AI4S公司津渡生科完成近亿元A轮融资，指数资本担任独家财务顾问

近日，全球领先的具身自主科研智能基础设施提供商，深圳津渡生物医学科技有限公司（以下简称“津渡生科”）宣布完成近亿元A轮融资，本轮融资由高特佳投资领投，指数资本担任独家财务顾问。融资资金将重点用于深化物理AI（Physics-AI）底层架构研发、BioFord Agent科研智能体平台的迭代升级及全球市场布局拓展。

津渡生科创始人兼CEO金泳成表示，指数资本对AI for BioScience赛道的深度认知与我们高度契合。从融资策略制定、材料打磨到投资人沟通、交易推进，每个环节都高效、专业、响应迅速。感谢指数资本在本轮融资中的全程陪伴，本次A轮融资的顺利完成，是资本市场对津渡生科技术实力与商业化路径的高度认可，也坚定了我们继续推进GeneLLM大模型迭代与BioFord平台产业化落地的信心。期待未来继续与指数资本携手同行，共同推动AI for BioScience在全球范围内实现更大突破。

交易Q&A

Q

为什么生物科学

是AI4S下一个最具潜力的赛道？

生物科学拥有AI4S各细分领域中体量最大、增速最快的原始数据基础。组学原始数据交汇量已从2021年的11PB增长至2024年的60PB，天然序列结构高度适配Transformer架构，微调效果显著，这是材料科学、化学等同类赛道难以比拟的先天优势。

传统科研依赖“假设-实验-论文”的线性模式，效率瓶颈明显。AI驱动的新范式以“AI计算+自动化实验+专家协同”的闭环取而代之。以AlphaFold为代表的科学大模型已预测超过2.1亿个蛋白质结构，已知蛋白覆盖率高达98%，极大替代了湿实验；AI Agent的引入更将原本需要数年的研究周期压缩至6个月，药物研发成本有望降低至少50%。因此，AI正在从辅助工具升级为科研的核心基础设施。

此外，相比材料科学和化学赛道商业化仍处早期，生物科学的下游客户付费能力强，且有天然的科研经费支撑，需求刚性显著。数据显示，全球”AI+生物科学”潜在市场规模增长迅速，有望达到数百亿美元量级；中国市场增速尤为突出，潜在市场规模预计从2022年的6亿元增长至2030年的119亿元，CAGR约45.3%，有望成为全球AI for生物科学最重要的增长极。

Q

津渡生科是一家什么样的公司？

津渡生科成立于2022年，是全球AI for BioScience领域的引领者，国家高新技术企业、国家级"揭榜挂帅"单位。公司致力于通过BioFord AI生物科研平台和GeneLLM多组学大模型体系，提供一站式AI生物科学研究解决方案，以物理AI架构打造具身自主科研平台智能基础设施，推动生物科学从"干湿闭环"迈入"具身实现科学发现"的新纪元。

2025年，津渡生科已连续获得红杉种子基金、创东方投资与南山战新投等多轮投资。此次携手高特佳投资，将继续深耕物理AI底层技术，构建可验证、可复用、可规模化的智能基础设施，共同推动生物科学进入全新AI时代。

Q

津渡生科的核心竞争力来自哪里？

① BioFord Agent：具身自主科研平台的核心载体

BioFord Agent是津渡生科打造的一站式具身自主科研平台。它向下连接实验室物理层，向上承载科学家认知层，中间用物理AI打通推理与执行的断层，实现从"干湿闭环"向"具身实现科学发现"的范式跃迁。

设备连接层覆盖主流移液工作站、培养箱、离心机、酶标仪等实验硬件，通过统一协议调度不同厂商设备进行高效实验操作，打破传统实验室"设备孤岛"的困局，打通物理世界的"最后一公里"

实验执行层系统根据物理AI推理自动生成实验工单，精确到液体体积、温度梯度、时间窗口。样本全生命周期实时追踪，条码、位置、状态、环境参数全部上链，杜绝"找不到样本"、"记错编号"等低级失误，让AI的每一次决策都能被物理世界精确执行，实现从数字推理到物理执行的精准映射。

智能调度层根据设备忙闲、耗材库存、人员排班动态优化任务队列，实现设备自动接管，实验不中断。系统自主学习实验室的运行节律，持续优化资源配置效率，成为7×24小时不间断的"实验室交通指挥官"

反馈闭环层接收由传感器实时回传的数据，物理AI持续比对预测值与实测值。发现移液精度漂移、培养基pH偏移等偏差，系统报警且自动触发校准或调整后续参数。每一次实验的结果都即时反馈给大模型，驱动下一轮假设生成与实验设计，让科学发现从“人驱动”进化为“具身自主驱动”，实现Design→Build→Test→Learn的真正闭环。

② GeneLLM + BioFord：AI计算与物理实验的双引擎架构

津渡生科的核心竞争力源于"大模型认知引擎 + 自动化实验平台"的双引擎架构。GeneLLM提供超越人类科学家的数据理解与假设生成能力，BioFord平台确保每一个假设都能在物理世界中被高效、准确地验证，二者协同构成了具身自主科研的完整闭环。

GeneLLM是世界首个基于原始数据预训练的多组学大模型。不同于业界主流模型基于物种基因组数据训练，GeneLLM直接以个体原始测序数据——RNA组、蛋白质组、代谢组等原始海量组学数据为预训练输入，端到端输出疾病表征相关性分析，从源头规避了分层建模中的误差叠加问题。当前版本已实现15亿参数和3.5万亿碱基序列模型预训练。在算法层，GeneLLM采用无监督学习对组学数据进行多维信息深度理解与潜在特征模式发现；预训练完成后，通过对应组学数据、疾病标签、分子结构标签等进行监督学习微调，以准确率、灵敏度、特异性、AUC等多维指标进行性能评估。下一阶段XLarge版本有望实现300亿参数模型预训练，持续扩大技术壁垒。

以GeneLLM为基础的一站式AI生物科学研究平台BioFord Agent，内置二十大生物模型库，支持本地或云端部署，支持跨领域任务的适配与集成。平台同步提供算法研发、云平台服务和推理一体机三种交付形态，满足不同规模用户需求。硬件层面，津渡推理一体机具备高算力密度、高安全合规、高通用框架、低采购成本、低使用门槛、低运维能耗六大特性，配套NVIDIA及国产算力方案，满足不同客户的本地化部署需求。

③ 从"干湿闭环"到"具身实现科学发现"：科研范式的三重跃迁

津渡生科的发展路径，清晰勾勒出AI for BioScience从辅助工具向科研基础设施演进的三重范式跃迁：从“AI辅助分析”到“干湿闭环”，再到“具身实现科学发现”，工作形态也从“人+AI计算”逐步演进至“AI计算+自动化实验”，人机协同验证，最终实现“物理AI+具身智能”。

津渡生科已率先迈入第三阶段。BioFord Agent不仅是自动化实验的调度系统，更是具备自主假设-验证-迭代能力的"具身科研智能体"。通过在多所知名高校、科研院所的落地实践，津渡生科正将科学家从繁琐的操作中解放出来，回归创新本源，让AI去实现假设后科学发现与验证。

④ 多场景落地验证，性能远超竞品

在医学诊断场景，津渡生科的风险预测准确率达到世界领先水平。基于原始cfRNA序列建模，GeneLLM在多个病种筛查和风险预测方面显示出远超竞品的诊断准确性。阿尔兹海默症5年发病风险预测AUC达到0.91；孕妇早产预测AUC值提升至0.89，实现质的飞跃。目前已与中科院北京协和医学院、华大BGI、深圳市罗湖区人民医院等权威机构展开深度合作。

生物制造领域，津渡AI辅助基因编辑设计，自动生成sgRNA库，适配CRISPR-Cas9体系，已成功实现先进试剂国产替代，方案较同类进口试剂成本降低97%。同时，AI4S LAB已与百度智能云合作在国内高校落地，成为全球首个AI4S原生闭环生命科学实验室。对比手工操作，自动化平台的实验效率大幅提升——大肠杆菌载体构建通量提升83倍、蛋白表达检测提升5.6倍、标签蛋白纯化提升6.7倍。

此外，津渡生科产品泛化能力极强，已签约华大基因、协和肿瘤、上海东方医院、中国环境科学院等30+头部机构。公司率先布局海外市场，持续交付肿瘤组合靶点分析结果，海外业务比例持续提升，展现出强劲的商业化能力。

Q

投资机构如何评价津渡生科？

高特佳投资执行合伙人滕宇航表示，AI生命科学正引发全球范围内的战略布局，津渡生科作为一家年轻但充满创造性的企业，自研了全球首个基于原始数据做预训练的 GeneLLM 多组学大模型，并打造了一站式生物科学研究平台 BioFord，实现了‘算法研发+云平台服务+一体机’ 综合产品形态，全面满足企业、科研等各类用户需求，把生命科学基础研究变成可订阅、可扩张的‘算力+实验’基础设施。我们非常荣幸能领投津渡生科本轮融资，期待公司在 AI for BioScience 领域实现更多突破。

文章来自于微信公众号 “指数资本”，作者 “指数资本”