近日，深度原理科技（Deep Principle）宣布完成近千万美元的种子轮融资，此轮投资由线性资本领投，真知创投和 Taihill Venture 跟投。深势科技和晶泰科技作为产业方参与本轮投资。
本轮融资将主要用于研发投入、团队完善及市场拓展。作为 AI for Science 行业的领军企业，深势科技与晶泰科技将为深度原理提供包括数据、算力及其他AI基础设施在内的资源与帮助，有效协助深度原理科技的各项研发工作。
深度原理科技于2024年创立，专注于人工智能驱动化学领域的科学研究。公司希望将人工智能、量子化学（Quantum Chemistry）和高通量实验（HTE）技术应用于化学材料领域，让材料创新的工作流程得以改善，加速化学材料研发创新效率。
公司创始成员均毕业于 MIT，具有大规模平台搭建和产业内研发经验。创始人兼 CEO 贾皓钧获 MIT 物理化学博士学位，曾于陶氏化学核心研发部门从事研发工作，专注于使用人工智能来研发催化剂配方及预测化学反应的路径，之前担任过麻省理工学院中国学生学者联合会（MIT CSSA）2022-2023 主席；创始人兼 CTO 段辰儒获 MIT 物理化学博士学位，在微软供职期间，为多家化学材料公司部署计算化学和人工智能解决方案。此外，两位创始人在 Nature 大子刊等顶级期刊以及 NeurIPS 等顶级会议上，合计发表超过 60 篇论文，并首创多个 AI for Chemistry 模型。
值得注意的是，此前深势科技已与晶泰科技签订过战略合作协议，双方将充分利用各自技术优势，基于深势科技 AI for Science 先进计算平台和晶泰科技智能化、自动化药物研发解决方案，打通临床前药物研发的各项环节，进一步提升新药开发的速度和效率。
此次双方共同投资深度原理，是对 AI for Science 及其应用落地的再次加码和升级。放眼全球，无论是微软、谷歌、字节这样的大型科技公司，还是巴斯夫、陶氏这样的传统化学材料制造巨头，都在大力投入人工智能驱动的科学研究（AI for Science，简称AI4Sci）。总体来看，大型科技公司更多基于算力和云服务，将 AI for Science 中相对成熟的方法平台化、产品化；而另一边的化工巨头，自身也在投入研发，用 AI 优化工业生产技术。
此前美国工业界及科技巨头的研发经验，让深度原理团队看到“全世界最好的材料化学生产基地在东南亚和中国。”创始人兼 CEO 贾皓钧表示：在美国去工业化的背景下，材料化学领域的中国企业，正积极从生产转向研发，故 AI for Science 在中国的落地机遇更为丰富。而创始人兼 CTO 段辰儒依托此前创建和维护 AI for Science 科学社区的经验发现，受制于传统实验室惯性和化学材料问题的复杂多样性，平台产品的使用壁垒难以消除，相应的维护优化也会带来不少工程成本。
因此，深度原理希望解决的问题是：与客户合作研发终端垂类应用产品，加速化学、材料领域的创新研究效率。相比起平台产品，这更易于普及 AI 带来的高效研究方法，为未来培育更大市场。
技术路径上，深度原理科技聚焦四大核心算法模块：
四是结合主动学习和贝叶斯工作流程，锁定目标催化材料。
深势科技创始人兼 CEO 孙伟杰表示：深势科技致力于打造和完善基于 AI for Science 的工业基础设施，投资深度原理不仅是我们有推动发展 AI for Science 这个共同的目标，更是由于其坚实的研究基础和未来广阔的应用发展空间。其中，深势依托底层 AI for Science 大模型，已经在很多个核心的问题上带来了很好的突破，也带来了一系列的工业研发和学术研究的解决方案。AI for Science 基础设施的建设一定不是由深势科技一家来完成，而是包含整个 AI for Science 社区的开发者，所有的用户，各位合作伙伴一起参与建设的。深度原理将在多个领域，尤其是以化学材料为切入点，为赋能更多行业，为我们提供新的思路和灵感。
深势科技创始人兼首席科学家张林峰表示：中科院院士鄂维南曾指出，AI for Science 是中国科技创新历史上最好的机会。我们现在有非常不错的发展状况，有好的生态，甚至因为 AI for Science 的技术路径是更多的跟实体经济发生联系，从而滋生出了很好的产业生态。这样的一个生态，需要在有限的“时间窗口”内形成，需要我们共同努力。携手深度原理，将进一步扩大 AI for Science 的朋友圈，与其优秀的研发团队展开更多的协作和交流，将为深势科技主张的开放生态注入新的能量和活力。我们希望推动的技术不是比特世界的 Foundation Model，而是原子世界的 Foundation Model，这恰恰是深势和深度原理怀揣的共同目标和愿景。
推荐关注
关于深势科技
