木头姐投了！神秘AI独角兽半年狂揽31亿，哈佛最强天团，让机器自己做科研！

AI for Science的浪潮下，彻底激发了投资人的热情。

据彭博社报道，AI公司Lila Sciences已经完成2.35亿美元的A轮融资，公司估值约为12亿美元。

本轮融资由Braidwell 和加州养老基金联合持有的投资机构 Collective Global 领投，“木头姐”凯西·伍德的 ARK Venture Fund与General Catalyst 作为种子轮投资方继续参与了本次A轮融资，Flagship Pioneering 也出现在新晋投资机构名单中。

Lila Sciences致力于构建世界上第一个科学超级智能平台，以及应用于生命科学、化学和材料科学的完全自主实验室。

就在今年3月，这家公司才走出隐匿模式，获得2亿美元的首轮资金。

短短半年，Lila Sciences在没有任何产品的情况下，就累计融了4.25亿美元（约合人民币31亿元），究竟有什么可取之处？

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Flagship又一巨大赌注

Lila Sciences成立于2023年，总部位于马萨诸塞州剑桥，高管都来自行业顶尖人物。

公司首席执行官Geoffrey Maltzahn博士，拥有麻省理工学院生物医学工程和医学物理学博士学位，也是Flagship的合伙人，曾经参与创办Generate：Biomedicines等AI制药独角兽。

公司首席技术官Andrew Beam是哈佛医学院生物医学信息学系的副教授，此前曾开发过多个医学相关的深度学习算法。

著名的基因编辑大牛、哈佛大学教授George Church则担任公司的首席科学家。公司董事会主席则由Flagship的创始人Noubar Afeyan担任。

图：Lila Sciences的高管团队

根据LinkedIn的数据，这家初创公司的员工人数已从成立初期12人增长到180人。

能够打动这么多行业领军人物，这就不得不提到公司背后的推手Flagship Pioneering。

作为生命科学领域的顶级VC，Flagship多年来累计孵化并投资了超100家公司，25家成功IPO，包括研发出mRNA疫苗巨头Moderna。

Lila则是Flagship在AI for Science的一个巨大赌注。Lila由两个早期AI项目合并而成的，一个专注于新材料，另一个专注于生物学。

基于其成立背景，它更像是一家AI初创公司，而不是一家传统的生物技术公司。

Lila Sciences有一个宏大的愿景：打造世界上第一个科学超级智能平台（Scientific Superintelligence ）。

正如Flagship Pioneering的创始人Noubar Afeyan 博士所说：“纵观人类历史，科学探索的方法始终如一，即通过假设、测试、学习、创造。然而，尽管我们取得了所有进步，但我们仍然只了解支配物理世界的规则的一小部分。

传统科学家提出假设、收集信息数据、实施实验并优化结果，整个过程可能耗时数年。

尽管有自动化设备的出现，也被早早引入科研领域，但依旧没有改变实验与科学探索的本质，科学新发现依旧非常缓慢。

因此，Lila正在打造一个集合AI与自动化设备的系统——人工智能科学工厂（AISF）。

公司正在打造科学领域的AI Agent，该系统由生命科学和材料科学实验室的论文、实验和数据训练而成，能够自主确定以及实施实验。

这意味着，Lila希望打通AI自主提出假设——生成实验方案——调度自动化设备执行实验——分析结果——学习并优化下一个假设，这一整个流程。

最终，AISF以远远超出人类能力的规模、速度和准确性产生新的科学知识。

公司表示，在短短几年的开发中，该平台在医疗、材料、环境等多个领域展示了超越人类和现有AI的性能，包括基因医学产品，发现和验证数百种新型抗体、肽和结合剂、酶催化剂、碳捕剂等。

其中一个项目，两位科学家利用AI在四个月内发现了一种新的绿色氢气生产催化剂，而通常情况下这一过程需要数年。

这个项目的成功，甚至直接吸引清洁能源新材料领域的著名研究员John Gregoire离开加州理工学院，加入Lila并担任物理科学研究负责人。

尽管Lila只在内部验证其模型，也没有发布其产品，但它的支持者们依然相信，它将极大改变科学研究。

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AI for Science时代到来

2024年，诺贝尔化学奖和物理学都授予了与AI相关的研究，让AI for Science这一概念广泛传播，也标志着新时代的到来：

AI不再仅仅是科学研究的辅助工具，而是成为科学发现的核心引擎。

前不久，OpenAI震撼发布GPT-5，奥特曼称其拥有在任何领域博士级别的研究与对话能力，并已经将其开放给安进、Moderna等头部企业进行测试。

近年来随着AI大模型以及Agent的发展，更在重塑整个科学研究的范式和方法论。

2023年，Nature就发表了一项重磅级研究成果：由卡内基梅隆大学的研究团队就打造了一位AI化学家Coscientist。

该系统基于GPT-4等大模型构建，能够快速准确地自主完成检索信息、规划及设计实验、编写程序、远程操控自动化系统做实验、分析数据的一整套流程。

图：Coscientist

2024年，斯坦福大学计算机系教授James Zou利用AI Agent打造了一个“虚拟实验室”，在人类极少的干预下，5个Agent组成的AI跨学科研究团队协同合作，最终成功设计出能够结合新冠病毒的纳米抗体。

今年5月，前谷歌CEO Eric Schmidt投资的一家非营利机构FutureHouse，发布了Robin—一款自动化AI科研多智能体系统（Agent）。

Robin智能体系统

只要给定一种疾病，Robin就会自动检索文献提出疾病机制，识别相关的体外实验，并提出候选方案。

短短的10周之内，Robin自主发现了一款名为Ripasudil的ROCK抑制剂可以作为治疗干性老年黄斑性变形（AMD）的潜在疗法。有眼科专家表示，该疗法非常新颖。

这些成果意味着，AI科学家或许会越来越多地介入科研流程。

在自动化与Agent技术逐渐成熟的当下，投资人已经逐渐理解并相信AI for Science的商业模式和巨大潜力，愿意下重注赌其未来。

未来，我们将会看到人类科学家与AI系统，共同拓展科学边界的一天。

文章来自于微信公众号“智药局”，作者是“王苏”。