文｜胡香赟

編輯｜海若鏡

“醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷它們的chatGPT時(shí)刻。”3月結(jié)束2026GTC大會(huì)上，黃仁勛再次提及AI落地新藥開(kāi)發(fā)場(chǎng)景，正帶來(lái)巨大機(jī)會(huì)。

近日，據(jù)外媒報(bào)道百圖生科、華深智藥已啟動(dòng)IPO進(jìn)程；中國(guó)創(chuàng)新藥產(chǎn)業(yè)鏈上，拿到階段性結(jié)果的“AI原生公司”受到資本青睞。其中，AI臨床研發(fā)服務(wù)公司深度智耀的融資節(jié)奏更引關(guān)注。

去年12月至今年3月，這家公司接連官宣3筆D輪系列融資，累計(jì)募資接近2億美元。據(jù)了解，當(dāng)前深度智耀估值已達(dá)到數(shù)十億美金，與去年年中相比，估值漲幅超6倍；且正在推進(jìn)新一輪Pre-IPO融資。

另?yè)?jù)公司介紹，公司近兩年拿單量、業(yè)績(jī)?cè)鏊俸芸臁?025年以來(lái)，銷(xiāo)售訂單額已近10億元；2026年前兩個(gè)月的訂單已超過(guò)了25年全年。且公司已連續(xù)多年實(shí)現(xiàn)盈利。近期的融資中，紅杉、鼎暉百孚、新鼎資本等老股東幾乎全員加注，每一輪都“實(shí)現(xiàn)超募、交割迅速”。

在藥物早期發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，用AI優(yōu)化藥物分子結(jié)構(gòu)，已廣泛嵌入藥企研發(fā)的工作流。為了提高藥物開(kāi)發(fā)成功率，業(yè)內(nèi)渴求AI能在中后期的臨床試驗(yàn)環(huán)節(jié)發(fā)力。時(shí)至今日，AI智能體的技術(shù)與能力，讓行業(yè)感受到了“硅基科學(xué)家”加速臨床試驗(yàn)的潛能。

深度智耀成立于2017年，創(chuàng)始人、CEO李星畢業(yè)于北京大學(xué)藥學(xué)院，曾供職于強(qiáng)生、輝瑞等企業(yè)，擁有10余年在跨國(guó)藥企做新藥開(kāi)發(fā)的經(jīng)驗(yàn)。初期，深度智耀從醫(yī)學(xué)寫(xiě)作場(chǎng)景切入，為藥企提供臨床試驗(yàn)文件撰寫(xiě)等服務(wù)。十年間，公司歷經(jīng)了技術(shù)演進(jìn)和資本周期的跌宕。

有早期接觸過(guò)深度智耀的行業(yè)人士提及，2022年大語(yǔ)言模型橫空出世之前，醫(yī)學(xué)文件經(jīng)“機(jī)器處理后還需要人工校驗(yàn)，客單價(jià)低、經(jīng)營(yíng)效率不算高”。但如今，“AI智能體”驅(qū)動(dòng)下的AI+CRO業(yè)務(wù)面貌，已截然不同。

“一直以來(lái)，李星有個(gè)理念：‘一切皆文本’。藥物研發(fā)的全流程，是靠知識(shí)、文本和數(shù)據(jù)貫穿，遞交臨床試驗(yàn)申請(qǐng)、注冊(cè)上市等各環(huán)節(jié)，交互的載體也是文本。但我們真正關(guān)注的，不是某一份文檔寫(xiě)得更快，而是這條證據(jù)鏈如何被更高效、更準(zhǔn)確地組織起來(lái)?！鄙疃戎且珮I(yè)務(wù)副總裁陳舸告訴36氪。

當(dāng)前，深度智耀構(gòu)建了“AI智能體系統(tǒng)”，嘗試自主執(zhí)行、交付臨床試驗(yàn)方案等多種文本。更具想象空間的是：臨床任務(wù)交付過(guò)程，也是訓(xùn)練迭代AI、使其在海量臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中具備自進(jìn)化和強(qiáng)洞察的過(guò)程。

AGI的東風(fēng)到來(lái)之前，深度智耀曾沉寂多年。而當(dāng)技術(shù)窗口打開(kāi)，此前沉淀的數(shù)據(jù)和對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)的理解，讓它恰好坐上了牌桌。那么，深度智耀為什么獲得資本追捧？它當(dāng)前的業(yè)務(wù)模式和核心能力是什么？

臨床試驗(yàn)AI智能體“軍團(tuán)”

回到根源上，臨床試驗(yàn)業(yè)務(wù)涉及大量數(shù)據(jù)采集、分析和管理，需要眾多有經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)人員配合，反復(fù)打磨。協(xié)同復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)、成本高，是藥企臨床開(kāi)發(fā)的主要痛點(diǎn)。

AI技術(shù)浪潮中，“臨床試驗(yàn)數(shù)字化”一直是重要應(yīng)用場(chǎng)景。過(guò)去數(shù)年間，臨床試驗(yàn)領(lǐng)域已走完初始的信息化、數(shù)字化階段，只是由于參與者眾多，以及法規(guī)嚴(yán)格約束下的產(chǎn)品同質(zhì)化，市場(chǎng)嚴(yán)重內(nèi)卷。

但藥企的需求持續(xù)存在。如果能利用AI模型，挖掘海量臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，減少重復(fù)而繁瑣的人力勞動(dòng)，提高產(chǎn)出效率、加速研發(fā)，藥企仍有付費(fèi)意愿。市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Market Research Future稱(chēng)，到2035年，全球AI臨床試驗(yàn)市場(chǎng)將突破243.7億美元。

尤其是2022年之后，ChatGPT為代表的生成式AI爆發(fā)，技術(shù)奇點(diǎn)到來(lái)。深度智耀也開(kāi)始接入大模型、自研AI原生多智能體系統(tǒng)，既往通過(guò)交付醫(yī)學(xué)文本類(lèi)項(xiàng)目所積累的know-how，被進(jìn)一步工程化為系統(tǒng)能力。

深度智耀方面提供的數(shù)據(jù)稱(chēng)，目前累計(jì)已服務(wù)超1000家藥企，交付項(xiàng)目40000余個(gè)。

“這是個(gè)比較巧妙的思路，”一位跨國(guó)藥企研發(fā)人士評(píng)價(jià)：“臨床文本服務(wù)團(tuán)隊(duì)能接觸到的臨床研發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)文件非常豐富；且臨床文本服務(wù)團(tuán)隊(duì)介入時(shí)，藥企已完成更核心的科學(xué)論證和策略制定部分，單個(gè)項(xiàng)目工作周期并不長(zhǎng)。這意味著他們能持續(xù)、快速接觸不同研發(fā)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化Protocol（臨床試驗(yàn)方案）和CSR（臨床研究報(bào)告）文本，基于此做AI系統(tǒng)，邏輯是順暢的。”

2025年，從技術(shù)架構(gòu)上，深度智耀搭建了一套“仿人腦思維的AI原生多智能體系統(tǒng)”。彼時(shí)，這是醫(yī)療企業(yè)鮮少會(huì)提到的概念。

原本，AI公司主要依靠擴(kuò)大參數(shù)量、豐富數(shù)據(jù)庫(kù)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，但制藥領(lǐng)域存在大量普通數(shù)據(jù)庫(kù)覆蓋不到的信息，這就容易造成“幻覺(jué)”。

為此，深度智耀換了個(gè)思路，不只是靠堆砌數(shù)據(jù)量，而是仿照人腦“拆解任務(wù)-持續(xù)反饋”的思維過(guò)程搭建系統(tǒng)，并設(shè)置訓(xùn)練、推理、交叉驗(yàn)證和后處理四層防護(hù)機(jī)制，從流程設(shè)計(jì)上避免“幻覺(jué)”發(fā)生。

在這套框架下，傳統(tǒng)臨床試驗(yàn)包含的注冊(cè)申報(bào)、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、臨床運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)編程等一系列復(fù)雜臨床醫(yī)學(xué)邏輯，被拆分成以“萬(wàn)”為單位的模塊，并逐一開(kāi)發(fā)相應(yīng)的智能體：

比如負(fù)責(zé)整體臨床方案設(shè)計(jì)的Protocol Agent、執(zhí)行統(tǒng)計(jì)分析的Statistical Agent、保障合規(guī)的Regulatory Agent等，參與臨床試驗(yàn)方案等內(nèi)容的生產(chǎn)。

以Protocol撰寫(xiě)為例，它是整個(gè)臨床試驗(yàn)的核心。傳統(tǒng)方法中，這是由臨床專(zhuān)家/主要研究者（PI）、統(tǒng)計(jì)學(xué)家、CMC專(zhuān)家等合力完成的任務(wù)，需要數(shù)月時(shí)間完成。深度智耀的多智能體系統(tǒng)則是將撰寫(xiě)Protocol任務(wù)拆解后，直接交給承擔(dān)不同專(zhuān)家角色的Agent，由它們來(lái)理解試驗(yàn)背景及目標(biāo)、設(shè)計(jì)方案框架，接著完成自動(dòng)撰寫(xiě)、格式校對(duì)，并按需完成多語(yǔ)種適配。

這個(gè)過(guò)程中，不僅人力和時(shí)間成本得以縮減，AI智能體系統(tǒng)也可能憑借數(shù)據(jù)積累，為人類(lèi)專(zhuān)家提供新思路，比如自動(dòng)生成有利于監(jiān)管溝通會(huì)議的論述材料等。

由AI智能體提供know-how，這是深度智耀的技術(shù)亮點(diǎn)所在。很多新藥研發(fā)項(xiàng)目失敗，并非是科學(xué)設(shè)想不夠先進(jìn)，或缺少數(shù)據(jù)，而是因?yàn)閺呐R床前機(jī)制研究到臨床試驗(yàn)之間存在大量斷層，導(dǎo)致該藥物沒(méi)被用在正確的人群、正確的終點(diǎn)，或通過(guò)正確的方案將其潛在有效性驗(yàn)證出來(lái)。

從這個(gè)意義上說(shuō)，AI臨床CRO的真正價(jià)值，并非單純的降本增效，而是深度嵌入患者分層、入組預(yù)測(cè)、研究中心選擇、終點(diǎn)優(yōu)化等關(guān)鍵臨床環(huán)節(jié)，幫助整個(gè)臨床開(kāi)發(fā)更早暴露錯(cuò)誤，并改正。其本質(zhì)不是簡(jiǎn)單替代人工，而是降低關(guān)鍵決策節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤率，提高證據(jù)生成、整合的效率，進(jìn)而增強(qiáng)從分子到患者、從機(jī)制到臨床獲益之間的閉環(huán)能力。

陳舸介紹，早期，深度智耀曾專(zhuān)門(mén)設(shè)有“AI架構(gòu)師”職位，負(fù)責(zé)根據(jù)具體項(xiàng)目調(diào)用不同Agent，但如今已逐步實(shí)現(xiàn)由系統(tǒng)自主調(diào)用Agent、參與交付，“最終由專(zhuān)業(yè)人員審閱、簽字、放行”。

按結(jié)果付費(fèi)，中位客單價(jià)數(shù)千萬(wàn)元

隨著AI多智能體系統(tǒng)的落地，深度智耀可承接的業(yè)務(wù)范圍也隨技術(shù)成熟大幅擴(kuò)容。陳舸介紹，2023年左右，公司的AI系統(tǒng)已可以交付Protocol、CSR等比較典型的單個(gè)場(chǎng)景的文本內(nèi)容，輸出結(jié)果“準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上”。隨后便逐漸切入臨床試驗(yàn)“整包業(yè)務(wù)”，承接CRO類(lèi)訂單。

這種承接臨床試驗(yàn)全流程“整包服務(wù)”的模式，直接給深度智耀帶來(lái)了商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，公司得以開(kāi)始執(zhí)行按交付結(jié)果收費(fèi)。

從最直觀(guān)的角度，這首先意味著客單價(jià)提升。創(chuàng)立之初，深度智耀的單點(diǎn)位服務(wù)的訂單體量較低，從幾萬(wàn)元到幾十萬(wàn)元不等。因?yàn)樗举|(zhì)上沒(méi)有脫離傳統(tǒng)AI輔助研發(fā)服務(wù)的邏輯，雖具備一定拓客優(yōu)勢(shì)，但收入天花板明顯。

但如今，AI技術(shù)帶來(lái)的服務(wù)體驗(yàn)和效率提升，讓藥企客戶(hù)愿意把“管線(xiàn)的整體研發(fā)工作交給我們”，中位客單價(jià)也隨之突破至數(shù)千萬(wàn)元。同時(shí)，2025年下半年開(kāi)始，這種“整包業(yè)務(wù)”量也開(kāi)始大幅增長(zhǎng)，且“交付概率高，效率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人力密集型的CRO服務(wù)”。

醫(yī)療行業(yè)天然帶有強(qiáng)監(jiān)管的底色，因此無(wú)論企業(yè)還是醫(yī)療機(jī)構(gòu)，在面對(duì)創(chuàng)新技術(shù)時(shí)，態(tài)度往往都比較審慎。前述跨國(guó)藥企人士也提到，AI模塊化寫(xiě)作雖已是比較現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用，大藥企內(nèi)部如今都在用，但現(xiàn)階段實(shí)操中，更傾向讓它撰寫(xiě)重復(fù)性?xún)?nèi)容，如內(nèi)容填寫(xiě)、前后文中的專(zhuān)業(yè)表述對(duì)應(yīng)等。“涉及描述性?xún)?nèi)容還不是很信任AI，對(duì)于A(yíng)I直接生成的Protocol初稿類(lèi)內(nèi)容，使用時(shí)會(huì)比較謹(jǐn)慎。”

那么，深度智耀是如何快速取得合作方信任、實(shí)現(xiàn)訂單增長(zhǎng)的？

“我們不打價(jià)格戰(zhàn)，”陳舸表示：“而是通過(guò)提高售前體驗(yàn)取得客戶(hù)的信任?！北热纾谂c藥企客戶(hù)初步接觸時(shí)，深度智耀會(huì)先利用AI智能體為客戶(hù)提供做出臨床方案決策所需的資料，比如管線(xiàn)調(diào)研報(bào)告、初步方案論述及具體分析對(duì)比，甚至可以根據(jù)反饋繼續(xù)修訂方案。“這些方案不是模板化輸出，而是結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際情況來(lái)定，個(gè)性化程度高、完整度也高。我們的系統(tǒng)通常幾小時(shí)就能完成一輪高質(zhì)量迭代，不會(huì)顯著增加內(nèi)部負(fù)擔(dān)，也能讓客戶(hù)更快建立對(duì)我們效率和質(zhì)量的信任。”

這種先交付價(jià)值、再談合作的方式，在一定程度上降低了合作方的決策門(mén)檻。陳舸提到，不少潛在客戶(hù)原本只是計(jì)劃將優(yōu)先級(jí)不高的管線(xiàn)交給深度智耀試水，但在接觸和驗(yàn)證之后，卻“愿意達(dá)成全面戰(zhàn)略合作，甚至把所有管線(xiàn)下一階段的相關(guān)需求整包出來(lái)”。

陳舸透露，近期，公司剛剛拿下一筆接近2億元的大訂單，負(fù)責(zé)藥企客戶(hù)多條管線(xiàn)的全球多中心臨床CRO業(yè)務(wù)?！拔覀冾A(yù)計(jì)當(dāng)年確認(rèn)收入的比例可以達(dá)到七成以上，這將直接帶動(dòng)今年的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)?！?/p>

與此同時(shí)，跑通臨床試驗(yàn)階段整包業(yè)務(wù)只是第一步，深度智耀也已將服務(wù)向臨床開(kāi)發(fā)的前后兩端延伸?！凹夹g(shù)能力是共通的，只是商業(yè)場(chǎng)景有變化。理論上，如果AI知道臨床試驗(yàn)階段的哪類(lèi)藥物更有希望獲批，那它在臨床前靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)階段也一定足夠聰明；在營(yíng)銷(xiāo)端，也會(huì)知道怎樣指導(dǎo)醫(yī)生合理用藥?！标愻唇忉?。

近日，深度智耀還表示，2014年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主、挪威神經(jīng)科學(xué)家Edvard Moser將以非執(zhí)行董事身份加入公司，意在“從更多維度探索AGI時(shí)代公司模型和智能體的能力邊界”。

“當(dāng)前，不少頭部AI公司都在探索核心業(yè)務(wù)之外的跨界方向。因?yàn)?，AI時(shí)代的業(yè)務(wù)服務(wù)邊際成本相對(duì)較低、贏(yíng)家通吃效應(yīng)更明顯，其核心成本是token消耗量，而非傳統(tǒng)企業(yè)那樣的異地?cái)U(kuò)張，或牽扯更繁瑣的管理問(wèn)題。在制藥領(lǐng)域，我們相信未來(lái)的新藥上市成本和鏈路會(huì)逐漸縮短，很多原本難以改變的傳統(tǒng)會(huì)被顛覆，這是我們對(duì)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和未來(lái)發(fā)展的判斷?！标愻幢硎?。