长三角聚劲科创大赛全国总决赛上，9家科创创业团队在多位明星评审面前进行了路演。
“你们对AIGC（生成式人工智能）方面有什么思考？”这是金沙江资本管理合伙人朱啸虎在复旦大学管理学院举办的长三角聚劲科创大赛全国总决赛上，作为评委向进入了决赛的创业者抛出的问题之一。
7月1日，长三角聚劲科创大赛全国总决赛在复旦大学举行，9家科创创业团队走进了最后的决赛圈，在多位明星评审面前进行了路演，并回答了评委们抛出的极具挑战性的问题。在当今的科创热潮之下，虽然进入决赛的创业团队涵盖了包括生物医药、半导体、信息技术、新材料等多个行业，但生成式AI始终是一个绕不开的话题。在不同的专业领域中，评审们也和在座观众一道，和创业者学习了生成式AI应用于不同行业领域的知识。
对于上述朱啸虎的提问，一家流程挖掘智能平台创始人回答道，如果是以前，通过数据反推出流程架构是咨询公司做的事情，但现在，AIGC可以让自己的公司也变成一个小的流程咨询顾问。现在，公司也希望通过自己的数据飞轮（通过一系列的工具实现数据之间的往复转动和强化回路）做的小模型，成为流程方面的专家，只需要对几个行业的特殊流程有深入见解，就可以自动生成一些流程模板去和企业的数据适配，为客户提供解决方案。
一家AI制药公司的创始人介绍了自己的技术和ChatGPT的关联。上述创始人介绍，ChatGPT的背后的语言模型、扩散模型，transformer模型框架等，现在都已经应用到了生命科学领域中，通过生成式AI来生成和评估一些蛋白，从而去做创新药物的研发。他介绍，自己的公司也通过这种方法开发出了不同的模块去解决各种药物研发的问题。
“为什么扩散模型（diffusion model）能应用于蛋白领域？”面对聆思科技芯片公司董事长、科大讯飞联合创始人胡郁的提问，这位创始人进一步做出了解释：“假如你有一张帅哥的照片，训练的时候是通过加噪音的方式，把这张照片弄得越来越乱，生成为另一张什么都不是的照片；生成的时候则是通过去噪音的过程，把一张什么都不是的照片生成为另一张帅哥的照片，这两个过程也生成了很多数据，可以让AI继续去学习。”这位创始人介绍，“这是扩散模型的特点，应用到蛋白领域反而更自然，通过加噪音的方式，把蛋白变成‘什么都不是’，再通过去噪音的方式，生成另一个蛋白。”
上述创始人还介绍到，现在的大模型已经拥有了百亿甚至千亿的数据量，放在蛋白折叠领域看，蛋白的序列数据也是上亿级的。现在已经有公司开发了百亿级的参数去预测蛋白结构功能，实现了很大的突破。
大赛结束之际，复旦大学管理院钱世政教授上台做评审总结时，也感慨道“数据科技如同液体渗透到所有产业”。 最终，“蛋白组学赋能肿瘤精准医疗”项目团队胜出，斩获88万元现金的“聚劲大奖”。“AI计算设计驱动新药研发”项目团队和“三维编织高性能复合材料”项目团队获得银奖，各捧回30万元现金奖励。
