允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
近日，深势科技完成总额超8亿人民币的C轮融资，本轮融资由达晨财智、京国瑞基金、北京市人工智能产业投资基金、北京市医药健康产业投资基金、联想创投、元禾璞华等机构共同出资。
本轮融资资金将主要用于持续吸引和培养行业内顶尖人才，进一步进化迭代深势科技的“科学发现智能引擎”，持续夯实从原始技术创新、到智能科研工具产品及行业解决方案的全栈能力，加速围绕科学发现的智能产品与服务在基础科研、生命科学与物质科学等领域的市场拓展与规模化应用。
此次融资的完成，标志着深势科技在构建新一代科学发现智能引擎的征程上，迈出了坚实的一步。
我们正站在一个历史性的时点，AI for Science已成为全球性的共识，其目标在于从根本上变革人类探索未知、发现全新科学知识并将其系统沉淀为可复用科学资产的模式。
2025年8月，国务院发布关于深入实施“人工智能+”行动的意见，意见将“人工智能+科学研究”放在首位，其中特别强调了加速科学发现进程，驱动技术研发模式创新和效能提升。
此外，欧洲的“地平线”计划中重点布局AI赋能的科学研究；美国更是启动创世纪计划（Genesis Mission），核心是加速利用AI推动科学突破，提高AI驱动科学发现以及工业应用转化的效率，此计划也被上升到与“曼哈顿计划”同等的战略高度。
谷歌DeepMind、英伟达、微软等科技巨头持续投入布局，一级市场也频频出资押注领域内的创新企业。
这场以提升人类根本性创新能力为目标、充分挖掘科学矿藏的全球性行动，已正式进入大航海时代。
全球性共识的背后，当前AI for Science的四大核心任务逐渐清晰。
科学研究是科学家使用一系列科学工具，对世界进行探索的过程。过去科学生产力严重受限，主要是源于传统科学工具的陈旧、低效，以及真正参与到科学研究中的智慧头脑数量有限，且人与人间的智慧难以有效放大和叠加。
如今在AI深度赋能传统科研工具的智能化改造，和AI智能体创造新的科学发现参与主体的时代背景下，AI for Science正在给科学发现体系带来系统性的重构机遇——
AI激活科学数据，AI重塑科学软件，AI驱动科学实验，AI创造科学家。
深势科技作为全球AI for Science的开拓者和引领者，依托在领域的多年深耕，以及对产业的深刻理解，构建了以“玻尔·科研空间站”为枢纽的“读、算、做、智”的能力体系，打造了Science as a Service智能化科研产品和服务矩阵，其中包括：
旨在为基础科研、生命科学、物质科学领域的科学家和研发型组织提供深宽兼顾、灵活组合的解决方案。
时至今日，深势科技打造的玻尔·科学导航已服务全球超过1000所高校和组织的300多万名科学家，包括北京大学、上海交通大学、武汉大学在内的近百家985、211高校整体入驻；累计支撑了上千个科研项目，年均解答一千二百万个科学问题，为科学家们节约了超过20亿分钟的工作时间。
另外，深势科技的科学智能产品及解决方案已助力超过150家先进研发企业的研发智能化升级，深度赋能了包括复星医药、国药集团、翰森制药、华东医药、东阳光药、齐鲁制药、联合利华、云南白药等超过70家生命科学企业的100条以上研发管线，服务了包括苏州国家实验室、中石油、中国钢研、宁德时代、比亚迪、广汽埃安在内的物质科学客户，帮助合作伙伴创造了超过50项高价值科学资产。
经合作伙伴的实践测算，研发体系的智能化升级是一笔投入产出比极高的投资，可将团队文献调研和整理的效率提升百倍，AI计算方法的引入使得湿实验需求和成本下降76%，智能实验室的普及使得实验仪器的使用效率和实验通量提升三倍以上，“AI科学家”可以将科学家的琐碎重复性工作降低70%左右。
支撑丰富的产品服务体系与科研生态的底层基础设施，是深势科技历时七年持续构建的“深势·宇知®”基座
“深势·宇知®”最初是一套面向科学领域的预训练大模型体系，现已全面升级为科学发现智能引擎
以科学智能体为驱动，贯通“读—算—做”闭环，面向AI4S场景构建通往人类未知知识的最短路径——整合既有知识，探索生成未知空间，完成验证闭环，“AI科学家”由此成为能够学习、思考、执行与反馈的发现主体。
围绕这一科学发现智能引擎，深势科技将科学数据、计算与实验能力统一沉淀为可调用的研发基础设施：
依托“深势·宇知®”科学发现智能引擎沉淀的能力与生态，深势科技正推动“AI科学家”从单点应用走向科学生产的智能化体系——
与生态伙伴合作，将不同学科的研究流程与方法论抽象为可组合的智能体模块，使科研智能体能够被快速构建、持续演进，并不断催生新的“Master Agents”。
作为代表性成果，ML-Master在HLE、MLE等顶级评测中取得领先表现；与苏州国家实验室联合发布的MatMaster，则展示了该体系在具体学科中的落地与延展能力。
由此形成的效率优势，来自于闭环基础设施与真实使用反馈的长期积累，也构成难以被单点模型或单一工具替代的核心壁垒。
△深势·宇知®大模型体系已全面升级为科学发现智能引擎
就像搜索引擎构建了通往人类已知信息的最短路径，大语言模型进一步构建了通往人类已知知识的最短路径，AI4S正在构建通往人类未知知识的最短路径。
深势科技的使命和愿景，是打造能够帮助人类发现全新科学成果的AI科学家，和一系列自主进行科学发现的智能系统，让科学发现像使用搜索引擎一样简单
基于这样的新范式，赋能全球研发体系的智能化升级，将科学家从繁杂重复的劳动中解放，专注于创造性的灵感迸发，从而系统性提升人类科学发现及应用落地的进程，让全人类每年2.8万亿美元、近1亿全职工作当量的科研及研发投入产生更强的创新效能。
深势科技创始人兼首席科学家张林峰表示：
在深势科技看来，AI for Science不只是一条新兴赛道，而是一项面向未来几十年科学发现的基础设施建设工程。从深势·宇知®大模型体系到面向不同领域场景的科研平台与解决方案，再到PharmMaster、MatMaster等领域AI科学家，深势科技始终围绕“真实科学问题”和“真实产业需求”进行长期投入。 深势科技希望做成的是一套可以自洽运行的科学发现智能引擎，让AI不只是某一个环节的加速器。 通过本轮融资，深势科技将聚焦提升这一引擎在真实科研场景中的可用性与演进能力，一方面推动前沿科学能力的持续涌现，另一方面加速其在生命科学、物质科学等领域的落地应用，促进面向各领域的“AI科学家”不断涌现。
深势科技创始人兼首席执行官孙伟杰表示：
本轮融资发生在国家深入实施“人工智能+”行动，AI for Science被提升到全球科技竞争前沿的关键阶段，既是对深势科技阶段性进展的认可，更是对我们下一阶段使命的托付。 未来，深势科技将继续秉持“加速科学发现，释放科学价值”的理念，以打造“AI 科学家”和“科学发现智能系统”为长期目标，进一步加速AI for Science在基础科研和产业研发中的价值创造。努力成长为源自中国、引领世界的科技公司，让来自新一代的智能科学基础设施产生更大的国际影响力。
值得一提的是，此轮融资中的部分机构代表也对AI for Science和深势科技给予了高度评价。
达晨财智董事总经理王大奎博士表示：
深势科技是“AI for Science”赛道稀缺硬核标的，也是定义科研范式的平台级企业。公司核心壁垒深厚，且已跨越从技术到市场的关键一步，构建的科学智能发现引擎已服务上百家客户，商业化路径得到验证。 作为平台型公司，它面临在医药、材料等长周期行业中同步推进深度渗透与规模化复制的挑战。所幸，公司顶尖的“院士-科学家-CEO”团队，为企业在复杂行业中提供了宝贵的试错空间与生态协同能力。团队所展现的长远战略眼光与高效执行力，进一步强化了我们对其未来发展的信心。
北京市人工智能产业投资基金、北京市医药健康产业投资基金则表示：
作为长期关注并投资深势科技的投资人，我们坚定看好深势科技在AI for Science领域的深厚积累与卓越突破。 深势的全链条赋能能力，让我们看到了AI驱动基础科研从实验室走向产业化的清晰图景。我们相信，深势科技不仅是一家技术创新型企业，更是推动全球科学研究进入“智能加速时代”的重要引领者。 深势科技扎根北京，深度联动北京丰富的科研资源，将实验室的前沿理论快速转化为可产业化的技术平台，成为“产学研用”闭环的典型样本。我们对其长期价值充满信心，并将持续陪伴公司成长，共同见证AI重塑科学发现的伟大进程。
京国瑞基金董事总经理朱平表示：
作为深势科技的投资方，我们长期看好并坚定支持其发展。公司作为“AI for Science”科研新范式的引领者，其创新的科学智能发现引擎正为生物医药、能源材料等基础产业的研发带来变革。 AI与科学研究的深度融合是全球性的趋势，我们相信深势科技凭借其顶尖的跨学科团队与扎实的技术根基，有望在新一轮科技革命中占据关键位置。我们很高兴能持续陪伴并助力公司成长，共同推动前沿技术的产业化，为国家创新战略贡献力量。
联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙表示：
AI for Science正开启科学发现的“大航海时代”，这不仅是对科研范式的重构，更是提升国家创新能力的战略机遇。 深势科技作为该领域的开拓者，其打造的“科学发现智能引擎”和“玻尔”产品矩阵，已构建起从底层模型、智能工具到产业落地的全栈能力，在学术界与工业界均获得广泛验证，在推动科研效率革命、赋能产业升级上展现出巨大潜力。 联想创投长期关注AI引领的产业智能化变革，将依托联想集团的全球供应链及产业生态优势，持续助力深势科技加速智能科学基础设施的完善与应用拓展，共同推动中国AI for Science走向世界前沿。
玻尔·科研空间站：
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SciMaster：
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Hermite®：
https://hermite.dp.tech
Piloteye®：
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PharmMaster：
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MatMaster：
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