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这也是蚂蚁集团在AI for Science领域第一次出手。
作者丨韦香惠
“我们不再需要问AI能为科学做些什么，我们现在要问的是，当科学由AI驱动时，它能变成什么样子。”这番话，出自刚荣获 2025年诺贝尔化学奖的加州大学伯克利分校教授奥马尔·M·亚吉（Omar M. Yaghi），也是他在获奖后的首次公开演讲。
这位从约旦裔难民棚中走出来，被称为“MOF之父”的世界级科学家，并未在演讲中回顾他因发明金属有机框架（MOF）和共价有机框架（COF）获得诺奖的科研历程，而是第一次系统阐述了一个全新的科研思想框架，“让化学具备思考、推理和自我演化的能力”。
这种将科学从“人工设计”推向“自主智能”的思想，与近年来迅速崛起的 AI for Science（科学智能，简称 AI4S）指向的核心价值高度契合。所谓AI for Science，从字面意思理解，就是把人工智能用于科学研究，以加速全过程。2024 年，诺贝尔化学奖也授予了该领域的代表人物。如今，AI4S 已从实验室概念发展为产业热点，开始走入资本市场。
来自杭州的深度原理，近日宣布完成了超1亿元人民币的融资，由戈壁创投管理的阿里巴巴创业者基金大湾区基金与蚂蚁集团共同领投。这也是蚂蚁集团在AI for Science领域第一次出手。
麻省理工博士创业
AI4S 本身不是一个产品，也不是传统意义上的学科，而是一种跨领域的新范式，在数学、化学、材料科学、物理、生命科学乃至气候科学中都在发生。
这样的项目要求团队同时具备科研洞察力、工程化能力与跨领域整合能力，因此对创始团队提出的门槛极高。创业者大多来自顶尖科研体系，多为“科学家型创始人”，既深谙学科前沿，也具备将科研方法工程化、规模化的能力。
深度原理正是这类创业者的代表案例。公司名称本身就体现了技术抱负：用深度学习（Deep Learning）与第一性原理（First Principles）相结合的方式，重新理解和解构微观粒子的运行规律。
公司由两位麻省理工学院（MIT）博士领衔创办：创始人兼 CEO 贾皓钧与联创兼 CTO 段辰儒均毕业于 MIT 化学相关领域。团队核心成员来自 MIT、斯坦福、浙江大学、上海交通大学、复旦大学等顶尖高校，并拥有微软、Meta、陶氏化学、巴斯夫、京东、腾讯等头部机构的科研和产业经验。
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图左：创始人&CEO贾皓钧 图右：创始人&CTO段辰儒
公司创始人及 CEO 贾皓钧拥有 MIT 物理化学博士学位，曾在化工巨头陶氏化学的核心研发部门从事新材料与催化剂研究。他从传统科研走向创业，将人工智能与量子化学、高通量实验技术相结合，试图从根本上重塑化学材料的研发流程。
创始人兼 CTO 段辰儒同样毕业于 MIT 化学博士项目，论文引用量超过 3000 次，曾担任 Azure Quantum 研究科学家，牵头开发用于化学设计的人工智能生成算法。他在量子计算、分子生成模型等方向的研究经验，使深度原理在算法底层具备稀缺的技术壁垒。
在这样的背景下，成立于2024年的深度原理，选择聚焦材料科学方向，定位为一家 AI for Chemistry / Materials 的科技创新公司。它将人工智能、量子化学与高通量实验相结合，致力于加速材料创新的全流程。
成立不到一年，深度原理已经凭借自研算法体系和产品化能力迅速完成从 0 到 1 的落地。针对当前 AI 在材料领域面临的瓶颈，包括算法精度不足、效率低、难以计算真实化学反应等，深度原理自研了 Reactive AI 平台，试图突破现有算法在材料化学模拟上的能力边界。
成立一年已获超千万元商单
在材料化学里，反应路径怎么走、过渡态长什么样、能量如何变化，这些底层要素通常是研究的卡点，它们决定了反应的速率和产物选择性。不仅要精确观测到物质的结构变化，还要能够准确计算一些环境数据。
以前科研界的尝试通常是“一步到位”，直接给出一个分子结构。这样做的问题是，模型往往不知道自己生成的结果是否符合化学规律，更无法描述真实反应中连续且微妙的变化。
扩散生成模型diffusion最初是处理图像的，每个图像可以看作由大量图像 |
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发表于 2025-11-26 00:46:39