AI for Science，从开始到现在 | 对话深势科技张林峰、孙伟杰
Episode 140 · November 10th, 2025 · 2 hrs 6 mins
About this Episode
「从物理的黄金时代到 AI 的黄金时代。」
大模型热潮正在深入一个硬核领域：AI for Science，用 AI 加速科学发现。由斯坦福大学前校长参与创立的 AI for Science 公司 Xaira Therapeutics，去年一启动就募资超 10 亿美元；OpenAI 也在今年成立“OpenAI for Science”部门，刚在上个月雇了一位黑洞理论物理学家。
早在 6 年多前，中国的 AI for Science 创业实践已经开始。最适合讲述这个故事的是张林峰和孙伟杰。
2018 年，25 岁的他们创立深势科技。 2022 年 3 月，张林峰写文：《AI for Science 2022：未来已来，即将开始流行》https://mp.weixin.qq.com/s/xhGVSY5jBqVMiXrdSKgdcQ 。8个月后，ChatGPT 才发布。
深势的起点，是用 AI 加速求解量子物理中的“第一性原理计算”，即求解“薛定谔方程”等一系列基础量子物理方程。这是量子论和 AI，跨越百年的两个黄金时代的相遇。
1993 年出生的张林峰来自山西汾阳，因参加物理竞赛保送北大。在定位于跨学科教育的元培学院，他同时修了物理、数学、计算机。与张林峰同龄的孙伟杰来自佳木斯，主修政经哲。两个北方高个儿男孩是院篮球队、羽毛球队队友，也在元培学生会体育部搭档。
大二时，元培体育部举办趣味羽毛球赛后，孙伟杰（左）和张林峰（右）从邱德拔体育馆骑车回宿舍。
6 年多来，深势科技推出了 Hermite 药物计算设计平台、Piloteye 能源电池研发平台；以及一系列预训练科学模型，如分子大模型 Uni-Mol、实验表征大模型 Uni-AIMS 、蛋白质大模型 Uni-Fold、基因大模型 Uni-RNA 等；科学文献大模型 Uni-SMART；和综合这些积累的科研平台与科研 Agent，“玻尔科研空间站” 和 SciMaster；服务了宁德时代、比亚迪、多氟多、长安汽车、京东方、东阳光药、人福医药、诺泰生物等企业客户。
本次访谈，我们与张林峰、孙伟杰一起回顾了他们亲历的 AI for Science 从开始到现在的发展脉络，深势科技在有限资源下经历的焦灼、抉择，和他们在科研平台与垂直应用间的取舍。
多年前，杨振宁曾在一次高能物理学术讨论会上说：“The party is over”，上一个物理大发现的时代已然远去。大三时，张林峰一度迷茫：“我们这一代希望从底层科学出发做点儿事的同学，都缺点儿让人兴奋的大问题。”
现在，派对又开始了。
本期访谈的图文版：__
《对话深势科技张林峰、孙伟杰：AI for Science，从开始到现在》
**本次访谈之后也会发布视频版，可在抖音、B站、小红书、微信视频号搜索“晚点聊”或“晚点”观看。*
本期嘉宾：
张林峰，深势科技创始人兼首席科学家
孙伟杰，深势科技创始人兼 CEO
本期主播：程曼祺，《晚点 LatePost》科技报道负责人
时间线跳转：
-起点：用 AI 加速“第一性原理计算”
01:32 93 年生人学物理，the party is over 的迷茫
08:42 用 AI 加速第一性原理计算：薛定谔方程、密度泛函、分子动力学
-提出 DeePMD：从“两亿核时”到“笔记本跑半小时”
21:31 第一个 milestone：用一套统一方法表示多种“不变性”
26:27 普林 2017 年的 200 多块 P100→DeePMD-kit→DeepModeling 开源社区
29:51 AlphaFold 和 DeePMD，AI 做科研的两种方式
-起步的 5 年：是公司，也是“大学”
32:38 毕业、回国、创业：机会是 AI for Science，不是 get simulation done 然后发论文
42:06 做微尺度的“达索系统”，把量子物理软件化
56:14 人才培养：在 DP “读大学”的少年们
-从机器学习到 Agent，AI 科学家，AI for Science 的五个阶段
01:04:37 机器学习数理建模→预训练→大语言模型→科研 Agent→AI 科学家
01:16:20 Agent 正在重塑科研范式
01:22:46 “科研无国界”被挑战，在中国，更能推动开源、开放
01:29:00 垂直还是平台，一个必须做的取舍
01:32:57 诺奖表彰“第一个”，而基础平台要做“最后一个”
01:39:24 我们为 AI 科学家最好准备了吗？
-热血少年、沙漠流浪、灌篮高手
01:49:13 欲望与勇气，《牧羊少年的奇幻之旅》
01:55:33 “老爹，你最光辉的时候是什么时候？”“就是现在！”
01:57:21 “理想主义的实干者才能改变世界”
01:57:59 Next Question：Innovator 什么样？第一批 AI 发现的新成果
02:04:04 连点成线：不约而同，我们在好多期节目里都聊到了 AI 加速科学发现
相关链接：
张林峰：《AI for Science 2022：未来已来，即将开始流行》
张林峰：《在PD“读大学”的少年们》
晚点聊 116 期：《当AI研究者写科幻，与Meta田渊栋聊他的智能想象：我们终会“所思即所得”》
晚点聊 103 期：《用Attention串起大模型优化史，详解DeepSeek、Kimi最新注意力机制改进》
晚点聊 101 期：《与王小川聊AI✖️医疗：通向“生命科学的数学原理”》
附：本期节目中出现的术语、人物、公司
鄂维南：应用数学家，中国科学院院士，张林峰在普林斯顿的博士生导师之一；主攻多尺度建模与机器学习在物理系统中的应用。
黎曼几何：研究带曲率空间的几何结构，是广义相对论数学语言的核心，由黎曼在 1850 年代提出。
古典微分几何：研究曲线和曲面的局部几何性质，是现代几何的基础框架，成熟于 1820 年代。
弦论：把“点粒子”换成一维弦来描述宇宙的高能物理理论，试图统一量子力学与引力。
冯济：北京大学量子材料科学中心，博雅特聘教授；罗纳德·霍夫曼的学生。
罗纳德·霍夫曼（Roald Hoffmann）：诺贝尔化学奖得主，以理论化学和化学键研究著称。
邓肯·霍尔丹（Duncan Haldane）：诺贝尔物理学奖得主，因拓扑量子物态理论贡献而闻名。
罗伯特·卡尔（Roberto Car）：计算化学家，张林峰在普林斯顿的博士生导师之一，Car–Parrinello 方法共同提出者。
Michele Parrinello（米歇尔·帕里内洛）：Car–Parrinello 方法的共同提出者。
Ab intio Molecular Dynamics 从头算分子动力学方程 ：Roberto Car 和 Michele Parrinello 在 1985 年发表了论文（Unified Approach for Molecular Dynamics and Density-Functional Theory（《分子动力学和密度泛函理论的统一方法》），提出了Car-Parrinello 分子动力学方法。
薛定谔方程：量子力学的根本方程，描述微观粒子的波函数随时间如何演化。
波函数：在量子力学中刻画系统全部信息的数学对象，其平方给出概率密度。
密度泛函方程：密度泛函理论中的基本方程，通过电子密度而不是波函数求体系能量。
王涵：北京应用物理与计算数学研究所科学家，Deep Potential 的合作者之一
Deep Potential Molecular Dynamics（DeePMD 深度势能分子动力学：深势团队提出的深度势能模型方法，基于神经网络学习原子间相互作用。
DeePMD-kit：DeePMD 方法的开源软件套件，用于训练势能模型并进行分子动力学模拟。
DeepModeling：围绕物质模拟的开源生态，包括 DeePMD 在内的工具集。
汤超：物理学家、生物物理与复杂系统研究者，在理论物理与系统生物学有影响力。2018 年与鄂维南在学术研讨会中一起提出 AI for Science。
薛定谔公司（Schrödinger）：成立于 1990 年，从计算化学软件起步，后来扩展到药物发现平台。
Accelrys（现 Dassault BIOVIA）：成立于 2001 年（由 Molecular Simulations Inc. 等合并而来），在 2014 年被达索系统收购并更名为 BIOVIA。
达索系统（Dassault Systèmes）：成立于 1981 年，最早做 3D 设计与仿真软件（CATIA），后来扩展到材料、生物、制造等全栈建模平台。
玻尔科研空间站：深势团队打造的 AI for Science 计算科学平台。
SciMaster：深势科技 2025 年夏天推出的科研智能体
Uni-Mol：用于分子结构与药物发现任务的通用深度学习模型。
Uni-RNA：使用深度学习处理 RNA 结构与设计任务的模型体系。
Evo 2：2025 年 2 月，由 Arc 研究所、斯坦福、英伟达合作推出的生物分子科学基础模型。
AlphaGenome：2025 年 6 月 DeepMind 发布的一款能解读基因组功能和预测变异效应的模型。
Future House：2023 年 Google 前 CEO 埃里克·施密特支持成立的 AI for Science 公司，主攻新材料、新药研发和 AI 驱动实验。
剪辑制作：Nick
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