B系列融資將推動基座模型向世界模型演進
加州拉古納山和上海2026年8月11日 /美通社/ -- 8月11日，尋明生科（Aureka Biotechnologies）宣布完成總額1億美元的B系列融資。本輪融資分階段完成，其中首輪由Granite Asia獨家投資，后續輪次由知名產業投資人領投，弘暉基金跟投，啟明創投、經緯創投及紐爾利資本等現有股東持續投資。至此，尋明生科累計融資近2億美元。
尋明生科表示，本輪融資資金將重點投入新一代生物基座模型的研發及規模化訓練，持續提升模型在分子從頭設計、生物結構建模及功能預測等核心任務上的能力。同時，公司將進一步升級以實驗為核心反饋機制的Lab-in-the-Loop體系，推動基座模型與專有單細胞功能篩選、高通量實驗驗證及藥物開發平臺形成深度閉環。
此前，尋明生科已完成閉環AI原生基礎設施建設，接下來將強化基座模型這一整套系統的"智能核心"：通過大規模預訓練、項目定制后訓練、AI智能體與可規模化運行的實驗體系等相結合，構建面向生命科學的AI for Science基礎設施，使模型不僅解決單一藥物發現任務，更能夠持續學習生物規律，并對復雜生物系統進行理解、生成、預測與干預。
隨著基座模型與自動化研發基礎設施加速融合，尋明生科將從"以AI提升藥物發現效率"，進一步走向"以AI建模生命系統"，持續拓展AI藥物發現的技術邊界與產業上限。
以動制靜 閉環AI基礎設施孵化更強智能核心
尋明生科成立于2023年，是一家AI原生TechBio公司，致力于研發新一代生物基座模型，并構建由AI模型、智能體、數字生物技術與實驗平臺共同組成的閉環AI原生基礎設施，重構藥物發現的全流程。
生命科學是一類高度依賴真實世界反饋的復雜科學科研領域。生物大模型能力的持續提升，不僅需要算力、算法與模型架構創新，也依賴能夠真實表征分子功能的高質量實驗數據，以及持續驗證模型假設、修正模型偏差并形成迭代反饋的實驗體系。
為此，尋明生科將Lab-in-the-Loop作為模型研發的一級基礎設施，將AI智能體、高通量數字生物技術、專有單細胞功能篩選與自建實驗平臺深度結合，形成覆蓋分子生成、實驗設計、功能驗證、數據回流、模型后訓練與候選分子開發的閉環系統。
在這一體系中，實驗室不再只是模型生成結果后的驗證環節，而是直接參與模型學習和能力進化的核心組成部分。模型提出可實驗驗證的分子設計與科學假設，實驗平臺產生高質量功能數據，數據進一步回流至基座模型與項目專屬模型，驅動模型持續迭代，并進入下一輪設計與驗證。
這一Lab-in-the-Loop機制使尋明生科能夠自主產生大規模、多維度、高信息密度的功能實驗數據，并持續用于基座模型預訓練、強化學習及項目定制后訓練。相比主要依賴公開、靜態數據集的模型研發路徑，尋明生科的模型能夠在真實藥物發現項目中不斷獲得實驗反饋，在設計—驗證—學習的循環中持續進化，從而形成數據、模型、實驗與藥物資產相互增強的閉環飛輪，可謂"以動制靜"。
基座模型能力通過第三方評測與實驗驗證
在閉環AI原生基礎設施之上，尋明生科自主研發了生物基座模型AuraIDE。該模型基于專有蛋白質共進化數據進行大規模訓練，學習蛋白質序列、結構、進化與功能之間的深層規律，并在生物分子結構預測與分子從頭設計領域建立領先優勢。
AuraIDE并非面向單一任務開發的垂直算法，而是能夠通過任務適配與項目定制后訓練，遷移至多類藥物發現場景的生物基座模型。其能力正從蛋白質結構建模與分子生成，進一步拓展至生物分子相互作用建模、功能預測與復雜設計約束下的多目標優化。
AuraIDE的開源版本OpenDDE已通過第三方獨立評測，性能位居全球開源生物分子模型前列。
第三方評測與真實實驗結果共同表明，尋明生科的基座模型不僅具備領先的蛋白質結構預測和從頭設計能力，也具備將模型能力轉化為真實分子功能的能力。通過Lab-in-the-Loop的持續反饋，模型正在由"預測生物結構"進一步走向"生成具備目標功能的生物分子"。
OpenDDE在公開抗體—抗原結構預測基準FoldBench v1上的第三方評測表現 來源：Tamarind Bio，Open Models Beat AlphaFold3，FoldBench v1 benchmark
商業變現方式多元 模型能力快速轉成高價值藥物資產
基于生物基座模型、專有單細胞功能篩選平臺與項目定制的后訓練技術，尋明生科已在GPCR、單抗雙靶等傳統方法難以攻克的項目中，規模化產出高價值、差異化抗體。
在具體項目中，尋明生科可圍繞靶點機制、功能表型和成藥性目標，對基座模型進行項目級后訓練，使模型從通用生物智能進一步轉化為面向特定藥物發現問題的專屬模型。隨后，AI智能體協同完成靶點理解、分子生成、計算評估、實驗設計與結果分析，實驗數據再持續回流模型，形成圍繞具體項目運行的閉環學習系統。
公司端到端的智能體化研發基礎設施貫通分子生成、成藥性評估、實驗驗證、結果反饋與候選分子開發，能夠將科學假設、模型能力與實驗能力快速轉化為可開發的藥物資產，并持續支撐內部管線和外部合作項目推進。
目前，尋明生科已與多家全球頭部制藥企業建立戰略合作，共同推進差異化抗體藥物的開發，過去兩年實現千萬美元級商業收入，驗證了其AI平臺在真實藥物發現項目中的交付能力、規模化能力與商業化潛力。
從提升環節效率到模擬生物系統，未來向生物世界模型邁進
尋明生科創始人兼首席執行官趙偉安博士表示："當領先的生物基座模型與可規模化運行的研發基礎設施真正結合，我們就不再只是提升藥物發現某個環節的效率，而是在構建能夠理解、生成和預測生物系統的下一代藥物發現引擎。這也是尋明生科向生物世界模型邁進的關鍵一步。"
在尋明生科的長期技術路線中，生物世界模型將不再局限于對靜態分子結構的預測，而是進一步模擬分子之間的相互作用、推演分子設計與改造的潛在結果，并支持AI智能體自主規劃、執行和迭代藥物設計任務。
通過本輪融資，尋明生科將進一步推動生物基座模型與閉環AI原生基礎設施的協同演進，加速模型能力在真實藥物發現項目中的驗證和轉化，并持續拓展生成式AI在抗體藥物研發中的能力邊界。
投資方觀點
Granite Asia鄺英揮表示："AI藥物發現正在從單點模型能力的競爭，進入數據、模型與實驗閉環協同演進的新階段。尋明生科已經搭建起完整的AI原生研發基礎設施，并以領先的生物基座模型作為智能核心，形成持續產生高質量數據、迭代模型并轉化為藥物資產的系統能力。我們看好公司在生成式抗體設計領域的長期技術上限和全球化發展潛力。"
弘暉基金表示："很高興完成對尋明生科的投資！尋明生科致力于將生成式AI算法與高通量濕實驗平臺深度融合，有望重塑大分子藥物研發范式。我們高度看好團隊在AI制藥領域的硬核技術積淀與高效閉環能力。未來，我們也將持續傾注資源，助力公司加速管線推進與技術迭代，用AI賦能全球藥物創新。"
經緯創投王玉葉表示："尋明生科是我們早期布局并持續看好的團隊。其推出的開源全原子模型OpenDDE，展現了這個年輕團隊在AI藥物發現領域的前瞻性判斷與扎實的技術功底，加上公司目前建立的差異化pipeline，我們相信，這種兼具創新銳度與戰略定力的團隊，將持續突破制藥瓶頸，為行業帶來真正意義上的范式革新。"
紐爾利資本表示："尋明生科正在定義AI藥物發現的基礎設施標準。OpenDDE的開源發布標志著公司創新邁向系統性平臺構建的關鍵躍遷，打通了計算模型與超高通量自動化濕實驗的閉環協同，確立了尋明生科在普惠藥物發現原生基礎設施的全球話語權。我們高度認可趙偉安博士團隊以開源生態驅動產業變革的戰略遠見，堅定看好干濕閉環體系對抗體設計效率的指數級提升。紐爾利資本已完成本輪追加投資，將持續加碼支持其全球化布局，深度賦能尋明生科AI基礎設施的全球價值兌現。"
