抓住風(fēng)口

本期要點：當科研也可以自動化時，科技產(chǎn)業(yè)將會被怎樣顛覆？！

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，一家名為Lila Sciences的公司，在尚未發(fā)布任何模型和產(chǎn)品的情況下，卻在剛?cè)谕?.35億美元后，又獲得了英偉達創(chuàng)投部門NVentures領(lǐng)投的 1.15 億美元，總?cè)谫Y金額達到3.5億美元。此次融資也讓這家成立僅兩年的公司，估值一舉躍升至13億美元以上，正式成為了科技獨角獸企業(yè)。

Lila Sciences究竟是何方神圣，為什么這么受投資機構(gòu)的歡迎？

這家公司由著名創(chuàng)投機構(gòu)Flagship Pioneering所孵化，著名的醫(yī)藥企業(yè)Moderna就是這個創(chuàng)投機構(gòu)的杰作。

Lila Sciences的首席科學(xué)家George Church是哈佛大學(xué)著名遺傳學(xué)家，美國三院院士，合成生物學(xué)領(lǐng)域的重要學(xué)者。其他核心成員還有OpenAI的前研究員，曾領(lǐng)導(dǎo)了OpenAI的開放性團隊，著有《為什么偉大不能被計劃》的Kenneth Stanley，以及哈佛醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)教授，Andrew Beam。

Lila Sciences給自己的定位是AI科學(xué)工廠（AI Science Factory）的構(gòu)建者。不同于那些單純推出大模型的AI公司，Lila的模式是“科學(xué)超級智能+機器人實驗室”，以實現(xiàn)科研的自動化。

也就是說，他們希望能由AI提出假說、并由AI指揮機器人7x24小時全天候、高通量地執(zhí)行實驗、收集數(shù)據(jù)，之后AI再分析新數(shù)據(jù)，得出結(jié)果、迭代模型、并設(shè)計下一步實驗，形成研發(fā)閉環(huán)。

我們在昨天的要聞評論文章里介紹了谷歌和耶魯大學(xué)合作開發(fā)的AI可以獨立發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，所以，這種全自動的AI科學(xué)工廠已經(jīng)不是夢想。

目前，Lila Sciences已在美國馬薩諸塞州租下了約2.1萬平米的大型研發(fā)基地，并計劃在波士頓、舊金山、倫敦建設(shè)新的“AI 科學(xué)工廠”設(shè)施。

雖然還沒有任何公開的具體信息，但Lila Sciences聲稱，他們的平臺已經(jīng)在生命科學(xué)、化學(xué)、材料等領(lǐng)域取得了上千項發(fā)現(xiàn)。

我們認為， Lila Sciences明顯是想要成為未來研發(fā)的“鏟子”，這為他們的帶來了巨大的商業(yè)潛力。而他們也許會帶來科學(xué)研究范式的轉(zhuǎn)變，將科研從一個依賴少數(shù)個人靈感和大量手工勞動的工作，升級為標準化、自動化的生產(chǎn)過程。它能極大提升研發(fā)效率、降低試錯成本，并甚至有望推動細胞治療等昂貴的服務(wù)走向規(guī)?；推栈莼?。

科研自動化

首先，在我看來，科研自動化確實是一個重要的方向。

真正的科研，與其說是知識密集型的工作，不如說是工程密集型的，甚至是勞動密集型的。

科學(xué)研究依賴科學(xué)家的知識積累以及提出關(guān)鍵假設(shè)的能力，但更離不開科研團隊在實驗室里花費大量時間對這個假設(shè)進行驗證。

我們總是說，科學(xué)研究要允許創(chuàng)新、允許犯錯，但這種寬容也是有巨大代價的。隨著實驗周期越來越長、人力成本越來越高，科研的試錯成本也在迅速提升，導(dǎo)致科研資源只能集中在少數(shù)看起來最可能成功的方向上，喪失了廣泛探索的能力。

而Lila Sciences所要打造的AI科學(xué)工廠，就是要把科研從依賴科學(xué)家靈感和耐心的“狩獵行為”，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢宰詣踊墓I(yè)化生產(chǎn)行為，從而實現(xiàn)更加廣泛的探索。

而且，我還想強調(diào)的是，Lila Sciences可能找到了機器人的用武之地，即實驗的自動化。

和以往站滿博士、碩士的實驗室不同，他們的AI科學(xué)工廠不僅會比較便宜，而且機器不會像人一樣“手抖”。

在科研精細程度不斷提升的情況下，手動操作已難以保證操作的準確性。

一百年前做實驗，往往一次操作都是加幾豪升液體，哪怕大學(xué)生來操作也帶不來多少誤差。但現(xiàn)在的生物或材料學(xué)研究中，很多步驟往往總共只加5微升試劑，哪怕工具已經(jīng)很精確了，人也難免會在某次操作中多加1微升，就帶來了20%的誤差。

越是前沿的研究人員就越覺得科研中也有玄學(xué)，上午和下午的同樣操作，還會產(chǎn)生不同結(jié)果。

所以，實驗自動化不僅能節(jié)省人力、提升實驗效率，還能避免大量因為手抖帶來的損失。

顛覆

但這又有什么商業(yè)價值呢？也就是說，Lila Sciences又憑啥能獲得這么多融資呢？

我覺得，當他們握有AI科學(xué)工廠后，就能對眾多需要密集人工實驗的科技產(chǎn)業(yè)進行顛覆性改造了。

其中，一個最有希望的領(lǐng)域就是生物治療。

過去，生物治療（如CAR-T細胞療法）之所以昂貴，主要是因為其中有大量非標的人工操作和低效的制劑過程。整個流程高度依賴高技能的實驗人員，進行長達數(shù)周的、極其復(fù)雜的手工操作（如細胞的分離、激活、轉(zhuǎn)導(dǎo)、擴增）。

這個人工操作過程就導(dǎo)致了三個問題：每一份制劑都是由博士水平的專業(yè)人員提供的高級定制產(chǎn)品，人力成本極高；“手抖”和不規(guī)范的風(fēng)險貫穿全程，質(zhì)量不可控；完全靠人工，無法規(guī)?；?，導(dǎo)致能服務(wù)的患者極少。

而Lila Sciences的AI科學(xué)工廠就可以將目前作坊式的操作流程變?yōu)闃藴驶?、自動化、?guī)模化的生產(chǎn)流程，每個患者的細胞提取、基因載體導(dǎo)入、細胞培養(yǎng)擴增到成品制劑，全流程都在封閉的機器人系統(tǒng)中完成，每個步驟都精準可控，每批產(chǎn)品質(zhì)量保持一致。

這樣一來，個性化生物治療的成本就有望從上百萬美元降低到十萬甚至萬元的級別。生物療法將不再只是少數(shù)人的治療手段，而可能成為大眾化的常規(guī)療法。

對于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)而言，這也相當于打開了一個潛在規(guī)模達萬億美元的新藍海市場，會加速生物治療時代的到來。當然，如果這一天真的來了，整個醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)會產(chǎn)生顛覆性的變化，產(chǎn)業(yè)巨頭的位置將會易主。

最后，我們不妨打開想象空間，除了生物治療，科技產(chǎn)業(yè)中還有很多研發(fā)需求可以由 Lila Sciences這樣的AI科學(xué)工廠來滿足。未來，可能兩三年后，企業(yè)只要把實際研發(fā)需求輸入Lila Sciences的系統(tǒng)，幾周后就能得到研發(fā)結(jié)果。

那么，哪怕是小型初創(chuàng)公司，也可以撬動過去只有大型實驗室才能完成的項目了。這無疑又會給科學(xué)研究帶來巨大活力，讓無數(shù)神奇的創(chuàng)新成果涌現(xiàn)。

那么，假如未來真的有個這樣可以服務(wù)所有人的研發(fā)平臺，你會想研究什么問題呢？歡迎在評論區(qū)留下你的看法。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

風(fēng)險提示：本文不提供任何投資建議，且Lila Science還未發(fā)布任何實質(zhì)性產(chǎn)品，請謹慎參與相關(guān)投資！

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