情怀|李彦宏多年情怀终落地，百图生科利用AI技术开启生命科学新征程
_原题为 李彦宏多年情怀终落地 ， 百图生科利用AI技术开启生命科学新征程
文|邻章
此前 ， 业界盛传的百度将进军生命科学领域这件事儿 ， 如今终于靴子落地——9月25 ， 一家名为“百图生科”（英文简称“BioMap”）的生命科学平台公司正式成立 。 而从相关信息来看 ， 百度创始人、董事长兼CEO李彦宏确定将作为牵头发起人 ， 出任“百图生科”董事长 ， BV百度风投CEO刘维作为联合创始人 ， 担任“百图生科”CEO 。
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而从百图生科公司定位来看 ， 其定位为一家生物计算技术驱动的生命科学平台公司 ， 致力于用高性能生物计算和多组学数据技术加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品的研发 ， 力图让更多疾病可预警、可控制、可治愈 ， 实现人类百岁健康梦想 。
在此 ， 在恭喜李彦宏多年情怀终于实现落地的同时 ， 作为业界观察者 ， 我们也需讨论这样两个问题：一是生命科学市场究竟能有多大的潜力 ， 二是百度生科进军生命科学领域 ， 又能否开启AI新故事 。
生命科学市场究竟有多大潜力？ 从宏观叙事来看 ， 生命科学可堪是21世纪最重要的自然及应用科学学科 ， 它与我们人类的生活密切相关 ， 人口膨胀、食物短缺、能源危机、环境污染及疾病危害等的改善 ， 很大程度上将依赖于生命科学和生物技术的进步与发展 。
落实到具体的产业规模 ， 同样能够看到生命科学所蕴含的巨大市场机遇 。 德勤咨询早在2018年发布的《2018年全球生命科学发展趋势》报告中 ， 其就预测称到2020年 ， 生物制剂全球销售额预计将达到2900亿美元 ， 在全球药品市场中的占比预计将超过四分之一 ， 达到27% 。 具体到我国 ， 据科技部社会发展科技司和中国生物技术发展中心发布了《2019中国生命科学与生物技术发展报告》数据显示 ， 2018年我国生物医药行业市场规模已经超过3500亿元 。
并且从当前市场来看 ， 也不难发现资本市场对生命科学公司的青睐——强生、罗氏、默克公司等千亿美元市值的巨头公司自不必多言 ， 而即使是年轻公司 ， 诸如创立于2013年10月的基因编辑公司CRISPR Therapeutics(在纳斯达克上市)当前市值就达到了已达58.46亿美元 。 也由此可见资本市场对生物科技公司的青睐 。
这也或是此前众多科技公司投身生命科学市场的诱因之一 。
进军生命科学领域 ， 百度能否开启AI新故事？ 当然 ， 德勤咨询这份报告更为重要的意义是其指出——“技术领域的指数进步已使得医疗技术领域的创新时机成熟 。 传感器、分析、人工智能、其他数字健康技术正在与医疗技术融合 。 ”
这与高盛此前发布的《人工智能、机器学习和数据将推动未来生产力的发展》（AI, Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity）可以说是如出一辙 。
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报告中指出：人工智能——机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）将对医疗领域产生显著影响——在药物发现与开发领域 ， 机器学习不但可以加速时间范围 ， 还可以提高到达后期试验阶段药物的成功概率（probability of success, POS） ， 有效避免错误发现率（False Discovery Rate, FDR）从而为大型制药公司节约数十亿美元的成本 。 可以说随着人工智能深度融入生物制药研发全周期中 ， 凭借其强大的学习力、智能预测及可复制可追溯等特点 ， 将有效改善生物医药行业一直存在的“高投入、高风险、长周期”行业痛点 ， 在多方面促使生物制药由劳动力密集型向智能技术型转变 。
这是人工智能技术与生物科技领域相结合产生的奇妙化学反应 ， 也是百度生科进军生命科学领域的驱动力量所在 。
众所周知 ， 百度拥有业界公认的全球领先的AI技术实力 ， 并且在生命科学领域有着极早的前瞻性研究投入、资本布局和落地实践——其开发的RNA结构预测算法LinearFold和RNA配分方程和碱基对概率预测算法LinearPartition等 ， 不仅大幅降低了RNA结构预测所需的时间 ， 更具备通用型平台特征 ， 当前“已有公司和机构在和百度洽谈构建mRNA生物计算平台” 。
而在9月25日对“百图生科”外公布的公司成立新闻稿中 ， 则看到：百图生科将与百度底层深度学习算法平台飞桨建立深度战略合作 ， 飞桨将为百图生科提供世界水平的AI底层技术和开发工具 ， 并基于百图生科及其客户的需求迭代 ， 不断推出新的算法和工具 ， 快速构建生物计算行业的开源平台 ， 为整个生物行业提供更多的开源、高效、精准的研发工具 。
这便为百图生科在生命科学领域大展拳脚提供了更为全面的技术保障 。
其实从“百图生科”公布的业务发展两步走战略来看——第一阶段利用前沿AI技术构建完整的生物计算平台 ， 并与提供新的数据轴和新的数据分析、药物设计工具的初创企业与研究机构携手 ， 构建生物计算生态 ， 为生命科学企业和科研用户提供丰富的工具能力和完整的解决方案 ， 做好服务 。 第二阶段 ， 还将深度参与或主导发起新型精准药物和精准诊断产品的研发 ， 携手合作伙伴 ， 为社会贡献极具创新性的精准生命科学产品 。
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