恩和科技朱潔：物理AI驅(qū)動(dòng)的生物制造，如何構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘

作者：MD

出品：明亮公司

8月4日，第二十屆沙利文全球增長(zhǎng)、科創(chuàng)與領(lǐng)導(dǎo)力峰會(huì)暨第五屆新投資大會(huì)在上海開(kāi)幕。大會(huì)期間，「明亮公司」與恩和科技副總裁朱潔博士進(jìn)行了一次交流。

今年3月，恩和生物（ Bota ）中文簡(jiǎn)稱更名為“恩和科技”。恩和科技的定位是一家Physical AI（物理AI）驅(qū)動(dòng)的生物制造公司，致力于將生物技術(shù)打造為可靠、可規(guī)模化的工業(yè)生產(chǎn)力引擎，通過(guò)整合人工智能、合成生物學(xué)與工業(yè)化的端到端能力，Bota開(kāi)啟了生物制造研發(fā)與生產(chǎn)的新范式。

據(jù)介紹，恩和科技過(guò)去幾年搭建了高通量、全流程數(shù)字化生物鑄造廠Cell2Cloud，并發(fā)布全球首個(gè)面向生物制造的Physical AI平臺(tái)SAION AI，成功打通從AI設(shè)計(jì)、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)、中試放大到產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)的閉環(huán)。在恩和看來(lái)，只有AI真正進(jìn)入真實(shí)的物理世界參與執(zhí)行，才能形成可不斷學(xué)習(xí)和迭代的生物制造體系。

恩和科技的股東陣容中包含紅杉中國(guó)，經(jīng)緯中國(guó)、源碼資本、五源資本、夏爾巴投資、招銀國(guó)際資本、美團(tuán)及百度風(fēng)投。

商業(yè)化方面，公司業(yè)務(wù)聚焦食品、營(yíng)養(yǎng)和個(gè)人護(hù)理等領(lǐng)域。已與新和成、伊利、珀萊雅、巴斯夫、世索科等企業(yè)展開(kāi)合作，并推動(dòng)多個(gè)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化落地。

在交流中，朱潔進(jìn)一步闡述了公司在“物理AI驅(qū)動(dòng)”和數(shù)據(jù)層面的競(jìng)爭(zhēng)壁壘：生物制造中的AI不是停留在“屏幕上的模型”，而是要進(jìn)入真實(shí)實(shí)驗(yàn)和真實(shí)生產(chǎn)，在數(shù)據(jù)端，真正稀缺的不是泛化數(shù)據(jù)，而是從實(shí)驗(yàn)室、小試、中試到規(guī)模化生產(chǎn)的端到端工業(yè)數(shù)據(jù)以及這些數(shù)據(jù)在持續(xù)迭代中形成的交付能力。如果說(shuō)AI4S第一階段解決的是能否提出更好的科學(xué)假設(shè)，下一階段要解決的，就是能否在真實(shí)實(shí)驗(yàn)和工業(yè)生產(chǎn)中驗(yàn)證、放大并完成交付。

朱潔（來(lái)源：沙利文）

物理AI驅(qū)動(dòng)的生物制造：從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)的閉環(huán)是壁壘

朱潔表示，恩和科技自成立起持續(xù)建設(shè)數(shù)字化生物鑄造廠，并于2022年開(kāi)始系統(tǒng)布局AI，逐步形成面向生物制造的Physical AI體系。2023年以來(lái)大模型和AI4Science快速發(fā)展，使此前搭建的系統(tǒng)能力被進(jìn)一步釋放。她認(rèn)為，生物制造的Physical AI與通用AI的差異在于，后者更多發(fā)生在虛擬世界，而Physical AI必須與真實(shí)世界產(chǎn)生交互。真實(shí)實(shí)驗(yàn)、真實(shí)工廠以及真實(shí)市場(chǎng)反饋，都會(huì)成為AI持續(xù)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)來(lái)源。

在恩和的物理AI驅(qū)動(dòng)體系中，SAION AI主要承擔(dān)前端認(rèn)知和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)功能；Biology Protocol Language（BPL），即生物標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議語(yǔ)言，則作為連接AI與真實(shí)實(shí)驗(yàn)世界的橋梁，把AI生成的實(shí)驗(yàn)方案轉(zhuǎn)化為實(shí)驗(yàn)室可執(zhí)行的協(xié)議，并將SAION AI的指令下達(dá)給Cell2Cloud生物鑄造廠來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)執(zhí)行、菌株構(gòu)建、發(fā)酵優(yōu)化和工藝開(kāi)發(fā)。實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)結(jié)果再反饋給前端系統(tǒng)，形成Design-Build-Test-Learn閉環(huán)。

來(lái)源：恩和科技

這也是朱潔所說(shuō)的壁壘來(lái)源。

自研通用大模型并不是恩和科技的目標(biāo)，“大模型迭代速度非常快”，朱潔表示，公司更關(guān)注的是如何把大模型能力放到生物制造場(chǎng)景中做深、做專。

換言之，恩和科技競(jìng)爭(zhēng)壁壘體現(xiàn)在具體的研發(fā)、實(shí)驗(yàn)、生產(chǎn)放量全鏈條中，把模型、實(shí)驗(yàn)、設(shè)備、生產(chǎn)和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)連接起來(lái)，并在真實(shí)項(xiàng)目中持續(xù)迭代。隨著更多產(chǎn)品完成產(chǎn)業(yè)化、更多生產(chǎn)數(shù)據(jù)回流，SAION AI的能力也會(huì)不斷增強(qiáng)，形成數(shù)據(jù)、模型和產(chǎn)業(yè)交付相互強(qiáng)化的正向循環(huán)。

朱潔告訴「明亮公司」，生物制造項(xiàng)目迭代周期在SAION AI的賦能下正在縮短。過(guò)去一個(gè)項(xiàng)目從研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化可能需要6到8年，現(xiàn)在部分項(xiàng)目的交付周期已經(jīng)被壓縮至6到12個(gè)月。

整體來(lái)看，對(duì)于追求極致效率的生物制造產(chǎn)業(yè)而言，SAION AI 試圖解決的是從研發(fā)到生產(chǎn)之間的確定性問(wèn)題。通過(guò)與 Cell2Cloud 生物鑄造廠的連接，恩和科技正在構(gòu)建一個(gè)由 AI 深度參與的工業(yè)體系。

合成制造的中美差異：美國(guó)技術(shù)起步早，中國(guó)更靠近應(yīng)用端

圍繞中美之間生物制造的核心差異，朱潔對(duì)「明亮公司」表示，美國(guó)合成生物學(xué)和相關(guān)平臺(tái)公司起步更早，包括Amyris、Ginkgo等企業(yè)都在較早階段建立了技術(shù)平臺(tái)。部分美國(guó)平臺(tái)型企業(yè)在連接技術(shù)、制造和商業(yè)場(chǎng)景時(shí)面臨挑戰(zhàn)，技術(shù)與應(yīng)用端、制造端之間存在距離，很多公司長(zhǎng)期卡在產(chǎn)業(yè)化放大和商業(yè)落地環(huán)節(jié)。

在她看來(lái)，生物制造并不是只有實(shí)驗(yàn)室研發(fā)能力就可以完成。菌株、路徑設(shè)計(jì)、發(fā)酵優(yōu)化只是前半段，后半段還涉及放大、設(shè)備、下游純化、成本控制、質(zhì)量穩(wěn)定性和供應(yīng)鏈配套。中國(guó)在這些環(huán)節(jié)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)更完整，生產(chǎn)制造鏈條更成熟，這也是為什么中國(guó)在全球生物制造產(chǎn)能中占據(jù)重要位置。

朱潔認(rèn)為，中美資本市場(chǎng)對(duì)生物制造的認(rèn)知差異，本質(zhì)上來(lái)自產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的差異。哪里離應(yīng)用更近，哪里更容易創(chuàng)造價(jià)值，資本也更容易理解其價(jià)值。美國(guó)擁有較早的技術(shù)敘事，但中國(guó)擁有更密集的制造場(chǎng)景、更完整的供應(yīng)鏈和更快的產(chǎn)業(yè)反饋速度。

她還提到，當(dāng)前東南亞等地建設(shè)相關(guān)產(chǎn)能時(shí)，很多設(shè)備和產(chǎn)業(yè)鏈配套仍需要從中國(guó)采購(gòu)。這意味著中國(guó)不僅具備成本優(yōu)勢(shì)，也具備工程化和放大能力的系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于Physical AI而言，這一點(diǎn)尤其關(guān)鍵：AI需要真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和反饋，而制造場(chǎng)景越豐富，數(shù)據(jù)閉環(huán)越容易形成。而大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)本身就是Physical AI最重要的數(shù)據(jù)來(lái)源，而高質(zhì)量，可持續(xù)性的數(shù)據(jù)作為未來(lái)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的重要基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。

因此，恩和科技的判斷是，生物制造未來(lái)不會(huì)只是“模型競(jìng)爭(zhēng)”或“菌株競(jìng)爭(zhēng)”，而是產(chǎn)業(yè)交付能力的競(jìng)爭(zhēng)，誰(shuí)能夠持續(xù)將AI、實(shí)驗(yàn)室、工廠和市場(chǎng)連接起來(lái)，誰(shuí)就能夠持續(xù)積累別人難以復(fù)制的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和工程經(jīng)驗(yàn)。中國(guó)市場(chǎng)為Physical AI提供了更充足的真實(shí)場(chǎng)景，也為生物制造從研發(fā)平臺(tái)走向工業(yè)生產(chǎn)提供了基礎(chǔ)。

商業(yè)化與產(chǎn)能：先驗(yàn)證，再擴(kuò)產(chǎn)

在商業(yè)化層面，朱潔強(qiáng)調(diào)，恩和科技并不把自己定義為“類CRO”或單純?cè)瞎?yīng)商，而是與客戶共同定義產(chǎn)品、提供解決方案。

目前，恩和科技重點(diǎn)布局個(gè)人護(hù)理、營(yíng)養(yǎng)和食品三個(gè)垂直方向，不涉及API或藥物中間體。而從選品邏輯看，公司主要看三個(gè)交集：市場(chǎng)是否需要、恩和科技是否具備技術(shù)壁壘、商業(yè)上是否值得做。

以與巴斯夫合作的SkinNexus Collag3n為例，III型膠原蛋白并非全新概念，但恩和科技在前期通過(guò)AI篩選了2000多個(gè)序列，并同步考慮功效、表達(dá)效率、發(fā)酵穩(wěn)定性和工業(yè)化可行性。巴斯夫則進(jìn)行了嚴(yán)格的功效驗(yàn)證和市場(chǎng)端判斷。朱潔表示，這類合作不是客戶給出一個(gè)明確序列后由恩和科技執(zhí)行，而是雙方共同定義產(chǎn)品，再由恩和科技完成研發(fā)和生產(chǎn)落地，客戶負(fù)責(zé)市場(chǎng)推廣和配方應(yīng)用。

除巴斯夫外，恩和科技也與伊利、珀萊雅等企業(yè)在不同應(yīng)用場(chǎng)景中合作。朱潔將合作方大致分為兩類：一類是原料類企業(yè)，更重視供應(yīng)鏈、共同創(chuàng)新和長(zhǎng)期穩(wěn)定供應(yīng)；另一類是品牌類企業(yè)，更關(guān)注終端產(chǎn)品差異化。不同合作對(duì)應(yīng)不同IP安排和商業(yè)條款。

產(chǎn)能方面，恩和科技已經(jīng)布局兩座工廠，其中，山東基地強(qiáng)調(diào)靈活性，適合新產(chǎn)品早期放大和市場(chǎng)爬坡；鄂爾多斯基地規(guī)模更大，規(guī)劃用于市場(chǎng)驗(yàn)證后的進(jìn)一步放量。據(jù)朱潔透露，目前山東工廠已成長(zhǎng)為國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、山東省瞪羚企業(yè)。鄂爾多斯工廠投產(chǎn)后將承擔(dān)包括丙酸鈣等產(chǎn)品的規(guī)?；a(chǎn)任務(wù)，并有望形成較大單體產(chǎn)能。

朱潔也回應(yīng)了行業(yè)對(duì)合成生物公司集中建廠、產(chǎn)能過(guò)剩的擔(dān)憂。她認(rèn)為，產(chǎn)能過(guò)剩是行業(yè)發(fā)展中可能出現(xiàn)的階段性現(xiàn)象，恩和科技從不盲目投產(chǎn)，公司建設(shè)產(chǎn)能更多是客戶驅(qū)動(dòng)，而非資本驅(qū)動(dòng)：海外合成生物學(xué)企業(yè)過(guò)去二十年反復(fù)證明，實(shí)驗(yàn)室成果到工業(yè)放大之間存在斷點(diǎn)，客戶真正需要的是可交付的產(chǎn)品，而不是停留在paper或樣品階段的技術(shù)。

因此，恩和科技的產(chǎn)能策略并不是一次性押注大規(guī)模產(chǎn)線，而是通過(guò)山東和鄂爾多斯不同尺度的產(chǎn)能形成梯度驗(yàn)證，先以靈活產(chǎn)能服務(wù)早期需求，再根據(jù)市場(chǎng)反饋決定是否進(jìn)入大規(guī)模生產(chǎn)。

“因?yàn)槟阌肋h(yuǎn)不知道市場(chǎng)上面的反應(yīng)會(huì)是什么樣子。推出產(chǎn)品，你需要產(chǎn)市場(chǎng)的一個(gè)驗(yàn)證的基礎(chǔ)上再做進(jìn)一步的產(chǎn)能擴(kuò)增。有很多初創(chuàng)企業(yè)在對(duì)市場(chǎng)的信心太足了，在基礎(chǔ)上盲目投產(chǎn)，反而會(huì)把自己的現(xiàn)金流困住。”朱潔說(shuō)。

對(duì)恩和科技而言，如果站在AI視角來(lái)看，工廠和產(chǎn)能的不斷放量，也是物理AI閉環(huán)的一部分，正如前文提到的，只有進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)，AI和數(shù)據(jù)才能繼續(xù)迭代，生物制造也才能從技術(shù)驗(yàn)證走向更好的交付。未來(lái)生物制造的競(jìng)爭(zhēng)，將不再是誰(shuí)擁有更大的模型，而是誰(shuí)能夠持續(xù)把AI、真實(shí)實(shí)驗(yàn)、工業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)需求連接起來(lái)，讓每一次交付都成為下一次迭代與創(chuàng)新的起點(diǎn)。