工業(yè)級優(yōu)化決策平臺「沃時科技」,近日宣布完成天使輪融資,投資方為馳星創(chuàng)投。作為科技領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)基金,馳星表示決策智能是其重點關(guān)注方向。
傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)往往具有海量數(shù)據(jù)、密集人力、復(fù)雜流程等顯著特點。人工智能作為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),算法為核心的技術(shù)手段,正加速應(yīng)用于各個落地場景中。其中,沃時科技聚焦于智能制造和工藝優(yōu)化等領(lǐng)域,旨在為客戶搭建工業(yè)級智能決策平臺,利用數(shù)據(jù)和算法的優(yōu)勢優(yōu)化生產(chǎn)流程,降低成本,提高生產(chǎn)效率。
目前,沃時科技自主研發(fā)的智能決策平臺可以應(yīng)用于醫(yī)藥、化工、能源、零部件制造等領(lǐng)域。在沃時科技覆蓋的諸多行業(yè)之中,醫(yī)藥CRO/CMO行業(yè)的高速發(fā)展尤為引人注目。根據(jù)Frost & Sullivan預(yù)測,全球制藥市場CRO從2006年的18%增長到2017年的44%,預(yù)計2020年末全球CRO行業(yè)滲透率達到54%。
基于國內(nèi)醫(yī)藥行業(yè)飛速發(fā)展的背景,沃時科技在當前階段主要聚焦于醫(yī)藥CRO/CMO行業(yè),為企業(yè)提供從數(shù)據(jù)端到研發(fā)、生產(chǎn)端的軟件產(chǎn)品全流程,覆蓋從實驗室環(huán)節(jié)、到工藝放大、再到生產(chǎn)環(huán)節(jié)。
在醫(yī)藥領(lǐng)域,人工智能的價值正在逐漸顯現(xiàn)。市場上的主流競爭品集中于美國和中國等AI技術(shù)發(fā)達國家,例如Insilico Medicine、Atomwise、Numerate、BenevolentAI、冰洲石、晶泰科技。那么如何在競爭中體現(xiàn)沃時科技的技術(shù)和產(chǎn)品差異呢?
針對這一問題,沃時科技創(chuàng)始人曾琢博士表示,主流的AI驅(qū)動的藥物研發(fā)服務(wù)主要聚焦于藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)。而沃時科技的覆蓋范圍除了傳統(tǒng)的藥物化學反應(yīng)預(yù)測,還包括工藝環(huán)節(jié)的解決方案,通過一套成熟的混合模型,為客戶提供了從基礎(chǔ)的化學反應(yīng)智能化探索到復(fù)雜的生產(chǎn)單元優(yōu)化的服務(wù)。同時,為了能夠為不同需求的客戶提供差異化服務(wù),沃時科技面向客戶提供了不同模塊化產(chǎn)品組合,通過API接口調(diào)用等方式,客戶可以進行封閉測試和使用,進而保護客戶的隱私和數(shù)據(jù)安全性。
沃時科技同時覆蓋物質(zhì)鏈和操作鏈
在算法層面,沃時科技的算法具有以下特點:
以混合模型替代單一決策模型,通過利用數(shù)學物理模型(mathematical programing)和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型(data-driven model)實現(xiàn)多目標優(yōu)化
大規(guī)模的建模和求解能力,整合海量的限制條件,通過利用多維度限制性條件,實現(xiàn)真實的場景描述和提供對應(yīng)的優(yōu)化方案
以不確定性動態(tài)模型替代傳統(tǒng)線性模型。通過利用不確定性動態(tài)模型算法,考慮場景中的不確定性事件,并提前做出應(yīng)對策略
基于技術(shù)積累,沃時科技已經(jīng)掌握了億級別限制條件的大規(guī)模建模能力,并研發(fā)了相關(guān)求解框架。
從成果來看,沃時科技已與多家企業(yè)進行合作并簽訂商務(wù)合同,包括CMO上市公司,并且已經(jīng)進展到第二輪合作中。在第一輪項目驗收中,沃時科技幫助實驗室提升研發(fā)效率的成果顯著。軟件主要作用于人員成本縮減、試錯成本境地、準確度提高等方面。
值得關(guān)注的是,沃時科技的技術(shù)不僅僅應(yīng)用于CRO/CMO行業(yè),還有更廣闊的市場空間,其核心的非線性整數(shù)求解框架和建模能力同樣可以應(yīng)用于其他具有高復(fù)雜性和不確定性領(lǐng)域。例如供應(yīng)鏈、機器故障預(yù)測、高級排產(chǎn)排期等行業(yè)。
沃時團隊主要成員來自美國卡內(nèi)基梅隆大學、中國科學技術(shù)大學、復(fù)旦大學、東南大學等高等學府。其核心研發(fā)團隊成員均具有海外博士背景。
責任編輯:YYX
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