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(dá)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(dāng)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(dá)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(xué)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(xué)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(xué)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(biāo)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(zhǔn)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(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、東南大學(xué)等高等學(xué)府。其核心研發(fā)團隊成員均具有海外博士背景。
責(zé)任編輯：YYX