领先AI生物制药公司水木分子，入选央视赢在AI + 2026中国AI创业十骏
10月30日晚，中央广播电视总台《赢在AI+》创业盛典播出。 清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的水木分子入选“中国AI创业十骏”，成为本届十强中唯一聚焦AI制药的企业。公司联合创始人、COO邢杰代表公司参赛。
本季节目吸引了海内外超1000家企业报名，历经29场路演及多轮项目展演和角逐。
水木分子于2023年推出全球首个对话式生物医药研发助手ChatDD，持续探索大模型与智能体在药物研发中的应用。成立三年多，公司已拥有50多家药企客户，涵盖国际大药企和国内药企，并仅用7个月就推动首个自研药研管线项目达到临床前候选药物（PCC）阶段。
这些进展背后，是水木分子持续推进的一条路线：连接自然语言与生物语言，让药研专家的经验与判断，同AI的高通量文献阅读、高效计算与推理、高质量分子设计与筛选能力协同，再通过研发助手与自研管线相互促进，将技术创新转化为可以检验的研发成果。
♦ 水木分子联合创始人、COO邢杰代表公司参赛, 经过精彩角逐,公司荣膺“2026中国AI创业十骏”
领先AI生物制药公司水木分子，首个AI助力自身免疫疾病自研管线7个月达到临床前候选药物（PCC）阶段
水木分子的首个自研项目聚焦自身免疫疾病，研发面向狼疮性肾炎的双特异性抗体。从项目启动到确定PCC，团队用时7个月，选定了继续推进临床前开发的候选分子。
在这一过程中，ChatDD支持疾病机制分析、分子设计与优化，药研专家确定科学问题、评估证据并把握实验方向。计算提出的候选进入湿实验验证，实验结果再回到下一轮设计，帮助团队调整分子与优化策略。
自研项目为AI能力提供了具体的检验场景：生成的候选能否满足研发要求，计算判断能否得到实验支持，发现问题后如何继续优化。围绕自身免疫疾病和肿瘤，公司还在推进多条抗体管线，让模型和工具持续接受真实研发任务的检验。
让专家经验与分子设计模型高效协同
在推进真实项目的同时，水木分子与清华AIR持续研究AI药物研发中的两个关键问题：如何让药研专家通过自然语言与分子设计模型高效交互，使经验与判断参与设计过程？面对庞大的氨基酸组合空间，又如何兼顾功能与结构，找到更值得实验验证的候选？
首先，需要打通自然语言与“生物语言”。专家用自然语言表达功能目标、实验观察和研发判断，分子设计模型处理的则是蛋白质序列、分子结构等生物数据。把两者联系起来，才能将专家提出的功能目标，转化为模型生成和评估分子候选时的依据。
团队的多模态生物医药大模型BioMedGPT，通过编码与跨模态对齐，将分子、蛋白质与自然语言联系起来，使研究者能够围绕输入的生物数据直接提问。发表于NeurIPS 2024的MutaPLM则进一步连接蛋白质突变与文字描述：既能根据给定序列和突变解释其可能产生的影响，也能根据原始序列和文字描述的功能目标，提出候选突变。
例如，研究者希望提升某种酶的催化活性，模型就需要把这个功能目标与可能的氨基酸替换联系起来，提出可进一步评估的候选。文献和数据库中的功能描述、突变记录，为学习这层对应关系提供了训练信号；专家在对话中补充的目标与限制，则为当前任务提供上下文。由此，论文中积累的知识与专家当下的判断，都有了参与分子设计的途径。
理解专家的目标之后，还需要在庞大的候选空间中有效搜索，兼顾功能与结构。团队围绕这一问题，持续推进蛋白质优化、功能蛋白从头设计与抗体设计研究。
已被NeurIPS 2026接收的StructEvo，提出了一种基于强化学习的动态结构感知蛋白质定向进化方法。它根据序列特征的变化近似更新结构表征，指导模型判断“改哪里、怎么改”，无需为每个候选重新预测完整的三维结构。
在AAV和GFP两项高难度蛋白优化基准上，StructEvo提出的候选序列，其平均功能评分（计算评估）相对论文中最强对照方法分别提高9.2%和16.3%。这组结果展示了结构信息对候选搜索质量的帮助，研究的目标是让有限的实验预算优先用于更有希望的方案。
发表于ICML 2026的CodeFP面向功能蛋白从头设计，根据预设功能同时生成氨基酸序列与三维结构，在计算评测中同时提升功能匹配与可折叠性。AbGaze则聚焦抗体与靶点“怎样接触”，把距离、方向和接近角度等信息用于抗体序列与全原子结构联合设计。
这些研究将自然语言中的研发目标与生物数据联系起来，并持续提升蛋白质和抗体的设计能力，为人机协同研发提供技术支撑。
ChatDD把技术能力带入研发日常
在产品端，ChatDD将人机协同落实到药物研发的具体任务中。Insight、Discovery、Trial三个模块，分别面向立项洞察、分子发现和临床研发支持，让AI参与药物研发的多个关键环节。
复星医药已在公开财报中披露，与水木分子深化合作、推进PharmAID项目建设，探索以大模型支持药物研发的量化决策。合作关注的是研发团队每天都要面对的任务：从海量信息中追踪证据、评估机会，为下一步研发提供依据。
具体到一次研发任务，专家通过自然语言提出目标、补充约束、调整筛选标准；智能体据此规划任务，检索文献和数据，调用专业模型与计算工具，返回候选方案和评估结果。专家再结合领域经验，判断哪些候选值得进入实验、哪些条件需要修改，让下一轮设计有更明确的方向。
经过验证的研究步骤和判断规则，还可借助水木分子与清华AIR联合发布的OpenBioMed整理成可复用的Skills。研究者可以通过自然语言调整工具参数和工作流，让适用的方法在后续任务中继续使用。
♦ ChatDD对话式生物医药研发平台
客户的研发需求推动ChatDD持续完善产品，自研管线则提供实验检验与优化反馈。平台能力支持管线推进，管线中的新问题也推动模型与工具迭代。
清华大学万国数据教授、AIR首席研究员、水木分子首席科学家聂再清表示：“我们用自研管线检验模型、迭代模型。模型让管线更快，管线让模型更懂药，这就是双轮驱动的意义。”
汇聚尖端人才的清华系AI生物制药公司，培养交叉人才
水木分子是由清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的AI生物制药创新企业，成立三年即入选「中国AI创业十骏」。团队横跨AI与制药两大领域：首席科学家聂再清为清华大学万国数据教授、AIR首席研究员；CEO王卓智曾任药明生物副总裁；生物医药首席科学家潘琦为清华本科、哈佛博士，拥有基因泰克、勃林格殷格翰、Pathos AI等领先药企与AI制药企业二十余年研发经验；COO邢杰曾任药明康德副总裁和CIO。此外，公司75%以上员工拥有人工智能与生物医药相关领域硕博以上学历。
三年间，水木分子从清华AIR的实验室走向央视赢在AI+中国创业十骏的舞台。未来，水木分子将继续以“自研药研管线+AI平台”双轮驱动，以人机协同重塑大分子创新药研发范式，推动ChatDD成为生物医药创新不可或缺的基础设施，助力中国创新药从跟跑走向领跑，助力健康中国建设。
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