互联网一线公司的重仓加持，使得一个“冷门”的创投赛道，重新回到了产业和资本的视线中央。
近期据媒体报道，字节跳动AI Lab（人工智能实验室）位于北京、上海、美国三地的团队正在招揽AI Drug（AI制药）领域人才。
在此之前，字节跳动已经在医药和大健康领域开展布局。据了解字节跳动成立了专门负责大健康业务的极光部门，由原百度副总裁吴海峰带队，向字节跳动全球CEO张一鸣汇报。
无独有偶，一向行事低调的华为也在其官网上接连发布两则特殊的博士招聘，其华为云业务板块想要在杭州、深圳两地招聘药物研发算法工程师及基因组研发算法工程师，为其云业务服务。
早在年初，“新冠”疫情爆发时，华为云就开放了跟医疗领域直接相关的华为云EI医疗智能体(EIHealth)。此次“招兵买马”后，华为云在AI药物研发上的业务布局进一步浮出水面。
字节跳动与华为抢人才，只是AI药物研发呈现出白热化态势的冰山一角。比起更早一步入局的BAT，字节跳动、华为的动作还是慢了一步。
李彦宏亲自坐镇，BAT首次交锋
早在5个月前的2020世界人工智能大会云端峰会上，百度、阿里巴巴与腾讯就曾在AI药物研发上有过一轮“隔空”比拼，这也是BAT在AI医药研发领域的首次正面交锋。
7月9日2020世界人工智能大会云端峰会开幕式上，BAT的“灵魂人物”李彦宏、马云、马化腾悉数到场远程发表了主旨演讲。三位大佬中，李彦宏在主旨演讲中提及AI药物研发最为频繁，态度尤其积极主动，也为百度之后在AI药物研发的“大动作”提前定调。
李彦宏在演讲中提到，百度发明的LinearFold算法可将此次新冠病毒的全基因组二级结构预测从55分钟缩短至27秒，提速120倍，这意味着我们能更快地预测病毒变化趋势，以制定有效的防控措施，还可以提高疫苗研发的效率。
“我相信，未来在公共卫生的监测、新药研发和疾病诊断等方面，人工智能还是大有可为的，它可以提高检测的灵敏性与准确性，缩短新药研发的周期、降低新药的研发成本，提高医疗诊断的准确性和效率，这些将使人类在面对健康问题时更加主动。” 李彦宏说道。
另两位大佬马化腾、马云虽然在演讲中并未直接提及AI药物研发，但腾讯在峰会上直接推出人工智能药物发现平台“云深智药”，用行动回应了李彦宏在AI药物研发上的高调发言。
包括谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯、华为等头部公司近期都在深度布局AI药物研发领域，各家的打法是怎样的？在大公司布局之外，AI药物研发创投趋势如何？AI是否能够扭转药物研发低效、高失败率的局面？热度之外，有一系列关键问题需要回答。
与李彦宏的高调发言相一致，过去5个月百度在AI药物研发上的布局尤其激进。
2020年9月10日，据MarketScreener报道，有消息人士称百度正在与投资者进行谈判，以在3年内为一家生物科技初创公司筹资至多20亿美元。该家初创公司的名字虽然尚未确定，但唯一可以了解到的是其将使用AI技术来发现新药及诊断疾病。
该报道还称，百度早在6个月前就有投资的想法，且百度董事长兼CEO李彦宏亲自参与了该项目。
2020年9月25日，该家由百度投资孵化的AI药物研发公司终于浮出水面，李彦宏宣布发起成立生命科学公司“百图生科”，由李彦宏亲自出任新公司的董事长，BV百度风投CEO刘维作为联合创始人，担任“百图生科”CEO。
值得注意的是，作为“百图生科”的联合创始人，BV百度风投的CEO刘维是百度旗下的一员“虎将”，他将全职加入“百图生科”出任CEO，全方面操盘“百图生科”。
百图生科官方介绍显示，刘维具有18年AI投资经验，2017年担任BV百度风投CEO开始，将生物计算作为BV的核心布局方向，在中美欧各地早期投资了40余家生物计算企业，包括Atomwise等十余家各细分领域的AI药物设计公司和20余家新型生物数据轴公司，涵盖纳米孔测序、单细胞质谱和分子影像、人体内传感器、超分辨成像、高通量3D病理、脑机接口等多种前沿方向。
随刘维一起加入“百图生科”初创团队的，还有十余位毕业于清华、北大、牛津、剑桥、港大、UCLA、斯坦福等高校的生命科学专业博士，覆盖分子生物学、计算化学、基因组学等技术方向，和多名在生物制药和生命科学领域具有丰富投资和企业管理经验的专业人士。公司组建中的科学顾问委员会，也邀请到了一批清华、北大、交大、斯坦福、MIT等著名研究机构的教授。
资料来源：睿兽分析
而据睿兽分析不完全统计，百度风投参与投资了12个医疗健康项目，这些参与医疗健康项目很可能成为百图生科未来业务发展的重要抓手。
据百度方面介绍，百图生科所想打造的是，区别于当前最为流行的VIC模式，即“VC(风险投资)+IP(知识产权)+CRO(研发外包服务)”相结合的新药研发模式的“VIP”模式，即是利用资本（Venture）+自行参与打造IP+ 生物计算及智能实验平台（Platform）加速药物和诊断管线的IP生成和转化，加速创新药物的研发。
阿里、腾讯低调布局
在百度之外，腾讯和阿里巴巴在AI药物研发上的布局相对更加低调，但近几个月也是动作频繁。
7月9日，腾讯首席运营官任宇昕在世界人工智能大会2020云端峰会开幕式上透露，腾讯近期将推出了人工智能药物发现平台“云深智药”，向科研人员全面开放。当天，腾讯推出首个AI驱动药物研发平台“云深智药（iDrug）”。
腾讯官方信息显示，“云深智药”平台目前已与多家药企展开合作，将AI模型应用到实际药物研发项目中，其中包括筛选抗新冠病毒药物的相关研究。
值得注意的是，“云深智药”是继“觅影”之后腾讯推出的第二款将人工智能技术运用到医学领域的产品，这也意味着药物研发正在成为腾讯布局AI领域的最新方向。
事实上，腾讯早在2015年和2018年参与了AI药物研发企业晶泰科技的A轮及B轮融资。此前，有投资方接受媒体采访时透露，C轮融资后，晶泰科技的估值或可达到10亿美元。据了解，目前国内药企与晶泰科技合作项目有数十个，国外药企则更多。
今年1月，阿里云与全球健康药物研发中心（GHDDI）合作，开发AI药物研发和大数据平台，针对SARS/MERS等冠状病毒的药物研发进行数据挖掘。
水木未来联合创始人兼CEO郭春龙在接受创业邦采访时分析，BAT等互联网大公司当前招募的其实是计算化学家，跟AI关系不大。
“国内有时候把两个事混在一起了，基于计算进行药物发现已经很广泛了，AI药物发现刚刚起步，水木未来本质也是基于计算进行药物发现。AI的狭义概念其实非常窄，专指深度学习，现在不断升温更准确的讲应该是计算药物发现领域，中国大的互联网公司包括BAT、华为等做相关布局，可能是希望不错失一些机会。”郭春龙说到。
谷歌实现突破，中国能“弯道超车”？
相比国内百度、阿里、腾讯及华为入局AI药物研发不久的状况，大洋彼岸的美国AI药物研发取得的进展更为迅速。
继AlphaGo在围棋领域击败人类之后，谷歌旗下的Deepmind在AI药物研发领域取得重大进展。
11月30日，DeepMind提出的深度学习算法Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题。
DeepMind这一重大科研突破的消息一出即被《Nature》《Science》等科学杂志争相报道，新成果也立刻获得了众多生物医药科学家的认可。
相关科学家们在接受采访时表示，Alphafold的突破性研究成果将帮助科研人员弄清引发某些疾病的机制，并为设计药物、农作物增产，以及可降解塑料的超级酶研发铺平道路。
五源资本董事总经理井绪天接受创业邦采访时讲到，中国虽然过去在生物研发基础上略逊于西方国家，但在IT技术和人才积累上全球领先，而随着AI算法的突破和技术能力的提高，在新药发现的许多环节中，AI和计算已经具备比传统生物化学试验更高的效率，因此中国借助这波数字化新药研发公司，完全有机会使得自己未来的新药研发水平比肩全球甚至实现弯道超车。
郭春龙则分析认为，AI技术有3个关键要素，一个是算法，一个是算力，一个是数据。这次谷歌旗下的Deepmind之所以能够在蛋白结构预测上远远超过其他公司，是因为其在算法层面有其他公司甚至国家不可超越的巨大优势，而这个优势只有谷歌具备，除此之外的公司能力大体在同一个战线上，弯道超车不现实，对于中国做AI药物研发而言，最大的优势在于数据量大。
“中国在AI药物研发方面面临的情况，其实和AI应用在零售等其他领域的状况类似，短期内很难超越美国等领先国家，尤其AI原创能力上仍然有差距。中国有很好的AI科学家，同时有相当大体量的数据，但短期内跟随竞争应该是主要的方式。”郭春龙说到。
图片来源：Alex Zhavoronkov的报告
事实上，AI及计算药物研发已经是美国等发达国家产业应用及投融资的热门赛道。大企业应用方面，AI药物研发专家Alex Zhavoronkov发布的一份报告显示，2013至2018年期间，跨国药企AI相关的商业运作（如并购，合作，自我研发等）总共达到了170家，几乎每个国际药企都至少和一家AI企业有合作。辉瑞，葛兰素史克和诺华等制药公司也在内部建立了大量的AI研究团队。
阿斯利康作为AI领域的探索者，仅在2019年就发布了65篇AI相关的新药发现及研发的相关文献，而诺华、强生、辉瑞、罗氏等大型药企也于2019年发布了40篇左右的AI相关的文献10。AI已经受到各大药企的重点关注。
大药企之外，AI药物研发在美国创投热度也十分火爆，Atomwise等十余家各细分领域的AI药物设计公司发展迅速，并且已经有独角兽公司成功上市。
2020年7月17日，由尼康（Nikon）领投，红杉资本、Walden-Riverwood Ventures、Black Diamond Ventures和Paxion Capital参与投资的AI细胞研发公司Berkeley Lights成功登陆美国纳斯达克，股价由募资定价的22美元当日上升至51.05美元，整体估值已经超过40亿美元。
大公司集中布局后，在AI药物研发、计算药物研发领域的创业公司还有机会吗？郭春龙分析认为，对于创业公司来说，纯靠AI去做药物研发优势不大，因为这类企业通常缺乏大量的相关数据作为原材料，尤其面对大型跨国药企，这些企业都积累了几十年的大数据，具备丰富的原材料可以用AI的算法更好地去发掘价值。
“只有AI算法的创业公司，我不认为能够成为一个独立的商业模式，但借助AI算法同时结合其他方面的药物研发能力还是有机会。比如水木未来，我们并不是纯AI的打法。我们拥有基于冷冻电镜、计算化学、机器学习和高性能计算等多种核心技术加速药物研发的效率。”郭春龙说到。
创投升温，捧出融资之“最”
在各方因素的影响之下，中国AI药物研发的资本和产业热度，在一度遇冷之后，终于在2020年重新回温。
数据来源：睿兽分析
睿兽分析数据显示，2017年之前中国AI药研仅有4起相关投融资事件。到2018年，AI药物研发在中国迎来一小波热度，发生了6起相关投融资事件。
但到2019年，AI药物研发的热度略有下降，全年投融资事件仅5起。2020年，随着“新冠”疫情的爆发，全社会都开始关注到医疗健康领域，人工智能算法被应用到了新冠药物的研发中，AI药物研发的产业及投融资热度开始重新升温。
睿兽分析数据显示，截至2020年12月9日，中国AI药物研发领域2020年共发生9起投融资事件。这中间，晶泰科技近期宣布超额完成3.188亿美元的C轮融资，创造未上市全球AI药物研发领域公司融资额的最高纪录。本轮投资由软银愿景基金2期、人保资本、五源资本联合领投。
五源资本董事总经理井绪天接受采访时表示，之所以从2018年便开始投资AI药物研发领域，是因为从技术的角度看到了许多突破，这些突破恰好可以解决新药发现领域内很多环节的问题，甚至可以从底层改变整个新药发现的方法论。
具体而言，他表示从技术角度看，本身药物分子其实是相对结构化的化学结构，很适合去建模；而云计算资源的公有化和算力的提升也让结构之间相互作用的计算从难变易；深度学习算法的突破也可以让端到端的结构预测在硅基中实现；而基因测序产生的大量结构化的序列信息更是天然的适合用计算机的方法去解读和分析。种种IT的技术突破都与生命科学的一些数据特征相吻合。
从商业角度，一旦有新一代的AI药物研发公司可以利用IT赋能的新药发现平台持续性地产生新的药物资产，这将是一次巨大的供给侧升级和改革，会让新药发现进入一个全新的范式。因此AI新药发现公司既具有很高的社会价值也具有很高的商业潜力。
与此同时，中国政策带来仿制药降价压力，使得越来越多中国本土药企也开始关注创新，这给AI药物研发及计算药物研发带来了机会。
井绪天表示，中国近年来的一致性评价、带量采购药品政策，给很多仿制药很大的降价压力，大量中国本土的以仿制药作为主要收入来源的大型药企都需要进行创新转型，因此，创新药的早期资产成为了行业争相竞争的稀缺资源，这正是数字化新药研发能够带给中国制药工业的机会。
但创新药的研发以耗时长、风险大、投资高、失败率高著称。相关统计显示，创新药从开始临床试验到最终上市，平均需要10年，花费10亿美金以上，而成功率却小于10%。
而近几年，创新药的研发难度还在不断提高。德勤发布的《2019医药创新回报率评价》显示，分析全球TOP 12的制药公司数据可以发现，2019年医药行业研发的投资回报率处于2010年以来最低水平，仅为1.8%，较2018年的1.9%略有下降。从十份报告显示的数据来看，过去十年来，制药公司的研发投资回报率一直处于下降趋势。
AI及计算药物发现无疑是提高新药研发效率全新的手段，在这个领域究竟是更具战略优势的大公司还是更加灵活高成长的创业公司能分羹更多红利？值得持续关注。
注：文/高嵩，公众号： 创业邦（ID：ichuangyebang），本文为作者独立观点，不代表亿邦动力网立场。
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文章来源：创业邦
