动脉网第一时间获悉，近日，深圳津渡生物医学科技有限公司（简称“津渡生科”）宣布完成Pre-A轮千万级投资，创东方投资领投，江西金控跟投。AI for Science投资赛道火热，津渡生科连续数轮融资，截至目前已累计完成近亿元融资。

作为AI for BioScience先行者，津渡生科手握全球前沿生物科学大模型GeneLLM，并打造了一站式生物科学研究平台BioFord™、生物科学智能体系统 BioFord Agent^TM，技术横跨创东方大AI、大健康两大投资领域，获得认可。公司创始人金泳成博士带领的核心团队全部来自于牛津大学，拥有生命科学和人工智能等背景，具备复合型团队特点。

人工智能驱动的科学（AI for Science, AI4S）被称为科学发现的“第五范式”，它继承了前四种范式的精髓：从经验观察到理论推导，再到计算模拟和数据驱动的科学发现。第五范式的核心在于人工智能不再仅仅是辅助工具，而是成为科学发现的“协作者”和“加速器”。

相较于化学、材料领域，AI之于生物科学领域似乎更加“速配”。首先，生科领域数据迎来爆发，包括从多组学测序原始数据到表达信息矩阵，数据量从TB向PB甚至更高不断增加，为AI提供必需的训练资源。其次，在药物研发、精准医疗、合成生物、农业生物等生物产业端，AI for Science需求旺盛且产业研发投入意愿高。

如今，AI从海量的生物数据中提取隐藏模式，提出新假设，设计实验，并加速科学研究的循环。

例如，DeepMind的AlphaFold 2根据蛋白质的氨基酸序列，准确地预测出该蛋白质的三维空间结构；美国弧形研究所（Arc Institute）开发的EVo2能够理解和生成生命分子的语言，包括 DNA、RNA 和蛋白质 等多模态生物数据；津渡生科GeneLLM大模型可处理基因组、转录组、蛋白质组、宏基因组学和表观组学等多维度数据，大大推动基础研究与成果转化。

以上三种模型的核心输入和处理对象都是生命分子的序列数据（氨基酸序列、核苷酸序列），将这些序列视为一种“语言”进行理解和预测。

目前，津渡生科自研的GeneLLM大模型（15亿参数版），已完成230亿测序序列和3.45万亿碱基数据进行预训练，可助力疾病诊断、药物研发、合成生物等多领域基础研究，在全球生物科学大模型中占有一席之地。

AI正在改变科学家处理复杂数据和产生科学新见解的方式。

但与此同时，研究资源仍然处于不平衡状态，由于大模型训练和运行需要巨大的算力和资金支持，很多课题组或中小研究机构AI尝试成本高企，技术壁垒难以突破。

津渡生科一站式生物研究平台BioFord™集成前沿模型工具与实用AI功能，通过模型微调和推理工具，用户无需从零开始训练一个庞大的模型，可对现有模型实行一键调用和个性化调整，在短时间内完成复杂的数据分析和预测。平台支持基础科研、医学诊断，生物制造，生物育种、环境监测等多领域科研及应用，提供可视化、高精度、可解释的多组学AI解决方案。

在当前AI for BioScience的探索中，以智能实验室为核心的“科学自主发现”是重要版块。 津渡生科推出生物科学智能体系统 BioFord Agent^TM，将AI技术与自动化实验平台（机器人）相结合，形成一个可以自主进行“假设-实验-验证-新假设”闭环的自动化科学发现系统。

针对传统科研中数据零散、实验效率低、算力分散、人为失误多等问题，引入AI智能体贯穿科研全流程，生物科学智能体系统 BioFord Agent^TM以自动化、智能化、数字化手段，解决传统科研痛点，构建全新的、更精准高效的科研范式。

AI for BioScience正从“概念验证”阶段快速迈向“产业应用”阶段。聚焦AI for BioScience，津渡生科提供多样化开创性的人工智能解决方案，产业前景广阔。

创东方投资团队认为，津渡生科能够为多种生命科学领域的细分场景提供服务，辅助研发能力和效率的提升和迭代，市场潜在规模巨大。并且不同于以往AI模型公司的开发，津渡生科以行业垂直底座大模型为研发目标，基于底层数据开发的模型，应用拓展能力强。并且由于团队具备生命科学和AI领域的复合背景，在数据处理和分析方面拥有独特优势和壁垒，能够更适配于在生命科学领域的应用。公司产业化进展顺利，科创属性突出，同时，行业迎来快速增长阶段，创东方团队认为该项目的未来发展空间充满想象。

此前津渡生科刚完成天使+轮融资，领投方为红杉中国种子基金，动脉网进行首发：《【首发】津渡生科获红杉天使+轮投资，打造“AI for BioScience”新基建》