近日，科理新序（Scinetics）完成首轮近5000万元人民币融资，由英诺科创基金领投，沂景资本、小苗朗程、麟阁创投跟投，光源资本担任战略孵化方及独家财务顾问。本轮资金将主要用于AI4S科学基座模型的迭代以及核心团队扩充。
科理新序是一家面向科学发现的AI4S公司，致力于构建“AI4S基模×物理AI”双引擎驱动的自进化科学智能系统，打通“认知—设计—实验—反馈—再学习”的干湿闭环。
从单点模型到基座模型
科理新序创始人、CEO兼CTO张载熙，本科毕业于中科大少年班学院理论与应用力学专业，中科大计算机科学博士（师从刘淇教授），哈佛医学院联培（师从Marinka Zitnik教授），普林斯顿大学AI实验室博士后（师从王梦迪教授）。博士毕业后，他获得十余所海内外顶尖高校教职邀请，并收到国内大厂千万年薪邀请。他于今年7月加入香港科技大学担任助理教授，获化学与生物工程系、计算机科学与工程系、医学院三系同聘。
2019年以来，张载熙团队在AI4S领域完成了一系列代表性工作，包括分子筛选模型MGSSL、药物分子生成模型FLAG、蛋白质口袋设计模型PocketGen、RNA药物设计模型RNAGenesis等，在垂直细分方向均达到SOTA水平。但团队意识到，单点模型无法覆盖完整的科学发现流程。
随后团队进入科学智能体阶段，开发了STELLA、BioClaw等产品。BioClaw社群已聚集1200多人，收到500多份共创者申请，并与美国Ginkgo Bioworks建立合作。STELLA系统已服务超过1000位科研用户，其中国内用户覆盖国家重点实验室及高校研究机构，国际用户中70%来自斯坦福、普林斯顿、哈佛、MIT等顶尖学府。
在单点模型和智能体之后，团队将下一个周期押注在AI4S科学基座模型上——让模型直接在蛋白质、分子等科学空间里做推理，而不是仅在文本层面调度工具。公司正在构建的基座模型，第一个版本将聚焦生命科学的中心法则：DNA到RNA到蛋白质，再到功能和表型。
一个案例
一家深耕急性髓系白血病近二十年的国家实验室，在现有靶点中始终找不到新的突破口。团队用STELLA帮其寻找新靶点，私有化部署后十分钟交回候选列表。排在第一位的靶点此前缺乏直接文献报道和相关实验验证。实验室随后在多个细胞系中完成验证，获得初步正向结果，目前正围绕该靶点设计抗体药物。
自动化实验平台
科理新序正在搭建包含200多种实验仪器的沙盒环境，训练Agentic-VLA（视觉-语言-行动）系列模型，让智能体直接控制机械臂，实现实验流程拆解、实时监控与自主纠错。该系统已在英伟达GTC大会和CES等活动上展示。
同时，团队正在解决科研中失败数据和中间数据被系统性浪费的问题，通过部署专用采集中间数据的设备，提前判断优化方向。
未来，科理新序的目标是构建一个能够理解科学、主动假设、自主实验、持续进化的AI Scientist系统。在张载熙看来，AI for Science不是AI单向改造科学，而是一个双向循环——先用AI加速科学发现，再让新的实验和发现反过来训练更强的AI，两者在同一个闭环中共同演进。公司从生命科学出发，未来将逐步拓展至材料科学、量子物理、航空航天和芯片设计等更广泛的科学领域。
投资方观点
领投方英诺科创基金表示：“科理新序构建的“自进化AI科学家+干湿闭环实验室”体系，精准切中了AI4S领域的核心痛点—通用大模型在实验学科缺乏物理世界验证，团队由中科大少年班出身的张载熙博士领衔，以STELLA和LabOS为核心，实现了从假设生成、实验设计到机器人执行的全链路自主闭环，真正让AI从“预测”走向“执行”。我们坚定看好团队推动AI Native科研时代到来的能力，并期待公司成为AI4S领域的标杆企业。”
沂景资本董事总经理沈琴博士表示：“AI4S已成为一场日益明确的国家间的竞争，谁能率先打通从科学认知、方案生成到自动实验验证与数据反馈的闭环，谁就有望占据未来科学发现与产业创新的制高点。我们看好科理新序以Science-Native AI4S基模融合物理AI执行引擎，团队兼具顶尖学术、产业经验与工程落地能力，具备构建平台型公司的稀缺优势。”
小苗朗程合伙人赵沛舟表示：“AI4S从单点工具迈向科学基座模型与自进化闭环是巨大的发展趋势。科理新序以Scientific Token统一多模态科学数据，用‘AI4S基模×物理AI’打通干湿实验，路径清晰。张载熙博士及团队兼具学术与工程能力，稀缺性强。期待公司成为通用科学智能基础设施的引领者。”
麟阁创投表示：“AI4S正从‘单点能力’迈向‘系统级科学智能’，长期价值不仅在于更强模型，更在于连接模型、智能体、实验与真实科学数据。科理新序具备深厚的AI4S科研积累，并通过STELLA、BioClaw服务全球科研用户，尤其积累了来自国际顶尖高校和科研机构的真实科研交互数据，为科学基座模型持续训练和迭代提供重要基础。我们看好团队打通科研场景、模型与实验闭环的能力，以及由此形成的长期复利效应。”
光源资本合伙人洪镭、董事总经理李正伟表示：“恭喜科理新序完成近 5000 万元首轮融资。本项目由光源资本未来科技产业团队与智慧生命科学团队联合推进。作为战略孵化方和独家财务顾问，光源从公司创立第一天起便深度陪伴，持续参与并见证团队成长。我们始终认为，科学发现是 AI4S 能力跃迁的下一个主战场，科理新序从 language token 走向 scientific token ，打通“认知—设计—实验—反馈—再学习”闭环，推动 AI4S 从单点工具走向基座模型与自主实验系统，正对应行业从预测走向执行的关键趋势。张博士领衔的团队，兼具顶尖学术判断力、完整基座模型技术栈与工程落地能力，既有清晰的路径，也有扎实的执行能力。我们将持续看好并长期陪伴，支持团队以生命科学为起点，走向更广阔的科学发现场景，成为 AI4S 基座模型的领导者。”
创始人引语
“我们坚信，Science is the next coding——科学发现将成为AI能力跃迁的下一个主战场。”科理新序创始人、CEO兼CTO张载熙表示，“我们希望通过AI4S基座模型，探索并打通科学智能的Scaling Law，让模型随着数据、算力与实验反馈的积累，持续提升理解科学、提出假设和验证发现的能力，走向通用科学智能，从底层变革人类探索科学的能力。我们期待科理新序成为AI4S基座模型的领导者。通往Scientific AGI的道路不会一蹴而就，AI for Science必将经历多个周期。我们做好了以长期主义穿越周期的准备。感谢英诺科创基金的信任与支持，也感谢每一位团队成员与我们共同探索。”
关于科理新序
科理新序（Scinetics）是一家面向科学发现的AI4S公司，以“AI4S基模×物理AI”双引擎驱动，构建“认知—设计—实验—反馈—再学习”的自进化科学智能系统。核心团队来自哈佛大学、普林斯顿大学、剑桥大学、中国科学技术大学等高校及Google DeepMind、微软、腾讯、华为等科技公司。公司从生命科学出发，逐步拓展至材料、工程等领域。
转载自 36KR / 暗涌 WAVES
AI4S 也有 Coding 的万亿未来
今年5月，28岁的张载熙结束普林斯顿的博后研究，回到国内。在他面前，有几扇门同时打开：美国高校教职、AI大厂首席科学家和千万年薪。最终，他选择进入香港科技大学担任助理教授，并挺进了创业窄门，创立AI for Science公司科理新序（Scinetics）。
暗涌Waves独家获悉，科理新序近日完成近5000万元人民币融资。本轮融资由英诺科创基金领投，沂景资本、小苗朗程、麟阁创投跟投。
这或许是他既往人生中，为数不多的岔路口。从中科大少年班、直博，到哈佛医学院联合培养，随后进入普林斯顿王梦迪团队做博后，一路笔直。研究AI4S的青年PI，是当下创投市场最喜欢的创业者画像之一。
但创业的决策过程，他也曾纠结。
进入大厂，意味着更充足的算力、数据和人才配置；成为高校PI并创业，要比较独立地找人、找钱、找资源，技术和商业都有不确定性。
最终让张载熙下定决心做出选择的是“工作自主性”，他想主导自己的研究方向，而不是被更大的公司组织约束。他更享受从零搭建一套体系的过程。
创业前，张载熙和团队曾经做出过科学智能体Stella。去年，Stella上线后，服务了上千名科研用户，其中七成以上来自斯坦福、普林斯顿等高校和顶级实验室。相比自训基座模型，智能体落地更快、更容易接入现有研发流程，实现商业化。
不过，这条轻巧的路线，目前仍有局限。以大语言模型作为推理引擎，科学智能体在遇到蛋白质结构、核酸序列等数据时，会先将问题翻译为“自然语言”，再把文字指令交给模型执行。精细的三维结构和模态关系，在几次翻译转换中会出现“损耗”，智能体几十次交互也无法绕开误差。
博士期间，张载熙曾开发分子筛选模型MGSSL、药物分子生成模型FLAG等，在多个细分领域达到SOTA。但他判断，单点能力仍是不够，未来AI4S行业会集体走向多模态。所以，科理新序的核心是做多模态长程推理基座模型。
他提出了“Science Token”概念，希望把小分子、核酸、蛋白质结构等科学数据，转化成模型统一的表征单元，不再经过人类语言的转译，让模型在原生科学模态中推理，完成科学任务。
短期，他们将聚焦商业化路径最清晰的生命科学，未来逐步拓展至材料、工程等科学领域。
谈起未来，张载熙认为AI4S一定会出现GPT时刻、Coding时刻，且这是一个可能超越Coding的市场；他也相信自己所带领的小小团队，有实力开发出“大一统”的科学底座模型，成为AI4S领域里对标DeepSeek、Anthropic的基座模型公司。
技术革命初期，路线没有收敛，创业者才有“以小博大”的机会。近日，我们和张载熙聊了聊，此时投入AI4S创业，他究竟想赌一个怎样的未来？
对话（经编辑）：
01: AI4S，媲美Coding的万亿市场
暗涌 Waves：2019年，你21岁，选择了AI for Science作为博士研究方向，现在回头看很有先见之明。这个赛道从冷变热，你的体感是怎样的？
张载熙：确实比较幸运，职业生涯转型刚好踩中了行业风口。
我读博阶段，这是一个非共识赛道，行业认知是“Science+AI”，AI是提升业务效率的附加算法工具，项目必须深度绑定具体药物管线，比如聚焦多肽药物，或只做蛋白质垂直模型。
现在AI4S朝着通用方向演进，市场普遍认为这个方向会迎来属于自己的“Coding时刻”。写代码赋予了人类在数字世界创造事物的能力；AI4S则是在变革人类底层科学探索、发现新知识的能力,市场价值可以比肩甚至超越Coding。
从Alpha Fold从1到4的迭代，可以清晰看到AI能力正迅速变强。需要被研究的科学问题没有巨变，但新算法让过去难以建模、难以预测的任务，具备了解决条件，更多科学模态的纳入，让模型能力更强。
暗涌 Waves：Science其实是覆盖非常广的方向，现在创业投资的主流技术路线有哪些，技术路径上有收敛的趋势么？
张载熙：客观说，现阶段的AI4S赛道噪声不小，AI4S从业者主要基于自己既往背景做布局，还没有在技术路线上形成共识，难以判定孰优孰劣。
首先是科学智能体，主要靠调用外部工具完成科学任务。优势是落地快、能迅速嵌入现有研发流程，商业验证周期短，因此诞生了不少初创公司。
大厂也都在做，如Anthropic的Claude Science、OpenAI 的GPT-Rosalind。不过，他们的主战场还是Coding等更general的方向，科学方向属于占位式布局、浅浅试探。
第二是虚拟细胞。受Arc Institute相关工作和论文影响，虚拟细胞从去年起热度暴涨。理论上，它在电脑里模拟细胞受药物、基因编辑后的变化，能提前批量筛掉无效候选，压缩研发时间和成本。行业期待很高，发展速度也比较快。
第三就是我们选择的AI4S基座模型方向。这是一种“自下而上”的路线，聚焦底层分子相互作用，从分子机制推导疾病、基因调控网络等上层现象。
暗涌 Waves：去年你们上线了科学智能体Stella，据说反馈也不错，为什么没有选择这条更轻巧的路线？
张载熙：Stella去年上线后，服务了上千名科研用户，七成以上来自斯坦福、普林斯顿等名校和顶级实验室，MIT的张峰教授也使用过。
但我们发现，科学智能体范式有个根本性问题：
它本质上是把科学问题翻译成自然语言让模型理解，再翻译回结构指令让工具执行。很多精细的三维结构信息、多模态之间的微妙关联，会在翻译过程中丢失。
这是范式本身的天花板。你当然可以在智能体框架上不断加工具、加流程，但只要底层推理还基于文本完成，这个瓶颈就一直在。
暗涌 Waves：可以举一个智能体做不出来的例子么？
张载熙：比如蛋白质局部结构优化。要把某个侧链朝特定角度旋转5度，形成氢键或者其他分子相互作用，这高度依赖3D空间的精细推理设计。
如果用智能体做，就是让大语言模型输出文本指令，再调用RF diffusion这类结构扩散模型去执行。但结构模型本身没办法很好理解文本信息，工具输出结果又要转成字符串、截图，再反馈回大语言模型，智能体读得云里雾里，好像对，又好像不太对，只能继续迭代。
就这个步骤，我们尝试了很多智能体，反复交互过几十遍，浪费了大量Token，结果是跑了一堆用不了的东西。根源就是，没有原生的科学模态推理能力。
02: 小天才的大梦想，多模态科学底座模型
暗涌 Waves：所以你认为必须开发AI4S基座模型？有了基座模型，可以解决“跨模态翻译”问题？
张载熙：既然翻译会产生损耗，就不翻译了，让模型直接在原生科学模态空间内，做针对多模态科学数据的长程推理（Chain of Science Tokens）。这一基座模型，也是我们公司的核心产品。
我们针对组学、蛋白质结构、分子化学式、核酸序列等各类科学模态，开发了离散Token化方案，把各类科学信息转化为统一的Science Token输入模型，不再依赖人类自然语言做抽象中转，更贴近科学本质。
模型训练分预训练、mid-training、后训练三个阶段：其中，预训练建立多模态生命科学表征，mid-training学习从序列到结构、功能和细胞表型的跨层规律，后训练重点增强长程推理能力。
暗涌 Waves：这种长程推理，跟既往垂直小模型解决单点任务，有什么不同？
张载熙：比如做酶设计，不再一步出结果，而是像人类科学家一样分步推理：先搭建酶的活性中心，它决定催化功能的核心区域；再搭建蛋白质支架，把活性中心撑起来；最后补充侧链、微调细节。
这套长链条推理能力，是传统垂直模型、工具调用智能体不具备的。
暗涌 Waves：把各类科学信息转换成“大一统”的Science Token，听起来更性感，但小分子、核酸、蛋白质等数据结构差异很大，为什么你们团队可以做？
张载熙：Science Token首先要解决的，是让模型读懂不同科学模态。
过去，围绕小分子、核酸、蛋白质、复合物和跨模态文本，我们分别做过相应的基座模型。从数据收集、模型搭建到训练，完整地走过。因此，团队知道每类科学数据应该怎样编码，不同模态之间又该如何对齐。
同时，做Stella、BioClaw等智能体时，我们积累了大量长链条推理数据，也摸索了通过后训练增强推理能力的方法。
另外，干湿闭环也很重要。Stella除了计算和算法模块，也接入了自动化湿实验。我们在靶点发现、抗体优化、小核酸设计等任务中，跑通过干湿闭环案例。因此，也清楚AI 应如何对接真实科研任务、连接自动化实验设备。
模型进化，需要主动获得大量高质量数据。干湿实验闭环，可以支撑我们持续获取训练数据、持续迭代。
暗涌 Waves：从目前的探索结果来看，这个基座模型的能力如何？
张载熙：在蛋白质结构预测、蛋白功能注释、RNA二级结构预测、DNA突变预测等单项任务上，已取得不错效果。
我们对这个结果不是很惊讶，毕竟科学系统本身就是复杂多模态体系，如果能把多模态信息全部纳入模型，从全局视角做设计搜索，自然更容易得到更优解。
目前，我们在探索下一代模型训练方式，比如尝试AI for AI，Recursive的训练范式，挖掘科学内在规律、拓展更多模态，或提升模型参数量，以此强化长程科学推理能力。我们期待沿着这个方向，能实现AI4S基座模型的ChatGPT时刻。
03: 以Science Token为商业模式
暗涌 Waves：从定价和商业化上看，Science Token会带来新的商业模式吗？
张载熙：是的。不过，Science Token和文本Token的定价逻辑不一样，后者定价主要参考算力和电费成本，但Science Token除了考虑这些基础成本之外，还要衡量它背后的科学价值。有些领域，比如小核酸，数据非常稀缺，对应的Token价值自然更高，定价要体现实际的业务价值。
我们希望成为AI4S领域对标DeepSeek、Anthropic的基座模型公司，探索以Science Token作为计费单元的商业模式。
暗涌 Waves：用Science Token计费，理想的买方是谁、具体用在什么场景？
张载熙：比如药企。当模型能力足够强之后，我们不需要花大力气做BD，绑定单条管线做交付。抗体管线、多肽管线、小核酸管线，各类任务都可以承接。
这时候计价单元就可以基于“消耗了多少Science Token解决这个药物设计问题”。就像Coding，不会按代码行数或模块来定价，客户信任模型能力，直接调用服务，消耗多少Token就付多少费用。这能省去大量BD个案的谈判工作。
暗涌 Waves：如果这个模式能实现，它也会成为AI4S基座模型企业通行的商业化路径吗？
张载熙：Science Token还是我们提出的独有概念；至于衡量长链条科学推理数据质量的标准，及其计费标准，在全行业都没有成熟方案。我们和一些AI大厂交流时，他们也没太想清楚这件事。所以它还是一个非常早期的商业想法，需要行业共同推动形成共识。
暗涌 Waves：从一级市场视角，我们能看到不少投资机构和资金在涌入，但这个方向目前的融资声量跟大模型、具身相比，还差得很远。你觉得大家的分歧在哪里？
张载熙：市场上存在两种极端心态，都可能造成投资决策犹豫。
一部分投资人认可AI4S万亿市场，相信AI科学平权，希望每个人都能释放想象力参与科学探索，他们的怀疑点在于：现阶段的技术能力，能不能把这件事做成。另一部分人则把AI4S市场看得比较小，觉得客户只有高校师生和PI，付费能力弱。
既往，市场对垂直模型具备清晰认知，但投资人对“大一统”的科学基座模型评判标准更严苛。因为他们觉得Harness加垂直领域小模型，足够解决科研需求。从用户端，很多科研人员虽向往更智能化的基座模型，但受惯性影响，习惯了调用工具化专项模型，这也是个矛盾点。
暗涌 Waves：怎样的投资机构更愿意押注于AI4S基座模型？
张载熙：一些投科技的市场化基金，及部分曾深耕过制药领域的投资人。他们理解现有研发体系里的“历史技术债”，就像“屎山代码”一样：药企内部集成上百个小模型，每个环节信息传递都有损耗，维护成本极高。
因此，他们从系统工程的逻辑判断，AI会是变革这些的最强力量。这类投资人更愿意押注基座模型路线。
投资人的共识性要求是：必须快速迭代模型，抢占领头羊位置。团队配置上，我们已经把过去学术界和部分工业界大厂做AI4S基模研发的核心人才聚过来了，技术积累比较扎实。我们本来希望在今、明两年能达成一些商业化订单，但投资人觉得，短期内不需要过度在意这点，优先把模型能力做出来更重要。
文｜胡香赟
编辑｜海若镜
来源｜暗涌Waves（ID：waves36kr）