四川
一家AI for Science重磅公司问世！
近日，AI顶尖研究机构 FutureHouse宣布拆分Edison Scientific，用于打造全球顶尖的AI科学家，并负责商业化。
与此同时， Edison Scientific获得高达7000万美元（约合5亿人民币）的种子轮融资。
就在一个月前， FutureHouse还 推出新一代 AI 科学家 Kosmos ，一天就能完成相当于人类六个月的工作量，且近80%的研究结果可复现。
当前，无论是谷歌、OpenAI、英伟达 在内的科技巨头，还是硅谷 AI 初创公司、顶级风投机构， 都在深入投入 这一赛道。
爱迪生科学，是什么来头？
从 Edison Scientific的名字(爱迪生科学）就可能看出，这是一家专注于开发和推广AI科学家的商业公司。
该公司由非营利机构FutureHouse推出，FutureHouse成立仅两年，但获得前谷歌 CEO 投资。
两位创始人 Andrew White 和 Sam Rodriques ，分别是化学家和生物工程师。
成立两年来，FutureHouse一直专注于打造自主化的AI科学家，并且以高效的迭代速度，推出了多个成果。
今年5月，FutureHouse发布了Robin—一款自动化AI科研多智能体系统。
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，并提出药物候选方案。
短短的10周之内，Robin自主发现了一款治疗干性老年黄斑性变形（AMD）的潜在疗法。
紧接着11月， FutureHouse 推出新一代 AI 科学家 Kosmos ，迅速成为海外科研界焦点。
开发人员表示，这是目前最强大的AI科学家。Kosmos一次运行即可阅读1500篇论文并执行42000行代码，能够处理比目前最先进模型更长的上下文信息。
实验结果显示，Kosmos一天就能完成相当于人类六个月的工作量，且近80%的研究结果可复现。
目前，Kosmos已经在神经科学、材料学、遗传学等领域取得七项突破性发现，其中四项为全新成果。
创始人表示，随着公司AI科学家的不断迭代，潜在商业合作伙伴的兴趣以非凡的速度增长。
自2025年5月Robin平台上线以来，用户不断涌入，收到了大量提高算力以及合作的需求。
目前，FutureHouse收到了来自前十大制药公司中6家副总裁或高管的合作意向，更不用说还有众多小型生物技术公司主动联系了。
因此，为了开发更好的产品以及市场推广，爱迪生科学正式成立，负责平台的商业化。
FutureHouse团队的一部分成员将迁往爱迪生；FutureHouse将继续培养人工智能科学家，以加速生物学领域的基础研究。
2025，AI科学家爆发
多家巨头也看到了AI科学家的重大潜力，纷纷押注这一未来。
OpenAI震撼发布GPT-5，该模型特别擅长对复杂数据进行深度推理，可以充当人类的科研助手，例如深度分析科学文献或临床数据。
GPT-5的首批测试者就包含头部药企安进 、 mRNA疫苗巨头莫德纳，其中安进率先将GPT-5应用于药物设计领域。
前不久，万亿AI独角兽Anthropic宣布推出Claude for Life Sciences模型，正式进军生命科学领域。
目前，Anthropic正在和合作伙伴打造一个基于大模型+Agent Skills+科研知识库+科研工具的科学生态，跨国医药巨头诺和诺德和赛诺菲已开始试用并取得了显著成效。
除开硅谷科技巨头外，风投机构们也在押注这一颠覆性领域，押下了巨大的赌注。
今年10月，科学智能公司Lila Sciences完成3.5亿美元的A轮融资，其中包括英伟达等机构的1.15亿美元融资，公司估值超过13亿美元（约合92.6亿元人民币）。
要知道，该公司仅仅走出隐匿模式半年，就累计融资5.4亿美元，投资者包括木头姐ARK Venture Fund、Flagship Pioneering 等知名机构，显示了市场对其颠覆性潜力的强烈信心。
Lila并非单纯的高科技公司，而是拥有一个野心勃勃的计划：打造世界上第一个科学超级智能平台。
如今，Lila通过AI大模型+机器人自动化实验室+专用硬件的深度集成，让AI智能体从智力规划的层面上，赋予其实体功能。
未来，它将构建一个从提出假设→设计实验→自动化执行→分析结果→学习迭代的完整科学研究闭环系统。
Lila这类公司的出现，标志着AI for Science（AI4S）领域正从一个前沿概念，快速迈向一个技术深度融合、资本高度聚焦，并追求规模化商业价值的新阶段。
与此同时，不止Lila Sciences、OpenAI、谷歌等海外公司，国内的晶泰科技、深势科技均在深度布局AI4Science。
通过量子物理+自动化实验室+AI大模型的深度耦合，晶泰科技成功用于药物研发、材料、新能源等前沿领域。
当然，科学研究本身充满不确定性，AI能否带来深入的洞察并最终转化为成熟产品，是核心的挑战。
毕竟，人类科学家也需要休息，需要投入大量的精力学习新领域。
但AI科研系统可以7*24小时自主发现新反应、新想法，并不断试错和迭代。
在学科不断交叉融合背景下，或许，我们将迎来新知识与产品的爆发。
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