36 氪获悉，AI for Science 公司「奥明星程」近日完成超亿元 A 轮战略融资。本轮投资方包括深创投、复星医药（复健资本）、太平股权、广东中医药大健康基金、杭实集团等多家头部投资机构、产业链龙头企业及多地国资。同时，公司也与包括深圳湾实验室在内的多家国际顶尖科研机构建立了深度成果转化合作机制，形成覆盖技术研发、临床应用及产业生态赋能的全链条布局。
2025 年被视作 AI4S 发展的分水岭。随着通用科研引擎的出现，以及英伟达 GTC 大会将 AI4S 与大语言模型、具身智能并列为人工智能三大核心方向，全球资本与技术资源正加速向该领域聚集。然而，当前多数 AI 在科学探索中仍停留在 " 结果拟合 " 层面，在机制理解与问题定义上存在能力断层。
奥明星程的核心目标，就是实现 " 从结果到机制、从解题到出题 " 的跃迁。公司创始人兼 CEO 林子奥认为，奥明星程 " 并非简单提升模型、智能体精度，而是致力于构建 AI 科学家能力体系 "。
具体而言，公司将聚焦三个层面的突破：第一，让 AI 从 " 表征学习 " 走向 " 机制建模 "，不只预测结果，而是逼近疾病发生发展的内在逻辑；第二，让 AI 具备 " 问题定义能力 "，不仅回答问题，还能够在复杂系统中识别关键变量，辅助提出更有价值的科学问题；第三，让 AI 形成 " 探索式推理能力 "，支持从假设生成到路径推演的一体化科研过程。长远来看，这一体系有望延展为面向生命全过程的 " 医疗 AGI"。
为了实现这一目标，奥明星程组建了一支具备学术与产业化背景的团队。公司由三位归国哈佛青年博士科学家联合创立，创始人林子奥拥有哈佛大学计算科学、生物医学双博士学位，是国际癌症基因组学研究计划（TCGA、ICGC、PCAWG 等）发起人 Gad Getz 教授唯一的中国籍博士毕业生。联合创始人赵翰晨、郝晋同样拥有哈佛博士背景，深耕人工智能与新兴生物科技交叉领域。
当前，奥明星程凭借自研 AI 大模型，已实现低成本获取组学多维信息的技术突破，打造了基于 " 数据 - 大模型 - 智能体 " 技术生态闭环的生物智能基础设施，并开发了覆盖疾病筛查、新药研发、健康管理及公共卫生等多领域的智能体矩阵。
在首发场景上，公司瞄准了具有明确临床痛点的疾病筛查。以乳腺癌为例，传统超声与钼靶筛查在致密型乳腺中存在漏诊率高（超 50%）、依赖医生经验等局限；而现有液体活检（如 ctDNA 突变、甲基化）在早期人群中的检出率和特异性表现亦不尽如人意。
针对这些问题，奥明星程基于 cfDNA 片段组学与 AI 大模型，开发了多款多病种筛查智能体，如乳腺癌筛查智能体：OS-TuFEst-BRCA 及配套试剂盒。据公司介绍，该产品仅需一管血，就可同步实现极早期筛查、精准分子分型以及腋窝淋巴结转移的超高灵敏度预测。其在早筛灵敏度上达到 92%-95%，对影像漏诊病例识别率达 96.2%。
临床效果层面，该产品在淋巴结转移阴性预测上达到 97.6%。这意味着该技术有望辅助医生完成临床评估，帮助患者避免不必要的腋窝手术，实现更加精准的 " 降阶梯 " 治疗。目前，相关成果已发表于《Nature Communications》，并获得国家科技重大专项等多项支持。
此外，其核心能力（OS-TuFEst ，多病种筛查产品）也获得国家权威机构背书。在国家癌症中心最新牵头发布的《基于液体活检技术的多癌种联合筛查专家共识（2025 版）》中，结合多组学数据与 AI 的分析方法获得 " 强推荐 "；共识还提到，TuFEst 技术在降低实验成本、提高泛癌种检测灵敏度和特异度方面具备一定创新价值。
AI4S 与医疗的结合，本质上是数据、模型、临床与产业的系统能力竞争。相比于依赖高成本实验的传统模式，奥明星程基于 AI 大模型预测多维度信息的策略，大幅压缩了单样本检测与数据获取成本。目前，公司已与国内超 50 家三甲医院及百余家体检机构展开合作，具有积累高质量、高标准、规模化真实世界数据的临床合作网络基础。
林子奥表示，AI4S 本质是 " 能力引擎 "，需要与生态深度耦合。现阶段，奥明星程已与深圳医学科学院、深圳湾实验室、国家癌症中心等建立战略合作，其平台能力正加速向医院、药企、保险等大健康产业链上下游开放，以期实现前沿医疗技术的规模化可及。
