北大元培系AI公司，一年狂攬三輪融資，最新A輪斬獲數千萬美元

2021-08-05 12:55:28

金磊發自凹非寺量子位報道 | 公眾號 QbitAI

一年時間便拿下三輪融資。

不多見，真的不多見。

就在今天，隨著最新一輪融資的曝光——完成數千萬美元A輪融資。

這家AI初創企業，深勢科技，一下子就躍入了大眾視野。

據悉，此次A輪融資由高瓴創投領投，經緯中國跟投。

而更早的，在今年3月5日和去年8月10日，深勢科技分別完成了Pre-A輪和天使輪融資。

更是吸引了像百度、元璟資本、清流資本等企業、投資機構的加持。

隨即而來的一個問題便是：

深勢科技，憑什麼受資本的如此青睞？

AI+分子模擬，瞭解一下

要回答上面這個問題，首先需要了解它是做什麼的。

根據公開資訊顯示，深勢科技所做的工作，是用AI技術解決微觀物理問題（AI分子模擬）。

換言之，就是在電子、原子、分子這種level中，進行組分和設計工作，來實現具有特定物理、化學性質的工業設計。

而與之相關的研究和應用，可以說在藥物設計、材料設計和性質預測等方面頗有價值。

這一點，從資本的競相追逐中便顯而易見了。

當然，比起賽道的選擇，自身的「玩法」更為重要。

因為在這個領域當中，長期以來一直存在著一個困局。

很多微觀性質預測的本質需求，是精確求解原子間相互作用，描述原子間相互作用的關鍵物理量是原子間的勢能面。

但過去常常面臨的窘境是：

用經驗立場的方法，快而不準。用量子力學的方法，準而不快，還伴隨「維數災難」的風險。於是，深勢科技所拿出的「殺手鐗」便是：

「AI+分子模擬」技術。首創「多尺度建模+機器學習+高效能運算」新正規化。

具體而言，深勢科技提出了一個叫作DeePMD的方法。

這種方法不僅保持了基於量子力學的精度，還可以將分子動力學的計算速度提升至少五個數量級。

不僅如此，在算力方面，需求與體系的原子數量也是呈線性依賴關係。

也正因如此，深勢科技憑藉這項技術，在去年11月份斬獲了戈登·貝爾獎。

這是國際高效能運算應用領域最高獎，有著「計算應用領域的諾貝爾獎」之稱。

據瞭解，此次最新一輪融資之後，募集的資金將用於「以新一代分子模擬平臺為代表的科學計算平臺的建設，以及相關技術在藥物、材料設計等場景的落地。」

學院派背景團隊

除了自身的技術外，資本市場往往也會看重一家公司團隊的背景。

在這一點上，深勢科技也是具備強勢的學院派背景：

北京大學元培學院。

深勢科技創始人兼首席科學家張林峰，畢業於北京大學元培學院，在普林斯頓大學獲應用數學系博士學位。

他主要研究方向包括統計物理、分子模擬和機器學習，及其在化學、生物、材料等方向的應用。

在例如上述斬獲戈登·貝爾獎的研究中，也做出了較大的貢獻。

另一位創始人兼CEO孫偉傑，同樣畢業於北京大學元培學院，後繼續在北京大學深造，獲管理學碩士學位。

他在科技、教育、企業服務等領域分析及投資經驗豐富。

除此之外，公司核心團隊由中國科學院院士領銜。

成員多數來自自北京大學、普林斯頓大學、約翰霍普金斯大學、復旦大學、中科院上海藥物研究所、阿里、百度等世界一流高校、科研機構和企業。

那麼對於這樣一家AI初創企業，你看好嗎？

參考連結：

https://www.qcc.com/product/8b86e6b9-977a-452f-b49c-0d1853e47141.html