醫藥產業是與國民經濟和民生息息相關的基礎和戰略性產業。根據《Nature》報道，新藥開發的平均成本約為26 億美元，大約需要10 年，包括小分子化合物的長期開發階段、Ⅲ期臨床試驗以及注冊批準過程，其中，只有不到1 /10 的藥物可以成功通過并上市。高投入、高風險、低回報，一直是藥企新藥研發的痛點。

而人工智能技術的出現，給整個醫藥領域帶來巨大的變革。借助AI模型介入靶點結構解析、預測與精修、苗頭化合物篩選、先導化合物優化和ADME/T性質預測等諸多環節，能夠有效加快藥物研發速度，降低研發成本，提高研發成功率，進而提升藥企的投資回報率。這種通過AI學習底層原理或解決底層問題，再進一步解決這些原理所映射的工業問題的方法，就是所謂的“AI for Science”新范式。

成立于2018年的深勢科技，是AI for Science科學研究范式的先行者。深勢科技致力于運用人工智能和分子模擬算法，結合先進計算手段求解重要科學問題，為人類文明最基礎的生物醫藥、能源、材料和信息科學與工程研究打造新一代微尺度工業設計和仿真平臺。創新性地融合了跨尺度建模、高效采樣、高性能計算等技術，在保持量子力學精度準確性的基礎上，將分子動力學的計算速度提升了數個數量級，從而解決藥物和材料的微觀計算模擬難題。

在輔助藥物研發、實現藥物分子的理性發現和設計方面，深勢科技推出的Hermite™藥物計算設計平臺，致力于為藥物研發工作者提供臨床前的一站式解決方案。平臺融合了蛋白結構預測Uni-Fold、自由能微擾計算Uni-FEP等核心算法，為藥物研發工作者提供了一系列全新的計算模擬及設計工具，已被國內外數十家創新藥企和上千位學術用戶廣泛應用。同時，基于平臺能力，深勢科技與業內多家合作伙伴建立了十余條合作管線，覆蓋包括CNS、腫瘤和自身免疫性疾病等領域，目前部分管線已處于Pre-PCC階段。

公司核心團隊由中國科學院院士領銜，主要來自北京大學、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，科研隊伍由物理建模、數值算法、機器學習、高性能計算及藥物和材料計算等多個領域的數十名優秀青年科學家構成。

團隊核心成員獲得2020年全球計算機高性能計算領域的最高獎項“戈登貝爾”獎，相關工作也入選由中國科學院院士和中國工程院院士投票評選的2020年中國十大科技進展。

深度勢能團隊獲得戈登貝爾獎，圖源：深勢科技

在提供基礎算力服務上，深勢科技Hermite藥物設計平臺與北京超算合作，共同突破了藥物設計平臺基于超算架構的云原生技術，實現了在跨尺度建模、高效采樣、高性能計算等技術上的創新突破，在保持量子力學精度準確性的基礎上，將分子動力學的計算速度提升了數個數量級。

北京超算充分發揮資源優勢，為深勢科技打造藥物設計和材料研發平臺提供了強有力的適配算力支撐，助力其實現真正的創新驅動發展，從以下方面為深勢科技提供了強力護航：

上萬+核/上百+卡算力秒級匯聚，無需等待時間；

裸金屬CPU核心/GPU卡，節點間高速IB網絡通信，以最低的價格實現最高的計算效率；

從計算任務開始計算為計費起點，真正按需收費，精確到秒級；

支持Docker，容器化調度等云原生技術，協助研發以及生產環境流程化協作；

生命科學專業技術團隊以及算法優化團隊專業支持業務流全棧定制化服務；

未來，北京超算將繼續與深勢科技這樣的創新AI企業展開深度合作，將AI+HPC的模式推行至整個藥物研發行業，助力AI制藥生產實踐難題破解，開辟企業降本增效新路徑，共拓生命科學行業新生態。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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