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深勢科技完成數千萬美元B輪融資,持續(xù)深入探索AI+Science潛能

2022-01-18 16:22
IPO早知道
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在18個月內連續(xù)完成了四輪融資。

本文為IPO早知道原創(chuàng)

作者|Stone Jin

微信公眾號|ipozaozhidao  

據IPO早知道消息,深勢科技日前宣布完成數千萬美元B輪融資,本輪融資由源碼資本、啟明創(chuàng)投共同領投,老股東高瓴創(chuàng)投、經緯創(chuàng)投等跟投,奇跡資本擔任本輪融資的獨家FA。

本輪融資資金將用于不斷吸引行業(yè)內頂尖人才,從而深化微尺度工業(yè)設計平臺的建設,以及相關技術在藥物、材料設計等場景的落地。

值得一提的是,深勢科技已在18個月內連續(xù)完成了四輪融資——此前,深勢科技在一年內分別完成了由高瓴創(chuàng)投領投,經緯中國、百圖生科跟投的數千萬美元A輪融資,由元璟資本領投,清流資本跟投的Pre-A輪融資,以及由百度風投領投,唯獵資本和盛景嘉成跟投的天使輪融資。

成立于2018年的深勢科技于2019年開啟規(guī)模化發(fā)展之路,致力于運用“AI+分子模擬”技術,為人類文明最基礎的生命、能源、材料科學與工程研究打造新一代微尺度工業(yè)設計平臺,解放行業(yè)的研發(fā)生產力。

深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰表示,AI+Science作為一種新的研發(fā)范式已經成為領域熱點,我們從業(yè)者應該持續(xù)定義與解決行業(yè)關鍵問題,拓展技術生產力邊界,運用一切先進的計算手段提升計算模擬效率,盡快將微尺度工業(yè)領域的研發(fā)由大規(guī)模試錯式實驗,轉變?yōu)椤坝嬎阍O計—實驗驗證”的新范式,為人類文明演進提供微尺度工業(yè)設計基礎設施。

人工智能與科學問題深度結合的浪潮滾滾而來,深勢科技則是AI+Science科學研究范式的先行者,其首創(chuàng)的「多尺度建模+機器學習+高性能計算」范式,突破性地實現了多尺度分子模擬中精度與效率的統(tǒng)一。憑借新一代分子模擬技術,深勢科技團隊核心成員曾獲2020年度高性能計算領域最高獎ACM戈登·貝爾獎。相關工作還當選了由兩院院士評選的2020年中國十大科技進展,以及2020年全球人工智能十大科技進展。這一方法不僅改變了科學研究范式,也將大大縮短理論研究與解決實際問題之間的距離。

深勢科技已將AI+分子模擬的技術能力拓展至數十億原子的量子力學精度高效計算,并在此技術思想的基礎上,針對從底層數理模型到計算機科學下的模擬工具,再到化學、生物、材料等具體場景的多樣化模擬研發(fā)需求,推出Lebesgue科學計算平臺、Hermite藥物設計平臺以及Bohrium微觀計算與設計平臺,共同組成深勢科技的微尺度工業(yè)設計平臺矩陣。

通過這些高性價比的新生產力工具,深勢科技致力于解放科學研究與工業(yè)設計的生產力,加速傳統(tǒng)行業(yè)的轉型與升級。目前,深勢科技強大的科研與產業(yè)落地能力也在逐步展現,已在醫(yī)藥、材料、新能源等領域與多家頭部客戶攜手合作,通過微尺度工業(yè)設計平臺的賦能,構建從底層創(chuàng)新到產業(yè)落地的完整體系。

如在新能源領域,深勢科技與寧德時代達成合作,共建聯合實驗室,以更高效的計算驅動材料研發(fā)模式,共同拓展新能源領域前沿技術發(fā)展的未來空間。在醫(yī)藥領域,深勢科技與多家客戶攜手,將物理建模+AI的計算范式與臨床前藥物研發(fā)更廣泛的結合,通過Hermite Uni-FEP、Uni-Fold、RiD等模塊,將自由能微擾理論、分子動力學、增強采樣算法與高性能計算相結合,精準預測蛋白質結構及構象變化,并以化學精度高效評估蛋白與配體的結合自由能,為藥物研發(fā)人員提供高效精準的理論指導,提升藥物設計與優(yōu)化效率。

啟明創(chuàng)投合伙人陳侃博士表示:“人工智能加速科學研究新范式的產生。深勢科技突破性的AI+量子模擬的跨尺度建模,突破了傳統(tǒng)分子模擬瓶頸,從而能夠打造多領域需求解決方案。當前深勢科技的軟件平臺已在學界多學科實驗室得到廣泛運用,獨有的技術優(yōu)勢和明星團隊加持,我們期待深勢科技能夠立足中國,成為領先世界的‘次世代’分子模擬平臺 。”

源碼資本合伙人黃云剛表示:“深勢科技正是致力于打造新的研發(fā)范式所需要的計算工具平臺,更好的賦能醫(yī)藥和材料等行業(yè)的研發(fā)。例如在重點領域之一的生物醫(yī)療領域,科學計算正在推動行業(yè)的發(fā)展,同時源碼的科技+生物醫(yī)療的投資理念和實踐,始終是為醫(yī)療和生物領域注入跨界交叉的新共識。我們很期待公司能夠給行業(yè)的研發(fā)效率帶來極大提升!

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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