創新工場和BCG咨詢合作的「+AI改造者」系列： 看看多面手鎂伽如何由點到面，用機器人和自動化賦能生命科學、製造和零售業。

改造者系列：將核酸檢測提效40倍的自動化變革推手 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7隻AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的鎂伽是大陸領先的高科技公司，成立於2016年，專注于機器人和人工智能技術的研發並將其深度融合于行業應用，提供從終端到雲端的產品與服務，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。疫情期間，鎂伽為核酸檢測的應用需求提供了一系列高通量病毒核酸檢測解決方案，全程無人工參與，「樣品進、結果出」的全自動化，最大化保證結果的準確，效率相比人工提升40倍以上，最大可能降低了人工實驗過程中的感染風險。

2021年，鎂伽正式宣佈其自主研發的中國首家通用型智能自動化生物實驗室——鎂伽鯤鵬實驗室一期在北京正式落成，同時也在上海、蘇州開始佈局滿足不同功能的自動化生物實驗室，預計於2022年陸續投入使用。鯤鵬實驗室將專注于細胞基因編輯、高通量藥物篩選、合成生物學等領域的研究，致力於打造次世代的生命科學基礎設施，提高生命科學研發和生產效率，賦能行業融合創新，引領即將到來的生物學革命。

在采訪中，鎂伽認為AI應用企業要從垂直行業的實際問題出發，通過儲備和培養大量複合型人才，做到「比客戶更懂業務」。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在上篇中，我們接觸了提供端到端AI醫藥平臺的英矽智能，在今天的文章中，我們將進一步瞭解在生命科學、先進製造與智能零售等創新領域提供智能自動化技術與產品的高科技公司，即「改造者」——鎂伽科技。

1 「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。

鎂伽是中國大陸領先的高科技公司，憑藉卓越的智能自動化技術與產品，實現行業創新突破和深度融合，致力於構建智能社會，賦能生命科學、先進製造等領域的智能變革，同步探索在智能零售等場景的創新應用。

■對談實錄

Q1：鎂伽為生命科學、零售和製造業提供AI解決方案，三個行業跨度很大，鎂伽如何進行賽道選擇？在發展過程中如何增進行業理解？

鎂伽：鎂伽是以機器人和自動化技術起家的，但在服務客戶的過程中，我們發現客戶需要的不只是機器人本體或自動化設備，還要結合行業需求痛點的解決方案。生命科學和線下零售都是市場容量很大、增速很快的行業，但自動化和智能化的滲透程度還很低，急切地需要提升生產力，因此我們選擇進入這些賽道。

這三個賽道看似跨度很大，但其實底層技術是相通的。比如人工智能技術可以用於晶圓的缺陷檢測，也可以用在藥物篩選實驗中的細胞培養和克隆挑選。鎂伽開發了許多通用的基礎底層技術作為支撐，比如IntellVega通用視覺平臺已經應用於工業領域線上視覺檢測以及生命科學領域的藥物篩選，鎂伽還有一個技術中台MegaCloud，集合了跨行業的後臺數據，能夠支援鎂伽在不同領域的各項業務。

當然，對於一線業務來說，使用人工智能或者自動化的形態是完全不同的。鎂伽通過儲備和培養大量複合型人才做到「比客戶更懂他的業務」，以體現鎂伽的專業性和技術領先性。以生命科學領域為例，鎂伽不只有人工智能算法科學家，還有包括幹細胞、類器官、合成生物學、免疫學、病毒學等方向的科學家，既有來自CRO、IVD和藥企的專業人才，也有懂市場營銷的專家。由於團隊的多樣性和複合性，鎂伽內部也建立了充分的互相培訓機制，加強團隊之間的磨合與學習。

同時，現代生物學現在已經成了大數據科學，人工智能的應用是大勢所趨。鎂伽在助力生命科學領域轉型的過程，通過智能自動化技術，説明客戶把非常複雜的生物學實驗標準化、自動化和數字化。鎂伽在兩個方面説明生命科學的客戶，一是用行業領先的高效自動化系統説明客戶快速產生海量的多維度實驗數據；二是用鎂伽人工智能平臺説明客戶對生物數據進行模型構建和關聯性分析，進而指導實驗的持續優化。

另外，鎂伽也是少有的在生命科學領域搭建了完整的生物學自動化實驗室的企業，能夠融合我們自己的自動化和人工智能技術。客戶親眼看到我們的實驗室之後都會很受震撼，認識到我們做的事情非常前沿，他們也很想加入。這就使得鎂伽和其他生命科學領域的硬件設備廠家區分開來。

鎂伽甚至發現，從過去幾年到如今，有不少AI技術公司找到我們，希望借鑒我們的垂直行業經驗。這些團隊往往有很強的AI算法能力，但是缺乏數據、缺乏應用數據的方式。以藥物篩選為例，鎂伽可以做到在實驗室設計方案之初就考慮到收集哪些關鍵數據並使其很好地滿足機器學習算法的要求，從而在實驗過程中自動採集證據以證明細胞安全且來源單一，滿足監管的要求。這是鎂伽相比於其他AI公司的獨到優勢。

在開發解決方案的過程中，鎂伽一直堅持從業務問題出發，首先找到高價值的應用點，再把點串成線，由線鋪到面。

Q2：就鎂伽的觀察而言，傳統企業應用AI有哪些共性問題？鎂伽是如何解決的？

鎂伽：傳統企業首先對AI技術能夠解決什麼問題比較模糊，也不太能理解AI是如何解決問題的。例如對AI如何能替代人工檢查、或者提升產品良率都不理解，因此很難提煉他們對AI的需求。鎂伽需要引導傳統企業的決策者來梳理業務流程，明確行業的特定痛點，從而制定解決方案，並計算和衡量自動化和AI能夠為企業帶來的經濟價值。

同時，傳統企業往往也缺乏高質量的數據，或者有數據但並未標記、數據不標準，無法有效地投入AI應用。傳統企業還缺乏AI人才，自動駕駛和視頻監控行業的人才和技術可能相對更多，但在傳統製造、生物醫藥這些行業，AI人才和技術是較為欠缺的。鎂伽建立了高效的數據獲取、自動化模型訓練和高精度上線部署的AI閉環，軟硬件團隊和測試團隊也做了充分的磨合，可以極大地提升傳統企業研發應用AI的效率。否則，從模型搭建、數據清洗到模型訓練、結果分析部署等等諸多環節，對傳統企業而言都是費時費力甚至難以為繼的。

鎂伽還會幫傳統企業搭建懂AI的團隊和建立完整的數據體系，包括説明傳統企業的團隊理解如何提煉數據、要采集並標注什麼數據等等。幫助傳統企業建立一支懂得AI應用的團隊有利於傳統企業的持續AI賦能。鎂伽內部建立了一個共有技術平臺，以機器人控制、2D和3D視覺、深度學習為核心的IntellVega平臺，及為用戶提供物聯網、SaaS線上集群服務和大數據分析等核心的 MegaCloud平臺，通過專業的開發團隊為客戶提供高效、智能化的整體解決方案，而傳統企業只需要提煉他們自身對產品工藝、質量的要求就可以了。

■要點回顧

1、「改造者」需要從垂直行業的業務問題出發，打造複合型團隊（既懂AI又懂垂直行業的專業人才），並加強團隊融合，實現「比客戶更懂業務」。

2、一流的「改造者」不只是提供產品和解決方案而已，還應當幫助傳統企業驅動變革管理，幫助識別和定義問題和需求，驅動認知轉變並提高員工技能，從而使AI應用在長期可持續。

■本期內容來自BCG對話鎂伽首席科學家王承志博士、首席技術官丁新宇先生、研發副總裁段金瑞博士、人工智能算法科學家蒯多傑博士和孫新先生。

創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的Insilico Medicine，看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企，一起進行“AI＋生命科學”的顛覆式創新！

改造者系列：AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

創新工場投資的英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式。

英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力：在今年2月和8月，半年的時間內，先後公佈了兩種臨床前候選藥物，分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。

在采訪中，英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示，AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學，長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

AI製藥領域於2014年左右興起，在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律，加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI，我們50個人可以做到的事情，比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」，英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」，彼得·戴曼迪斯（Peter H.Diamandis）和史蒂芬·科特勒（Steven Kotler）著。

■本期受訪嘉賓：Alex Zhavoronkov

英矽智能（Insilico Medicine）是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司，通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺，變革創新藥物和療法的發現方式，加速研發進程，為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。

Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位，約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位，以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。

■對談實錄

Q1 英矽智能原來在美國創立，後來為什麼選擇遷至中國？

Alex：中國構建了一套完善的體系和土壤，吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者，包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者，能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究，擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模，甚至與大藥廠競爭。

Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作，在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗？

Alex：創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類：2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習（deep learning），或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候，生成式對抗網絡（Generative Adversarial Network）出現，AI製藥開始興起。同時，許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊，如果想要獲取AI方面的知識和技能，就必須與初創企業合作。作為交換，那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運，創立時間（2014）正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了，很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用，只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企，與之建立合作。

然而據我的觀察，儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊，但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例，在2014—2019年間，英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文，然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇，位列其次的諾華有54篇。

藥企往往也不知道從何處開始應用AI，而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是，在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前，首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工，針對不同部門銷售定制化的模塊，而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊，部門之間的協同往往沒有那麼強。因此，AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊，對症下藥，英矽智能通常一次只銷售一個模塊。

儘管銷售是模塊化的，AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期，設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解，中國還沒有任何一家同行，同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺，能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外，英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現，藥企可以自行操作，用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。

最後，對於藥企而言，如果想要應用綜合的AI解決方案，需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色，AI企業可以選擇與之合作。

Q3 在您看來，未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼？

Alex：在未來，最重要的不是AI技術，而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業，他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的新方式。

AI初創公司需要積累足夠的行業專識，理解藥企的需求，學習藥企的經驗，並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用，並且模塊之間能夠很好地兼容，能融入業務流程，且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別，但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越：實驗論文不能被跨越，你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性；實驗中的生物過程不能被加速，你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動，你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。

所以，對於AI醫藥企業而言，下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學？如何理解跨物種生物學？正因如此，我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向，即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化，來創建數字孿生（digital twin），進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。

■要點回顧

1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業，幫助AI初創公司，即「改造者」，迅速汲取經驗、擴大規模，加速行業創新與賦能。

2、在與垂直行業企業合作時，「改造者」既要有端到端的解決方案，也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案，能夠擴大服務範圍和客群，提升「改造者」的競爭優勢。

3、未來最重要的不是AI技術，而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力，而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。

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