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雷鋒網消息，8月5日，深勢科技宣布完成數千萬美元A輪融資，本輪融資由高瓴創投領投，經緯中國、百圖生科跟投的數千萬美元A輪融資，這也是深勢科技在一年內連續完成的第三輪融資。
此前，深勢科技已完成了由元璟資本領投，清流資本跟投的Pre-A輪融資，并在2020年7月完成了由百度風投領投，唯獵資本和盛景嘉成跟投的天使輪融資。人工智能技術在解決微觀物理問題領域的重要價值和廣袤的應用空間，以及“AI+分子模擬”技術，是深勢科技短時間內連續得到資本認可的原因。
據悉，本次深勢科技融資募集的資金將用于“以新一代分子模擬平臺為代表的科學計算平臺的建設，以及相關技術在藥物、材料設計等場景的落地。
深勢科技成立于2019年，致力于運用人工智能和分子模擬算法，為研發人員提供微觀世界計算與設計的智能系統。目前，已在藥物設計、材料設計等領域落地產品及解決方案，并與醫藥和材料領域的多個頭部企業建立合作。
深勢科技源于學界，創始人兼首席科學家張林峰畢業于北京大學元培學院，在普林斯頓大學獲應用數學系博士學位，主要研究方向包括統計物理、分子模擬和機器學習，及其在化學、生物、材料等方向的應用。
他通過結合機器學習、多尺度建模方法、高性能計算，有效解決了計算化學、分子動力學模擬等方向中的一系列關鍵問題，與合作者發展了DeePMD-kit等開源軟件和DeepModeling開源社區，作為核心開發者的工作獲得2020年度高性能計算領域最高獎ACM戈登·貝爾獎。
另一位創始人兼CEO孫偉杰同樣畢業于北京大學元培學院，后繼續在北京大學深造，獲管理學碩士學位。
長期以來人們面臨著精度和效率不可兼得的困局：基于經驗立場的方法快而不準，基于量子力學的方法準而不快。且傳統的量子力學模型盡管模擬精度高，但會隨著模擬規模的指數級增加而陷入“維數災難”，僅能實現幾十到幾百個原子體系的建模，難以支撐藥物、材料研究所需的數萬乃至數百萬級原子規模體系的模擬。
深勢科技的「多尺度建模+機器學習+高性能計算」模式，實現了多尺度分子模擬中精度與效率的統一，最具代表性的DeePMD方法在保持量子力學精度的基礎上，將分子動力學的計算速度提升了至少五個數量級，且對算力的需求與體系的原子數量呈線性依賴。
簡單來說，就是相比于傳統的量子力學計算工具，在相同精度前提下提升物理方程的求解效率，從而拓展人類使用計算機模擬客觀物理世界的能力。
深勢科技創始人兼首席科學家張林峰表示，“以分子模擬為代表的科學計算是AI的新戰場。相關算法和算力的革新正呼喚著新一代的基礎設施，催生著新一代的協同機制，也將為很多行業問題提供嶄新的解決方案。”
高瓴創投執行董事肖永強表示：“深勢團隊的高性能計算引擎和基于微觀尺度的‘AI+模擬’仿真軟件，為藥物和新材料等的研發提供了全新可能性，團隊成果也獲得了國際高性能計算應用領域最高獎‘戈登·貝爾獎’，在全球范圍內都具備領先性。我們非常喜歡林峰和偉杰兩位創始人的搭配?！?/p>
經緯中國合伙人左凌燁表示：“深勢科技真正具有顛覆式的底層技術創新，將人工智能算法和物理模型相結合，實現了對分子結構層面的大規模、高效仿真和模擬，可以應用在化學、生物、材料等多個領域，打開了過去被算力限制的應用大門?！?/p>
元璟資本合伙人劉毅然表示：“深勢科技團隊引領的跨尺度建模技術成功應用了人工智能和高性能云計算等能力，革命性的提高了微觀科學計算的尺度和精度。深勢的技術平臺可以廣泛應用于生命科學以及新能源材料等諸多領域。我們在去年底領投Pre-A輪之后公司也有了快速的發展，得到更多投資人認可。我們期待團隊未來給我們帶來更多的驚喜?！?/p>
清流資本To B領域負責人任曉晨表示：“科學模擬是高端科技和制造發展的核心驅動力之一。從牛頓的物理世界到薛定諤的微觀世界，人類對分子世界的理解和掌握是推動21世紀科技革命最關鍵的鑰匙。深勢科技站在這個歷史拐點上，突破性的將AI和分子模擬相結合，為人類研究微觀世界打造了新一代的智能基礎設施。”
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