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| 本文作者： 任平 | 2023-08-18 18:32 |
任峰創造了許多奇跡。
這是他所在的英矽智能的創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov，以及公司生物部、化學部、商務團隊、公關團隊乃至合作公司給出的一致評價。
任峰有一份漂亮的履歷，名校哈佛出身、全球第二大藥企的雙部門負責人、中國龍頭CRO公司上市路上的幕后關鍵，以及一家頭部AI制藥的中國合伙人。
但光鮮的背后并不容易。任峰曾講，即便當時有哈佛博士的標簽，但在2006年美國金融危機震蕩前，已經感受到求職市場的寒意。“一大批藥企掀起瘦身運動，新藥上市持續缺乏，一些產品線處于廢置狀態。” 在當年跨國公司收縮head count的情況下，任峰躋身葛蘭素史克（GSK），并在那里系統學習了藥物研發的理念和流程。
另一邊，中國的生物醫藥產業在上海張江筑巢引鳳，迎來第一波創新的勢頭。
就在任峰加入GSK前一年，全球頂級頭部跨國制藥公司羅氏，決定在張江設立研發中心。繼羅氏之后，輝瑞、諾華、GSK、禮來等跨國藥企研發中心先后落戶張江，促成了張江這一對外門戶，也讓一批制藥人才有了落腳點。
2008年初，上海下了難得一見的大雪，任峰成為了GSK總部外派回上海的第一批核心力量，并跟著GSK的研發團隊一直做到了2016年。這十余年時間奠定了他和張江這批歸國科學家的關系基礎，也埋下了他此后去往美迪西的線索。
任峰回憶，當時收到美迪西創始人陳春麟博士的邀請，幫助帶領生物與化學兩個團隊。僅僅三年，在他的帶領下兩支團隊從100人迅速擴張到800多人，美迪西也在2019年成功登陸科創板。2020年，任峰回歸獵藥人的本心，真正為自己的未來考慮。
“當一個藥化學家經歷了公司上市，他接下夢想肯定是做一款新藥并推到上市。”任峰表示。
在CRO的這段經歷，讓他明白作為公司限制，CRO對于項目并沒有決策權，甚至一些他們看好的分子和項目會因為種種原因停滯。
2021年2月，任峰放棄進入傳統藥企的機會，以首席科學官的身份加入英矽智能。
有一個講法是，任博加入英矽智能之前，這家公司是沒有真正做藥的人，基本上都是一群 AI 工程師，連一個做結構的人沒有。任峰的來意明確：讓公司轉型成為一家真正的AI制藥公司。
他一手搭建團隊，在關鍵的幾個坑位上招兵買馬、一手大刀闊斧，叫停低價值管線，集中力量推進高值項目，立項新項目，還要抽取精力與管線賽跑。2021年2月底，迅速提名了英矽的第一個PCC。
這也被視為英矽智能成立以來的第三次重要節點。相比前兩次都是論文成就，這一節點意味著“全球首款AI藥物的臨床前候選化合物”誕生，提振行業士氣，同樣也是英矽智能將AI和DD（藥物發現/設計）有機結合的證明。
6個月后，任峰帶領團隊提名了當年另一個PCC。到了2022年提名的PCC數量達到12個，至今英矽智能仍是業界記錄的保持者。
最新的消息是，當年英矽智能最早提名的這款PCC，已進入臨床II期階段，除此之外，還有公司還將其他3個PCC推進到了臨床I期。這在傳統藥企可能需要耗時多年的成果，任峰僅僅花了2年。值得注意的是，英矽智能在今年6月底遞表港交所，將進一步驗證AI制藥行業的發展趨勢。
無論如何，任峰的“新藥”理想還在繼續，而且到了關鍵時刻。
如今很多公司把英矽智能當作目標，以及過去的老板陳春麟博士也在一次圓桌會議上對任峰贊賞有加，任峰開玩笑稱“這是捧殺。”
他很清醒地知道，目前為止，無論是AI制藥公司單獨推進的管線，還是合作項目，大多都已進入臨床II期，卻始終沒有通過關鍵的臨床患者驗證。站在英矽智能的角度，這也需要2到5年。
近日，雷峰網(公眾號：雷峰網)《醫健AI掘金志》對話英矽智能聯合首席執行官任峰，共同探討了AI制藥行業的前景和趨勢。以下為訪談內容，《醫健AI掘金志》做了不改變原意的編輯與整理。
《醫健AI掘金志向》：哈佛化學系，GSK研發小分子創新藥、美迪西負責化學、生物兩個部門以及藥物發現平臺，英矽智能，能講述下你的4段經歷嗎？什么契機做了不同的職業選擇？
任峰：在我的母校中國科學技術大學，有出國留學這么一個“傳統”。所以在讀完本科之后，我在新加坡讀了兩年碩士，最終還是希望去美國繼續深造。畢竟當時大家都認為美國擁有比較先進的科學技術。
在博士臨近畢業的時候，我決定從純粹的理論研究轉到更深層次的應用，從工業界的實踐中進一步學習和藥物相關的知識。在收到的幾個offer里，最終選擇了去葛蘭素史克（GSK）做小分子創新藥，當時是在美國。
后來，GSK在中國搭建研發中心，我懷著回國效力的夢想，轉到了上海研發中心，做神經系統疾病相關的小分子創新藥研發，一直工作到2018年GSK早期研發撤出中國的時候。
當時我面臨下一份工作何去何從，要加入什么樣的公司這樣的問題。
我可以選擇回到美國繼續原來的研究，但我還是希望留在中國，也想要鍛煉自己帶領團隊的能力、開闊眼界，于是擁有大型團隊和大量合作客戶的CRO（合同研究組織）公司成為了最好的選擇。
2018年，我加入了美迪西，負責化學和生物部，團隊有100多人。在我就職美迪西的三年時間里，我帶領的團隊迅速擴張到800多人的規模，美迪西也在2019年成功登陸科創板。在完成這些之后，我發覺自己還是希望能真正的做出藥來，這才是我的興趣和愛好。
作為CRO并沒有對于項目的決策權，可能我們看好的分子和項目會因為種種原因停滯。我還是希望能從早期的靶點發現一直做到臨床試驗，最后爭取做到上市，所以創新藥企對我來說是更好的選擇。
這個時候我關注了兩個方向，一個是人工智能制藥，另一個是蛋白降解劑（PROTAC）。最終選擇了前者。
因為在做出這個選擇之前，我認識到Alex和英矽智能。
我們聊得很愉快，我被Alex對于AI制藥的愿景打動，之后利用顧問身份也對公司的平臺和項目做了很長時間的調查，大概是3個月。
正是這段時間，我去驗證和考察英矽智能的Pharma.AI平臺，包括其中的靶點發現平臺PandaOmics和分子生成平臺Chemistry42，發現它們都可以真正的幫助到傳統的小分子藥物研發，起到降本增效、提升創新性的作用，做到多方面的賦能。
這個時候我意識到，AI制藥可能是未來的趨勢，所以在2021年2月選擇作為首席科學官加入英矽智能。
《醫健AI掘金志向》：聽說Alex從50多人中選中了你，同時你也在反向考察Alex，3個月后決定正式加入。你們兩個都很慎重？
任峰：其實在十幾年前，我還在GSK做小分子創新藥的時候，CADD（計算機輔助制藥）還不是特別火熱，但當時我已經開始嘗試用CADD的方法來設計化合物了。
對于剛出現的新興技術，我愿意去了解它、理解它、應用它。在溝通過程中，我和Alex發現雙方都希望能用新的技術突破當前生物醫藥產業的瓶頸，也就是研發效率低的困境。
當時我也意識到AI制藥可能是未來的趨勢。
我認為，隨著數據量越來越大，算法和深度學習、機器學習會迎來快速的發展，整個生物醫藥行業也會逐漸從以人為主的模式過渡到以數據和算法為基礎的新型研發，這樣才能帶來效率的提升。
盡管如此，我還是花了2-3個月的時間做了盡調，并且自己去試用了英矽智能自研的AI藥物研發平臺（PandaOmics平臺），同時觀察了一些公司的自研項目，去考察AI輔助生成的新穎化合物的成藥性等性質。
此外也會參與新穎藥物研發項目的一些重大決策，比如應該把哪一些候選化合物推進到下一個階段、如何去評估候選分子在單一維度或者整體的性質、一個新藥研發項目如何與AI技術結合，也一起見了一些投資人。
AI制藥當時有一些人不看好，但我清楚地知道自己想要什么，做出的選擇就會比較謹慎。至于Alex這個人，他也是非常謹慎的，在為英矽智能尋找CSO的過程中接觸了很多人。我和他年齡相仿，又都是思維比較活躍、喜歡創新性工作的人，同時對新興技術比較有信心，所以我們交談非常愉快。
《醫健AI掘金志向》：從CSO，到CO-CEO，這兩年多以來的工作有何變化？
任峰：剛加入公司的時候，公司的藥物研發管線需要梳理，我當時關注的重心有兩個：
第一是搭建團隊，把自己的研發團隊壯大起來；
第二是項目推進，梳理已有的項目，把價值不大的管線叫停，集中力量推進更有價值的項目，同時立項更多的新項目。推進到PCC（臨床前候選化合物）的項目可以獲得投資人的認可，這也是對英矽智能AI平臺能力的證明。
招人邏輯是“馬太效應”，剛開始的幾個人一定夠專業，有影響力，這樣才能吸引后面人才的加入。
在研發團隊初步搭建起來之后，我們打破常規，平行進行多個臨床前實驗，2021年2月底迅速提名了我們的第一個PCC，也就是抗特發性肺纖維化的ISM001-055項目。
這是第一款由AI發現新穎靶點、由AI設計的新穎分子結構的小分子化合物，引發了業內關注，也是英矽智能將AI和DD有機結合的證明。
6個月后，大概是在2021年8月，當年另一個腎纖維化的PCC也被提名。到了2022年，一共提名了 12 個PCC，可以看到研發效率有一個質的提升。
我和Alex有自己的時間表，也會針對研發進展做定期的信息交流和討論。但我對自己也有很高的要求，一般是立項12個月之內就要做到臨床前候選化合物的提名，只有這樣才能在競爭激烈的AIDD行業里處在領先地位。
除了速度，在質量和合規方面，我們對自己的要求也很高。
我和團隊依照GSK的臨床前藥研標準，設置了我們自己的化合物標準，比一些大型藥企的標準還要嚴格。而且我們要求做的化合物個數盡量少，要充分利用我們的資源，但不要浪費資源。這樣我們以后將這個項目對外授權轉讓，或者就去進一步往下推進的時候，我們有更大的信心。
Alex會充分發揮每個員工的主觀能動性，在看到我作為CSO驗證了自身能力之后，他就給了我更大的責任和舞臺，讓我作為聯合首席執行官，除了引領藥物研發之外，兼顧業務拓展等公司層面的管理。我也是在這個時候加入了公司董事會，擁有了公司決策層面的發言權和知情權。
同時，我管理的團隊從上海和蘇州慢慢拓展到了香港、臺北、歐洲的藥物研發團隊也會向我匯報，這意味著研發業務進一步的聚焦。也就是說，我的角色開始向全球化的決策發展，公司藥物研發也從上海拓展到全球。
《醫健AI掘金志向》：英矽智能在美、歐、中，以及全球80多個CRO合作，不同區域的分工和發展重心是什么？
任峰：英矽智能在8個國家和地區有研發團隊。
海外主要是AI團隊，中國主要是藥物研發團隊。上海是我們的藥物研發中心，蘇州是機器人實驗室，香港是靶點發現中心，臺北會做一些生成式AI和量子計算的前沿項目。
CRO的選擇，我們并不是按地域劃分的，我們是按能力來合作的。
比如前一陣我們在做一個腎病的模型，國內沒有特別合適的，我們找到了一家日本的CRO，他們可以做一個腎病模型。
另外，我們之前做新冠的項目，對實驗室的要求登記比較高，對新冠毒株的要求也很高，所以我們就找到一家在法國可以做新冠實驗的CRO。
而國內的化學合成非常優秀，我們和藥明、美迪西、皓元都有合作，合作包括化合物的體外活性測試、酶活性細胞活性、DMPK測試、做CMC制劑做放大生產和臨床前毒理等。所以每家CRO的強項業務都不一樣，我們完全是業務驅動。
《醫健AI掘金志向》：AI制藥公司主要包括3種商業模式，出售軟件的AI SaaS、提供服務的AI CRO、自研藥物的AI biotech。英矽3種都有接觸嗎？
任峰：其實是4種模式，因為SaaS分為兩種，可以是單純的軟件授權（薛定諤），也可以和公司達成戰略合作，包括項目首付款和里程碑付款。
至于CRO的服務，以晶泰和騰邁為例，就是為制藥公司提供AI算法等服務，是“一手交錢，一手交貨”的模式。相比之下，合作關系是比較長尾的。
我們和藥企是平等的合作伙伴關系，和CRO則是甲方和乙方的雇傭關系。 以賽諾菲的合作為例，英矽智能負責早期的靶點發現、分子設計生成等工作，將項目推進到PCC或者臨床I期階段。此后，賽諾菲負責后續的臨床推進工作，同時會在里程碑達成之后給到里程碑付款。
至于我們和CRO的合作，我們則是將自研AI設計的化合物交給CRO去合成和測試，是甲方和乙方的關系，實驗中產生的數據也是英矽智能自有的，會反哺AI平臺的迭代和優化。在這個過程中，雙方揚長避短，英矽智能融合前沿AI技術設計新穎的分子，同時充分利用CRO高效執行的能力、試驗操作的經驗和規模效應，對它們進行驗證和測試。
我們在蘇州的實驗室，會替代一些CRO的工作，但是它更主要的一個功能是，為了我們以后收集和產生更多的數據。因為AI平臺做得更精準，它需要的數據量更大，所以我們的全自動化的機器人實驗室，會為我們產生更多的數據，也提早布局，希望能在以后的競爭中處于領先的地位。
另外，一些CRO的驗證工作是不是可以自己做？
如果想要自己建立化學實驗室，生物實驗室也是可以的，但這些都是重資產投入。英矽智能目前還是輕資產運行，這樣的靈活度非常大，而且在一起設備投入上也少。
CRO擅長提供一些實驗的解決方案，配備專業的團隊、專業的設備、甚至是實驗室。如果我們要建一個實驗室，需要購買儀器，儀器的折舊期是7年，7年之后就歸零，這就是一大筆資產投入，還要去做安評、環評、廢水、廢液的處理等等，這些開支其實一個是耗費我們大量的精力，再一個這些都是貶值的投入。
目前，我們最終的走向是AI賦能的biotech。那么對于biotech來說，最大的價值就是它的專利和管線，其他的那些儀器設備都折舊到幾年之后就沒了，價值歸零。所以說，這些領域我們更希望輕資產運行，然后充分利用CRO的特色，靈活度高的特點，更符合我們目前的需求。
《醫健AI掘金志向》：有人稱，燒錢搞自研藥物，其實是向外界證明英矽的平臺和效率，依舊是給SaaS業務打廣告，你怎么看？
任峰：自研管線和外部合作是相輔相成的。自研管線的推進源于我們對AI平臺的信心，也會驗證AI平臺的能力、獲得外部合作伙伴的信任。同時，戰略合作會為AI平臺提供真實世界數據和反饋，進一步推進平臺迭代優化。
目前，英矽智能內部的30多條管線完全是公司自主研發的，涵蓋29個新穎靶點和腫瘤、纖維化、免疫等疾病領域。事實上，我們希望在PCC或者臨床階段尋求行業合作，將管線對外授權作為主流的商業模式。
總的來說，項目的議價權和臨床上的數據和新穎程度有關，大型藥企對新穎項目也比較感興趣。對于一些me-better項目，可能就是在臨床II期初步驗證療效之后，藥企才會有授權引進的意向。
《醫健AI掘金志向》：現在英矽有30多條管線，相比大藥企60多條，這個數量級不算少。在管線選擇上是何種邏輯？目前進展最快的肺纖維化候選藥物管線，不少于8家競爭，怎么看待管線同質化的現象？
任峰：我們主要關注管線背后是否有足夠大的市場規模、明顯的未被滿足的臨床需求，以及比較充足的組學數據，這樣就可以充分利用我們的AI平臺。
目前，我們聚焦在癌癥、纖維化、免疫和神經系統疾病這4個最主要的領域。
同時由于AI賦能，我們可以用更少的成本和資源投入，高效進行項目推進。同樣的成本，可能一般的公司只能做5-10條，我們卻可以做30條管線，非常高效。
現在進展最快的是肺纖維化藥物管線，不少于8家有競對競爭對手。但這個市場規模還是比較大的，預計到2030年會擴張到70億美金。
而且現有的藥物毒副作用都比較大，仍然存在未被滿足的臨床需求。 以及目前市場上的IPF創新藥很多都聚焦在TGF-β通路，通過單一機制影響疾病進程。
但對于IPF這種復雜疾病，像英矽智能候選藥物這樣同時影響纖維化和炎癥等多個通路，才最有可能得到更好的藥效。這正是我們相對于競品的優勢之一。
另外，英矽的IPF候選化合物已經在臨床I期試驗中表現出了良好的安全性，這也構成了差異化優勢。
《醫健AI掘金志向》：如果一體兩面地看待管線多的事情，也有隱憂：一是業務重心向自研管線傾斜，高度依賴于資本持續輸血；二是尚無二期臨床數據讀出，投資者得“開盲盒”；三是受數據質、量限制，管線研發不可持續。所以當下英矽的任務是什么？有背水一戰的感覺嗎？
任峰：我們現在最主要的任務就是做好我們的管線的對外授權工作，這是我們今年BD的一個重點。可以在節約臨床階段投入的同時產生大量的現金流，支持后續研發工作。
我們希望能和行業伙伴合作，以相對輕資產的方式，著重關注臨床前和早期臨床試驗階段的工作。作為AI賦能的生物醫藥公司，這一階段的降本增效能力正是英矽智能的優勢。
我覺得我們需要一些真正的項目上的驗證，需要大家給一些耐心。
目前為止，無論是AI制藥公司的自研管線，還是合作項目，還沒有在臨床上獲得關鍵的患者群體驗證，現在很多是進行到II期。
希望我們在未來的2-3年或者3-5年之內，能在患者群體中得到真正的驗證，如此才算實現了AI制藥的閉環。
更進一步地拆解這個問題，就是提高候選藥物在臨床階段的成功率。
我們知道，有超過半數的 II 期臨床試驗都以失敗告終，其原因包括無法顯示療效、安全性問題以及疾病和數據的復雜性等，導致數千億美元和數十年的努力付諸東流。
但準確預測臨床試驗II期至III期的轉化成功率可以改變游戲規則。
好消息是，我們的AI臨床試驗預測模型--inClinico，離成功預測臨床試驗結果又近了一步，能夠高準確度地預測多項臨床試驗II期至III期的轉化結果。
這是我們2014年以來的工作，曾于2016年在預印本網站上發表了首篇預測臨床試驗結果的論文，今年8月3日正式將成果已發表在《臨床藥理學與治療學》期刊上。該期刊是實驗與臨床醫學領域權威的跨學科期刊。
目前inClinico 設置為一個 SaaS模式的在線軟件系統， 已開放與行業伙伴的對外授權合作，也開放供分析師、對沖基金和銀行在評估中小型生物技術公司臨床試驗項目中試用。
可以說，這是我們發展到管線轉讓的必然工作，也是給整個AI制藥行業的反饋。
另外一個行業瓶頸，可能是對AI精度的提升不夠。比如現在的數據喂給AI，它的準確度可以達到15-20%，你如果想把準確度提高到40-50%，你的需要的數據量就要更多，如果想進一步提高AI的精度，可能就需要更大量的數據。
《醫健AI掘金志向》：能做SaaS就能做CRO，能做CRO就能做管線，大型藥企也可以搭建自己的AI團隊，但為什么這個領域一環扣一環，SaaS、biotech、CRO、bigpharma，四者相對穩定呢？
任峰：這些企業都有自己的側重點。
像這種Saas的公司，他們更多是提供一些服務，提供一些公共型的平臺，比如說算力平臺，它可以做一些大家都能用到的底層搭建。以此賦能AI制藥公司或者其他的AI公司，這是他們發揮自己技術上的特色。
對我們這種AI制藥公司，我們也是在發揮自己的特長，希望通過算法，結合生物醫藥的數據，去做藥物的早期研發。
而大的藥企，他們有強大的商業化能力和臨床能力，他們愿意在一些管線上與biotech或者AIDD公司合作；或者管線發展到一定階段之后，他們希望授權引進或者買入這些管線，然后利用在后端的強項將藥物做上市。
那CRO就希望能作為藥物研發的服務提供商，幫助biotech或者biopharma將產生的想法實現，比如說把biotech設計出來的化合物合成出來。
所以我覺得這個是挺健康的一個生態圈，就是大家知道自己的強項在哪里，不去畫蛇添足的做額外的跨界和無用的投入，這對整個生態是有好處，對自己的公司也有好處。
如果是我們要想去做一個大外企，建立銷售團隊，其實現在沒有產品，也沒有必要，甚至根本連養都養不起。
《醫健AI掘金志向》：你怎么理解biotech和bigpharma，會有從前者到后者的躍升嗎？
任峰：我覺得大的pharma，他們的護城河在于臨床團隊比較強大，商業化團隊比較厲害，其實它有這兩個就夠了。我們也能看到，大的pharma一直在降減降低早期研發的這種比重。
而biotech這種新興的技術公司，強項是在于早期的研發，所以說我們應該是投入在前期的強項上，而不一定每一個Biotech都想做成一個Biopharma。
所以說我覺得還是大家就專注于自己所擅長的事，那就形成互補。
當然，從很長遠的未來來看，以后我們如果很多管線實現了對外授權，并且有一些藥物已經上市了，有可能我們也建立銷售團隊，但這是很久以后的事情了，現在什么都是不確定的。目前為止，我覺得還是每個公司都聚焦在自己最擅長的領域更合適。
《醫健AI掘金志向》：成立至今有哪些發展節點？接下來的3-5年間，您認為有哪些技術上的突破，會推動AI制藥的跨越式發展？你們下一步有何規劃？
任峰：首先是2016年，Alex帶領團隊首次將生成式AI應用到藥物設計這個方面，結果在同行評議期刊上發表。在此之前，英矽智能主要利用生物信息學的算法，為藥企提供靶點發現服務。
這篇論文標志著公司的AI技術應用從生物學拓展到了化學方面，也是我們作為生物醫藥公司發展的重要轉折點。
接下來是2019年，英矽智能和藥明康德一起在Nature Biotechnology發表了一篇文章，闡述Pharma.AI平臺在46天的時間內針對DDR1這個靶點生成小分子化合物的過程，標志著英矽智能在業界獲得了一定的知名度。
這款候選化合物表現出了良好的活性和DMPK性質，在合成和測試6個化合物之后就被發現了，這是創紀錄的時間和效率。
到了這個時候，英矽智能的算法在大范圍內得到了認可，但在藥物研發領域的領先地位還沒有夯實。
這一點在2021年2月份發生了轉變。原因就是我們在這時發布了全球首款AI藥物的臨床前候選化合物。這是第一款由AI發現新穎靶點、由人工智能設計新穎分子結構的小分子化合物，引發了業內關注，也是英矽智能將AI和DD有機結合的證明。
今年對英矽智能來說也很重要，我們不斷推進新藥項目，在臨床階段也持續獲得進展。
首先是我們的領先項目，也是業內首款AI藥物率先進入到臨床II期，對我們來說是里程碑式的事件。
其次，今年還有3條管線進入到臨床，讓我們成為一家臨床階段的AI制藥公司。
第二個問題，接下來的技術突破。
從AI制藥來講，我覺得可能未來算法上可能很難有跨越式的技術突破。就算有，也是一些比較小范圍的或者小步的提升。我認為不會有就像以前出現這種機器學習、深度學習、神經網絡這樣的重大技術上突破。
那么AI制藥下一個突破點，我是指技術上而不是一些項目突破。項目突破就像我剛才說的，我們要等一些項目在臨床上得到驗證，尤其是臨床二期。
另外，我覺得技術突破，可能是智能化自動化的實驗室的普及。
現在大家都說干濕實驗的結合，就像前面我也提到了，目前藥物設計都是由AI制藥公司完成，而實驗的執行都是在CRO，但CRO這里的執行完全依靠人力，這是一個勞動力密集型的行業。
如果我們能在技術上突破這種，把這種勞動密集型的行業，做成以自動化智能化為主的方式，那就可以更大程度的降低成本，并且提高效率。
所以我覺得，有可能自動化智能化可能會更進一步加強AI制藥的發展，也包括人機智能。
我們在蘇州建立一個生物學的智能化機器人實驗室，當然它還在進一步的完善，我們希望能在未來的1-2年里面，有機會能建立化學的機器人合成實驗室，這樣的話有很多事先的工作，我們可以內部就解決了，更高效率地解決。
第三個問題，下一步的規劃。
首先一定是做好我們的管線的對外授權工作，此外我們也希望引入新的投資機構--算力等背景的公司。
你可以看到目前我們的投資機構，絕大多數還是AI和生物醫藥的居多。我們認為更寶貴的不僅是投資機構帶來的資金投入，也有資金之外的對我們在行業內長期發展的幫助。比如，額外能幫我們引薦一些合作、或者技術上提供一些算力的支持等。也就是不僅是資金上的支持，更多的是從發展戰略上的支持。
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