深度原理完成超亿元A轮融资，95后MIT博士领衔

投资界（ID：pedaily2012）11月24日消息， AI for Science 领域的技术先锋企业「深度原理 Deep Principle」完成超亿元人民币A轮融资。本轮由戈壁创投管理的阿里巴巴创业者基金大湾区基金(简称AEF大湾区基金)与蚂蚁集团共同领投，现有股东联想创投、Taihill Venture 超额加注，BV百度风投继续加注，多家机构参与。

本轮融资将主要用于三大方向： 加速 Agentic AI for Materials Discovery 材料发现智能体 Agent Mira™的研发与升级； 推进 L4 高通量自主实验室 AI Materials Factory™与其研发管线的建设与布局； 深化与国际和国内头部客户的合作，巩固技术落地领先优势。

「深度原理 Deep Principle」是一家麻省理工学院（MIT）背景团队创立的科技创新公司，创始团队在 AI for Science 交叉领域拥有深厚积淀。公司首创的扩散生成模型（Diffusion Models）先后在《Nature Computational Science》和《Nature Machine Intelligence》两家 Nature 大子刊发表封面论文：OA-ReactDiff 是公司于2023年推出的首个 3D 化学反应扩散生成模型，首次实现了在单个 GPU 上6秒内完成过渡态结构预测，解决了传统量子化学计算耗时数天甚至数月的行业痛点；2025年初公司进一步发布迭代升级模型 React-OT，将预测时间跨越式提升至0.4秒，误差降低超25%，对未见反应及复杂反应体系的适应性也显著提升（深度原理 Nat. Mach. Intell. | 最佳传输模型生成化学反应过渡态）；今年7月，公司在《Advanced Science》发表的研究也验证了 React-OT 模型在过渡态搜索中相比传统的机器学习势方法具备更高的准确性与可靠性（「深度原理」首发过渡态检索评测:生成模型vs机器学习原子间势）。

此外，公司今年在大语言模型在科学的应用方向（LLM for Science）取得阶段性进展，主导开发 LLM-EO（Large Language Model for Evolutionary Optimization）工作流程，利用大语言模型的内在知识与推理能力开展过渡金属配合物的生成式设计，并以封面论文形式发表于化学顶尖期刊《Journal of the American Chemical Society》（「深度原理」发布LLM-EO，大语言模型化身材料分子建筑师）。

公司在扩散生成模型与大语言模型两条生成式 AI 路线同步推进、互补协同，形成“Diffusion + LLM”并进架构，为后续的智能体化交付奠定基础。这些经由顶级期刊验证的生成式 AI 模型的系统性进步，正在把 AI for Science 从概念推进为可落地、可规模化的产业能力。

「深度原理 Deep Principle」创始团队看好中国市场完备的新材料和精细化学品产业链、庞大的材料研发需求、以及高效的产业应用环境，于2024年毅然回国创业，推动技术深度融入产业场景。

基于深厚的科研积淀，公司成功研发 ReactGen（分子生成）、Reactify（精准计算）、ReactControl（控制模型）、ReactBO（广域筛选）、ReactNet（合成导航）、ReactHTE（高通量实验）六大算法模块，并集成于 ReactiveAI 平台；

近期，平台实现关键跃升，正式升级为材料发现智能体 Agent Mira（「深度原理」Agent Mira 开启内测：解锁 AI 驱动的化学材料研发闭环）：Agent Mira 能够基于实际研发需求，智能调用自研算法模型、高精度数据集及计算工具，具备分子结构设计、化学反应预测、材料配方优化等能力，通过自然语言指令即可调度全流程任务，让生成式 AI 与第一性原理计算从“前沿黑科技”走向“产业新日常”。

「深度原理 Deep Principle」创始人&CEO贾皓钧博士：“感谢新老股东对我们的信任与鼎力支持。我们将持续推进 Agent Mira 的迭代升级与 AI Materials Factory 的建设落地，引领材料研发范式变革；同时进一步深化国际国内产业合作，为行业提供更高效、更可持续的解决方案。作为 AI for Science 领域的探索者与践行者，「深度原理 Deep Principle」将以本轮融资为新起点，推动科技创新与产业需求的深度融合，为全球材料科学的发展注入源源不断的 AI 动能。”

戈壁创投管理合伙人唐啟波表示：“Deep Principle 正在以行业领先的 AI4Science 能力重塑新材料研发范式。团队在过渡态预测、扩散模型以及反应动力学建模上的技术突破，使原本动辄数年、成本高昂的研发周期大幅缩短，并在电池、化工与高性能材料等多个产业场景展现出显著成效和清晰的商业化路径。我们高度认可创始团队在科研深度、工程能力与产业理解之间取得的稀缺平衡，也欣赏他们对产品化和落地节奏的清醒判断。我们相信，Deep Principle 有望成长为全球 AI 驱动材料革命中的关键企业，并推动整个行业向更高效、更可持续的方向发展。”

联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙表示：“联想创投本轮加注深度原理，核心是持续看好 AI for Science 引领的产业变革机遇，更认可深度原理的技术硬实力与商业化闭环能力。团队以扩散模型与大语言模型的前沿突破为根基，将材料研发从“试错式实验”推向“智能化设计”，凭借显著技术领先性，成立仅一年便斩获超千万订单，展现了团队将顶尖学术成果向产业解决方案转化的超强效率。其提出的 ECML 范式与 AI Materials Factory，精准打通材料研发 “最后一公里”，为规模化落地奠定关键基础。联想创投将发挥 CVC2.0 生态优势，通过全链条资源赋能，助力企业加速技术在更多领域的落地渗透，携手推动产业研发范式的深度革新。”

Taihill Venture General Partner 柴菁菁表示：“作为最早期支持 Deep Principle 的机构之一，我们非常高兴看到团队在短短一年内取得如此扎实而突破性的进展，也高度认可团队在生成式模型与智能体架构上的持续进展与产品化能力。本轮继续追加投资，体现了我们对团队长期技术路线与产业化潜力的坚定信心。”

BV百度风投投资副总裁崔轲迪表示：“AI for Science 是高潜力核心赛道，化学反应与材料领域国内初创企业稀缺且价值凸显。深度原理兼具顶尖团队、扎实技术与超预期的产业拓展实力，是我们高度认可并坚定看好的优质企业，期待其在该领域持续领跑。”