说的先锋者特质一样,他们的洞察得到了印证,几年后,AI for Science这个范式在全球成为一个关键概念。

在黑暗中点亮地图

创业之后,孙伟杰面临的第一个挑战来自他的知识背景。他本科读政治经济哲学,研究生学教育经济与管理。一个文科生去做AI for Science,团队会质疑:“你说的这个自己都不懂,为什么要我们朝这个方向走?”孙伟杰给自己定下目标,他作出的判断要让专业的人觉得不外行。“我未必能像他们一样精通,但我做的判断要符合整个行业的大逻辑。”他打了个比方:“我们可能都没制造过冰箱,但我们能评价冰箱的制冷效果和保鲜效果,因为我们可以学习制冷的原理。”他不需要亲自做研发,但需要理解需求,让判断符合技术逻辑。

2019年,他在北大读研,课业不重,正准备毕业论文。那段时间,他把大学的物理、化学、生物教材看了一遍,也读了材料和计算机方面的内容。他还开玩笑说,自己在深势科技和各种专业背景的同事交流,就像读了个博士后。文科生的优势是对人和社会的理解、审美和逻辑表达。局限也很明显,“文科生常犯的错误,是容易追求高度抽象和简化,忽略技术和工程的复杂性。”他擅长定义需求,抽象本质,但在技术实现上,他需要确保自己的想法符合常规的技术逻辑。跨界学习是被现实所迫,而商业模式的探索,更像在黑暗中摸索。“就像打游戏,你在原地转圈,视野里只有一两个野怪,就以为那是你的全部目标了。”孙伟杰这样形容早期的探索,“其实整个野区,甚至对方的水晶,才是你的目标。”他们面前是一张黑暗的地图,需要逐步点亮视野。

AI for Science,AI是工具,Science是阶段性目标。但Science本身也是一个工具,最终要解决的是产业问题。

第一个突破点,他们选了药物研发。这个选择很实际。药物研发的阶段划分明确,每个阶段都有验证方法,行业分工成熟。这意味着生物医药领域的人愿意为研发服务或先进工具付费。“客户被训练过了。”孙伟杰说。药物领域验证周期很长,但商业模式是成熟的。2018年,AI制药的概念也开始兴起,他们决定先在药物领域尝试。他们在药物领域取得了一些阶段性进展,之后便把这套方法用到了电池材料上,逐渐形成了生命科学和物质科学两条业务线。

一个关键的选择是,做平台还是做管线?

如果深入做某一条药物管线,平台的价值就只被验证了一次,无法产生累积效应。孙伟杰的目标是打造科学发现的智能系统,这意味着平台必须能够不断迭代。他们选择服务成百上千的合作伙伴,而不是押注一两个管线。他们的商业模式是做临床前研发和设计的服务提供商,收取服务费,也与客户进行成果分成。“我们愿意获取长期回报,所以会努力把当下的服务做得更好。商业的本质就是降低信息差带来的风险,我们不仅能提升研发效率降低研发风险,只要我们不断迭代平台能力,客户没有理由不选择我们。”

后来他们发现,AI for Science的底层技术,除了服务工业研发,还可以从学生时代开始培养用户习惯。高校和学生对AI for Science的需求不止于药物材料,他们需要更通用的工具,比如知识库和实验智能体。随着大语言模型与科学结合,他们发现这确实改变了科研的方式。于是,深势科技的产品从行业化工具,拓展到像“玻尔科学导航”这样更通用的知识库产品。

直到2024年初,孙伟杰才觉得“这事儿有点感觉了”。现在,他们可以有信心地说:“AI for Science这张藏宝图里最有价值的宝藏,以及挖宝的铲子,我们大概心里有数了。”从“打游戏没有视野”,到“手里有了一份图纸”,这条路,他们走了六年。

让科学发现像搜索一样简单

“只有科学的探索,是没有边界的探索,人类对科技的需求一定是无穷无尽的。让科学发现像使用搜索引擎一样简单,这一天并不遥远。”孙伟杰这样描述他心中的未来。这个愿景分为三层。

第一层是调用已有的知识库。深势科技正在做的“玻尔科学导航”,就是系统梳理全球的科学知识。AI在背后调用人类所有的知识库,就能帮助我们发现未知。“未来,每个人都能平等地获取科学知识。”孙伟杰说。他提到维基百科的“不可能三角”:内容质量、词条数量和公共可编辑性,三者很难兼顾。但AI可以打破这个困境。AI的偏见可以比人更低,知识面比人更广,生产效率也远超人类。“人类获取知识的方式一定会改变。”

第二层是调用计算模拟手段。比如做蛋白质研究,深势科技会优先使用自己的Uni-Fold。“如果市面上有很好的产品,我们就直接用。但如果别人做得不够好,达不到我们的要求,我们就会自己做。”

第三层是自动化调用实验工具。“AI会自动调用实验工具,完成实验,然后把结果反馈给我们。这一定是科学的未来。”孙伟杰说,这就像自动贩售机,投入硬币,选择商品。只是科学发现的结果,充满未知。他认为,未来每个人都可以成为科学的参与者,即使不去实验室,不当教授。就像农业时代多数人种地,工业时代多数人进工厂,信息时代多数人生产内容,到了科学时代,所有人都会参与科学生产。在技术路径上,他坚信三维结构是根本。世界天然是三维的,所有分子材料都由其三维结构决定性质。“未来的宇宙模型,最基本的表示应该是三维的。在对三维的理解上,再加入人类语言的知识和时间序列的信息。”深势科技的Uni-Mol是三维分子表征预训练模型,2025年初,深势科技发布了全球首个用自回归统一微观与宏观3D世界的大模型Uni-3DAR。

这个愿景,正在全球范围内展开竞争。

近来,中国、美国和欧洲都发布了人工智能行动计划,都把AI for Science放在了显著位置。中国将它列在第一位,欧洲第二,美国第六。在中国做这件事,孙伟杰看到了独特的优势。使命感是底色。“我创业的一个重要初衷,就是想做一家源自中国、引领世界的科技公司。”在他看来,他们这一代人的使命,就是成为科技创新的创业者。有了这份使命感,完整的产业链和勤奋的人才才构成了真正的效率优势。

“华人圈子在这个领域很活跃,越来越多的人才愿意回国,国内的人才也更加努力。”更关键的是没有历史包袱。欧美在超算、大型仪器等上一代科学基础设施上投入巨大,这些设施还很好用,反而成了转型的阻力。这有点像从纸币直接跨越到电子支付,不需要经过信用卡阶段。中国没有这些包袱,更有可能实现跨越式发展。数据也支撑了这个判断。一家大型出版商的调查显示,98%的中国学者在使用AI,且付费意愿远高于欧美。在欧美,这一比例约为60-70%,付费意愿更低。“在中国,AI for Science可能会更快地渗透到整个科学界。

”深势科技的目标,是成就1000家有深度研发能力的组织。“科学发现的智能系统就像矿机,从宇宙中挖掘有价值的宝藏。我们的边界是把矿挖出来,然后赋能给更多有深度开发能力和销售能力的企业。”

从当年的前瞻判断,到在黑暗中探索,再到如今手里有了一份图纸,孙伟杰还在AI for Science这条路上。他依然是一个持续的学习者,一个顽强的创业者。“让科学发现像使用搜索引擎一样简单。”这个愿景,正在一步步变成现实。他用自己的经历证明了先锋者的定义:洞察、激情与冷静的结合体。在混沌中捕捉信号,在黑暗中点亮地图,让更多人参与科学发现——这,就是他的使命。

采访刚开始,孙伟杰还未从刚刚结束的会议里调整出来。拨开眼镜,他揉了揉眼睛,“你们为什么要做这个栏目?”他也是第一个问这个问题的嘉宾。采访结束,他笑着跟我们挥挥手,“跟你们聊完,正好我也调整好了,先去也去下一场会了。”期待这位年轻先锋带领团队打开更广阔的科学智能世界。

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