PG电子·(中国)官方网站

　　浙江大学兼职教授。他在中国科学院、美国加州大学、麻省理工学院有11年的学习、研究和工作经验，在计算物理、量子化学等领域有丰富的研究经验与理论建树。由他带领研发的预测算法可以实现对复杂分子的快速、准确预测，为该领域带来突破性的技术进展。2014年，温书豪在麻省理工学院进行博士后研究期间，与合作伙伴共同创立晶泰科技，出任董事长。

　　2016年，峰瑞资本投资了晶泰科技的A+轮，我们见证了晶泰沿着制药链条，从算法、算力、自动化实验和底层科研多个角度发力，为在更广阔的化学空间进行新药发现、预测药物关键性质、生物药发现以及小分子药物开发后期流程的优化，落地更多新的人工智能算法应用。

　　张浩千是蓝晶微生物（Bluepha）联合创始人兼CEO，北京大学生物科学本科、整合生命科学（物理学）博士，在学术期刊发表研究论文20余篇。同时，他还担任了中国生物工程学会合成生物学分会委员、中科院深圳先进技术研究院合成生物设计与制造联合创新中心理事长与《合成生物学》杂志编委。今年，张浩千入选36氪“X·36Under36”年度“S级创业者”和《财富》年度“40位40岁以下商业精英”。

　　蓝晶微生物是峰瑞天使轮投资的企业，峰瑞资本连续6轮加持，就是因为看好合成生物，看好由生物技术带来的更绿色、更健康、功能更强大的产品。

　　本次对谈的主持人是峰瑞资本合伙人马睿，他关注材料和生物科技方向，聚焦于计算驱动、合成生物学、前沿技术和新疗法领域的投资。代表项目包括蓝晶微生物、优脑银河、晶泰科技、剂泰医药、康迈迪森、芯宿科技、心永科技等。加入峰瑞资本前，马睿曾任职于生态环境部，深度参与国家政策和规划的制订。马睿拥有卡内基梅隆大学市政工程博士学位，及清华大学硕士和学士学位。

　　马睿：我是马睿，我在峰瑞资本主要负责生物科技方向的投资。开始圆桌前，我先就“未来十年的生物科技投资机会”做个简单的主题分享。

　　RA Capital创始合伙人Peter Kolchinsky在文章《生物科技公司会苦尽甘来：度过低迷期的方法》提到一组数据：相较于2021年的峰值，近期生物科技板块整体市值已经跌掉了大约60%。即便跟2018年相比，这个跌幅都是非常大的，且持续时间长。美股477个生物科技上市公司，约五分之一市值少于清算价值。

　　之所以会出现这种情况，一方面是因为2020到2021年美股生物科技板块出现了历史性上涨，2021年2月以来进入下跌周期有自身估值回调的成分。直到进入2021年底，由于宏观因素的叠加，特别是美国通胀、升息、新一轮疫情、俄乌战争及其带来的供应链割裂等影响下，板块在持续下跌。

　　不过对于美国来说，“科学-创新-商业”的连接没有出现本质性问题。美国排名前二十名的大型药企仍在创纪录地赚钱，并在继续补充管线和弹药。这些企业基本上每年能有7000多亿美元的药物销售收入，其中可能有两千多亿美金会反哺给研发。同时，虽然一级市场的资金增速在下降，但绝对量上看依然庞大。

　　所以，即便从当前的时间节点来看，虽然美股可以说处在所谓的“寒冬期”，但其从科研到产品的商业本质是没有出问题的。对中国来说，问题可能还是创新依然不够，还需要持续的投入，属于一个换挡或者调整期。

　　如果以更长的历史跨度来看，反观过去二十年，和很多人的直觉相悖，生产力增长或者说技术增长速度并不算高。如果我们以代表生产力发展和技术进步速度的指标“全要素生产率”（TFP）来衡量，50到70年代，TFP大概在每年增长2.1%；然而到了2005年后，这一指标增长大概只维持在每年0.17%的水平。这也是为什么过去的二十年被视作技术“大停滞”阶段。近二十年的创新主要局限于数字世界（计算、互联、移动互联），而要突破这个阶段，生物科技无疑是一个重要的突破口。

　　要实现TFP年增长大于2%，有三件事很重要，结论先行，这些事均指向生物科技。首先，是要有大的科学突破，和这些技术的规模化应用；其次，这项技术最好是建立在数字化基础上的，生物科技可能是和数字化融合最好的，例如不断被强调的IT＋BT（即信息科技与生物科技的融合）；最后，以技术为底层，要能向其他行业辐射。阿里和腾讯这样的巨头，他们的边界在数字世界，但合成生物学（生物科技）是可以将数字世界和实体世界连接起来的。这就意味着，生物科技从长远看必然是一个非常值得期待和投入的行业。

　　第一，未来的生物科技既有技术突破，又有商业化应用：在mRNA、基因编辑、蛋白结构预测、AI制药、合成生物、脑与神经科学与新疗法等等领域都能看到技术突破和大规模应用的潜力。

　　第二，发改委5月印发的《“十四五”生物经济发展规划》很清楚地传达了生物经济的发展路径，也就是以生物技术为底层，可以向医药PG电子综合、健康、农业、林业、能源、环保、材料等产业广泛辐射。

　　第三，光学、影像、微流控、单细胞推动物理和生物的交叉带来新的数据。新的数据带来新的生物学，让我们用更复杂、更真实的概念模型来考虑疾病。新的生物学加上新的工具（递送、修饰、AI）和modality带来了更多的新疗法。

　　第四，原来被认为回报不高的研发工具或者使能技术（使能技术是指一项或一系列的、应用面广、具有多学科特性、为完成任务，而实现目标的技术）在2020到2021年大放异彩，这些技术和设备的进展会使整个生物科技行业进一步向前发展。

　　马睿：接下来的时间就留给峰瑞的CEO们。首先有请晶泰科技的联合创始人、董事长温书豪。他将带来“药物AI新范式”的主题分享。

　　温书豪：晶泰科技的工作涉及两个领域的交叉，即人工智能和药物研发，两个都是万亿级别的产业。生物科技和人工智能的结合已经成为产业发展的必然趋势。几年前，许多生物学家可能还会质疑人工智能到底能不能预测蛋白结构，但现在这一领域已经有了颠覆性的突破。近年来，欧美几乎所有一线药企都在探索如何将人工智能融入到解决方案中。其次，从资本市场上看，正如马睿讲到的，政策文件里也明确提出了生物医药行业的数字化、自动化和智能化，这个方向蕴藏着巨大机会。

　　晶泰科技做的是人工智能药物研发。药物研发过去主要是靠人的经验，靠实验探索， 现在则引入了算法、算力和机器人等模式。曾经，算法更多是被应用于宏观世界，但宏观世界会受到互联网人口的限制，如今我们将算法引入到微观世界，微观世界千变万化，有更广阔的想象空间。

　　辉瑞是我们的第一个客户，他们官网有一篇文章专门介绍了和晶泰的合作。辉瑞作为行业标杆PG电子登陆，虽然仍把物理的基本理论放在AI前面，但也主张引入算法算力来助力底层的基础科学研发，比如通过云端超算，协助完成药物研发过程中的部分关键环节的预测，从而指导和缩减实验研究。

　　晶泰团队背景覆盖了量子物理、计算化学、人工智能、云端超算、自动化机器人等前沿技术领域。我们的团队在全球范围内也是人员增速最快的，到年底我们可能就有1200人左右，其中博士有两百多号。我们的智能药物研发平台既包括基于数据的模型和算法，也包含不依赖于数据的高精度物理模型。

　　此外，我们也构建了一套并发式探索型机器人集群。药物研发的一个巨大瓶颈在于巨量的分子合成和测试。而通过机器人实验，我们很容易完成并发式的规模化工作，可以实现一年365天、一天24小时不间断地做各种探索型实验，并将实验结果反馈给人工智能算法。这和过去依靠人力的模式是完全不同的。同时，标准化实验也可以规避掉很多不可重复的实验，减少资源浪费。

　　温书豪：产业层面对于新技术方案的接受需要一个过程，从尝试到认可，再到形成燎原之势。当前，全球排名前20的药企中，有一大部分都是我们的付费客户。这些客户对质量、数据、准确度、安全标准的要求都是最严格的。如能让这些标杆客户满意，未来我们的市场会更广阔，而自动化智能化技术的推广和普及也会进一步拉低药物研发的门槛，降低成本。这也是为什么我们的客户不仅有大牌药企，还有很多崛起的新兴药企，他们的创新能力很强，借助我们的底层数字化基础设施，也会推动他们的药物研发突破。以新冠口服药的问世为例，我们帮助它将几个月的研究缩短到6周，助力这款药尽早上市。

　　晶泰是从底层驱动的平台型公司，在做数字化研发新基建，让药物开发的过程更标准化、更规模化，帮助制药工业以相同的资源和时间，更高效地开发出更多的药物。药物哪怕能提前一天上市，意义都很重大。总体来看，全球范围内，制药企业对研发新技术的需求都很大而且非常明确。未来AI制药这个方向未来一定会给人类社会带来更大的贡献。

　　马睿:好，谢谢书豪。接下来我们有请蓝晶微生物联合创始人兼CEO张浩千。他的分享主题是“合成生物学：生物经济时代的天工开物”。

　　张浩千：我们从事的是合成生物学。说来惭愧，直到前年我的父母才明白我是做什么的。一开始我觉得要给老人家讲明白什么是合成生物学很困难，后来我想到了家里的一本书——《天工开物》。我就跟他们讲，这本书的作者是明末清初的科学家宋应星，他的这本书收录了农业、手工业方面的生产技术，诸如机械、砖瓦、陶瓷、硫磺、烛、纸、兵器、火药、纺织、染色、制盐、采煤、榨油等，其实就是把当时制造业的相关技术做了一个总结。那类比来看，合成生物技术可以理解为用生物技术来辅助制造业的改造和升级。

　　过去三十年，基于石油化工的传统生产制造业面临着气候变化、可持续发展、增长潜力枯竭等多重挑战。石油化工领域的分子和材料创新已经基本停滞，需求一直在，但是对需求的响应能力遇到了比较大的挑战。一份来自麦肯锡的报告研究了全球主要化学公司的 130 个业务单元，发现基于新市场和新技术的创新投入的平均内部收益率仅为 8-12%，几乎不足以覆盖大多数化学公司的资本成本（通常为 9-12%）。而基于合成生物学的生物制造可以利用可再生原料生产全新的分子和材料，给产业和产品创新带来很多新的可能。

　　另外很重要的一点在于过去二十年底层技术的快速演变，包括基因测序、DNA合成、基因编辑等技术的快速演进，其发展速度是超过摩尔定律的，驱动了合成生物学的爆发，其潜力甚至会大过早期的半导体行业。

　　此外，机器学习也在向生物技术方向快速渗透，为合成生物学提供了有力的设计工具。高通量实验技术等的进步也使得合成生物学在“design设计-build构建-test测试-learn学习（DBTL）”的闭环构建和循环上迭代更快速、更智能。

　　张浩千：不过，新的挑战也出现了。从实验室到产业化的过程中，因为工业和实验室环境差别巨大，一旦往工业尺度推进，就会遇到各种各样的问题：在发酵阶段，工业级的发酵生产环境带来工艺开发的全新挑战；在纯化环节，工业级的分离提纯需要同时实现高回收率和低成本。举个例子，在实验室环境里，用蒸馏水是没问题的，而如果在工业生产中用蒸馏水，那成本就会巨大，所以可能会考虑使用过滤后的自来水。但这背后又有很多问题，因为不同地区的自来水差别很大，水体中所含的不同离子对于微生物里酶的成长影响非常大。

　　由于合成生物学的产品创新链条极长，蓝晶微生物在PHA的研发和产业化过程中积累了大量过程数据和工程经验，公司通过自动化、数据化等工业4.0技术要素对这些数据和经验进行沉淀，并在后续新产品的研发落地过程中复用，逐渐构建起了业内领先的菌株与工艺研发平台，飞轮效应覆盖产品开发的全流程。未来，这也将成为蓝晶微生物的核心竞争力之一。

　　举个例子，以往我们做实验，只有大概不到5%的数据是有效的。现在我们会通过各种各样的传感器，把实验过程中的数据捕捉下来，实时上传到云端，形成数据库。这些数据都可追溯，包括谁用过什么方法、做过什么事情、用了什么试剂、剂量是多少。很多传感器都是首次应用到生物技术领域，以前可能大多是被用在化工、电子、微电子等领域。这些数据积累下来就可以进一步用于训练算法模型，帮助拓展人的理性认知边界。有时候人通过直接观察很难发现的东西，通过数据比对，就一目了然了。当前，蓝晶的合成生物学数据库在数据规模、质量和维度上都是全球领先的。

　　跟大家分享一些我们做的比较有趣的产品。我们的首发管线是“蓝素™”（蓝晶生产的PHA），蓝素™在几乎所有自然环境中均可完全分解为水和二氧化碳。蓝素™中100%的碳原子来自生物基原料从空气中捕捉的二氧化碳。据测算，每吨蓝素™产品可以带来2吨左右的生物碳封存，有助于蓝晶微生物打造示范性的合成生物学“零碳产业链”。除了碳足迹之外，蓝素™在综合成本上也实现了显著降低。从性能上看，我们的蓝素™可以做成很薄的双向拉伸膜，阻隔性也很好，这是很令我们骄傲的一点。

　　除了蓝素™，我们的主要产品管线还包括再生医学材料、美妆新功能成分、新型食品添加剂等。未来，和越来越多的合作伙伴一起，我们希望每一到两年都能推出一款大众型产品。

　　马睿：对。近期浩千和蓝晶牵头发起了「天工开物」生物经济产业加速平台。蓝晶微生物未来会聚集行业方方面面的资源，一起推动行业的发展。

　　马睿：下面我们进入圆桌panel。第一个问题，前几年大家发展都挺好，拿了很多融资，那么往后看又存有一些不确定性，无论是疫情波动、中美关系还是资本市场环境，这会如何影响大家的战略和策略？

　　温书豪：首先，即便外部不确定性太多，看清未来五年、十年的大趋势肯定是必要的。其次，既然外部纷纷扰扰，那就做好内部，构建好数字化和自动化能力，扎实企业的组织运营能力。

　　此外，对于拿到钱的企业，别的企业可能重点在活下来，你就需要逆势去发展业务，以客户和市场为导向。我内部也会和同事们主张，现在很多外部客户面临经营压力或比较有挑战的研发境遇，只要他们有需求，我们能接就接。和客户建立良好的合作关系和信任是能持续更久的，这反过来也能驱动公司自身的内部算法、流程和团队的建设。任何伟大的企业都必然经历过创业周期，越是这个时候，越可能蕴藏着机会。

　　张浩千：我非常同意书豪的说法，首先做好自己的事情。在合成生物学领域，真正兼具研发和产业能力的人和团队是非常稀缺的。没有企业不想做创新，但能不能做成创新，实际上考验的是组织能力。当企业过了百人尤其是两百人后，创始人就面临全新的挑战，需要把部分对外的精力适度分配到对内的建设中，把组织做好。在国内，产业生态环境相对没那么成熟，所以怎么把大家组织起来，把创新做好，极具挑战。

　　以前有一种说法是，在美国，互联网帮助产业提升效率；而在中国，互联网就是产业。举个例子，在阿里之前，零售行业存在但发展得不充分，但阿里的出现不仅重塑了零售业，还带来了新的电商经济。现在进入生物经济时代，生物技术也面临着类似的情况。当前，我们作为生物技术企业，很大程度上我们并不是简单地去帮助产业提升效率，而是自己要做产业。所谓的“选品”，不是你选择做什么产品，其实是你要选择做什么产业，这当然意味着更大的挑战。

　　这两年我们确实面临很多的不确定性，但对于创业者，其实最稳妥的就是抓住你能抓得住的东西，并把它作为你的基本盘，盯着它来做。过去半年，我们也做了一些准备，比如一旦需要将市场全面回缩到国内，我们就必须放弃一些发展前景比较理想的海外市场，届时我们该如何应对？所以，过去半年来我们一直在“减脂增肌”，来应对未来几年的不确定性。

　　马睿：嗯，刚才两位都提到最重要的就是做好自己能做的事情，打磨核心竞争力，去抓确定性，建立底线思维。下一个问题，你们二位的公司都握有引领行业发展的技术，都拥有技术创新的平台，想问问二位如何理解平台和产品之间的关系。

　　作为投资人，之前我会比较喜欢投有平台技术的企业，但现在我们也会越来越关注这个企业有没有产品或者管线，能不能产生可持续的现金流。但这种转变也会有反复的时候，因为只看产品是有局限性的，我们必然还要关注创新性，二者都是不可或缺的。所以我很想听听二位在企业的发展过程中是怎么去解决这个矛盾的？

　　温书豪：药物行业两种商业模式，一种是CRO，一种就是药企，国内的龙头就是药明康德和恒瑞医药。AI改造药物行业，最直接的就是和机器人结合去提供更有竞争力的服务模式，因为过去是人力密集型，现在人力成本上涨，对毛利率的压力升高。所以无论你用算法还是用机器人，都是在解决能效比的问题，可以用更低的成本交付质量更高的产品，用户就会买单，你就赚钱了。

　　AI作为一种技术，无论是做产品，还是做服务，都在创造价值。就像之前我举的一些例子，我们的客户一些已经上市的药物，客户甚至能明确地告诉我们，我们帮助它节省了多少上市时间。而且，从统计学意义出发，当你服务了成百上千的客户或者项目后，你可以算出AI早期药物研发的成功率可能达到比如80%，让药企的创新ROI显著提高，这就是AI制药的规模化效益，未来会越发明显。当下，我们会更关注能带来现金流的业务，这也是实实在在创造价值的。

　　张浩千：就像我之前提到的，国内的创业者面临的一个共同困境就是国内的产业创新生态没有那么成熟。一开始，大家都倾向于做自己擅长做的事情。但做着做着就会发现，你的上下游还不够成熟，结果就是你需要自己垂直地去做很多事情，才能触达客户满足需求，才能把钱赚到。于是做着做着，就做成了平台。

　　当然这种不成熟也意味着机遇，如果你能把一些垂直的场景抓住，让一些Minimum-Viable-Product（最小可行性产品）得到客户的认可，完成整个从研发到产品落地的闭环验证，那这意味着背后将有很大的蓝海等着你去开拓，而且你面临的竞争也没有那么激烈。所以这是机遇和挑战并存的事情。当你搭建起了平台的能力，它也能帮助你更快地去实现横向扩张。

　　马睿：嗯，其实在美国，platform technology的定义就是它有超过一个管线或者一个产品。两位说的都非常精彩，初心都是项目或者任务驱动，然后解决共性的平台问题，并逐渐搭建起技术平台。这个平台不仅能拿出一个产品，还能复用、迭代，进而拿出更多的产品。虽然产业链不完善给创业带来了一定的挑战，也带来了独特的机会，就是做产业本身的机会。做正确而非容易的事，然后努力去拿出有价值的产品，会非常有意义，也会在未来迎来历史性机遇。返回搜狐，查看更多