传统的药物研发周期长，投入大、风险高，新药研发环节错综复杂，一款新药从开始研发到临床试验再到投入市场，通常需要10-15年。但随着现代信息技术与医药产业跨界融合，医药领域的数字化智能化进程不断加快，大数据人工智能等技术的应用，将大大缩短药物研发时间，提高效率和质量。美柏医健有幸邀请到创腾科技CEO曹凌霄先生，畅谈研发的数字化转型与智能化创新。毕业于浙江大学，北京创腾科技有限公司创始人，负责公司的战略和全面管理。拥有近30年从业经验，对市场有着非常敏锐的判断力和超前的创新战略眼光，致力于为过程制造行业（医药，材料，化工等）提供基于SaaS的人工智能与分子模拟创新平台和科研创新数字化平台。带领公司走过20年稳健成长之路，服务超过千家用户，历经行业内几次升级，使之成为细分行业龙头企业。
美柏医健：简单分享下创腾科技最初是如何起步的？为什么会选择深耕数字化研发创新这一领域？曹凌霄：创腾科技的起步与我从事的研究工作有着密不可分的关系，我早期的工作涉及科学数据的采集、管理和挖掘，以及CADD（计算机辅助药物分子设计）在农药创新领域的应用。在工作中我深刻认识到，CADD和AIDD技术将对未来药物研发起到至关重要的作用，有着广阔的应用前景。但当时没有任何团队和机构在国内推广CADD和研发数据采集管理技术，于是我和几位有相同背景和抱负的创始人一起成立了创腾科技，推广国际上最先进的CADD和研发采集管理技术。20多年来，CADD技术大大促进了药物研发的进程，提升了国内药物研发的水平。2016年前后，伴随着SaaS，移动应用，人工智能的蓬勃发展，我们意识到对于传统的CADD和数据采集与管理领域，破坏性创新的时代正在到来。于是我们又开启了自主创新的转型之路，经过多年的努力，创腾已成为国内唯一的在SaaS模式下，提供基于科学数据驱动的整体智能研发平台的领军企业。美柏医健：公司的产品和技术主要服务于药企的哪些环节？三大研发平台可以帮助企业达到什么样的效果？曹凌霄：公司的产品和技术主要通过SaaS模式服务于药企的药物发现和CMC（药品的化学，生产和控制）两个研发阶段。前者是发现能够满足临床需求的候选药物分子，后者是通过工艺、配方和质量研究开发出能够大规模生产并且质量稳定和可控的药物。
数据采集与管理平台(iLabPower)是以电子实验记录系统(ELN)为核心，集成了项目，试剂物料、仪器以及样品管理功能，结合移动和物联网应用技术，能够覆盖药物发现和CMC众多复杂的应用场景，提升客户的研发效率（30%以上），降低客户的研发成本（30%以上）同时有效地保护了客户的知识产权。而通过SaaS模式，则大大降低了客户上线风险，在整体的系统拥有成本降低75%的同时，系统上线效率提升了75%。科学数据基因组平台(SDH)可以让客户从不同的数据源，根据自己的业务需求来自主融合所需要的数据，并对这些数据通过各类BI（业务智能）工具进行分析。SDH能够节省80%以上的时间来帮助客户进行SAR（结构与活性）的BI分析以及在CMC领域确定关键工艺参数(CPP)和运行区间。当业务数据进行有效融合后，客户可以非常方便的利用分子模拟与人工智能平台(MaXFlow)提供的各类机器学习和深度学习算法来建立AI预测模型并封装成APP，帮助一线研发人员设计新的候选药物分子，进行大规模虚拟筛选，设计并预测优选的配方和工艺，确定影响药品质量的关键因素。同时MaXFlow还提供丰富的量子力学及分子动力学的算法和分析工具，让一线研发人员能够通过封装的APP方便的将这些理论计算工具应用到自己的研究工作中。
美柏医健：您认为创腾科技的核心竞争力或者区别于其他公司的特点是什么？曹凌霄：第一，人才。数字化智能化研发属于跨界的行业，创腾一直注重跨界人才的培养，不但为创腾也为业界培养和输送了大量跨界人才。创腾的研发和产品团队多数都具有化学、生物、材料以及分子模拟等领域的专业背景，同时有多年的软件研发经验。更重要的是创腾的管理层，销售团队和客户成功团队也大多具有跨界行业背景。
第二，对行业发展趋势的把握以及行业前沿技术的掌握。我认为数字化研发领域有三个比较重要的核心技术：SaaS、数据融合、工作流(Workflow)。三项技术中，创腾科技占国内两个唯一，唯一推广数字化研发SaaS平台并形成一定市场规模的企业，唯一掌握科学数据融合技术的企业。创腾的SaaS平台除了需要解决较为严苛的数据安全保障需求，系统持续的稳定性以及高效海量数据处理的能力，还必须具备应对各类复杂研发应用场景的能力。而科学数据融合技术在以前还只应用于生物药的工艺智能领域，也只在一些国际跨国制药企业得到较好的应用，创腾对数据融合技术进行了多方面的创新，并将这一技术拓展至药物发现，CMC、新材料研发和管理智能决策等领域。通过数据融合技术所形成的SDH数据基因组平台，架起了科学数据通往AI应用的桥梁。第三个是工作流(workflow)，作为21世纪新兴技术，代表了未来AI自动化的方向，但工作流技术的落地应用以及创新方面，国内却鲜有公司布局。目前在该领域中，国内外只有三大主流产品：开源的KNIME、达索的Pipeline Pilot以及创腾的MaXFlow。这项技术对算法和功能的快速迭代、复杂计算任务的执行、云端以及APP的应用都是至关重要的。
第三，经过多年的积累和探索，公司形成了相关技术推广和落地应用的方法论及最佳实践，能够快速为客户提供符合各类应用场景的落地解决方案，能够准确响应各个细分领域不同类型的客户需求。美柏医健：此前创腾科技宣布完成数千万元人民币A轮融资，此轮融资后公司将会有怎样的战略布局和调整？曹凌霄：此轮融资有助于我们更快的实现公司愿景，加速产品创新和国内外市场的拓展，以及更加聚焦我们已有的战略布局。致力于打造基于科学数据驱动的智能创新引擎，改变医药和材料行业的传统研发模式依旧是我们长期坚持的战略目标。美柏医健：目前AI、大数据和自动化实验平台在国内应用程度如何？未来又将为行业带来怎样的赋能？曹凌霄：从数据采集管理的角度来看，近几年无论是国内还是国外，SaaS都处于较快的发展阶段，具备长期潜力。SaaS作为软件服务的破坏性创新技术，具有数据安全性高，总拥有成本低，上线速度快以及风险低等特点，正在得到药物研发企业和机构的青睐，也逐步从中小企业走向大型企业。对于药物研发领域，虽然近年来AI技术比较火热，但总体还处于起步阶段，只有专家可以应用，一线研发人员仍然较难掌握。对于自动化实验平台，仪器设备朝着智能化、自动化、便捷化、小型化方向发展，不同仪器之前的串联、连接越来越人性化，报告分析方式的自动化程度也越来越高。将来，当一线的研发人员可以非常方便的进行研发数据采集、融合和AI应用的时候，医药行业的研发模式将从当前的实验试错，转变为模型试错，实验验证模式。美柏医健：新药研发过程中的数字化和智能化会遇到哪些挑战？曹凌霄：首先是对药物研发领域各类应用场景的理解把握和应用落地，同时还需要不断提升数字化和智能化平台上线的效率，降低上线成本和上线失败风险；其次是如何确保数据的安全，可靠，真实，完整和可追溯；第三点是如何将数据融合和AI技术应用普及到一线的研发人员，如何将传统以实验为主的一线研发人员培养转型为新一代掌握数字化和智能化技术的专业人才，大幅度提升研发效率和准确把握创新方向。美柏医健：在20多年的职业生涯中，您的管理重心或管理模式有没有发生变化？曹凌霄：推广技术是公司早期的工作重心，因此重点关注销售方面以及技术是否能够落地和得到实际的应用。2016年公司转型研发后，管理重心从销售转变为研发，公司从销售驱动转型成产品驱动的企业，这是一个艰难且不断突破自我的过程。早在推广国外技术时期，团队就有意识的学习借鉴国外先进的研发思路、技术框架、团队架构以及推广营销模式，国外的创新模式以及对前沿技术趋势的洞察使我们受益良多。正是基于对国外技术的长时间学习积累以及自身的不断创新和突破，公司才能在转型中华丽转身，取得良好的成效。美柏医健：作为一名资深的创业者，您有什么心得和感想可以与创业者分享？曹凌霄：在管理公司上有两点与创业者分享：专注和做减法。创业者需要专注到你最能理解和掌握的领域中深耕钻研。因为专注，所以在公司发展中要学会做减法，学会断舍离，这往往对企业发展更有利。例如，公司早期在销售CADD软件时，软件需要与专属硬件捆绑销售，当软件可以在通用硬件上运行后，我们果断砍掉硬件销售，更专注在CADD软件的推广。同样，在公司转型做自主研发时，大家有很多布局和想法，但是因为有些并非是我们擅长的领域，加上产品创新性以及技术壁垒不高，我们选择了舍弃。减法让公司更专注，更具竞争力。
员工是创造利润的功臣。企业的最终目标要立足于盈利，这不仅是公司存在的根本，更是企业的社会责任。对于产品驱动的创新性企业来说，真正发挥价值和创造力的是员工，创业者主要的作用的是搭建平台和确定发展方向，因此要明确员工是公司的立足之本，是为公司创造利润的功臣，以人为本是公司的长久发展的关键。
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