普发真空助力CMS半导体应用
06-06
投资圈（ID：pedaily）据8月5日消息，深圳科技宣布完成数千万美元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，这也是深圳科技一年内完成的第三轮融资。
此前，深科技已完成由元璟资本领投、清流资本跟投的Pre-A轮融资。
今年7月，完成由百度创投领投、伟烈资本、盛景嘉成基金跟投的天使轮融资。
。
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。
据悉，深科技本次融资所筹资金将用于“以新一代分子模拟平台为代表的科学计算平台建设，以及相关技术在药物、材料设计等场景的落地” ”。
深圳科技的创始人和首席科学家表示，“以分子模拟为代表的科学计算是人工智能的新战场。
相关算法和算力的创新正在呼唤新一代的基础设施，催生新一代的协作机制，也将解决很多行业问题。
提供全新的解决方案。
“深圳科技成立于2007年，致力于利用人工智能和分子模拟算法，为人类文明最基本的生命、能源、材料科学和工程研究打造新一代基础设施，为研究人员提供微观世界。
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，实现了分子模拟在药物设计、材料设计、性能预测等方面的突破。
多尺度分子模拟的准确性和效率，为药物和材料领域的计算模拟和设计工具带来突破 目前，深圳科技在药物设计和材料设计领域推出了创新产品和解决方案，并建立了与医药、材料领域多家龙头企业深度合作。
沈氏科技携手创始人、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，可以重新审视电子、原子等领域的行业问题。
”从物理角度看，你会发现很多新的机会和可能性。
”深圳科技起源于学术界。
创始人和首席科学家·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。
他们的主要研究方向包括统计物理和分子。
模拟和机器学习及其在化学、生物、材料等领域的应用通过将机器学习、多尺度建模方法、高性能计算相结合，有效解决了计算化学、分子动力学模拟等一系列关键问题，并开发了DeePMD-kit、DeepModeling开源软件等开源软件。
与他的合作者的源社区。
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，随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”的高性能计算应用领域国际最高奖项“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，有望应用于未来将为解决力学、化学、材料、生物甚至工程等领域的实际问题（如高分子药物的开发）发挥更大的作用。
”围绕领先的分子模拟方法，深圳科技也将持续推进建设。
DeepModeling开源社区以开放和包容的环境推动全球科学计算的发展。
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、化学、材料、生物、地质等领域。
在材料模拟领域，探索了高性能合金材料、锂电池电解液材料、半导体材料等多个应用方向，涌现了一批极具价值的学术成果，并发表在国际顶级学术杂志上比如科学。
基于新一代分子模拟技术，深圳科技在药物设计、材料设计领域构建了多套产品和服务，支撑从底层创新到产业实施的全链条。
深圳科技推出的Lebesgue科学计算平台采用SCaaS（科学计算即服务）模式，为用户提供“一站式弹性云算力和深度应用优化”服务，打造更具性价比的计算服务。
在药物设计方面，Hermite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业界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，深科技DP材料设计平台已初步实现材料结构搜索、成分搜索等解决方案，并将长期致力于新材料的合理设计。
“AI+分子模拟”被誉为继计算机视觉、语音、自然语言处理之后人工智能技术的下一个颠覆性应用场景。
依托新一代分子模拟技术，深圳科技为微尺度工业设计带来巨大突破，将引发生命科学、材料科学等领域的颠覆性创新。
目前，深圳科技已携手医药、材料领域众多顶级客户，共同解决更多世界级命题。
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，高性能计算应用领域的最高奖项“戈登·贝尔奖”，在国际上处于领先地位，我们非常喜欢林峰和创始人的组合。
持续解放研发生产力，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，凭借全球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全球领先的。
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，彻底改变了微观分子计算的规模和精度。
科学计算，引领全球。
领先地位。
我们很高兴能找到这样的本土团队和自主创新。
这种底层的技术创新，正是元璟在高科技赛道上一直寻找和关注的。
深圳的技术平台可广泛应用于生命科学和新技术领域。
能源材料等诸多领域。
去年年底我们领投Pre-A轮后，公司发展迅速，得到了更多投资者的认可。
我们期待团队未来给我们带来更多惊喜。
”负责人任晓晨表示：“科学仿真是高端技术和制造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，人类对分子世界的认识和掌握是推动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，为人类研究微观世界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，并期待与深圳的合作。
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