2022年12月28-30日，啟明創(chuàng)投CEO云端峰會周成功舉辦。這場持續(xù)十四年的盛會由啟明創(chuàng)投主辦，旨在為CEO們提供一個充分交流探討的機會與平臺，共同見證技術(shù)與創(chuàng)新的先鋒力量，探討在巨大的變局面前的機會與挑戰(zhàn)，同時對未來的方向與趨勢進行展望。

(資料圖片僅供參考)

今年CEO云端峰會周的主題是“重啟增長”。討論議題涉及到科技及消費、醫(yī)療健康等領(lǐng)域，重點關(guān)注創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、戰(zhàn)略決策、研發(fā)策略與管理、運營管理、團隊建設(shè)、融資、可持續(xù)發(fā)展、出海等。

1位外部重磅嘉賓，啟明創(chuàng)投的13位投資人、13位投資企業(yè)家，圍繞上述議題展開深入探討。

由端到端人工智能驅(qū)動的臨床階段生物技術(shù)公司英矽智能，已經(jīng)獲得了國內(nèi)外知名基金的多輪投資，并在2022年發(fā)現(xiàn)了8個臨床前候選化合物。英矽智能近期與賽諾菲達成重磅戰(zhàn)略研究合作，并升級旗下Pharma.AI人工智能藥物研發(fā)平臺，進一步證明了AI賦能新藥研發(fā)的能力。

啟明創(chuàng)投合伙人陳侃與英矽智能聯(lián)合首席執(zhí)行官兼首席科學官任峰回顧了公司的前期積累和爆發(fā)的歷程。任峰表示，作為一家人工智能和藥物研發(fā)并重的公司，英矽智能正不斷迎來新的里程碑。

任峰指出，對后來的IT和BT交叉公司而言，上一家公司成功的模式很多時候不能復制。“我希望后來的公司能專注于自己的獨特的技術(shù)平臺，要做到專注，把技術(shù)平臺做到極致，我覺得總有機會可以在項目和對外合作上證明自己?！叭畏鍙娬{(diào)，AI制藥的賽道還在初級階段，競爭道路還很長，各公司應(yīng)該專注于將技術(shù)平臺做到極致，未來大家都有機會勝出。

以下為速記全文：

陳侃：英矽智能是啟明創(chuàng)投投資的一家總部在香港，研發(fā)中心在上海的生物醫(yī)藥企業(yè)。任博加入英矽智能之前是在美迪西，再之前有10多年在GSK的經(jīng)驗，博士畢業(yè)于哈佛大學化學系。首先我想借這個機會恭喜任博和英矽智能，最近剛剛和賽諾菲達成了總價值12億美元的大合作。我相信這是國內(nèi)AI制藥公司能夠達成的最大合作，在全世界也是能夠排得上號的。任博能不能跟大家講一下這個合作的更多情況。

任峰：跟賽諾菲的合作是我們近期剛簽的一個戰(zhàn)略合作，主要內(nèi)容是我們會和賽諾菲從早期的靶點發(fā)現(xiàn)，一直到臨床前候選化合物，進行不超過6個靶點的合作。充分利用英矽智能在人工智能方面的專長，以及賽諾菲在生物學、化學等方面的強大技術(shù)人才支持，結(jié)合雙方的優(yōu)勢，共同把項目推進到臨床前候選化合物階段。合作總金額是12億美元，預(yù)付款是2150萬美元，這是國內(nèi)的AI和跨國藥企簽的最大合作，在國際上也是數(shù)得上的。

陳侃：我記得之前公司跟復星也達成了一個比較大的合作，兩次的合作的模式有哪些不同或者類似之處？

任峰：這兩次的合作模式都是類似的戰(zhàn)略合作，除了項目上的戰(zhàn)略合作之外，復星當時希望能參與英矽智能的C輪融資，對英矽智能做了非常詳細的盡調(diào)，非常認可英矽智能的技術(shù)平臺，又看到了我們其中在研的一個項目QPCTL-針對CT47一個全新的小分子靶點。既然又認可我們的技術(shù)平臺，又認可我們的項目，為何不做一個大的戰(zhàn)略合作呢？于是我們討論了一個戰(zhàn)略合作，QPCTL由英矽智能和復星來共同開發(fā)，同時英矽智能又利用自己的平臺，幫助復星開發(fā)四個額外的項目，從早期的靶點發(fā)現(xiàn)一直做到PCC(臨床前候選化合物)。所以總共是五個項目，首付款也是1300多萬美元。除了戰(zhàn)略合作之外，當時復星對英矽智能進行了股權(quán)投資。所以那次合作可能比跟賽諾菲的更復雜一點，賽諾菲這次是一個純粹的項目戰(zhàn)略合作。

陳侃：像復星、賽諾菲這樣資源豐富的大藥廠為什么要和英矽智能合作，而不是自己請計算化學家或者人工智能的軟件工程師來做這個事情。為什么大藥廠做不了英矽智能做的事情？

任峰：大藥廠會有自己很多的內(nèi)部獨有的數(shù)據(jù)，如果他們請一些人工智能專家過來，很容易從數(shù)據(jù)上、算法上，理論上來講做到比較好的水平。但是換一個角度，其實我們認為人工智能賦能新藥研發(fā)是需要時間的積累的，并不是一蹴而就的事情。

英矽智能成立于2014年，成立之后我們就有一個專業(yè)的團隊，收集公開的已發(fā)表的所有數(shù)據(jù)，包括組學數(shù)據(jù)、化合物文獻專利的數(shù)據(jù)、化合物的結(jié)構(gòu)、性質(zhì)數(shù)據(jù)等等，我們現(xiàn)在還在持續(xù)地做這件事情，這是一個比較長期而且復雜的過程，需要消耗很大的人力、物力。另一方面，數(shù)據(jù)有了之后，我們有強大的AI團隊去幫助我們開發(fā)算法，到這里也還只是萬里長征走的第一步，下一步要通過項目，包括對外的合作和內(nèi)部的資源管線去驗證算法的優(yōu)劣性，同時要不斷地優(yōu)化算法，并不是一兩年就可以把算法優(yōu)化好的，需要長時間的積累。

這就是為什么英矽智能從2014年成立之后，我們的人工智能PandaOmics、Chemistry42，在2020年底才正式上線，正式成熟需要很長時間的積累。我認為如果跨國藥企想做這件事的話，它也需要不斷的時間積累，數(shù)據(jù)算法是一回事，同時要經(jīng)過不斷的項目的驗證，把算法不斷地優(yōu)化，這樣才能真正地提高命中率，提高命中率之后才是AI真正賦能新藥研發(fā)的點。AI之所以能賦能新藥，比如降低成本、提高效率，就是因為它可以降低很多的試錯成本，因此里面最重要的一個問題就是提高算法的命中率。

陳侃：現(xiàn)在大家說AI制藥已經(jīng)幾乎被完全證明了，但是幾年前您加入的時間點，其實大家對AI制藥還是有很多懷疑的聲音。您作為一個頂尖的藥物化學家，經(jīng)過哈佛訓練出來，在GSK這樣的傳統(tǒng)企業(yè)工作過，怎么樣下定決心跳進一個未知領(lǐng)域？

任峰：這么多年做藥物研發(fā)，其實我本身對計算機輔助的藥物設(shè)計是非常感興趣的。當年在GSK的時候，我們就用了大量的傳統(tǒng)的CADD(計算機輔助藥物設(shè)計)方式，去幫助我們設(shè)計化合物。因為作為傳統(tǒng)的藥物化學家，有很多人是不相信CADD能幫助藥物設(shè)計的。我是非常堅定的CADD支持者，當時在設(shè)計化合物的時候，我就要求我們組里的藥物化學家，通過用MOE軟件自己做分子對接，我本身是很相信計算機是可以輔助藥物設(shè)計的，但是我在GSK的時候， AI還不是很成熟，所以大家更多的是用傳統(tǒng)的CADD方式。

后來我從GSK離開之后加入了美迪西，一直作為服務(wù)方去幫助我們的客戶設(shè)計化合物，提高他們的研發(fā)效率。當時我非常相信CADD，我們藥物化學團隊里面專門配了CADD的團隊。當時美迪西這種規(guī)模不算太大的CRO，配CADD人員是還是比較奢侈的事情，但是我希望通過CADD幫助我們設(shè)計出更好的化合物，尤其是設(shè)計完了化合物之后，通過CADD重新進行評估排序，可以減少很多試錯成本，所以我一直是計算機輔助設(shè)計的堅定擁護者。后來決定從美迪西離開的時候，我希望能介入一些傳統(tǒng)的藥物研發(fā)所不能做的領(lǐng)域。因為小分子的藥物研發(fā)陷入了倒摩爾定律，就是研發(fā)投入越來越大，但是產(chǎn)出回報率越來越低的怪圈。之所以是這樣，我覺得是因為從傳統(tǒng)靠人工經(jīng)驗，靠藥物化學家經(jīng)驗來設(shè)計小分子化合物來做藥物研發(fā)，可能有很大的局限性，需要有新技術(shù)來解決這一問題。我覺得人工智能是之后發(fā)展的方向。因為數(shù)據(jù)積累得比較多，算法也比較成熟，GPU算力也不成問題，人工智能賦能新藥研發(fā)的所有外部條件都已經(jīng)具備了，所以就是一個怎么樣去發(fā)展，怎么樣去優(yōu)化算法，怎么樣在項目中證實的過程，這是未來的發(fā)展方向。我愿意進入這個領(lǐng)域去做一些嘗試。

而且我在加入英矽智能之前，跟我們的創(chuàng)始人Alex有很多次的對話，從第一次的簡單對話到后面聊得越來越深入。我也身臨其境地去體驗了英矽智能PandaOmics、Chemistry42所賦能的項目，發(fā)現(xiàn)它確實能設(shè)計出來比較新穎的結(jié)構(gòu)。所以我認為英矽智能在人工智能領(lǐng)域是一家靠譜的公司，而且軟件可以自己使用，是看得見摸得著的人工智能。所以多種因素加起來，促使了我在2021年初加入了公司。

陳侃：絕大多數(shù)藥物化學家可能不太相信CADD的作用，您倒是非常開放地一直支持CADD，也包括Deep learning，AI制藥。

任峰：以前是藥物化學家不相信CADD，現(xiàn)在又進入了一個新情況是CADD不相信AI。

陳侃：對。這是一個很有意思的“鄙視鏈”。從全世界范圍來看，有幾十上百家公司都號稱用AI來做新藥，英矽智能又屬于該領(lǐng)域里領(lǐng)先的公司?；仡櫼幌鹿镜某砷L經(jīng)歷，英矽智能如何在如此激烈的競爭當中脫穎而出？

任峰：英矽智能從成立到現(xiàn)在，到不久的未來，都一直處在一個努力證明自己的過程。從2014年建立公司開始收集數(shù)據(jù)，前幾年都在積累數(shù)據(jù)和算法，沒有太多的對外合作。在我們積累到一定階段之后，從2016年開始對外開展合作。但是當時的合作都是比較簡單的Fee for service，純粹的服務(wù)型項目。后來在2018年，我們跟藥明康德合作，利用AI算法針對DDR1靶點，只用了46天的時間，就找到了針對DDR1的一個小分子化合物，這是前所未有的速度。這次的結(jié)果發(fā)表在Nature Biotechnology上面。所以英矽智能真正的爆發(fā)是從2018年開始，在我們發(fā)表那篇文章之后，有越來越多人關(guān)注到了英矽智能，我們向人們證明了自己，通過我們獨特的算法可以大大地加速新藥研發(fā)。后來為了讓我們的算法被更多人應(yīng)用，我們發(fā)明了三個AI平臺，包括PandaOmics - 通過多組學數(shù)據(jù)來幫助找靶點，覆蓋生物學方面；Chemistry42 - 通過生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等其他先進的人工智能技術(shù)，幫助設(shè)計小分子化合物；inClinico - 以軟件化的形式呈現(xiàn)。這從另一個方面證明了我們對自己很有信心，可以讓更多用戶去使用我們的人工智能平臺。

下一步就是如何把人工智能平臺落地到項目上，催生了我們第一個進入臨床的項目：特發(fā)性肺纖維化（IPF）項目。我們在2020年底獲得了化合物05非常好的藥效數(shù)據(jù)，2021年提名PCC，2022年進入了臨床一期，今年我們將結(jié)束臨床一期。從剛開始證明平臺，到現(xiàn)在通過項目證明平臺能落地，且能加速新藥研發(fā)，再之后的下一步就是讓別人來認可我們。今年年初的時候我們跟復星達成了戰(zhàn)略合作，首付款1300多萬美元，當時在國內(nèi)是AI和藥企間首付最高的一筆合作。今年10月份我們跟賽諾菲的2150萬美元打破了我們自己的紀錄，不僅證明了我們可以跟國內(nèi)藥企合作，也可以跟跨國公司合作，國內(nèi)外都認可了我們的能力。

從英矽智能發(fā)展歷程上來看，我們一直在不斷地證明自己，不斷地鞭策自己繼續(xù)往前努力。我們一直不斷地更新算法，增加數(shù)據(jù)量，算法團隊也一直在增添不同的功能。今年11月份我們推出了PandaOmics的3.0版本，Chemistry42的2.0版本， inClinico的1.0版本，都比舊版本的功能有大幅提升。我們一直在鞭策自己，因為AI跟IT行業(yè)一樣更新?lián)Q代特別快，一不留神就會被其他的先進工具所取代。

陳侃：英矽智能一步步走來是非常扎實的。在這個過程當中，英矽智能遇到過什么樣的挑戰(zhàn)？公司做了哪些關(guān)鍵的戰(zhàn)略決定？

任峰：對AI制藥行業(yè)來說，首要挑戰(zhàn)是沒有一個已經(jīng)成功的商業(yè)模式，有的公司注重自己的管線，有的公司注重對外的合作，有的公司以軟件業(yè)務(wù)為主，后來中國AI公司又創(chuàng)造了AI+CRO的模式。哪種商業(yè)模式最后會成功，其實到現(xiàn)在還沒有一個定論。國外上市的AI制藥公司中，Relay專注做自己的管線，Schr?dinger專注軟件業(yè)務(wù)， Exscientia專注對外合作，Recursion專注做老藥新用。對英矽智能而言，我們沒有成功經(jīng)驗可以借鑒，來確定走哪一種商業(yè)模式。所以商業(yè)模式上如何定義英矽智能，我們一直在討論和探索之中。但是有一點是肯定的，我們至少目前定位成一個AI賦能的Biotech公司，我們不會做AI+CRO的服務(wù)，還是希望雙輪驅(qū)動，一部分是軟件業(yè)務(wù)，更大一部分是內(nèi)部的資源管線，這些管線在一定時候可以對外授權(quán)。另一方面，我們在發(fā)展過程中經(jīng)歷了不少坎坷，我們把自己定義成一個草根公司，英矽智能并非由全世界頂尖的知名院士和教授創(chuàng)立，而是由創(chuàng)始人Alex當年帶著一些名不見經(jīng)傳的算法科學家一起打拼過來的。走的每一步都需要通過我們自己實現(xiàn)里程碑。2020年下半年，我們開始進行C輪融資，當時特發(fā)性肺纖維化的最終藥效模型還沒有出來，所以融資的時候也是到處碰壁，大家會說平臺聽上去挺好，但是落地項目還沒有一個到PCC階段，所以很多投資人對我們不是特別感興趣。到了2020年12月，我們的藥效結(jié)果非常好，投資人的態(tài)度完全轉(zhuǎn)變，因為我們證明了通過AI做的項目確實可以做到PCC的階段。所以2020年底之前是我們最煎熬的一段時間。自從C輪融資完成之后，公司的知名度打開了，項目也從PCC一直穩(wěn)步推進到臨床，到現(xiàn)在相對來說，我們需要證明自己的壓力就不那么大了。

陳侃：提到融資，英矽智能除了業(yè)務(wù)發(fā)展順利，融資方面也非常成功，投資者囊括了海內(nèi)外幾乎所有的知名基金。投資人在公司發(fā)展過程中起到了什么作用？

任峰：在公司發(fā)展過程中，投資人給了我們很多幫助，尤其是早期的投資人，如藥明康德，啟明創(chuàng)投，創(chuàng)新工場，在我們C輪融資時基本都是全程陪伴，當時陳侃總也在，一起幫助我們確定需要引入什么樣的投資人進來，像啟明創(chuàng)投。藥明康德也幫我們介紹了很多外部投資人，搭起了溝通橋梁，讓我們至少有機會向投資人展示我們的平臺，如果沒有早期投資人的幫助，那我們可能連展示的機會都沒有，或者錯失了和好的投資人合作的機會。

其次，投資人對我們的幫助不光是在財務(wù)或融資上，對公司發(fā)展戰(zhàn)略和項目推進情況也有很多幫助。因為投資人在生物醫(yī)藥領(lǐng)域見多識廣，現(xiàn)在英矽智能還有很多項目是由主要投資人深度參與，有一個委員會看完項目數(shù)據(jù)之后進行投票，讓我們能選出高質(zhì)量的PCC。另外，投資人在業(yè)務(wù)拓展上也給了很多支持，啟明創(chuàng)投介紹了幫忙更快地推進臨床項目的合作等等。投資人對英矽智能的關(guān)注和幫助，我覺得是遠遠大于絕大多數(shù)其他生物醫(yī)藥公司的。

陳侃：這些都是我們應(yīng)該做的。任博有一個非常成功的轉(zhuǎn)型到生物和生物科技的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。對于未來的IT、BT創(chuàng)業(yè)者，在Tech+Biotech交叉領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的話，您有什么建議？

任峰：目前英矽智能在國內(nèi)AI賦能的藥物研發(fā)公司里相對比較出色，這歸功于很多原因，包括歷史比較悠久，數(shù)據(jù)和算法積累時間比較長，同時有更多時間去用算法對項目進行驗證，有項目推進到了臨床，看起來英矽智能遠遠跑在了國內(nèi)BT+IT公司的前面，我們也希望持續(xù)保持領(lǐng)頭羊的態(tài)勢。

對后面的IT和BT交叉領(lǐng)域的公司，我覺得很多時候是有后發(fā)優(yōu)勢的。算法和先進技術(shù)的迭代速度非常快，上一家公司成功的模式很多時候無法被復制。我希望后來的公司能專注于自己獨特的技術(shù)平臺，專注把技術(shù)平臺做到極致，總有機會在項目和對外合作上證明自己。跟國外藥企合作的時候，他們看重的往往是技術(shù)平臺里面最獨特的部分，大家都有的他們沒法進行判斷，但是他們會看有哪些最差異化的技術(shù)平臺。

因為AI制藥現(xiàn)在還處于初級階段，后面的賽道和競爭道路還很長，并不是說現(xiàn)在處在領(lǐng)先地位，就永遠會處在領(lǐng)先地位，所以我希望大家都能專注于自己的技術(shù)平臺，把技術(shù)平臺做到極致，最后都有機會勝出。

陳侃：非常感謝任博對未來創(chuàng)業(yè)者的中肯建議，希望以后有機會能夠跟任博再交流公司的進一步發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 英矽智能AI+制藥正在走出實驗室