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投资界 17小时前

这一次,“ X-Day ”西丽湖路演社走进清华校园

路演结束后,一位投资人想再约两三家团队细聊。

10 月 8 日下午,"X-Day" 西丽湖路演社携手 " 创投 中国 " 科创路演厅,在清华大学举办 AI for Science 专场。

六家初创企业轮番登台。AI 如何帮助科研取得新突破?技术优势如何转化为产品?又有哪些客户愿意为此付费?现场的讨论,从科研成果延伸到创业的现实课题。多年的技术积累,让这些团队有了走出实验室的底气。但把成果带向市场,还需要资金。

从深圳南山到清华园,西丽湖正是为这样的相遇而来。路演只是起点,值得期待的,是此后一次次深入交谈,让实验室里的探索,逐渐有了更多回响。

走进清华园

一群科研创业者登场

最 先登场的是量坤科技。

公司致力于融合量子计算、人工智能与高性能计算,为科学研究提供计算基础设施,推动量子计算走向实际应用。创始人兼 CEO 吕定顺本科毕业于哈尔滨工业大学,博士毕业于清华大学交叉信息研究院,此后先后在华为、字节跳动从事量子计算相关研究。

" 让三种算力,各干最擅长的事。" 吕定顺在现场这样解释业务思路。一次关键的分子模拟,要兼顾精度、速度与成本,量坤科技希望通过不同算力的协同寻找新的解法。据介绍,公司客户主要集中在新能源和半导体领域,已实现项目交付。

新忆科技随后登场,背后是一支长期研究新型存储器的清华团队,其新型阻变存储器(RRAM)技术已进入量产应用。

简单来说,公司希望让 AI 推理更省电、成本更低。新忆科技 CMO 贾槐真介绍,公司已在显示触控驱动领域为品牌客户供应 RRAM IP,并通过验证芯片测试存算方案的能效,目前正推进面向神经网络和大语言模型的推理芯片开发。

轮到和光智成登场,话题转向了材料研发。

公司首席科学家刘宇宙,本硕均毕业于清华大学,博士毕业于纽约大学,现为北京航空航天大学化学学院教授、博士生导师。围绕分子设计与合成,和光智成将材料智能体、自主实验室与化学数据建设结合起来:由 AI 提出分子及合成方案,在真实实验中验证,再将实验数据反馈给模型。

方案最终还要满足工业客户的要求。市场与融资负责人刘斯麦在现场提到,客户问得最多的是材料成本、交付时间和性能。据介绍,公司已在北京昌平投入使用千余平方米的自主实验室,通过承接委外研发,以及为客户部署模型和自主实验室,解决具体的材料研发问题。

同样关注真实实验的,还有深度自主。

这家公司面向科学超级智能,探索由 AI 与真实实验反馈共同驱动的自主科学发现。创始人许治平希望将 AI 的推理能力接到实验室,让模型能够调用仪器、执行实验,并根据结果决定下一步。

实验失败,也是其中重要的反馈。许治平举了一项淀粉测定实验的例子,团队尝试让系统分析失败原因,提出新的假设,再生成新的实验方案进行验证。对于深度自主而言,实验自动化之后更关键的一步,是让结果持续影响科学决策。

随后登场的数全基因,聚焦 AI 制药服务。

创始人郑杉是清华大学创新领军工程博士,他谈及要判断药物在人体内产生怎样的反应、对哪些患者有效,需要患者级的真实动态数据支撑。数全基因希望通过血浆 RNA 捕捉疾病状态的变化,为患者分层、疗效监测及药物研发提供辅助判断。

据介绍,公司已与十多家医院开展近 20 项临床合作和科研项目,在临床研究中积累数据,并向药物试验与药企服务延伸。

最后登场的煜晟智元,是一位 95 后在校创业者的探索。

创始人叶宇轩博士就读于清华大学,也是清华大学学生创客空间协会会长。他在现场谈到,希望为药物开发和精准医疗打造 " 数字生命基础设施 "。

煜晟智元以高仿真虚拟类器官世界模型为核心,结合真实类器官、患者来源样本数据与小动物免疫模型,持续校准模型中的免疫微环境。

叶宇轩展示了由类器官数据训练的虚拟心脏类器官模型。团队希望借助自研单分子数字免疫检测技术,捕捉微量样本中的免疫标志物变化,为疗效与免疫安全性预测提供依据,让模型更接近真实人体的反应。

科研中的一道道难题,成为这批创业者的起点。AI 改变科学,正在这些具体的探索中展开。

" 北京源头创新 + 南山产业转化 "

走出实验室

科研成果如何走向产业,是活动现场反复讨论的问题。

" 人工智能正在深刻改变知识生产和科学探索的方式,推动科研范式变革。" 清华大学党委常委、副校长彭刚在致辞中谈到,清华大学既重视用人工智能拓展研究方法、加快科学发现,也重视通过解决真实科学问题为人工智能开辟新方向。

商务部投资促进事务局局长刘民强指出,AI for Science 正在深刻重塑科学研发范式,是推动基础科学突破、培育新质生产力的重要赛道。这一领域也面临成果转化周期长、商业化路径有待探索等现实问题,需要创新端、资本端和产业端紧密协同。

到了圆桌环节,投资人进一步谈到转化路径上的具体问题。

华控基金合伙人、董事长华桦指出,AI for Science 仍处于早期阶段。垂直模型的预测准确度有待提高,计算与真实实验之间需要形成完整反馈,大量既有实验数据的可靠性及可训练程度也仍有不足。

垂直数据的稀缺,同时为创业公司留出了机会。在英诺基金创始合伙人李竹看来,这些实验数据与语言模型使用的数据不同,大模型公司同样需要积累,拥有独特数据的团队由此建立自身优势。更值得关注的是,真实实验数据如何大规模、自动化地获取,并持续反馈给模型,推动科学智能继续迭代。

研发提速之后,商业价值如何体现,还要回到具体赛道中判断。华映资本创始管理合伙人季薇对比了材料与制药两个领域。在材料研发中,AI 带来的效率提升,还要经过下游工艺与终端市场的检验,最终产品的成本仍是客户的重要考量。制药行业则有较成熟的产业分工和资产交易体系。在她看来,AI 提高分子成药概率的能力,有机会体现为分子资产的价值,企业可以在不同研发阶段通过交易变现。

水木校友基金管理合伙人王学辉提醒,不同领域的科学突破,兑现节奏也有差异。数学、物理方向更多体现模型能力,制药与材料更接近具体的产业需求。创业公司可以先提供技术服务,条件成熟时再做产品。大型企业也在推进 AI 应用,初创团队需要把握迭代的窗口期,根据自身发展情况,选择独立成长、并购或与大厂合作等路径。

在水木创投合伙人颜祎看来,中国在实验工程化人才、成本与效率方面具备优势,为 AI for Science 的数据积累提供了条件。他表示看好国内企业在这一领域形成全球领 先模型以及解决方案。

" 任何一个前沿科技的发展离不开商业落地和产业的结合。" 启迪之星创投总经理、主管合伙人刘博在现场谈到,启迪之星投资的两家 AI for Science 企业已落地深圳南山,早期发展仍需要资金、产业资源与数据方面的支持。

" 北京源头创新 + 南山产业转化 ",是深圳市南山区副区长李志娜提出的期待。此次走进清华园,希望搭建起这样一座桥梁,让高校科研成果精准对接南山的产业和金融资源。

据介绍,南山已累计培育超 220 家上市公司、6000 余家国家高新技术企业。对于前沿科研团队,这些企业意味着潜在的客户,也意味着合作开发和产业验证的机会。围绕办公场地、人才安居及科研补贴等需求,南山持续完善企业落地发展的支持体系。

西丽湖承担的,正是其中的连接作用。

由南山区打造的 "X-Day" 西丽湖路演社,将项目筛选、专业辅导与路演后的长期跟踪结合起来。平台自启动以来已举办 21 场主题路演,累计吸引 581 余个优质项目报名,助力 62 家企业获得股权投资超 35.56 亿元。此次携手 " 创投 中国 " 科创路演厅走进清华园,也让这条连接向科研源头延伸。

科研成果走出实验室,要找到真实的应用场景。深圳的产业需求,让这一步有了方向。从西丽湖到清华园,一场路演,也为此后同行埋下伏笔。

文章来源:投资界原创 | 作者:王露

原文地址:https://news.pedaily.cn/202610/570123.shtml

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