對話望石智慧周杰龍：醫藥早研智能體，下一代AI制藥的“新基座”

“它是一種能夠獨立思考，并全程參與藥物研發過程的‘超級助手(Autopilot)’。”

望石智慧創始人兼CEO周杰龍這樣向我們形容他推出的MolVortex醫藥早研智能體——一款以多模態AI大模型為基座、以藥物化學思維鏈為基礎的小分子藥物智能設計研發平臺。

在對話中，周杰龍的語調沉穩而自信，我們很難將他與創立望石智慧初期遭遇 “做AI的人不懂制藥、制藥的人不懂AI”的尷尬聯系在一起——畢竟，在他以藥化思維和AI驅動切入創新藥研發的2018年，這個行業幾乎沒有多少玩家，市場共識還未形成。

盡管如此，他還是得到了大批一線投資機構的支持。尤為值得稱道的是，望石智慧曾在短短8個月內完成了多達3輪融資。資本市場的“一路綠燈”與這位創業者業界馳名的能力與成績不無關系——

周杰龍本碩畢業于北京理工大學人工智能專業，在人工智能算法深耕20余年，曾擔任百度主任架構師，主導了百度搜索技術的創新，并于2013年在全球范圍內開創性地將深度學習應用于大規模搜索系統。

相比個人光環和資本市場上的成功，周杰龍更愿意談論醫藥早研智能體巨大的行業價值與社會潛力。畢竟，AI的故事已講了多年，是時候兌現它在應用端的承諾了。

以下為本次對話的主要內容（經編輯整理）：

Q：一般認為，望石智慧是一家聚焦AI+小分子藥物生成應用場景的行業先行者，而公司的自我定位是“醫藥早研智能體的原生玩家”。您能否為我們介紹一下您對這兩者的解讀？

周杰龍：無論是生成應用還是智能體，最終都要解決分子設計和藥物發現的問題，只是二者在發展階段上存在差異。但正是因為公司前期在3D分子生成大模型上打下了基礎，再加上望石獨家的數據資產、豐富的化合物實體庫和自研管線研發經驗，才有后來醫藥早研智能體的升級。

醫藥早研智能體不是單一的工具，也不是行業內一些企業推出的單點篩選產品，而是一整套能夠真正“自動”高效發現藥物的平臺。它本質上是一種能夠獨立思考，并全程參與藥物研發的“超級助手(Autopilot)”——它能夠根據使用者通過自然語言提出的需求進行拆解和分析，并制定研發策略，同時，智能體會自動自主地調用配套子工具進行分子設計和評估，并與研發人員循環交互、反復優化，最后落腳于濕實驗驗證的閉環。說到底，它提供的是全棧式的解決方案和服務，帶來效率上的極大提升，能夠幫助藥物研發團隊啟動并加速形成一個專屬的“數據—智慧”飛輪，擴大藥物發現的視野與可能性，其價值遠不止于“找到一個候選分子”。

Q：近年來，“智能體”概念在資本圈和產業中炙手可熱，最近隨著“龍蝦”（OpenClaw）的爆火也在大眾視野中掀起狂熱，而您在很早之前就決定押注AI這一領域，并且同時聚焦后來同樣火熱的創新藥賽道，再逐步有了如今的醫藥早研智能體。能否和我們談談您的判斷和遠見、創業初期的經歷，以及您在公司不斷發展過程中的戰略方向把控？

周杰龍：OpenClaw的爆火，讓市場看到了關于“人類與智能體”協作的新的想象空間。而這背后其實是發展了很多年才有的狀態，望石的醫藥早研智能體也是多年“播種”的成果。

在過去，醫藥行業研發投入的時間與經濟成本巨大，動輒要花費十年、十億美金，成功率也非常低，進入臨床階段以后還要經歷反復試錯。所以，行業對AI抱有非常高的期待，他們非常迫切地期待能有一個高效的平臺去推動行業升級，在我8年前創業的時候，就很清晰地看到了這一點。

創業最大的挑戰在于我們講AI制藥的“故事”時，做AI的人不懂制藥、制藥的人不懂AI，雙方之間有著巨大的認知鴻溝。所以在早期，我們優先做的事情，就是搭建了一個跨學科、跨領域的融合團隊，將來自不同學科的人才聚集在一起投入項目，涵蓋人工智能、統計學、計算機、生物化學和醫學等等。經過幾年不同的磨合，終于實現了團隊內部對AI和制藥在認知上的同步。

在技術上，我們走的是“數據治理”和“技術迭代”兩條腿的路徑，我們從數據清洗、數據挖掘、數據治理到數據應用，補齊行業數據短板。我們的團隊歷經8年實現了從2D分子生成到多模態3D分子生成的升級。后來，融合我們的濕實驗能力及實體化合物庫，我們打造了如今的智能體。但是，在戰略方向上，我們始終保持一致，就是不斷升級和迭代我們的產品。

通過持續的積累，目前我們已經擁有了千萬級的多維復合物數據，對比業界幾乎要多出一到兩個數量級。無論是堅持做基礎底層數據的積累，還是堅持升級打造技術，望石的發展核心始終不變，那就是解決領域內關鍵問題中的關鍵。

Q：一路走來，望石智慧取得了哪些核心競爭力與生態壁壘？目前在行業中處于怎樣的地位？

周杰龍：在目前階段，望石智慧擁有四個核心壁壘：多模態高價值數據資產、基于AI 3D分子生成模型的平臺、濕實驗化合物庫、藥物管線。我們是行業內極少能夠打通“AI 3D分子生成大模型+濕實驗+化合物庫+藥物管線”全鏈條解決方案的AI制藥企業，雖然行業內很多公司開始談智能體，但藥物分子生成不是簡單的算法，它需要對化學空間、數據質量、模型可解釋性的深刻理解作為底層支撐。

我特別想強調望石最具價值的數據資產。在藥物研發領域，NCI數據極其重要，它記錄的是蛋白和小分子之間非共價相互作用，而我們擁有百萬級的小分子庫、億級的虛擬復合物庫、百萬級的電子云密度庫、百萬級的復合物庫，以及上億的二面能量扭轉數據。我們通過持續的標準化數據治理，將實驗數據、設計數據、蛋白－靶點口袋之間的核心數據進行聯動，構建了多模態、可反復使用、高價值的數據體系，這個體系可以幫助我們從源頭上提升分子設計的準確性。

基于這些高質量數據，我們打磨出以多模態AI 3D分子生成大模型為核心的小分子設計平臺——MolVado，它包含了我們自有知識產權的分子生成模型，搭載了業內領先的CADD計算驗證工具，并融合了藥物化學的思維鏈，可以精準模擬頂尖藥物化學家的設計思路。

多模態 AI 3D 分子生成模型 &小分子藥物設計平臺MolVado

該平臺既能從“空口袋”生成新的分子，也能基于參考分子或固定分子片段進行新的設計。這種設計方式兼顧分子的活性、合成性、關鍵相互作用和類藥性等。根據我們與業內同類模型的頭對頭比較，我們的大模型在活性分子的復現能力上極大領先，相關研究成果也發表在《Nature Machine Intelligence》期刊上。

望石智慧相關研究成果發表在《Nature Machine Intelligence》期刊上

同時，平臺的技術可行性也已經獲得產業伙伴的驗證：國內某頭部創新藥企借助MolVado平臺，僅3個月便獲得了全新骨架百納摩爾級別活性分子，突破了人類化學家難以攻克的研發瓶頸，相較傳統模式早期藥物發現1—3年的周期大幅縮短，早期合成與實驗驗證成本更是降低了80%。

第三個壁壘是我們擁有自己的國際標準化學實驗室，實現了干濕實驗閉環。我們通過虛擬分子生成實體分子，然后進行高通量實驗，而實驗數據也能回流到數據庫，反哺模型平臺。這也能讓我們的智能體研發能力獲得持續提升。

這樣的全棧式能力在望石的藥物管線中得到了驗證。例如，我們自研HPK1口服抑制劑SWA1211于2025年獲中美雙報臨床試驗許可，成為全球首批由AI參與設計并進入臨床階段的HPK1抑制劑。與此同時，望石也與國內外上百家藥企進行了合作，并推動了20多個候選藥物進入臨床階段。

在近日，望石智慧也與華為、華鯤振宇攜手發布“AI藥研聯合解決方案”，撬動生態合力，打造“算力+硬件+技術+產業真實場景”四位一體融合范式。下一階段，我們希望以AI-Native思想為基礎，繼續升級和進化我們的產品，為客戶帶來更高效、更全能的多智能體系統，并與行業伙伴攜手構建更高效、智能的AI藥物研發解決方案。

Q：近年，中國Biotech逐步成長為國際生物醫藥產業的重要創新力量，但同時行業也正在洗牌。對此，您的看法是什么？您如何理解當下的創新藥市場？您如何應對未來可能發生的機遇和挑戰？

周杰龍：我們處在一個巨變的時代，創新藥市場處在非常快速的變化中，也即將迎來大增量階段。AI和中國這兩個議題在全球廣受關注，全球競爭也越來越激烈。現在很多海外制藥公司到中國來，不僅聚焦管線，也在尋找技術平臺。如何通過創新技術和平臺賦能產生價值就變得極為關鍵。

對于望石來說，我們希望抓住這樣的增量窗口，迅速搶占先機，完成從技術研發到技術價值驗證的過程，讓醫藥早研智能體更廣泛地落地，更好地幫助客戶，從而構建核心競爭優勢，實現商業化升級。

Q：AI的不斷迭代會消除很多在技術上的門檻和界限，是否會加速競爭對手追趕您的步伐？

周杰龍：舉個例子，“龍蝦”（OpenClaw）能夠爆火，是因為它調用的各種Skills和工具早已準備妥當，并且大語言模型也已經就緒。可以說，AI真正的商業化落地要建立在實際工具的基礎上，而生物醫藥產業的工具目前還并不完善，比如蛋白結構預測、親和力預測等等。以小分子生成大模型為例，它就是一個非常強大的工具，而望石智慧在這個工具上有著非常垂直的深耕，這也是我們的核心競爭優勢。可以說，真正的競爭優勢在于實現持續不斷迭代與快速升級的能力，以及持續創新和發現的能力。

Q：能否和我們分享一下您對未來AI世界的暢想，以及望石智慧希望在其中發揮的價值？

周杰龍：AI的變化可能超過我們的想象。它已經從科學幻想走進現實，成為一種能夠調用改進的工具，甚至接下來會改造自我訓練代碼達到接近“原始人”的形態。我們已經處在劇烈變化的風口，現在很難想象未來會有哪些行業被徹底改變。

但在生命科學領域，我們對這種變化反倒可以保持一種更加正向的認知。因為人類還有很多疾病沒有被攻克，而技術研發的范式也還非常傳統。在未來，生物學家、化學家等藥物研發科學家與AI互動，不會把它當成簡單的工具去使用，而是像擁有一個超級助手一樣，讓它根據需求設計分子、修改分子、評估分子，甚至自動向實驗室發送指令，然后收取反饋再與人類專家和決策者進行交互。這種場景里，你會發現對生物的探索，其實就是人類與AI共存的探索，生命和健康的邊界由此被完完全全地打開。

在當下，仍然還有很多罕見病無法找到有效的藥物，藥物的研發思路也大多停留在單靶點、雙靶點的層面，將非常復雜的問題歸因到某一個蛋白質上，這是有局限性的。如果我們能攜手AI，攜手智能體，就能更快速地、以更低的成本推進創新藥物研發，從而造福更多患者。在一些行業，AI也許會造成失業，但它在生物醫藥領域的推進卻能使所有人受益。

望石智慧希望抓住這樣的機會，成為醫藥研發范式的革新者與生命科學AI生態的引領者。而我們研發的醫藥智能體，也有望成為醫藥研發領域的基礎設施，推動更多創新藥落地，將AI變成一種守護生命的力量。

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