深度智耀完成近5000万美元D轮融资，用AI多智能体系统革新药物临床试验

作者｜胡香赟

编辑｜海若镜

36氪近日了解到，AI制药领域的头部公司深度智耀宣布完成近5000万美元的D轮融资。此轮融资由鼎晖百孚主导投资，现有投资方新鼎资本和红杉中国继续跟投，指数资本担任独家财务顾问。所筹资金将重点投入“多智能体协作网络”的技术迭代升级以及全球交付网络的构建。

深度智耀创立于2017年。与初期专注于单一技术点不同，过去三年里，公司实现了从“单点AI技术验证”到“AI原生临床研究平台”的跨越式发展。这一转变使其不再局限于传统软件提供商的角色，而是成为能够交付临床试验全流程成果的关键业务合作伙伴。

公司创始人兼CEO李星认为，医药研发的未来并非单纯用AI替代某个环节，而是对认知方式的彻底重塑。借助生成式AI的兴起，深度智耀率先将底层NLP能力升级为包含上万个垂直领域智能体的“多智能体协作系统”。

“我们现在交付的不是单一功能模块，而是一个能够协同执行完整临床试验流程的"AI智能体集群"。”李星向36氪解释，“我们的核心优势在于运用"认知原子论"重新定义研发流程。系统将复杂的临床试验分解成上万个微小的原子化任务，每个任务由专门的Agent负责，这些Agent通过类似神经元的突触网络相互连接，实现了超越通用大模型的专业水平。”

图源：深度智耀

这一技术架构的演进也带来了商业模式的变化。在行业普遍遵循“按人天或工时计费”的传统模式下，深度智耀开始尝试基于里程碑成果的价值付费模式。

这一转变得以实现，得益于深度智耀构建的“设计端”与“执行端”之间的相互校验机制。当AI在实际项目中接受人类专家的修正时，系统会自动激活“反思机制”，回溯并优化代码逻辑。这种独特的“双向验证反馈飞轮”使系统能够获得类似人类专家的直觉，从而实现举一反三的效果。

以深度智耀与日本创新药企Immunorock的合作为例，公司的服务模式相当于为客户提供了一次“数字彩排”。传统临床试验方案设计通常依赖专家个人经验，可能存在逻辑漏洞。而深度智耀系统运用“数字孪生”技术，在真实患者入组前进行全流程模拟，从患者筛选到数据统计的每个环节都经过推演，提前识别并规避可能导致高脱落率的风险。最终，该方案助力客户顺利获得日本医药品医疗器械综合机构（PMDA）的一次性审核通过。

在数据安全方面，针对药企高度关注的数据主权问题，深度智耀坚持“数据不落地、模型不记忆”的原则。每个客户项目都在独立的物理沙箱环境中运行，项目完成后沙箱即被销毁，仅留存经过脱敏处理的“错误逻辑”以增强系统的鲁棒性。

根据深度智耀公布的数据，公司已累计服务超过1000家药企，通过40000多个项目的实际交付，验证了该系统在复杂医药环境中的通用性和稳定性。

“医药研发行业正处在从‘劳动密集型’向‘智能密集型’转变的关键时期。”李星表示，深度智耀的志向不是成为一家服务商，而是构建新一代的“医药研发操作系统”，借助AI Agent实现繁琐流程的自动化，使科学家能够摆脱文档数据的束缚，聚焦于真正的科学创新。