深勢科技近日完成新一輪超 7 億人民幣的融資。此輪融資投資人包括眾源資本，和玉資本，正心谷資本，Evergreen Scitech Delta等和多家產業(yè)資本。此輪融資資金將主要用于繼續(xù)吸引行業(yè)內頂尖人才，深化從算法原始創(chuàng)新到工業(yè)軟件及行業(yè)解決方案的全棧能力，并加強相關技術在生物醫(yī)藥、新能源、化工、半導體等場景的產業(yè)化落地及商業(yè)化推廣。

近年來，深勢科技進入規(guī)模化及商業(yè)化發(fā)展加速階段，已經成長為 AI for Science 行業(yè)的重要引領者，推出了一系列面向微觀和介觀尺度模擬仿真、分子性質預測、實驗表征優(yōu)化等多項科學基本問題的計算引擎和預訓練模型，在此基礎上打造了科研、藥物、電池等行業(yè)的新一代AI與計算仿真驅動的研發(fā)解決方案，并迅速構建基于 AI for Science 的開放生態(tài)及產業(yè)協(xié)作體系。

此輪投資方對于深勢科技和 AI for Science 全新科研范式引領的科學變革以及對產業(yè)產生的深遠影響表示出了積極的期許。

和玉資本（MSA Capital）表示：深勢科技打造新一代科學研究基礎設施，解放了過去因算力限制的發(fā)展進程，為藥物研發(fā)、材料探究等領域提供了全新的可能性。團隊具有全球領先的科研技術水平，在全球范圍內屬于AI For Science領域的先行者、引領者。和玉資本（MSA Capital）作為深耕中國、放眼全球的私募股權投資機構，很高興能夠發(fā)現這樣一支年輕又富有自主創(chuàng)新性的本土團隊。這種基礎設施，底層邏輯的創(chuàng)新也是我們一直在核心科技賽道所尋覓的。我們期待與深勢科技共同成長、并助力深勢科技的科研成果轉化，共同打造AI for Science的新時代。

正心谷資本表示：深勢科技是 AI4S 的先行者，是國內首個做出了 AI4S 領域世界級的原創(chuàng)性成果的團隊。我們看好 AI 技術為科學研究帶來新工具，推動科學研究從“小農作坊”模式向“平臺科研”模式轉變。此外，AI4S 可以助力建立一個由產業(yè)需求推動科研的有效體系，帶來科研范式的變革和新的產業(yè)業(yè)態(tài)，讓 AI 和產業(yè)的結合推動底層的科研，用底層創(chuàng)新推動行業(yè)發(fā)展，在材料、醫(yī)藥等各個垂直行業(yè)發(fā)揮更大實際價值。最重要的，深勢具備較強的產品落地能力和商業(yè)化能力，研發(fā)的科研平臺、工業(yè)軟件獲得了眾多高校和產業(yè)客戶的認可，與產業(yè)頭部公司對話和項目共研的能力獲得了驗證。

眾源資本表示：非常開心的看到并支持深勢科技這樣“用科技創(chuàng)新解決真問題”的企業(yè)。科技創(chuàng)新很難，解決行業(yè)真問題也很難，但深勢科技很好的做到了兩者，并打造了科學創(chuàng)新到行業(yè)落地的一整套產品和方案，引領和推動了整個 AI for Science?領域的發(fā)展。深勢的 slogan 是“分子模擬未來”，而組成深勢的“分子”是一支年輕、創(chuàng)新驅動的跨學科團隊，“遇到難題我重拳出擊”和“如果你的第一反應不是退縮而是激動”，相信這樣的“分子”和“力場”會演繹出精彩有趣的未來，我們也很興奮能夠參與其中。

深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰表示，世界本質上都是由原子構成的，人類在物質世界的所有創(chuàng)造，本質上都是對100多種原子的搬弄與組合，而今在 AI for Science 時代，這些搬弄與組合的經驗與原則可以很好地沉淀在模型和軟件中。深勢希望基于 AI for Science 新范式，為科研人員打造窺視和操作微觀和介觀世界的手、眼、腦，將藥物、電池等領域的科研和研發(fā)由大規(guī)模實驗式試錯，轉變?yōu)椤坝嬎阍O計-實驗驗證”的新范式，為眾多工業(yè)行業(yè)打造一套有效的軟件工具和解決方案，為科技進步、產業(yè)升級、科技強國提供新動力。

深勢科技是 AI for 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 DeePMD ，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。相關工作當選由兩院院士評選的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。并當選為國家高新技術企業(yè)，國家級專精特新小巨人。

從創(chuàng)立至今，深勢科技從未停止不斷創(chuàng)新和落地的腳步。在過去一年，深勢科技及合作者發(fā)布了一系列重磅的技術成果，對一系列 AI for Science 基礎設施進行了迭代升級，也將 AI for Science 帶入了預訓練模型時代：Uni-Mol 分子表征大模型在OGB-LSC量子化學性質預測任務上奪得冠軍，并為制藥、催化、OLED 等場景提供全新的解決方案；Uni-RNA 大模型大大提升了mRNA疫苗設計、RNA結構預測、ASO開發(fā)、SiRNA療法創(chuàng)新、靶向RNA小分子開發(fā)、Aptamer研發(fā)等幾乎所有RNA相關研發(fā)場景的模型能力；DPA預訓練模型大大提升深度勢能模型的場景遷移和泛化能力，已在高性能合金、半導體及電池材料設計等應用場景中證明其領先性和優(yōu)越性。

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