今年诺贝尔奖，AI技术成为备受瞩目的焦点：物理、化学奖分别颁给了深度学习和AI蛋白质计算。
一直以来，诺奖的评选标准在于是否“为人类带来最大利益”，奖项的背后都有现实应用支持。
很长一段时间，诺奖级技术从发现到产业转化需要30-50年左右，信息化时代来临，一项诺奖级技术转化时间大幅缩短，有的仅需要几年。
如今，AI则将我们引向了一个更具魔力的时刻：从AlphaFold这个诺奖级的成果出现到产业端成果落地，仿佛只在须臾之间。
从诺奖积极拥抱AI，到产业各方纷纷布局，不难看出，人工智能不仅加速学科交叉融合，更推动科技与产业新一轮“同频共振”，昭示着一个更加广阔的前景。
AI助力研发创新，有多大的想象力？
进入21世纪，随着科学技术的加速演进，基础科学研究在深度和广度上不断拓展，学科交叉融合呈现加速发展趋势，越来越复杂的情况迫使学界不断创新思维方法。
从AI蛋白质预测破解了生物难题，到AI辅助证明加速数学研究……近年来一系列的科学突破显示，AI助力研发创新已成为时代的大势所向。
目前，越来越多的学者认为，科学研究范式已经从实验观察、理论推导、模拟仿真、数据驱动演进到AI驱动的“第五范式”。
具体来看，AI在建模和挖掘高维数据方面具有极大优势，可推断出某些未知的科学规律，突破实验数据的有限性与理论限制，拓展科学研究的空间，尤其是微观世界的多尺度探索。
而机器人平台等智能科研基础设施的出现，在提高验证效率的同时，也为算法和模型训练提供更高质量、更标准化的全量数据输入，促进这一整套体系的快速迭代。
尤其值得注意的是，随着AI驱动的科学发现进一步面向下游落地应用，AI已经成为推动制造业转型和实体经济发展的重要一环。
尤其是，AI在应对“维度灾难”问题的高效，为微观—宏观尺度下的模拟仿真与计算带来可能，将有可能重塑分子的表征与设计、合成过程，为药物、材料、能源、化工、半导体等产业带来广泛影响。
以小分子药物研发为例，通俗来说，这个过程可以比作是为锁（蛋白质）找到一把适配的钥匙（小分子），但是锁和钥匙都处于不断变化运动的状态中，带来了巨大的困难。
而通过AI和量子物理，计算难度便大大下降，实验验证的效率更高成功率更大，使得“解锁”变得又快又准。
数据显示，从靶点发现到确定临床候选药物，传统方法需要4到6年时间。而通过 AI 的方法可以将时间缩短至 1-2 年。
又比如，在电池领域，企业需要在能量密度、循环寿命、倍率、安全性等多个关键性能更好的材料，这背后是一个高度复杂的系统工程。
而AI一方面可以更快更高效地发现、筛选和设计新的正极材料，另一方面也可以帮助探索反应路径、相变机制等具体微观过程，显著提升研发的效率和速度。
目前，AI加速研发创新已吸引众多产业参与方投身其中，包括礼来、巴斯夫、宁德时代等传统巨头以及微软、英伟达、谷歌这样的科技大厂，而以DeepMind、晶泰科技为代表的一批专业的平台型公司也正在快速崛起。
可以预见的是，AI赋能产业端的脚步将不断加快，成为未来经济发展的重要引擎。
第一批中国选手，走在前列
如今，中国已经成长出一批公司，它们正在用AI技术帮助解决科技发展和工业制造难题。
其中晶泰科技（QUANTUMPH-P，2228.HK）则是中国最早一批AI技术平台型公司，以其独特的技术优势和未来布局，填补了国内在这一领域的空白，引领着行业发展。
三位创始人均是自美国麻省理工学院（MIT）的物理学博士后，公司将深度学习和量子物理技术应用于药物研发的多个环节，成为辉瑞十年战略合作伙伴，并陆续拿到跨国药企的商业订单，自研技术平台获得大规模产业验证和全球头部企业的认可。
实际上，今年公布的诺贝尔奖三大技术，从物理、化学奖的深度学习、AI蛋白质计算，到生理学和医学奖的miRNA，晶泰科技都有技术积累和商业突破。
深度学习算法方面，晶泰科技始终坚持自研，以量子物理为底层技术，逐步迭代出了多个药物发现与设计平台，以满足不同领域的研发需求，包括小分子药物发现平台、大分子药物发现和设计平台等，加速创新药物发现。
在AI蛋白质计算领域，晶泰科技打造了一套基于 AI 的结构建模平台，与获得本届诺贝尔奖的AlphaFold2相关技术保持同步，并表现优异，相应指标和结果已经在产业端得到了认可。
近日，晶泰也官宣与强生旗下杨森制药签署合作协议，以自研技术帮助更多跨国企业实现在大分子药物领域的创新突破。
而刚刚被授予诺贝尔生理学/医学奖的miRNA研究，晶泰科技也有技术布局和商业合作。
此前，他们与香港长江生命科技合作，利用AI技术和脱敏的医疗数据，一起研发基于miRNA的癌症预后风险预测分子诊断模型。简单来说，AI和miRNA基因技术正在帮助预测癌症患者的疾病进展和康复情况。
晶泰科技踩中诺贝尔奖的三个“风口”，其实并不意外。这得益于AI技术的独特优势，使得晶泰科技自然成为了一家平台型企业。这些技术不仅具有差异化，而且有极强的可拓展性。
对前沿技术的敏锐嗅觉，离不开与全球顶尖科研机构的密切交流与合作。创业之初，晶泰科技便与美国麻省理工学院（MIT）保持紧密合作。公司和MIT化学教授 Bradley L. Pentelute 深度合作，共同推进肽化学和分子生物学研究。
而在麻省理工学院校长 Sally Kornbluth 的邀请下，公司联合创始人、董事长温书豪博士被聘为拥有百年历史的MIT 外部顾问委员会（MIT Visiting Committees）成员，担任化学分部委员。据悉，这是本届 MIT 外部顾问委员会化学分部中最年轻的委员，也是唯一来自中国大陆的委员。
近年来，晶泰科技在AI领域持续深入探索，还大力拓展AI4Chemistry（人工智能驱动化学）领域。将AI和机器人技术应用在化学实验领域，用AI来定制化学合成方案、预测反应条件、优化合成路径，并指导机器人做精准的实验操作。同时累积实验数据，建立垂直领域模型，降低试错次数。
正如本届诺奖得主杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）所说：机器人是一个激动人心的领域。
机器人标准化操作产生的高质量、标准化数据，对于未来机器学习和AI模型的迭代具有关键意义，这也可能成为未来产业化竞争角逐的新赛道。
对于创新技术，产业界需要经历包容到接受的过程，而跨国企业则更愿意提前布局未来，为创新技术买单，它们会在全球范围内寻找技术实力雄厚的企业合作。
例如全球市值最高的药企礼来，不仅选择了DeepMind的拆分AI制药公司Isomorphic Labs，还与中国企业建立了合作关系。
晶泰科技与礼来合作研发首创新药，该合作预付款及里程碑总收益可达 2.5 亿美元，刷新了当年中国AI制药单管线金额纪录。
而对于医药、材料等系统性的研发活动，AI模型还需要解决数据和工程化的难题，也促成了行业模式的不断发展。
近年，晶泰科技探索出将AI模型与机器人 “湿实验室”结合，形成 AI 算法与实验的DMTA（设计-制造-测试-分析）闭环，帮助缩短了临床前药物研发时间。
晶泰科技联合创始人马健曾说：“我们致力于解决很多工程技术方面的挑战，希望通过AI+机器人，构建手脑并用的、快速探索微观分子世界的能力，这是我们正在推进的事。”
写在最后
与其说诺贝尔奖拥抱AI，倒不如说在科学界，深度学习等AI技术的价值已经获得广泛认可。
可以预见，未来科学间的壁垒将被打破，交叉融合将成为常态。
这波起源于科学研究的AI浪潮，也正以前所未有的速度渗透到社会经济的各个层面，引领着一场深刻的产业升级革命。
就在昨天，晶泰科技官宣了与跨国药企强生公司（Johnson & Johnson）下属杨森制药的合作，后者将使用晶泰的AI平台进行大分子药物的发现和工程化设计，成为AI在生命科学领域应用落地的又一例证。
今年8月，晶泰科技与协鑫集团签署5年战略合作协议，合作总金额达10亿人民币。人工智能技术从生物医药拓展到了新能源材料研发领域。
AI在生物医药，能源化工、材料等诸多领域的应用已经成功跨过概念验证期，证明了其在降低成本、提高效率以及实现创新突破方面的重要价值。
未来，随着技术进步、政策支持、资金投入和人才培养等方面的不断加强，可以预见的是，AI将以更深、更广的姿态嵌入到经济发展的链条与生态系统之中，推动产业的转型和升级。
诺贝尔奖引爆舆论之后，一个新纪元正徐徐展开。
