编者按：并不是所有的潮水都流向同一个方向，但北大人习惯站在最前沿。当前，新一轮科技革命和产业变革突飞猛进，人工智能已成为重塑全球竞争格局的关键力量。人工智能系列校友专题报道「弄潮」，旨在记录这一代北大校友在AI科技变革中的关键抉择。是随波逐流，还是中流击水？这份答卷，写在祖国的大地上，也写在时代的浪尖上。

在中国AI制药行业里，有一组数字常被提起：

一款新药从研发到上市，平均需要10年以上时间、超10亿美元投入，即便如此，临床成功率却不到10%。

“在任何一个其他工程领域，这样的失败率都是不可接受的。”

时针拨回2014年，北京大学校友赖力鹏，在麻省理工学院进行博士后研究期间，与另外两位同是物理学家出身的合伙人温书豪、马健，决定做一件事：用人工智能，把生物医药行业的“失败率”从一个常数，变成一个可以被技术降低的变量。

那一年，“AI制药”在中国乃至全球范围内，都鲜为人知。

十年后，他们创立的晶泰科技，成功在港交所挂牌上市。这家AI制药企业被坊间称为“中国AI制药第一股”，也是中国AI制药出海订单的纪录保持者。在AI for Science被写入国家战略的这一年，晶泰所做的事情，正在被视为这一领域产业落地的范式样本之一。

晶泰科技联合创始人、首席创新官 赖力鹏

为什么是物理人做了这件事

赖力鹏在北大读的是物理学和数学双学位。这个组合在今天的北大不算罕见，但在2002年，选择这条路的本科生并不多。他的解释很朴素：“杨振宁先生有一个判断，物理和数学是相辅相成的。北大给我的最大感触，是身边的同学有特别强的好奇心，什么都想知道；另一方面，学校也给了你这样的条件——不会因为你是物理系的，就只能上物理系的课。”

他认识一些“更厉害的同学”，物理之外，数学、化学、生物全都修过。在赖力鹏看来，这种知识结构上的开放性，后来在他的工作中以另一种方式回报了他——不是那些具体的定理和方法，而是一种“换一个角度看问题”的本能。

晶泰科技的三位联合创始人，都是物理学博士。这并不是巧合。物理学训练的本质，是建立“从第一性原理出发理解复杂系统”的方法论。这恰恰是AI for Science的底层逻辑——用计算与建模，穿透生命科学的复杂性。从这个角度看，由物理学家创办一家AI制药公司，与生物学家、药学家创业一样，也是一种必然：物理学家带来的不是某一类具体知识，而是一种处理“复杂、未知、高维”问题的工作方式。

赖力鹏在北大的另一段经历，也印证了物理学这种工作方式的适用性。本科期间，他主动跑到普通物理实验室，敲开老师办公室的门，提出想在实验室里“做点综合性训练”。老师给了他一个方向，他自己写了一份计划，然后开始动手。“那时候学校并没有现在这么多项目，自己想做，就需要自己主动去找。”

自找问题、自找方法、自找答案——这是北大教给他的第一种判断力。

第二种判断力，则来自一个更小的校园场景。本科时，几个同学讨论一个问题，三人三种看法。赖力鹏提议：“那我们投票吧。”其中一个同学的回答，对他的触动一直影响到今天，他说“真实的科学，不是靠投票来决定的。”

创业之初，晶泰科技在融资中被反复问到——“AI到底能不能做药”，哪怕是在港交所敲钟之后，这个问题依然被多次提起。当行业里一度盛行“先讲故事再做事”的风气时，大学同学的这句话成了他在很多关键时刻的内部锚点——有些事情不是靠共识决定的，而是靠验证决定的。

北大没有教给他一门具体到可以直接用在创业中的学问，但教给了他两件事：相信第一性原理，以及相信验证。

北大毕业后，赖力鹏到芝加哥大学读物理学博士，之后去往麻省理工学院做博士后。如果把这十年的学术轨迹画出来，那是一条不断“换方向”的曲线。在芝大读博，他最初的目标是弦论——那是理论物理里最抽象、最宏大的方向之一。后来他换到粒子物理与宇宙学，研究宇宙暴胀。再后来，他觉得“宏大叙事过于宏大”，回到了更具体的领域，博士论文最终写的是流体力学。

每一次转向，他追问的还是相同的问题——这件事能不能被验证？能不能被计算？能不能真正解决一个具体问题？

申请博士后时，他同时投了三个方向：行星形成、流体力学、生物物理。最终，麻省理工学院的生物物理课题组接收了他。

“那是我第一次把研究方向从天体转向生命。”

在MIT那几年，他和后来的两位合伙人温书豪、马健经常聚在一起，聊的话题“五花八门”，但话题的落脚点，慢慢收拢到了一件事上。他们意识到，传统药物研发流程平均需要十年以上的时间、数十亿美元的投入，失败率超过90%。在任何一个其他工程领域，这样的数字都不可能被接受。而生物医药这个最直接关乎人类生命的行业，却长期把这种失败率视为一种“自然律”。

他们想知道，这个失败率是不是真的不能改变。

“我们花了那么多年积累下来的研究能力，不应该只停留在一篇文章上。”赖力鹏说。这是几个年轻物理学家共同的冲动——把方法论从纸上拿下来，让它真正接触到具体的人。

为什么是生物医药？他的回答没有任何修辞：

“每个人都会经历生老病死。这是一件最容易被身边的人感受到价值的事情。”

完成科研项目后，他们决定回国。

这个决定背后有一个关键的判断：中美两国在AI算法层面的差距，远小于在传统药物研发经验上的差距。这意味着，AI是中国生物医药真正可能“换道超车”的机会。

离开波士顿的时候，赖力鹏大概没有想到，接下来这十年里，这个判断会被一次又一次地验证。

从一场盲测比赛开始

回国后的头两年，几乎所有创业书里写过的困难，他们都遇到过一遍。融资难，产品和市场之间隔着一道看不见的墙，行业里没有人能准确说清“AI制药”这四个字到底意味着什么。直到今天，赖力鹏还是会被投资人和产业界的人追问：到底有哪些药，是AI做出来的？但在他自己的叙述里，那两年并不悲情。

“其实没有大家想象中那么孤单。”他说，“一件事情能成，身边一定是有支持你的人和信任你的人。”不是孤胆英雄，也不是披荆斩棘。这是他对那段日子最克制的概括。

真正的转折，发生在2016年下半年。

那年，全球制药巨头辉瑞做了一件事。他们从内部挑了几个药物晶体结构预测的难题——这些题目，辉瑞自己已经有完整的实验答案，但答案不公开。然后，他们在全球范围内召集研究组，让每一家都提交自己的预测结果。

这是一场没有标准答案、只有事实答案的考试。

晶泰交了卷，预测结果与辉瑞内部的实验数据相比，误差远远小于辉瑞此前的预期。这件事在辉瑞内部引起了不小的震动——一家此前几乎没人听过名字的中国小公司，解决了他们多年想解决的问题。

“那种感觉，有点像2025年年初的DeepSeek时刻。”赖力鹏在采访中用了这样一个比喻。一支籍籍无名的中国团队，用一次硬碰硬的技术验证，让一个原本是“别人家”的行业，开始重新审视“中国”两个字。

2017年春节之后，晶泰与辉瑞达成了正式的商业合作。同一年，新一轮融资也敲定下来。

赖力鹏把那一刻称为“团队最重要的里程碑事件之一”。但他自己更愿意把它放在另一个语境里去理解：“创业更多的时候，是你看到了你相信的东西，而不是你相信你看到的东西。”

大多数人是先看到事实，再决定相信什么；但创业者必须反过来——先相信一件别人看不见的事情，然后用很多年的时间，把这件事变成所有人都能看见的事实。

如果一年只上四次课

辉瑞合作敲定之后的某一天，赖力鹏坐下来算了一笔账。他发现一个出乎意料的事实：用AI在计算机里设计一个候选药物分子，只需要一两周。但要把这个分子从计算机里“拿出来”，在实验室里合成出真实的物质，再做完一整套生物学测试，平均需要三个月。

也就是说，在传统的研发流程下，不管AI多聪明，每一个想法的验证，都要等三个月。一年下来，AI实际上只能“上四次课”。

“如果一个人一年只上四次课，基本上是学不好的。”赖力鹏说。

这个看起来朴素到近乎玩笑的判断，后来成为晶泰科技整个公司战略的转折点。

2018年开始，晶泰做了一件当时几乎没有同行在做的事情——自建大规模湿实验室，包括AI机器人实验室。让数据“以更快的速度反馈给AI”，让算法“以更高的频次迭代”，让验证从一个被动等待的环节，变成一个工业化运转的基础设施。

晶泰科技AI自主实验平台线下部署实景

这个决定在当时并不容易。湿实验室，尤其是AI机器人实验室是重资产，投入大，周期长，管理难度也呈几何上升。在那个还在反复向投资人解释“AI到底能不能做药”的年代，再去建一个看起来不像是“AI公司”该有的“重资产”，需要的不只是判断力，还需要一种近乎执拗的坚持。

但今天回看，这一战略投入是晶泰科技十年里至关重要的一次决策。

“在AI for Science的时代，数据已经不只是一种资源，而是一种战略资源。存量数据当然重要，但更重要的是——你的想法被验证的速度有多快，以及，这些验证产生的新数据，能多快地反馈回AI系统。”

这是一个对2018年过于超前、在2026年回头看却几乎成为行业共识的判断。

尤其是机器人实验室的搭建，不是一次性的事情。它需要时间，需要数据，需要在一次又一次的迭代中，慢慢长出形状。接下来的几年里，这件事被反复打磨。从最初只能完成有限实验类型的小规模设施，到能够支撑多条研发管线并行运转的工业化平台；晶泰也从为辉瑞这一家头部药企提供服务，到与越来越多国内外药企、生物科技公司建立合作。晶泰的客户名单越来越长，技术边界也在变宽——从最早的小分子化学药，逐步延伸到抗体、多肽、小核酸、细胞基因疗法等更复杂的治疗领域。

2024年6月13日，晶泰科技在港交所主板挂牌，成为“中国AI制药第一股”。同时，它也是港交所“18C章”特专科技上市新规推出后的“香港特专科技第一股”。

晶泰科技上市仪式现场

新的开始，意味着新的考验——这家公司能不能跑出一个真正可持续的商业模式？能不能证明AI制药不只是一个有想象力的故事，而是一个真正能立住脚、走得远的产业？

2025年，晶泰科技首次实现年度盈利，这对整个AI制药行业而言，意味着另一件事——这个行业，跨过了一道分水岭。在这之前，所有关于AI制药的讨论，都还停留在“这件事能不能成”；之后，讨论的内容变成了——这件事能跑多远。

晶泰，是第一家从这道分水岭走过去的中国公司。也是在这一年，晶泰与美国生物制药公司DoveTree达成管线合作协议，总订单规模达到470亿港元，约合59.9亿美元——这一数字，刷新了中国AI制药领域出海订单的最高纪录。

“去全球化”被频繁讨论的今天，中国AI制药企业正在用真实的技术能力，在全球生物医药产业链中找到属于自己的位置。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，把“人工智能+”上升为国家战略。晶泰也成为这一战略在生物医药与新材料领域最早的先行者之一。

“我们的定位，是把自己的平台做好，然后帮助合作伙伴加速研发。”赖力鹏说。在他的描述里，晶泰从来不是一家“自己造药”的公司，而是一家为整个行业提供研发引擎的公司。

十年过去。回望这条路，赖力鹏并不愿意把它讲成一个传奇。在他看来，这十年没有什么“至暗时刻”，也没有什么“绝地反击”。有的只是一些具体的卡点，一些具体的突破，一些具体的人，一些具体的决定。

但赖力鹏自己，对这一切始终保持着一种“还在路上”的清醒。他在过去一年里反复对内部团队强调的一句话是——加速学习，紧跟技术浪潮。在AI技术每天都在迭代的时代，他比任何人都清楚：范式一旦被验证，真正的挑战才刚刚开始。

AI时代里那些不能变的东西

在很多场合，赖力鹏都会被问到一个问题：在AI技术每天都在迭代的时代，创业者最该坚持的是什么？

他的回答始终是同一个：有些东西必须变，有些东西不能变。

变的是什么？是数据正在成为最核心的生产资料，是AI正在打破信息流动的瓶颈，是科学发现的方式正在被AI重新定义。这是他对AI for Science时代的三个基本判断，清晰且笃定。

不能变的是什么？他没有把答案落在任何一个技术名词上，而是讲了一个故事。

2019年，他去了一趟北京白云观。在白云观的道医馆门口，他看到了一副对联——

但使世间人无病，何愁架上药生尘。

“它讲的不是药铺的生意。”赖力鹏说，“讲的是一个做药人的初心。”

这十四个字是一种产业判断，而不只是个人情怀。技术再先进，如果不解决“治病救人”这件最基础的事情，就没有意义。这是一家AI制药公司必须始终守住的原点。他讲了一个让自己记忆犹新的例子。晶泰参与的一家细胞治疗公司，曾经在临床试验中招收过一位因肿瘤脑转移而瘫痪在床的老太太。试验之后几个月，这位老太太从床上下来，慢慢可以自己行走。“我并不认识她。”赖力鹏说，“但我会有一种自豪感。”

在他心里，衡量一件事情值不值得做，从来不是估值，不是融资额，不是上市时点，而是究竟帮到了什么人，以及帮得有多深。

采访的最后，他被问到对北大学弟学妹们有什么想说的话。他先是笑了一下，说“北大的同学一般是不太听劝的”，因为他自己当年也是这样的人。然后，他给出了两句他真正想分享的话。

第一句关于天分：“天分，可能不是你一开始做某件事就做得很好。天分是你能持续做一件事而不会厌倦。”

第二句，是阿西莫夫《永恒的终结》里的一句话：

如果人类始终选择最安全的道路，那么星辰就会变成遥不可及的梦想。

十多年前，赖力鹏和他的两位同伴从波士顿回到中国时，他们相信的那件事，在国内还几乎不存在。在一个习惯了用最短路径求解的时代里，他们愿意把一件事做很久；在一个鼓励“看到再相信”的时代里，选择“先相信再看见”。

前面还有很多疾病要被治愈，还有很多被认为“不可能”的事情，等着被安静地、持续地、不被劝服地做出来。这些事还要做很久，也还需要更多人加入，接着做下去。