摘要：AI虚拟细胞平台公司「百曜科技」最近拿了数千万元天使轮融资，峰瑞资本领投，顺禧资本跟投，明德资本做了独家财务顾问。

36氪刚放出消息，AI虚拟细胞平台公司「百曜科技」最近拿了数千万元天使轮融资，峰瑞资本领投，顺禧资本跟投，明德资本做了独家财务顾问。

这消息在AI和生物医药圈不算小，毕竟AI虚拟细胞这赛道，最近一两年才真正热起来，能拿到融资，说明公司的技术和方向确实被资本认可了。

百曜的创始团队早在2023年就搞出了大动作，发布了个“知识增强、跨物种、亿级数据量”的单细胞预训练基础模型。

后来没停步，又快速迭代出首个基于图结构的单细胞预训练基础模型。

这模型到底能干啥？简单说就是让AI能看懂基因调控的规律，还能明白细胞在不同内外环境下的状态变化，进而模拟真实细胞的行为。

更厉害的是，这些研究成果还登上了《CellResearch》《AdvancedScience》《NSR》这些权威期刊，其中一个还成了封面文章。

能上这些期刊的成果，技术硬实力不用多说，懂生命科学的都知道，这些杂志的审稿标准可不是一般的严。

百曜团队对36氪说，他们建的单细胞基础模型走的是“预训练+微调”的路子，泛化能力和下游应用潜力都不错，这为AI虚拟细胞平台落地产业打下了技术基础。

本来想觉得“预训练+微调”这种路径挺常规的，但后来发现不是，关键在于他们把生物学先验知识融进去了。

这就意味着AI学习的时候不是瞎学，有明确方向，输出的结果也更贴合真实的生物学逻辑，不会出现那种看似合理、实际不符合生物规律的情况。

除此之外，这个模型还有两个亮点，一个是首次整合了超亿级的单细胞基因表达数据，数据量够大，模型学习的素材就多。

另一个是联合了人、小鼠两个物种做跨物种预训练，为啥要跨物种？

是为了让模型学到不同物种共通的生命规律，这样以后把动物实验的数据转化成人体能用的信息，或者预测人体细胞的反应，就有了可能。

以前传统模型大多只针对单物种，动物实验结果往人体上套的时候，经常出现偏差，百曜这个跨物种训练的思路，确实能破解不少这类难题。

百曜能搞出这些技术，其实也离不开整个行业的大环境，近两三年，随着技术不断演进，“AI虚拟细胞”才成了备受关注的热门赛道。

首先是数据获取技术跟上了，以单细胞测序为代表的技术越来越成熟，多组学数据开始爆发式增长。

这些数据就像模型训练的“燃料”，没有足够的燃料，再厉害的AI也跑不起来。

然后是算法层面的突破，自注意力机制的自监督预训练策略出现后，处理高维又复杂的生命科学数据有了趁手工具。

以前想对细胞做精细表征和动态模拟，基本是不可能的事，现在有了这个工具，这些目标才慢慢变成现实。

我查过相关资料，自注意力机制在生命科学领域的应用，让高维数据处理效率比以前提升了不少，这对AI虚拟细胞的发展来说，是关键的助推力。

政策层面也给足了支持，中美这些国家都在积极推动“用基础AI模型做生命模拟”。

中国的“十四五”规划里明确说要加快生物技术和生物产业发展，还据此布局了AI生命科学国家重大科技基础设施，比如上海、深圳已经落地了相关平台，能实时生成亿级单细胞数据。

美国那边，2025年4月FDA也表态了，倡导在抗体药物研发中用AI模型和器官芯片替代传统动物实验。

政策一倾斜，行业发展的速度肯定会加快，企业也更有底气投入研发，产业端的动作也不少。

海外已经有企业抢先探索了，比如XairaTherapeutics在搞肿瘤新靶点发现，Asimov在做干细胞定向分化和工程细胞改造。

国内也没落后，2024年下半年就有两家AI虚拟细胞企业拿到了千万级融资，现在整个行业已经从“海外领跑”变成了“中外竞逐”的局面，应用场景也从药物研发拓展到了细胞治疗这些领域。

当然，AI虚拟细胞这事儿没那么好做，它是个又复杂又多维度挑战的大工程，除了算法要攻克的难题，对算力、数据这些资源的要求也极高。

想打造一个涵盖多模态数据、接近完整的虚拟细胞基础模型，投入规模可能达到“百亿美金”级别。

如此看来，这个赛道的门槛不是一般的高，小公司根本扛不住这样的投入。

斯坦福大学2025年的AI算力报告里提到，训练一个中等规模的AI虚拟细胞模型，每月要消耗1000PFlops算力，换算成成本大概是1亿元人民币每个月。

而且多模态数据的整合也不容易，像基因、蛋白、代谢这些不同维度的数据，现在整合率还不到30%，数据壁垒特别明显。

之前就有一家海外初创企业，因为拿不到足够的临床单细胞数据，模型的泛化能力不够，2024年直接终止了虚拟细胞的研发项目，这也能看出数据和算力有多关键。

对此，百曜科技团队也说了，当前AI虚拟细胞技术还处在发展早期，他们这些公司推出的首批虚拟细胞大模型，只是初步验证了从0到1的理论路径。

而且大模型的技术特性决定了这个领域有很强的马太效应，未来谁能在高质量数据积累和算法迭代上一直领先。

谁搞出来的生命科学研发平台，就有望让底层研究和生物医药产业在效率和成本上实现指数级优化。

峰瑞资本副总裁谢达的观点也很有参考性，他说细胞是生命的基本单元，也是疾病寻因和药物研发的“主战场”。

虚拟细胞靠生物组学数据和AI大模型能力，构建细胞的“数字孪生”，能给细胞发育、药物敏感度、抗体生产这些研究和研发场景赋能，大幅降低试错成本和周期。

他还提到百曜在这个领域深耕多年，已经搞出了多个基础模型和特化模型，还和国内外医药企业合作了，这也是他们看好百曜的原因。

明德资本合伙人胡茗译则从另一个角度看，他说生命科学研究正在跨越多个关键尺度，从宏观的表型与组织，到微观的分子通路，再到承上启下的细胞功能尺度。

以前缺乏在细胞这个整合尺度上做动态、定量研究的能力，只能靠截面数据推测细胞动态，现在海量多组学数据和Transformer算法融合，才能构建高保真的虚拟细胞。

这个平台能彻底打破机理研究和应用开发之间的壁垒，把生命科学带入可模拟、可编程的新纪元。

他也觉得百曜团队在AIVC关键算法和高质量数据上有复合优势，愿意一起探索这个机遇。

百曜科技的融资和技术突破，不光是这家公司自己的进展，也印证了AI虚拟细胞赛道的可行性。

技术、政策、产业这三重支撑，正在把这个赛道推向更高的热度，但百亿投入门槛和数据算力壁垒，还是需要行业里的企业一起去突破。

这个行业的马太效应会越来越明显，那些具备“技术+数据”双重优势的企业，大概率会成为领跑者。

按照现在的发展趋势，AI虚拟细胞有望在5到10年内重塑整个药物研发流程。

未来随着多模态技术成熟，说不定还能实现“虚拟细胞-虚拟器官-虚拟生命系统”的进阶，到时候会给精准医疗和生命科学研究打开全新的空间。

来源：有风来伊