11月27-28日，被譽為“年度科技與商業風向標”的36氪WISE2025商業之王大會，在北京798藝術區傳導空間落地。

今年的WISE不再是一場傳統意義上的行業峰會，而是一次以“科技爽文短劇”為載體的沉浸式體驗。從AI重塑硬件邊界，到具身智能叩響真實世界的大門；從出海浪潮中的品牌全球化，到傳統行業裝上“賽博義肢”——我們還原的不僅是趨勢，更是在捕捉在無數次商業實踐中磨煉出的真知。

我們將在接下來的內容中，逐幀拆解這些“爽劇”背后的真實邏輯，一起看盡2025年商業的“風景獨好”。

大朋友：

以下為對話內容，經36氪整理編輯：

馮大剛：好的，非常高興能夠邀請到孫總。我們知道在過去的一年中，毫無疑問是AI應用爆發的一年，但是我想有很多的應用是我們能夠感受到的，比如說各種AI的游戲、AI對話、AI陪伴，但是還有很多是我們沒有那么明顯感知到的，我想這些東西并不是不重要，而是它們對整個行業，甚至我想說它對整個人類的命運都有很大的影響。那AI for Science，我不知道我們有沒有這樣一個解釋，就是為科學研究而去做的AI開發，我想這是一個非常性感的賽道。比如在硅谷，今天非?？春眠@樣一個賽道，我知道Open AI今年也開發了相關的項目，其實我想知道，在AI for Science這樣一個領域內，中國的創業者在做什么？他們是不是跟美國的同行做得一樣好？甚至更好？我想這個話題最合適的訪談對象就是深勢科技，我聽說AI for Science這個概念就是你們提出的，或者說你們的導師提出的，而且做了7年時間。

孫偉杰：對，最早的時候是2018年，我和林峰的導師——鄂維南院士，在北大率先提出了AI for Science這樣的概念，并且深勢科技應該也是全球最早系統性布局這個領域的公司，應該可能沒有之一，大概率應該是最早。

馮大剛：對，第一家提出的。孫總您本身是一個文科生，但是做了很多年技術公司的CEO、創始人，我想知道站在文科和理科交匯的立場上，怎么來看待AI for Science這樣一個賽道？它對我們的價值是什么？

孫偉杰：好的，也非常感謝馮大剛總的邀請，也非常榮幸能夠參加今天的對話活動。

稍微跟大家說個冷知識，其實在傳統意義上的學術劃分里面，我們當前認為的這些文科和理科，其實在國外統稱為文科，所以說雖然我是一個文科的背景，但是我覺得我所學習的學科在底層確實和很多理科的學術精神、科學精神是有很多相通的地方的。

AI for Science如果用通俗的話來講，讓AI來幫助我們人類的科學發現，它的終極愿景就是我們能不能基于AI技術創造出一系列的AI科學家？像人類科學家一樣能去做科學發現，或者說能夠創造一套能夠自主進行科學發現的智能系統。這個可能是AI for Science的終極目標。

我覺得它可能對人類的命運有幾點非常終極的價值：

第一點，大家可能很多時候沒有去思考或者忽略掉了，其實科學研究本身也是一項生產活動，它是符合我們對生產活動的定義，我們投入生產要素，然后經歷一個完整的生產過程，獲得我們的生產產物，也就是科學成果。

而過去我們幾乎所有的生產環節都變成流水線了，為什么科學發現不能變成流水線呢？

馮大剛：其實很多人都會覺得說生產變成流水線是很正常的一件事情，但是科研怎么才能變成？

孫偉杰：這就是一個非常好的問題，首先我們認同了科研它本身也是一項生產活動，只要是生產活動，我們就可以讓它變成流水線，怎么變成？這個問題不是沒有答案，而是我們過去沒有真正思考它。而在AI時代，我們第一點重要的意義，就是很多重要領域的科學研究真的可以變成像流水線一樣的形態了，可以批量地產生一系列高價值的科學成果，比如說我們需要一款什么樣的藥物、需要一款什么樣的材料，我們把這樣的需求告訴AI，背后呢，就像剛才京東的老師所說，我特別喜歡的是你就只管提出問題，背后別管經歷了多么復雜的流程，但是后面的無論是AI還是機器人相關的技術，會把這些問題解決好。所以說這是第一點對人類的命運帶來了非常重要的影響。

隨之而來對人類命運帶來的第二點重要的影響，就是全人類的命運共同體關注的這些終極問題都將得到更好的解答，比如說我們的衰老問題，比如說無限能源的問題，比如說我們想要進行星際旅行，比如說我們想要更快、更及時的通信。其實我們人類活了這么長時間，本質上追求的就是這么點東西。但是無論是我們的衰老還是我們的星際旅行，還是更好的產業發展，它本質上需要更強大的藥物、更強大的材料，以及對我們生命本身更深刻的理解，還有對我們物理學上最糾結的幾個問題的進一步探索。而有了這樣一套科學研究的流水線之后，我們真正有望能把這幾個問題回答好。

當然了，我認為還給人類命運帶來了第三個非常重要的意義，就是當我們的科學研究變成流水線一樣的生產模式的時候，我們每個人參與科學研究的門檻將會極大的降低。在過去農業時代，可能60%以上的人口都是從事農業生產，當前工業時代可能大多數人口在從事工業生產，當然了現在是信息技術時代，可能越來越多的人在從事IP和藝術相關的生產，而且這個也是未來本性上更大的需求，就是越來越多的人會加入到科學生產。

科學研究的資源、知識和工具的門檻會被極具的降低，相應的，科學參與的群體會變多，我們真正對科學上有很多奇思妙想，能夠提出來非常巧妙的科學需求和巧妙的工程架構的人，將能更多的產生科學研究的價值。當然了，進一步的就是科學的成果也將會由更多的人來分享，所以本質上會帶來一種知識的平權和科學的平權。

我認為這三點意義，至少是我從一個文科生的角度，我覺得是必然的。

馮大剛：大家可以看到越來越強的AI工具，今天很多很多過去我們覺得根本做不到的東西，今天都可以通過AI來做到了，比如AI編程，我只要提出需求，它可以幫我編寫代碼，我想到一個比喻，可以幫大家更好的來理解這件事情，但是我不知道我說得準確不準確。我們知道愛迪生的故事，電不是愛迪生發明的，但是燈泡是愛迪生發明的，我們小時候都看過愛迪生怎么發明燈泡的故事，就是他做了大概有幾千次甚至幾萬次的試驗。

孫偉杰：應該是試了超過7000種材料，說是有將近30萬次試驗。

馮大剛：他可能用了好多年的時間，那么今天我們是不是告訴深勢，說我們要發明一個燈泡，但是我們需要無數的材料去嘗試，它自己知道所有材料導電性是什么樣的、它的阻率是什么樣的，它去幫我們發明，也許一個月我就發明出來了，是這樣嗎？

孫偉杰：對，很有可能。

馮大剛：所以今天AI不僅可以讓你變成一個好的攝影師、好的編導、好的游戲制作人，甚至可以讓你變成一個科學家？

孫偉杰：是的，比如您剛才提出來的這個需求，當年愛迪生是靠自己的經驗，然后不斷地去找合適的材料，基本上見到什么材料，他就會把它纏成絲去燈上試一下。當然了，現在的AI它會在全球所有已有的學術成果里面先去整合和搜索，看看有沒有潛在的比較合適的基礎，然后AI會進行一個龐大的計算，它可能在電腦里面計算了超過100種不同的材料，是不是有這樣的特性能夠成為一款新的燈絲。當然了，最后可能AI還是會嘗試幾十次到幾百次，當然這個試驗可能完全是由機器來完成的。這個過程中又會反饋給AI的模型，再去做進一步的學習。

馮大剛：所以我建議你們將來做C端傳播的時候，可以把愛迪生的頭像作為你們的LOGO。

孫偉杰：值得采納。

馮大剛：其實這幾年AI for Science的領域發生了很大的進展，包括我們看到去年諾貝爾化學獎頒給了一個AI團隊，就是Google旗下的DeepMind團隊，他們獲得了化學獎，我想這是非常清楚的證明科學界非常認可這件事情能夠幫助科學大跨步的向前進。我想知道中國AI for Science這個行業發展得怎么樣？

孫偉杰：首先我認為中國的AI for Science至少比美國肯定是不落后的，對于這個理念的提出和整個行業Picture的構建，我認為其實是我們比美國更系統的。國內相對的劣勢是我們缺少在一些重大亮點性問題上大的投入，導致我們像在AlphaFold這樣的問題上，我們沒有說非常龐大的資源，像Google、微軟、DeepMind、英偉達，它們都是這樣的模式，一大筆錢和資源砸在一個問題上，一下子就能做出一個像AlphaFold這樣亮點式的工作。而我相對認為，我們會選擇一條更加難，但是更正確，而且未來潛力更大的路，就是基礎設施的建設。比如說其實剛才我們分析了，科學研究里面最基礎的三項基礎設施，我們簡稱叫：讀、算、做，第一是科學文獻和知識庫，第二就是科學計算相關的一系列基礎設施，第三就是自動化的實驗室?？梢钥吹?，整個中國的創業者，包括學術機構，甚至說很多政府牽頭的一些大型機構，在這些基礎設施上建設是非常非常不錯的，當然這里面可能也離不開深勢科技的貢獻，我們在科學知識庫上，像AlphaFold解決的是蛋白質的問題，我們的分子大模型、原子大模型、基因大模型，其實在全世界都是前列的，不光是深勢科技，還有很多業界的商業公司，還有很多大型的學術機構，在自動化的實驗室方面、智能化的實驗室方面，其實也都有很多的布局。

而我覺得基礎設施的建設，為什么說它是更有潛力的路呢？它不會像AlphaFold一樣，一下子出來一個大新聞。但是基礎設施建設完之后，其實更多的下游成果是由科學家們基于這樣一個平臺之后進一步去涌現的，甚至說可能我們的高速公路鋪好了，我們的網絡鋪好了，但是哪里出現了一個爆炸性的亮點，可能是我們無法預測的。但是這樣的基礎設施，其實是未來所有人做基礎研究都必須要做到的。

馮大剛：我們剛才說中國肯定是不落后的，那有沒有什么中國獨特的優勢是讓我們領先的東西？

孫偉杰：我覺得第一點一定逃不開的是，現在全球AI領域50%的人才是華人，全球在基礎科學層面50%以上的Paper是由中國人發表的，所以說人才的數量（是第一大優勢），第二就是我們勤勞、勇敢、刻苦的工作作風，我們的效率，這是毫無疑問的一點基礎。

第二點，我覺得是中國一旦涉及到AI for Science，必須得跟物理世界發生深度的結合，無論是跟產業的結合落地，還是說我們要涉及到實體的實驗室，要涉及到化學方面的基礎設施、生物方面的供應鏈，還是實驗室實體的供應鏈，只有中國有這么完整的供應鏈體系。

第三點，其實我們可以看國家政策，2035年之前，中國的發展目標是要完成高水平的自立自強，2030年我們是要完成自立自強，高水平的自立自強和自立自強一定是科技引領的，而科技引領就意味著我們必須依靠自己的基礎設施，解決自己的科技問題，服務于我們自己的科學和產業價值。也就意味著，我們的基礎設施要進行巨大的升級。而恰恰我們在上一代科學基礎設施上是相對落后的，我們科學的數據庫、軟件、儀器甚至國家級的大裝置，坦白講，我們也不怕丟人，我們確實是在上一代落后于歐美的，但是這反而讓我們沒有太多歷史包袱，就像我們可以從紙幣支付，跳過實體的信用卡，直接進入到數字貨幣，直接進入到微信支付、支付寶支付一樣。

馮大剛：所以在AI時代，中國獲得諾貝爾化學獎、物理學獎的希望變得更大了，因為我們有AI for Science。

孫偉杰：因為諾貝爾獎獎勵的是過去20年到30年的成果，我覺得至少是2035年之后，我們真的有可能基于AI for Science的基礎設施批量的產生諾貝爾獎，就像是過去20年日本的科學布局一樣。

馮大剛：好，下一個問題是說AI for Science被很多公司視為一個畏途，因為這條路特別難，而且要燒很多很多的錢，所以很多人認為說只有大公司，像Google這樣的公司比較適合去做這樣大賭注的基礎設施的工作，另外一個觀點是說，就算創業公司做出來了AI for Science很好的產品，但它將來也會被大公司把成果拿走，這個您怎么看？對于一個創業公司來講壓力還是蠻大的。

孫偉杰：也是一個蠻好的問題，對于前沿科技的投入，如果你還沒有清楚地意識到它的商業機會的時候，作為一種前沿技術來布局的話，大公司肯定會有非常明顯的優勢，因為它可以毫不計算投入產出比。

但是我覺得我們永遠都不能回避的一個問題，就是大公司有它的優勢，但我們永遠也都不能忽略的一個事實是，所有大公司都是從小公司成長起來的，而且永遠在大公司沒有關注到的地方，在任何一個新的產業里面都會有新的巨頭出現。所以說我覺得AI for Science領域，核心是誰能盡快的完成冷啟動和增長飛輪的迭代，這一點其實是整個領域里面最關鍵的一點。而不是說誰的力氣大、誰的力氣小，而是說誰能率先把更好的產品、更多的用戶、更好的數據迭代，讓這個飛輪轉起來，其實才會產生更好的加速度和勢能。因為大公司不是說Google用它3萬億的整個公司跟深勢科技競爭，而是它下面也是一個AI for Science的小團隊在跟深勢科技競爭。

馮大剛：明白，我想起了一個娛樂新聞，講一個女明星接受采訪，有人問女明星是不是想要嫁入豪門，她說我不用嫁入豪門，我就是豪門。所以我想孫總回答的是，我們跟大公司競爭，但誰知道將來也許我們是一個比它更大的公司。

孫偉杰：當然了，夢想可能是要有的，但是我覺得要把眼前更踏實的工作做好。

馮大剛：好，那我們現在說一些比較現實的問題。創業公司，大多數公司是死于現金流，死于不夠商業化，我想知道你怎么看AI for Science這個賽道的商業價值？

孫偉杰：我覺得分兩種方式來看，一種是它未來的巨大潛力，一種是現實的商業價值。未來巨大的潛力，我覺得大家可能是毫無疑問的，因為科學研究是驅動我們社會創新最底層的驅動力，而如果科學研究的效能通過AI的手段，能夠把它提升幾倍的話，也就意味著我們可以源源不斷地產生新的科學知識、產生新的科學發現和IP，進一步的落實到我們的產業閉環當中去。

而現實中，大多數人可能離科學研究有點遠，因為畢竟在過去漫長的時間里面，人類真正參與到科學研究里面的群體也非常非常少，可能只有幾百萬人。而科學研究這個賽道，我們全球每年在科學研究里面的投入差不多是2.8萬億美金，中國是3.6萬億人民幣，占GDP2.7%，這個數字是什么水平呢？中國在醫療健康上的投入差不多是4%，中國在教育上的投入差不多也是4%，中國在軍費上的投入可能也只有2%點幾，所以說大家永遠不要忽略科學研究其實本身就是一個，在現實意義上也非常具有商業價值的市場，只不過我們之前參與到這個過程中的人比較少。

相應的，也就意味著每一個聰明的大腦、每一個科學家，他背后所對應的科研經費是個巨大的數字。而科學研究從現實意義上，它的四大主戰場，四大基本的基礎設施或者四種重要的商業模式，就是科研的數據庫、科研軟件、科研儀器和外包研發服務，也就是CRO。大家其實如果稍微注意一下這四個市場的話，其實這四個賽道里面每一個都有非常非常值得尊敬的商業巨頭，而我認為基于AI for Science，這里面的很多生意都值得被重做一遍。

馮大剛：是的，在場有很多AI創業者，最怕的是找不到場景，但其實AI for Science是一個非常明確的場景，在中國就有幾萬億的預算都可以投入到這個市場，這是一個明確的，而且另外一個觀點，這個AI for Science賽道跟別的賽道不一樣的是，它可以產出非常確定的科研的結果，這是一個有非常確定的效果的賽道，而且是一個非常巨大清晰的賽道，所以我自己非常同意您說的，這不是一個清貧的行業，其實這是一個金礦。

孫偉杰：眼前就有很多地表淺層的金礦，同時地表更深的地方還有更多的富礦是值得大家一起去挖掘的。

馮大剛：還是回到我們問每個嘉賓的問題，因為我們自己的slogan叫做“讓一部分人先看到未來”，所以我們特別想知道五年以后、十年以后，你能看到你的賽道會變成什么樣子？包括還有那么多線上的聽眾，你覺得對他們來說，對他們的生活會帶來哪些？對他們的職業選擇、對他們的生活體驗、對他們的工作。

孫偉杰：其實深勢科技從成立第一天我們就一直在嘗試回答未來是什么樣子，尤其是未來的科學發現是什么樣子，未來跟科學發現強相關這些產業研發，然后我們科學的從業者和每一個人的生活將會變成什么樣子。我覺得先從一個我自己的觀察我來說，如果說搜索引擎是把人類已有的信息用最短的路徑來告訴我們，其實AI本質上是把人類已有的知識用最短路徑來告訴我們，而AI for Science我認為是用最短路徑把人類未知的知識告訴我們。

未來，可能就科學研究而言的話，我覺得從我們每一個人的體感上來講，科學發現可能就像現在使用搜索引擎一樣簡單。當然更進一步，這帶來的就是我們每一個人都可以去參與科學研究，可能2030年還不能完全說暢想這樣的世界，但是我覺得到2035年，我們可能有幾億人都在真正的參與科學研究，現在其實社會化研發人員差不多是6000、7000萬，真正參與到原創科學發現的人應該不超過1000萬人，全球?？埔陨系拇髮W生差不多2.45億人左右，而我認為未來至少有幾億人都真正的在參與科學研究。

馮大剛：太好了，我想我們小時候都會問到一個問題，我們的父母我們的親屬都會問過你長大以后做什么？大多數人都會說想當科學家、當宇航員、當軍人，我想當科學家這個夢想絕大部分人都沒有實現，但現在終于有機會了，至少到2035年的時候，幾億科學家，也許我也會變成科學家。

孫偉杰：對，我覺得其實我們可以做一個非常直接和簡單的設想，在AI和機器人真的充分的進入我們生活之后，我們大部分的工作其實都可以讓我們的AI助理來幫我們完成，我們人類剩下可追求的東西還剩哪些？體育，毫無疑問，就算是車比人跑得快，人類和人類比，體育還是有價值的。第二藝術，第三我認為就是科學。這三個將會成為我們每一個人，不是說我們為了生存而去追求，而是說我們就是為了人性的完滿，我們自我實現，而必須要去從事和追求的方向。

馮大剛：非常好，我想這是科學家和文科生的浪漫結合在一起。

我想問一個還是比較現實的問題，今天我知道深勢科技的估值大概在幾十億人民幣。

孫偉杰：對。

馮大剛：Deepmind估值應該超過100億美元了，大幾十億美元，那您覺得什么時候中國會誕生出這樣一個百億美元估值的巨頭，以及在這個賽道上有沒有機會去誕生出一個更大的千億的萬億的公司？

孫偉杰：直接回答您的問題，我覺得一定是有機會的，我覺得我們非常幸運的一點是，我們非常幸運的在中國率先提出了一個原創性的概念，并且我認為現在初步的走完了從原始創新到商業落地的閉環，而且這個閉環迭代的速度在加快。但是坦白講，從資本市場的角度，我們確實還是相對于美國是落后的，在整個AI的大賽道里面，其實我們都是對標式的這樣一種估值和融資的方式。

我們可以看到，其實我并不知道DeepMind的估值有多少，因為它們不是一家獨立的公司，也有人說它們估值可能到120億美金，但是沒有一個客觀的依據。但毫無疑問，DeepMind是一個非常值得尊敬的公司。

同時，我們可以看到在AI for Science大的領域里面，近期OpenEvidence毫無疑問是一家非常AI for Science的公司，它的估值已經超過了60億美金。在AI for Science可能跟深勢更對標，我甚至嚴格懷疑他們看過深勢的BP，在2023年附近成立的幾家公司，Future House、Periodic Lab，還有Lila Science，它們對于AI for Science基礎設施建設的思路和深勢科技非常非常相似，它們的估值也紛紛都超過了10億美金。

就未來的潛力而言的話，堅定不移的是未來十年之內，80%以上的科學成果都是AI發現的。那我們可以去設想，甚至說可能500萬人民幣，或者說100萬美金以內的研發決策，可能都是AI自己完成的。這樣一個公司有多大的商業價值呢？

馮大剛：明白了，過去我們在討論怎么讓中國的科學家富起來，讓他們更好的去創業，去獲得財富，我們在討論這樣的話題，但接下來我們要討論怎么讓AI科學家，或者叫普通人通過AI的幫助成為的科學家，他們也有這樣的機會。

最后一個小問題想問您對其他創業者有什么樣的建議，包括比如說對創業方面的建議，包括對研發方面的建議之類的。

孫偉杰：我覺得AI for Science可能是一個非常適合年輕創業者去做的這樣一個行業，因為年輕人的劣勢和優勢都非常明顯，年輕人思維非?；钴S，對新鮮技術的捕捉和對新鮮技術的突破有自己獨特的優勢，但是相應的劣勢，可能在經驗、對復雜的管理，這些方面就會有明顯的劣勢。而AI for Science恰恰是一個靠智力和技術的杠桿驅動的比較強的一個行業，所以我覺得年輕的從業者可以大膽的進入到這個行業。

而且AI for Science雖然說從基礎設施層面非常統一，但是在下游的應用場景上非常的多樣、非常的零散，任何一個年輕團隊，只要抓準一個點打透，就可以誕生一家至少是幾十億美金的公司。

所以說我覺得第一是看見火箭要起飛的時候，先別管座位好不好，先坐上去。第二就是AI for Science這個領域剛剛開始，重的基礎設施方面可能壁壘會越來越高，但是再更具體，用AI for Science的工具把具體的東西做出來，這樣的機會永遠都存在，而且現在我認為就是最好的時候。

馮大剛：太好了，我想孫總我們可以另外找個時間去開場直播，來教普通人怎么變成一個科學家這件事情，我覺得這件事情是非常有意思的。

然后我自己有個觀點，我覺得什么是好的商業？我想最好的商業從本質上來說有兩種，第一種叫做降低門檻的商業；第二種叫做提高天花板的商業。我想今天深勢科技，包括AI for Science這個賽道在同時做兩件事情，它第一降低了我們過去認為根本就不可能降低的科研的門檻，我們認為很多事情都可以降低，但科研好像是不可以的，但今天其實深勢科技向我們證明了，說科研的門檻也可以大幅降低，并且因為門檻大幅降低，而讓天花板大幅的提高，我想這兩件事情都是有非常巨大意義的事情，所以也非常感謝您！

孫偉杰：謝謝，期待跟您進一步對話。

馮大剛：謝謝！