提高企业人力资源效率的关键：HR共享服务中心解决方案
06-18
8月5日，“深科技”宣布完成千万级融资数美元A轮融资，本轮融资由高瓴创投领投，经纬中国、百图生物跟投。
这也是深科技一年内完成的第三轮融资。
此前，深科技已完成元璟资本领投、清流资本跟投的Pre-A轮融资。
今年7月，完成了由百度创投领投、伟烈资本、盛景嘉成跟投的天使轮融资。
。
人工智能技术在解决微观物理问题上的重要价值和广阔的应用空间，以及深科技行业领先的“AI+分子模拟”技术，是深科技在短时间内不断获得资本认可的原因的时间。
清流资本To B领域负责人任晓晨表示：“科学模拟是高端科技和制造业发展的核心驱动力之一。
从牛顿的物理世界到薛定谔的微观世界，人类对模拟的理解和掌握分子世界是推动21世纪科技革命最关键的关键，站在这个历史转折点，深圳科技在人工智能与分子模拟结合方面取得突破，为人类打造新一代智能基础设施。
清流资本很高兴参与这一激动人心的变革盛会，期待与深圳科技一起见证和开辟人类探索世界的新边界。
”据悉，深圳科技本次募集的资金将用于“以新一代分子模拟平台为代表的科学计算平台！” “以分子模拟为代表的科学计算是人工智能相关算法和算力的新战场。
”深圳科技创新创始人兼首席科学家张林峰呼唤新一代基础设施，催生新一代计算。
深石科技成立于2007年，致力于利用人工智能和分子模拟算法为人类提供创新的好处。
生命、能源、材料科学与文明工程最基础的研究创造了新一代基础设施，为研究人员提供微观世界计算和设计的智能系统。
分子模拟在药物设计、材料设计和性能预测方面有着广泛的应用。
深圳科技首创的“多尺度建模+机器学习+高性能计算”革命性新范式，实现了多尺度分子模拟精度与效率统一的突破，为药物和材料领域带来突破。
计算模拟和设计工具。
目前，深科技已在药物设计、材料设计领域推出创新产品和解决方案，并与医药、材料领域多家领先企业建立了深度合作。
深圳科技联合创始人兼CEO孙伟杰表示：“新一代分子模拟技术给微尺度工业设计行业带来了系统性变革和重塑机遇，可以从电子、原子等领域重新审视行业问题。
”从物理角度看，你会发现很多新的机会和可能性。
”沈氏科技起源于学术界。
其创始人兼首席科学家张林峰毕业于北京大学元培学院，并获得普林斯顿大学应用数学博士学位。
他的主要研究兴趣包括统计物理学。
、分子模拟和机器学习及其在化学、生物学、材料等领域的应用。
通过结合机器学习、多尺度建模方法和高性能计算，有效解决了计算化学、分子动力学等领域的一系列关键问题仿真等，并与合作者开发了DeePMD-kit等开源软件以及DeepModeling开源社区。
期间，他作为核心开发人员的工作获得了高性能计算领域年度最高奖项ACM Gordon Bell 奖。
相关工作还入选两院院士评选的中国年度十大科技进展之一，以及智源研究院评选的人工智能领域全球十大科技进展之一。
另一位创始人兼CEO孙伟杰也毕业于北京大学元培学院，后在北京大学继续深造，获得管理学硕士学位。
他在科技、教育、企业服务领域拥有丰富的分析和投资经验。
目前，深科技聚集了一批来自多所世界一流大学、顶尖科研机构和行业领先企业的“科学家群体”，专注于构建基于“多尺度建模+机器学习”范式的微观尺度解决方案+高性能计算”工业设计平台。
微尺度工业设计是指通过在电子、原子、分子尺度上设计组件和结构来实现特定物理和化学特性的工业设计。
例如，预测许多微观性质的本质要求是准确解决原子之间的相互作用。
描述原子间相互作用的关键物理量是原子间势能面。
对此，人们长期以来面临着准确性和效率无法兼得的困境：基于经验观点的方法快但不准确，基于量子力学的方法准确但不快。
而且，传统的量子力学模型虽然模拟精度较高，但随着模拟规模呈指数级增长，也会陷入“维数诅咒”。
他们只能模拟数十到数百个原子系统，因此很难支持药物和材料研究。
需要对数万甚至数百万个原子级系统进行模拟。
深圳科技首创的“多尺度建模+机器学习+高性能计算”的革命性新范式，实现了多尺度分子模拟精度与效率统一的突破。
最具代表性的DeePMD方法维护了量子力学。
在精度的基础上，分子动力学的计算速度至少提高了五个数量级，并且对计算能力的需求与系统中的原子数量线性相关。
简单地说，与传统的量子力学计算工具相比，它在同等精度的前提下大大提高了求解物理方程的效率，从而大大扩展了人类利用计算机模拟客观物理世界的能力。
凭借这一重要突破，深圳科技核心成员于今年11月荣获被誉为“计算应用诺贝尔奖”、高性能计算应用领域国际最高奖项的“戈登·贝尔奖”。
美国计算机协会ACM对该研究成果进行了评价：“基于深度学习的分子动力学模拟通过机器学习和大规模并行方法将精确的物理建模带入更大规模的材料模拟中，有望应用于未来DeepModeling将在解决力学、化学、材料、生物学乃至工程领域的实际问题（如高分子药物开发）中发挥更大的作用。
DeepModeling社区的开源软件自发布两年多以来，已被国内外近千个研究小组使用，涉及物理、模拟领域探索了高性能合金材料、锂电池电解质材料、半导体材料等多个应用方向，涌现出一批极具价值的学术成果，采用新一代分子模拟技术，在《Science》等国际顶级学术杂志上发表论文。
作为基石，深圳科技在药物设计、材料设计领域打造了多套产品和服务，支撑着从底层创新到产业落地的全链条。
深圳科技推出的Lebesgue科学计算平台基于SCaaS（科学计算即服务）。
a Service（科学计算即服务）模式，可以为用户提供“一站式弹性云算力和深度应用优化”服务，为药物设计打造更具性价比的算力服务，深圳科技的埃尔米特药物设计软件。
SaaS平台集成了自主研发的新药设计解决方案和众多行业领先的药物设计工具，同时也为药企提供药物设计管线服务。
在材料设计领域，深圳科技的DP材料设计平台已初步实现材料化。
“AI+分子模拟”被誉为继计算机视觉、语音和自然语言处理之后人工智能技术的下一次颠覆。
应用场景。
深圳科技凭借新一代分子模拟技术，为微观工业设计带来了重大突破，将引发生命科学和材料科学领域的颠覆性创新。
目前，深圳科技已在医药、材料等领域有所发展。
与多个顶级客户携手合作，解决更多世界级的命题。
完成本次融资后，深圳科技将继续强化自身实力和业务布局，逐步成为“源自中国、影响世界的科技公司”，为人类社会迈向新阶段搭建坚实的阶梯和桥梁。
发展。
高瓴创投执行董事肖永强表示：“深圳团队的高性能计算引擎和微观尺度的‘AI+仿真’仿真软件为药物和新材料的研发提供了新的可能，团队的成果也获得国际奖项。
戈登贝尔奖是高性能计算应用领域的最高奖项，在世界范围内处于领先地位，我们非常喜欢林峰和伟杰两位创始人的结合，并期待。
深圳科技在他们的带领下不断解放研发生产力，解决微观工业设计问题，发展成为世界一流的工业软件。
”经纬中国合伙人左凌业表示：“深圳科技拥有真正颠覆性的底层技术创新，将人工智能算法与物理模型相结合，实现了分子结构层面的大规模、高效模拟和模拟，可应用于化学、生物、材料等多个领域，为以前受算力限制的应用打开了大门，凭借世界领先的底层学术创新能力、远大的理想和跨学科的工程能力，我们相信公司能够成为世界领先的。
领先的下一代分子计算基础设施。
”合伙人刘毅然表示：“深圳科创团队主导的跨尺度建模技术成功应用了人工智能、高性能云计算等能力，彻底改变了微观科学计算的规模和精度，在全球处于领先地位我们很高兴能找到这样的本土团队和自主创新，这正是元璟一直在寻找和关注的深圳的技术平台。
生命科学和新技术、能源材料等多个领域我们在去年年底领投了Pre-A轮之后，公司也得到了快速的发展，并得到了更多投资者的认可。
未来会有更多惊喜。
”关于深圳科技北京。
深圳科技有限公司（简称“深圳科技”）是一家成立于2007年的科技公司，致力于用新一代分子模拟技术解决微观尺度的工业设计问题。
主要业务方向是打造有效服务药企、材料商和科研机构的仿真研发平台，主要业务目标是解放研发工作者的生产力。
深圳科技拥有较强的科研和产业实施能力。
其新一代分子模拟算法在保持量子力学精度的同时，将分子动力学的计算速度提高至少5个数量级，并且对计算能力的需求与系统中的原子数量线性相关；与高性能计算相结合，可以以量子力学精度对数十亿原子规模的系统进行计算模拟。
团队核心成员荣获高性能计算领域全球最高奖项“戈登·贝尔奖”，相关工作入选中国十大科技进步之一、世界十大科技进步之一人工智能。
公司核心团队由中国科学院院士领衔，主要来自北京大学、普林斯顿大学、约翰霍普金斯大学、复旦大学、中科院上海药物研究所等世界一流大学、科研机构和企业科学、阿里巴巴和百度。
科研团队由物理学家组成，由建模、数值算法、机器学习、高性能计算、药物与材料计算等各个领域的数十名优秀青年科学家组成。
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