这一次，“X-Day”西丽湖路演社走进清华校园

路演结束后，一位投资人想再约两三家团队细聊。

10月8日下午，“X-Day”西丽湖路演社携手“创投 中国”科创路演厅，在清华大学举办AI for Science专场。

六家初创企业轮番登台。AI如何帮助科研取得新突破？技术优势如何转化为产品？又有哪些客户愿意为此付费？现场的讨论，从科研成果延伸到创业的现实课题。多年的技术积累，让这些团队有了走出实验室的底气。但把成果带向市场，还需要资金。

从深圳南山到清华园，西丽湖正是为这样的相遇而来。路演只是起点，值得期待的，是此后一次次深入交谈，让实验室里的探索，逐渐有了更多回响。

走进清华园

一群科研创业者登场

最 先登场的是量坤科技。

公司致力于融合量子计算、人工智能与高性能计算，为科学研究提供计算基础设施，推动量子计算走向实际应用。创始人兼CEO吕定顺本科毕业于哈尔滨工业大学，博士毕业于清华大学交叉信息研究院，此后先后在华为、字节跳动从事量子计算相关研究。

“让三种算力，各干最擅长的事。”吕定顺在现场这样解释业务思路。一次关键的分子模拟，要兼顾精度、速度与成本，量坤科技希望通过不同算力的协同寻找新的解法。据介绍，公司客户主要集中在新能源和半导体领域，已实现项目交付。

新忆科技随后登场，背后是一支长期研究新型存储器的清华团队，其新型阻变存储器（RRAM）技术已进入量产应用。

简单来说，公司希望让AI推理更省电、成本更低。新忆科技CMO贾槐真介绍，公司已在显示触控驱动领域为品牌客户供应RRAM IP，并通过验证芯片测试存算方案的能效，目前正推进面向神经网络和大语言模型的推理芯片开发。

轮到和光智成登场，话题转向了材料研发。

公司首席科学家刘宇宙，本硕均毕业于清华大学，博士毕业于纽约大学，现为北京航空航天大学化学学院教授、博士生导师。围绕分子设计与合成，和光智成将材料智能体、自主实验室与化学数据建设结合起来：由AI提出分子及合成方案，在真实实验中验证，再将实验数据反馈给模型。

方案最终还要满足工业客户的要求。市场与融资负责人刘斯麦在现场提到，客户问得最多的是材料成本、交付时间和性能。据介绍，公司已在北京昌平投入使用千余平方米的自主实验室，通过承接委外研发，以及为客户部署模型和自主实验室，解决具体的材料研发问题。

同样关注真实实验的，还有深度自主。

这家公司面向科学超级智能，探索由AI与真实实验反馈共同驱动的自主科学发现。创始人许治平希望将AI的推理能力接到实验室，让模型能够调用仪器、执行实验，并根据结果决定下一步。

实验失败，也是其中重要的反馈。许治平举了一项淀粉测定实验的例子，团队尝试让系统分析失败原因，提出新的假设，再生成新的实验方案进行验证。对于深度自主而言，实验自动化之后更关键的一步，是让结果持续影响科学决策。

随后登场的数全基因，聚焦AI制药服务。

创始人郑杉是清华大学创新领军工程博士，他谈及要判断药物在人体内产生怎样的反应、对哪些患者有效，需要患者级的真实动态数据支撑。数全基因希望通过血浆RNA捕捉疾病状态的变化，为患者分层、疗效监测及药物研发提供辅助判断。

据介绍，公司已与十多家医院开展近20项临床合作和科研项目，在临床研究中积累数据，并向药物试验与药企服务延伸。

最后登场的煜晟智元，是一位95后在校创业者的探索。

创始人叶宇轩博士就读于清华大学，也是清华大学学生创客空间协会会长。他在现场谈到，希望为药物开发和精准医疗打造“数字生命基础设施”。

煜晟智元以高仿真虚拟类器官世界模型为核心，结合真实类器官、患者来源样本数据与小动物免疫模型，持续校准模型中的免疫微环境。

叶宇轩展示了由类器官数据训练的虚拟心脏类器官模型。团队希望借助自研单分子数字免疫检测技术，捕捉微量样本中的免疫标志物变化，为疗效与免疫安全性预测提供依据，让模型更接近真实人体的反应。

科研中的一道道难题，成为这批创业者的起点。AI改变科学，正在这些具体的探索中展开。

“北京源头创新+南山产业转化”

走出实验室

科研成果如何走向产业，是活动现场反复讨论的问题。

“人工智能正在深刻改变知识生产和科学探索的方式，推动科研范式变革。”清华大学党委常委、副校长彭刚在致辞中谈到，清华大学既重视用人工智能拓展研究方法、加快科学发现，也重视通过解决真实科学问题为人工智能开辟新方向。

商务部投资促进事务局局长刘民强指出，AI for Science正在深刻重塑科学研发范式，是推动基础科学突破、培育新质生产力的重要赛道。这一领域也面临成果转化周期长、商业化路径有待探索等现实问题，需要创新端、资本端和产业端紧密协同。

到了圆桌环节，投资人进一步谈到转化路径上的具体问题。

华控基金合伙人、董事长华桦指出，AI for Science仍处于早期阶段。垂直模型的预测准确度有待提高，计算与真实实验之间需要形成完整反馈，大量既有实验数据的可靠性及可训练程度也仍有不足。

垂直数据的稀缺，同时为创业公司留出了机会。在英诺基金创始合伙人李竹看来，这些实验数据与语言模型使用的数据不同，大模型公司同样需要积累，拥有独特数据的团队由此建立自身优势。更值得关注的是，真实实验数据如何大规模、自动化地获取，并持续反馈给模型，推动科学智能继续迭代。

研发提速之后，商业价值如何体现，还要回到具体赛道中判断。华映资本创始管理合伙人季薇对比了材料与制药两个领域。在材料研发中，AI带来的效率提升，还要经过下游工艺与终端市场的检验，最终产品的成本仍是客户的重要考量。制药行业则有较成熟的产业分工和资产交易体系。在她看来，AI提高分子成药概率的能力，有机会体现为分子资产的价值，企业可以在不同研发阶段通过交易变现。

水木校友基金管理合伙人王学辉提醒，不同领域的科学突破，兑现节奏也有差异。数学、物理方向更多体现模型能力，制药与材料更接近具体的产业需求。创业公司可以先提供技术服务，条件成熟时再做产品。大型企业也在推进AI应用，初创团队需要把握迭代的窗口期，根据自身发展情况，选择独立成长、并购或与大厂合作等路径。

在水木创投合伙人颜祎看来，中国在实验工程化人才、成本与效率方面具备优势，为AI for Science的数据积累提供了条件。他表示看好国内企业在这一领域形成全球领 先模型以及解决方案。

“任何一个前沿科技的发展离不开商业落地和产业的结合。”启迪之星创投总经理、主管合伙人刘博在现场谈到，启迪之星投资的两家AI for Science企业已落地深圳南山，早期发展仍需要资金、产业资源与数据方面的支持。

“北京源头创新+南山产业转化”，是深圳市南山区副区长李志娜提出的期待。此次走进清华园，希望搭建起这样一座桥梁，让高校科研成果精准对接南山的产业和金融资源。

据介绍，南山已累计培育超220家上市公司、6000余家国家高新技术企业。对于前沿科研团队，这些企业意味着潜在的客户，也意味着合作开发和产业验证的机会。围绕办公场地、人才安居及科研补贴等需求，南山持续完善企业落地发展的支持体系。

西丽湖承担的，正是其中的连接作用。

由南山区打造的“X-Day”西丽湖路演社，将项目筛选、专业辅导与路演后的长期跟踪结合起来。平台自启动以来已举办21场主题路演，累计吸引581余个优质项目报名，助力62家企业获得股权投资超35.56亿元。此次携手“创投 中国”科创路演厅走进清华园，也让这条连接向科研源头延伸。

科研成果走出实验室，要找到真实的应用场景。深圳的产业需求，让这一步有了方向。从西丽湖到清华园，一场路演，也为此后同行埋下伏笔。