科创Z世代 | 当AI开蛋白质“盲盒”…… | 媒体报道 | 资源中心

在今天故事的开始，我们先来问一个简单的问题，什么是蛋白质？

你肯定会说，这还不简单，我们吃鸡蛋、喝牛奶不就是为了补充身体中的蛋白质吗？

没错。但是，你可能不知道的是，蛋白质不仅是生命的基石，更是一个“万能工具箱”，它在自然界和工业中的应用极其广泛，几乎无处不在。很多年来，人类一直希望通过生物技术，能够越来越多地利用这个“工具箱”去解决工业、医疗、环保等领域的各种挑战。可这个过程并不容易，因为蛋白质是由氨基酸组成的，每种氨基酸都有自己独特的性质和形状，它们一个接一个手拉手连接起来，形成一条长长的链条，这就是蛋白质序列，这个序列决定了这条链条会如何扭曲、折叠成独一无二的形状，而这个形状决定了蛋白质的功能。

我们今天故事的主人公就是一个每天和这些奇妙的蛋白质打交道的人。

刘灏，上海天鹜科技有限公司联合创始人、首席技术官，他和团队希望通过通用大模型技术，为生物医药、合成生物学等众多领域，提供从蛋白质设计、实验验证到小试、中试、商业化生产一站式、全流程 of AI 蛋白质整体解决方案。在2025浦江创新论坛“寻找青年的声音”活动中，他荣获了“青年先锋”的称号。

AI，会是人类利用蛋白质的“终极答案”吗？

2016年，AlphaGo击败世界围棋冠军李世石的那一刻，人工智能开始广泛进入了公众视野。那时正准备攻读上海交通大学博士学位的刘灏，和许多人一样被这场人机对决深深震撼。他开始隐隐觉得，生物科学领域一直依靠传统实验方法进行蛋白质设计和改造的道路，可能会发生改变。如果AI能够在如此复杂的围棋对弈中胜过人类最顶尖的选手，那么它是否也能成为帮助我们理解和设计蛋白质的新型工具呢？出于这样的思考，在读博期间，刘灏开始尝试将AI引入自己的蛋白质研究中。

2020年AlphaFold 2发布，它解决了困扰生物学家50多年的一个难题，那就是如何准确地从蛋白质的序列预测它的结构，这更加坚定了刘灏要将AI与蛋白质设计深度融合的想法。刘灏用了一个生动的比喻来描述蛋白质设计的过程，它就像是“大海捞针”。针对常见的蛋白质，改变1、2、3个氨基酸的可能性呈指数级增长。如果把它的整个空间算出来，大概是20的361次方，即使我们把地球上所有的原子都拿来做实验都没法满足这么大的实验空间。而过去传统的蛋白质开发几乎完全依赖专家经验和大量试错，效率非常低。这一次，AI仿佛打开了一个新的蛋白质世界。

采访实录 (一)

过去我们改造一个蛋白质除了培养专家的时间，要试错的话可能还要 2 到 5 年，才能开发一个非常好的性能的蛋白质分子。但是如果有了 AI 方法的加持，我们能够把它做到 2 到 6 个月，这也是我们过去做了这么多案例真实的一个效果。再一个在成功率方面，之前可能是 0.1% 到1%，现在可能我们做到30%，随着迭代它甚至可能做到 100% 的成功率，这个是非常夸张的。

不仅是极大程度缩短了时间，而且极高地提升了准确率。那个时候是不是就觉得这个领域还是有很大的成长和想象空间的。

是的。我们每一次在写论文的时候，都会有一个introduction的部分，这个部分会讲我们的工作对什么领域有帮助，博士期间我的研究是关于蛋白质对疾病的治疗，每一个科研工作者都希望自己的成果能够落地，能够应用到日常生活或者工业生产里面。但实际上，我们很难看到成果真正落地应用的时候是什么样的。AI 蛋白质设计技术又是一个突破性的、颠覆性的技术，所以我们希望能够快速地把这个技术落地，然后亲自去看一下自己的技术能够做到什么样。

有了AI，蛋白质设计改造就“万事俱备”了吗？

AI打破了专家经验的思维局限，经常会给出“不同寻常”的设计思路，这让刘灏和团队既震惊又兴奋。然而，将新技术推向市场的过程并非一帆风顺，天鹜科技遇到的最大困难就是客户都对这样一个新技术保持观望态度，大家都不愿意做第一个“吃螃蟹”的人。面对市场接受度的挑战，刘灏和他的伙伴们没有选择等待，而是主动调整了商业模式，转变为组建自己的实验团队，通过“干和湿”的实验迭代做出自己的真实案例，再去说服下游的客户。事实证明，这种“AI设计+实验验证”的模式，不仅加速了技术迭代，也为客户提供了更可靠的产品解决方案。

采访实录 (二)

我们跟一家企业合作做了一个胰腺炎检测原材料的工具酶，这个检测原材料它叫麦芽七糖苷，之前都是依赖进口的，进口价也非常高，大概在每公斤几十万这样的一个价格。后面我们对它的工艺进行了优化，原来这个麦芽七糖苷是用化学法来生产，现在我们用的是酶催化的方式。我们对这个酶进行了改造，把它的性能做了大幅提升，从而实现了产量的提升。目前大概能做到每公斤几万块钱，成本降了大概有90%。

听起来好神奇，通过这个 AI 的改造，它的价值、效率都会有改变。那除了在医药领域的应用，AI设计蛋白质还能在哪些产业“大显神功”？

比如说我们的洗涤产品、日化产品里面，我们可以把蛋白质加到洗衣液或洗衣粉里面，可以有效地帮助我们除去衣服上的一些顽固的污渍。那另外一个还有像农业里面，我们可以把这些蛋白质加到我们的动物饲料里面，从而可以提高动物的消化能力和代谢的能力。还有像能源、环境保护、肿瘤诊断等等，其实都可以用到我们的技术。

刘灏告诉我们，AI设计只是第一步，真正的壁垒在于“规模化落地”。这是很多技术型公司都会面临的问题，天鹜科技也同样面临着挑战。

举个很简单的例子，我们实验室设计出来的蛋白质，我们想要验证它的性能，比如我们需要在不同的pH数值下去做蛋白性能的检测，那我们可以轻松地加一些酸和碱，就把它的pH数值调过来。但是如果真正放到一个大的发酵罐里面，我们想对它的pH数值进行调节就不是那么容易了，所以怎么去把这个工艺做好，怎么把这个放大效应给它克服了，是很关键的事情。如果我们这个比别人领先的话，就会形成很大的壁垒。

就有了你们的护城河。

AI“破译”，I人“破圈”

在奇妙的蛋白质世界里，AI正像一把钥匙，打开一个个曾经紧锁的“盲盒”。而对刘灏来说，这场探索不仅是技术的突破，更是一场对自我的挑战。从科学家到企业家的身份转变，尤其是性格上的调整，这在最初的时候甚至让他感到有些痛苦。

采访实录 (三)

我本身是一个I人，做科研的人大多数都是关注在研究上，跟人沟通相对没有那么顺畅。

但你现在接受采访对答如流。

这都是被现实“毒打”过以后的样子。举个例子，如果第二天是开一个研发的会，我头一天晚上就会睡得非常好，非常放心。但如果第二天是一个采访或者去做一个演讲的话，我可能要准备很久。我之前跟人聊天都是讲技术、讲专业参数，现在很努力地在改变对于 CTO 的刻板印象，比如用女儿洗衣液的例子。我觉得这是我从科研工作者到创业者的一个改变。

一下子和大家的生活拉近了，每个人都能听明白这是在讲什么事。

是的，因为跟人沟通，肯定需要双方都能听得懂，才会有更好的效果。