携科研理想，赴产业实效 | 专访途深智合联合创始人沈逸卿

沈逸卿，途深智合的联合创始人、CTO。本科就读于上海交通大学，后赴约翰·霍普金斯大学攻读计算机博士。2023年4月途深智合成立，公司专注打造生命科学领域新一代 AI 基础设施平台 (AI Foundry)，融合多模态基础大模型、生物医药垂直模型以及自动化实验系统，缩短新药研发周期，降低前期研发投入。目前公司已和海内外多家医药企业达成项目合作。

如今 AI 制药行业褪去泡沫、回归产业本源，行业竞争不再只比拼单点算法性能，而是综合考验技术落地能力、研发闭环效率与实际产业价值。从深耕理论的学术研究者转型企业 CTO，沈逸卿完成了从“单纯追求技术最优”到“锚定产业实效”的思维蜕变。

沈逸卿

途深智合的联合创始人、CTO

胡润百富·沈逸卿专访

胡润百富：

您观察到近几年AI赋能创新药领域，发生了哪些关键变化和技术突破？

沈逸卿：

多年来我一直在思考：如何让深度学习真正落到生命科学的研发场景里。不敢说行业资历深厚，更多是在项目实践中持续摸索、边做边学。

回望近几年行业发展，有两点体会尤为深刻。一是底层能力的跃迁：从蛋白质结构预测，走向复杂分子的从头设计，AI开始具备一点"创造"而不只是"识别"的能力。二是行业心态的转变，从单纯讲概念，转而依靠临床数据、实验结果验证技术价值。最近几年尤其明显，大家开始重新审视AI在药物发现中的真实价值，更看重能不能闭环、能不能交付。

于我们团队而言，这无疑是利好趋势。行业褪去概念泡沫后，技术本身的真实落地能力，重新成为市场竞争的核心标尺。

胡润百富：

从顶尖技术研究者到创业公司CTO，是从“深耕单一技术”到“用技术驱动商业”的跨越。这个过程中，您发现了自己哪些之前未被察觉的优势或短板？又如何在团队管理、研发推进和商业落地之间完成角色转换？

沈逸卿：

从研究者到CTO，最大的不同是评价标准变了。做研究时，或许可以为一个指标的极致反复打磨；但在公司里，要在周期、成本、人和商业价值之间权衡取舍，很多时候"足够好且能交付"比"最优"更重要。

所以现在我们团队更愿意把CTO的角色理解成一个名"翻译者"：把前沿技术翻译成产品和商业语言，也能够把一线的真实需求同步反馈给研发端，引导整个团队尽量朝着有价值的方向走。

胡润百富：

工作中遇到的一个个困境可能是成长的开始，有时候，失败比成功更有人生的层次感和讲述的必要。对您来说，在途深智合推进AI创新药研发和产品化过程中，踩过最大的“坑”是什么？有哪些经验分享？

沈逸卿：

对我们而言早期最容易踩的"坑"，往往不是某个具体的技术问题，而是认知层面的偏差，譬如容易高估单点技术的价值，低估把技术真正变成可交付成果之间的距离。AI制药是一个典型的"干湿学科"交叉领域，模型再漂亮，最终还是要回到实验台上被验证。我们也是在不断试错中，才慢慢体会到搭建完整研发闭环和落地远比单点突破更难、也更重要。

所以与其说踩过什么大坑，不如说我们一直在提醒自己常怀敬畏之心：对生物体系的复杂性保持敬畏，对临床和产业的真实门槛保持敬畏。这些经历没有什么戏剧性，但它让我们更早地把重心放在"能不能真正解决问题"上，也让整个团队形成了以实验数据、落地成果为核心判断依据的做事风格。

胡润百富：

途深智合在AI创新药方向已经有了一些阶段性成果。能否分享一个最具代表性的技术或项目进展？它解决了创新药研发中的哪个核心痛点？

沈逸卿：

如果用一句话概括，我们这几年做的最有代表性的事，是把"AI设计"和"自动化湿实验"真正连成一个闭环，而不是停留在算法层面。

AI可以生成大量候选，但要逐一去表达、纯化、测活性，不仅周期漫长、成本高昂，模型迭代的反馈链路也十分缓慢。我们想解决的，正是这个"设计—验证—迭代"之间的断点，让AI模型的产出能快速进入实验，再将实测实验数据回流训练、持续优化 AI 模型。这件事的价值不在某一个漂亮的数字，而是重构了研发的推进节奏：把以往以 “月” 为单位的研发循环，转变为效率更高、可标准化复制的快速迭代模式。

胡润百富：

在您看来，AI创新药未来的红利藏在哪里？作为CTO，您如何带领技术团队提前布局核心能力，同时让研发方向精准匹配药企、科研机构或临床端的真实需求？

沈逸卿：

AI创新药未来的红利，不在那些已经被验证、竞争充分的靶点上，而在传统研发手段难以攻克的领域，比如难成药靶点、复杂机制的多特异性分子，特别是需要从头设计才能切入的场景。AI的计算优势，恰恰在这些高维度、高复杂度的问题上最能发挥。

我们的思路是两条腿走路。一方面提前在底层能力上布局，让平台具备处理复杂问题的"通用性"，而不是只为单一任务服务；另一方面，坚持让研发方向贴着真实需求走。因此我们尽量让团队离临床和产业更近，多听客户、药企、科研机构在一线遇到的真实困难，再反向梳理、补齐所需的各项技术能力。

胡润百富：

作为技术出身的创业者，您当初选择投身AI创新药创业的核心初心是什么？在您看来，对于技术型企业家而言，最核心的“商业能力”是什么？

沈逸卿：

说实话，我不太愿意把 “初心” 说得过于宏大。最初的想法其实很简单：做研究时一直在做AI和生物医学的交叉方向，看到不少技术停留在论文阶段，没能落地，会觉得有点可惜。新药研发周期长、成本高，如果能用AI让整个研发流程提速些许，便就是一件有意义的事。至于最终能做到什么程度，当时我们心里并没有明确答案，更多是抱着"先认真试一试"的心态，一步步走到今天。

至于技术型创业者最核心的"商业能力"，我可能还没资格下定论，自己也仍坚持学习。如果谈一点浅显的感悟，也许是"少一点自我证明，多一点倾听"。

本文系胡润百富专访，素材来源于受访者

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