“落子”生物计算，百度在下一盘大棋商业
学者尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》的序章中提醒读者，人类有能力对抗瘟疫其实就是最近几十年才发生的事情，在这之前，流行病常常造成数千万人死亡，但人们无能为力。
拜科学技术发展所赐，人类对疾病的作用机理，以及药物和疫苗的研发都有了更加深入的理解，瘟疫不再被视作无法避免的自然灾害，无数人的生命被拯救。
然而即便如此，复杂的生命仍然在很大程度上是一个「黑箱」，仍然有许多疾病无法被治愈，而且即便有了各种先进诊疗手段，也没能遏制新冠在全球蔓延。
不过人类对未知的探索从来不会止步，新一轮技术浪潮给医药领域带来了新变量，在人工智能加持下的「生物计算」。
01 来到变革前夜的生物计算
简单来说，生物计算就是通过计算机来研究像是蛋白质、DNA、RNA 等微小的生物活性物质，是一个随着信息技术发展应运而生的前沿领域。
由于 DNA、RNA 是生物遗传信息的载体，而由其指导生产出的各类蛋白质是生命活动的基本零件，因此，搞清楚这些物质就等于是解开生命密码，对于医疗、医药领域有着不言自明的巨大价值。
生物计算始于 20 世纪 80 年代中期，这些年来一直在不断发展，而与 AI 算法的结合，让这个新兴领域受到前所未有的关注。
2020 年 1 月，新冠疫情来袭，百度在一月底向全社会免费开放了线性时间算法 LinearFold，该算法可将新型冠状病毒的全基因组二级结构预测从 55 分钟缩短至 27 秒，提速 120 倍，节省了两个数量级的等待时间。5 月，百度推出全球首个 mRNA 疫苗基因序列设计算法 LinearDesIGn，最快 16 分钟完成 mRNA 疫苗序列设计。
该算法发表于生物信息学权威杂志 Bioinformatics上
同年 10 月，诺贝尔化学奖授予了 Charpentier 以及 Doudna 等科学家开发的基因编辑技术 CRISPR，这项技术问世至今不到十年，发展极为迅速，而其与机器学习的结合也是当下学界最热门的研究领域之一。
到了 11 月，谷歌旗下 DeepMind 团队开发的 AlphaFold2，在 2020 年蛋白质结构预测大赛 CASP 14 中取得惊人突破，预测结构中位数得分 92.4，可以认为和真实结构已经基本一致，困扰学界数十年的蛋白质分子折叠问题见到了黎明曙光。
种种迹象表明，生物计算的发展进入到了全新阶段，令业界振奋的研究成果相继发表。据咨询机构 Frost&Sullivan 预计，到 2021 年，AI 将从全球医疗保健中产生 67 亿美元的收入，并且将保持高速增长，包括百度、谷歌等 AI 强企的积极布局，也说明生物计算正从实验室走向广阔产业。
中金于 2020 年 12 月发布的一份研报指出，人工智能与生命科学的结合有望成为一条新兴的发展赛道。
正如百度董事长兼 CEO 李彦宏在今年 5 月举办的首届中国生物计算大会上所言，「生物计算是个高度融合的学科…依靠生物计算引擎，能够有效利用大量的生物数据，把药物发现的『大海捞针』变成『按图索骥』，为人类的生命健康谋取福祉。」
百度是中国科技公司中的 AI 强企，并且在生物计算领域也早早便开始布局，目前在算法、算力等层面均位于业界前列。
那么，百度的一系列「组合拳」，对其自身能产生什么价值？对我们理解「AI+ 生物计算」的未来又有着怎样的启示？
02 百度的 AI 生物计算「大棋」
2015 年，在百度与协和医院就肿瘤研究合作的一个发布会上，李彦宏讲了一段轶事。他说在 20 多年前就对生物信息学极感兴趣，还在华尔街做程序员时，特地申请了 Merck（默克集团，德国生命科学巨头）一个研究小组的工作，并且拿到了 Offer。
如果后来没有拿着搜索引擎专利回国创立百度，平行时空里的李彦宏很可能成为了一名生物计算科学家。
不过尽管如此，AI 技术仍然创造了交集。
2018 年 4 月，百度研究院开始加码生物计算并在 2019 年陆续发表了 LinearFold（全球最快速的 RNA 结构预测算法）、LinearPartition（全球最快速的 RNA 配分方程和碱基对概率预测算法）和 LinearDesIGn（全球首个 mRNA 疫苗不稳定性解决方案）。
算法产品的密集推出仅仅是「前哨」，做平台，做生态，吸引更多的学界、商界合作伙伴才是百度的意图所在。
2020 年 12 月，百度正式对外发布了 PaddleHelix 螺旋桨生物计算平台，该平台依托飞桨深度学习平台和百度智能云，简单来说就是百度提供了一整套基于 AI 的算法工具、算力设施和场景化服务，帮助 AI 开发者和生物医药研究人员调用这些能力，开展相关的研究工作。
今年 5 月，PaddleHelix 已经升级到了 1.0 正式版本，在 GitHub 开源的同时，也新增了化合物预训练模型 ChemRL、基于序列的分子生成模型、药物联用模型和在线 web 页面（paddlehelix.baidu.com）。
举例来说，一款新药的研发普遍要耗时十年，平均研发成本在 20 亿美元左右，而通过引入 AI 技术，将极大的节约时间，降低成本，比如借助集成在螺旋桨平台的 DTI 和 ADMET 算法，研究人员可以在短时间就完成药物分子的活性预测和成药性预测，大大缩短临床前药物研发的周期。
而回到螺旋桨来看，不难发现，螺旋桨生物计算平台在技术先进与开源开放上，都与百度飞桨深度学习平台一脉相承。和 Apollo 自动驾驶等业务条线类似，螺旋桨同样是百度底层 AI 能力在生物计算领域的集成和延伸。
为了更加深度推动并参与生命科学领域，2020 年 9 月，李彦宏牵头创立了「百图生科（BioMap）」公司，并且亲自出任董事长，BV 百度风投 CEO 刘维作为联合创始人，担任 CEO 一职。
从公司定位上看，百图生科是中国首家生物计算驱动的生命科学平台公司，目前已经宣布了两项人才招募计划，还在今年 5 月发布了免疫图谱卓越计划并进行了联盟签约，与药物研发、计算药物设计平台、以及大型跨国药企等 30 余家首批生态伙伴进行了签约，共同进行免疫图谱绘制，为癌症、自免、衰老等复杂生命过程的探索提供助力。
整体来看，百度在生物计算领域的「组合拳」首先是建立在其 AI 能力的基础上，进而，百度提供产品和服务接口，扩大「产业朋友圈」，并且招揽人才、建设生态联盟。
在新兴产业的早期阶段，相较于走在前面，更重要的是树立旗帜，推动产业发展。这对于需要与产业紧密结合的 AI 技术来说尤其重要，而百度正在践行的这条路径，也很可能打开中国生物计算的新局面。
03 相较于收获期何时到来，更重要的是长期价值
应当看到，AI 与医疗医药的结合还处在起步阶段，需要长期的资源投入，需要耐心，以知识图谱、自然语言处理和计算机视觉为主的医疗场景结合尚且如此，更高层级的生物计算难度有增无减。
AI 领域的一个现实情况是，许多 AI 专项公司因为对外的业务概念集中，单一叙事下享受到了较高的估值溢价，但是因为长期亏损使得这些公司在更加「务实」的二级市场被更加严苛的眼光审视。
比如说上市之路颇为曲折的旷视科技，2019 年就正式向港交所提出申请，而后IPO之路频频受阻。好在最新消息是旷视在科创板的IPO申请已获上交所处理，给科创板密集撤单迹象提供了正向信号。
不过另一家公司没有这么幸运了，曾经名噪一时的 AI 公司 Wave Computing 因核心产品不及预期、经营不善等问题，在去年 4 月提交了破产申请，正式宣告倒闭。
事实上，在 AI 技术上取得突破式进展，在自动驾驶、生物计算等领域建设起平台的，主要还是谷歌、百度、微软等有着成熟业务条线，上市时间长，能够调用大量资源的科技公司。
它们有造血能力和稳定的现金流，对人才也有更强的吸纳能力，因此也就更有希望看到技术与产业落地的黎明到来。
以百度为例，百度前段时间发布的一季度财报实现营业收入 281.34 亿元人民币，其中百度核心业务一季度营收 204.83 亿元，同比增长 34%，占收入比重为 72.8%，目前百度核心业务的营收主要来自在线营销，由于占据了稳固的搜索与信息流生态位，可以源源不断的助推新业务成长，并且在线营销本身也受益于人工智能的加成。
百度核心业务一季度营收 204.83 亿元
数据来源：百度2021Q1财报
而百度核心非广告收入的业务中，主要就是由人工智能、云计算相关业务构成，比如营销云、智能交通、自动驾驶、AI 芯片等等，此项收入在 2021 年一季度收入同比增速达到 70%，延续了高速增长的态势，李彦宏也在财报电话会上强调，随着人工智能的增长，「未来三年百度非广告收入将超过广告收入」。
但是事物的另一面在于，这些公司也因为资本市场的估值惯性，许多潜力业务被打包折价了。比如百度（美股）当前滚动市盈率（PE-TTM）仅为 9.0，作为对比，阿里为 24.5，腾讯为 26.9，谷歌 33.8，微软 34.9，亚马逊则高达 65.4，即便是回退到新一季财报发布之前，百度滚动市盈率也长期处在 20 倍以内。
市盈率反映的是资本市场对企业的综合定价，百度在估值上「吃亏」的原因在于 AI 时代的技术落地尚未充分兑现，而在移动互联网时代，百度的「后进」使得资本市场更加谨慎。
实际上，对谋求长远的企业来说，比起价值被低估，战略上的定力更加关键。微软在 2010 年到 2014 年期间市盈率也曾长期在 10~15 倍徘徊，彼时微软被认为没有赶上移动互联网浪潮，但微软通过对云战略的坚定执行，价值最终重新被资本市场发现。
能看到的是，百度在 AI 战略指引下，一直在加码研发投入，年报数据显示，2020 年百度核心研发费用占收入比例达到 21.4%，位于中国大型科技公司前列。这些主要投向人工智能研发的钱，本质是对未来的投资，但在财报体系中却是费用。
高瓴资本张磊在《价值》一书中写道：社会最终会奖励那些疯狂创造价值的企业。
正如我们前面的分析，前沿技术的价值释放需要时间，而且也依赖于长期、高额的投入。百度、谷歌等企业对创新技术的投资，未来会逐渐被资本市场所认可，而究其根本，还是来自于新技术创造了巨大的社会价值。
和 Apollo 的自动驾驶类似，生物计算是在产业链顶层引入了新的技术要素。
它不但能够带来创新药物的研发突破，包括后面的生产、消费环节也会随之改变，比如目前药企需要在专利保护收回研发成本，因此创新药普遍价格高昂，但是随着像百度 Linear 系列算法、以及 PaddleHelix 这样的生物计算平台介入到新药研发之中，药企实现了降本增效，消费市场也将因此收益，以更快的速度、和更便宜的价格用到创新药。
更不必说，每一个病例背后都是一条鲜活的生命，攻克顽疾，就是在拯救生命，以及它们背后千千万万的家庭。
根据中金研报，生物计算的研究成果，对于农作物增产、以及材料领域降解塑料的「生物酶」，都有望带来颠覆式改变，显然，这背后所涉及的，都将是万亿级的产业机会。
我们无法精确描绘未来，但图景必将超越所有想象。
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