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抗癌药们的研发,终于摁下加速键
抗癌药们的研发,终于摁下加速键抗癌药们的研发,终于摁下加速键
虎嗅：在药企的经历和在互联网公司的经历有没有什么不太一样的地方？
陈志刚：我之前在阿里和腾讯一直都是从事AI加互联网医疗这个板块，在整个工作的过程中，更多的是医疗健康下游的事情。做了一段时间以后，我觉得我对整个医疗健康产业比较感兴趣，所以就想去尝试做医疗健康上游的事情。
其实很多疾病不仅仅是效率的问题，很多时候其实是这个病本身没有好的解决方案，就是所谓的患者需求没有被满足。所以我想看看产品研发端的痛点是什么，去做一些事情。
我有时候开玩笑，我的回国之后的职业生涯就是药的研发和生产全流程，只不过我是从下游往上游走。
虎嗅：在这三年的过程中，有没有一些感觉特难的时候？
陈志刚：当然有。我觉得我确实在花时间适应新的角色，更重要的其实是大环境的变化，我觉得这个给大多数企业都带来了很大的挑战。
这种挑战是一个基线，大家都会面临这样的挑战。在这个过程中间，要思考怎么能够更快地分析和理解新环境带来的挑战，以及能不能快速地找到应变方法，把产品做得更好。对于困难的地方，我更多是从发展角度来看，这个难，其实大家都难。
虎嗅：对于创始团队，有什么样的考量？
陈志刚：都是一个过程，很难说一开始所有东西都到位。这里面有资源的问题，有实际的问题。很多时候我觉得这种东西是水到渠成。首先要定位，你要找什么样的人。其次才是能力，他能不能做这个事。第三个就是在过程中调整。
虎嗅：对于能力匹配以及团队的适配度如何考虑？在核心的初创团队中，每个人又扮演怎样的角色？
陈志刚：我们现在团队比较小，所以实际上没有分那么细。对于人的尝试，我觉得无非是两个，第一，对于之前认识的人，可能对他有一定的了解，这能够减少一些试错；第二，即使是了解的人，随着环境发生变化，事情不一样，承受压力不一样，反应和表现也会不一样。所以我觉得不需要特别多的思考，招人本身占成功的40%，更多的是磨合，磨合占60%。
从全流程到单点突破
虎嗅：第一款产品是什么时候出来？
陈志刚：我们之前在AI agent那一块做了一些东西，帮客户解决了一些很复杂的问题。我们最早有一个关键的AI agent，是做药物分子的路线设计。在新药研发领域会有新分子，是从来没有被人做过的。它的合成应该是怎么样，怎么才能把这个分子结构做出来，这对于行业是一个关键而且困难的问题。
虎嗅：所以第一代产品从没有加入硬件。
陈志刚：没有。第一个产品可以认为是设计实验，再往后就是用机器人做事。
虎嗅：但是那个时候已经有客户了。
陈志刚：对。
虎嗅：第一款AI Agent出来之后，已经可以去收钱了，因为商业模式已经跑通了，那为什么要再去做高成本的硬件产品？
陈志刚：客户反馈是帮助设计实验挺好，但只是解决7%的问题，替代了不到10%的人工，科研人员还有70%的时间在实验室干苦活累活，希望能帮忙把这件事情干了。
虎嗅：这样的产品未来可以泛化在别的场景？
陈志刚：我们不仅仅看医药研发，也会看新材料，也会看化工。
虎嗅：这个是一开始就这么规划的,还是经过一些迭代才有的？
陈志刚：其实是客户找到我们。我们发过几个视频，没有做任何的商业化推广。早期的视频在微信视频号上的播放量是70万次。
这个其实是整个产业对于这个事情的需求。很多一些客户找到我们，觉得这个东西很有价值和潜力，想一起做一些事情，这里面也不只是药物研发。
虎嗅：在模型训练和硬件这两部分，你会控制精力的分配吗？这两块都是难啃的“硬骨头”，硬件该做到什么程度？孰轻孰重怎么判断？
陈志刚：对于这个事情的边界，其实我们有比较强的考虑。如果某个需求非常明确且市场规模足够大，通常会有设备厂商关注。
如果还没有成熟的解决方案，可能存在技术门槛、成本考量或市场时机等因素。
如果硬件需求的复杂度过高，我们通常会重新审视解决方案的设计思路，看是否有更简洁高效的实现路径。
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陈志刚：我之前在阿里和腾讯一直都是从事AI加互联网医疗这个板块，在整个工作的过程中，更多的是医疗健康下游的事情。做了一段时间以后，我觉得我对整个医疗健康产业比较感兴趣，所以就想去尝试做医疗健康上游的事情。
其实很多疾病不仅仅是效率的问题，很多时候其实是这个病本身没有好的解决方案，就是所谓的患者需求没有被满足。所以我想看看产品研发端的痛点是什么，去做一些事情。
我有时候开玩笑，我的回国之后的职业生涯就是药的研发和生产全流程，只不过我是从下游往上游走。
虎嗅：在这三年的过程中，有没有一些感觉特难的时候？
陈志刚：当然有。我觉得我确实在花时间适应新的角色，更重要的其实是大环境的变化，我觉得这个给大多数企业都带来了很大的挑战。
这种挑战是一个基线，大家都会面临这样的挑战。在这个过程中间，要思考怎么能够更快地分析和理解新环境带来的挑战，以及能不能快速地找到应变方法，把产品做得更好。对于困难的地方，我更多是从发展角度来看，这个难，其实大家都难。
虎嗅：对于创始团队，有什么样的考量？
陈志刚：都是一个过程，很难说一开始所有东西都到位。这里面有资源的问题，有实际的问题。很多时候我觉得这种东西是水到渠成。首先要定位，你要找什么样的人。其次才是能力，他能不能做这个事。第三个就是在过程中调整。
虎嗅：对于能力匹配以及团队的适配度如何考虑？在核心的初创团队中，每个人又扮演怎样的角色？
陈志刚：我们现在团队比较小，所以实际上没有分那么细。对于人的尝试，我觉得无非是两个，第一，对于之前认识的人，可能对他有一定的了解，这能够减少一些试错；第二，即使是了解的人，随着环境发生变化，事情不一样，承受压力不一样，反应和表现也会不一样。所以我觉得不需要特别多的思考，招人本身占成功的40%，更多的是磨合，磨合占60%。
从全流程到单点突破
虎嗅：第一款产品是什么时候出来？
陈志刚：我们之前在AI agent那一块做了一些东西，帮客户解决了一些很复杂的问题。我们最早有一个关键的AI agent，是做药物分子的路线设计。在新药研发领域会有新分子，是从来没有被人做过的。它的合成应该是怎么样，怎么才能把这个分子结构做出来，这对于行业是一个关键而且困难的问题。
虎嗅：所以第一代产品从没有加入硬件。
陈志刚：没有。第一个产品可以认为是设计实验，再往后就是用机器人做事。
虎嗅：但是那个时候已经有客户了。
陈志刚：对。
虎嗅：第一款AI Agent出来之后，已经可以去收钱了，因为商业模式已经跑通了，那为什么要再去做高成本的硬件产品？
陈志刚：客户反馈是帮助设计实验挺好，但只是解决7%的问题，替代了不到10%的人工，科研人员还有70%的时间在实验室干苦活累活，希望能帮忙把这件事情干了。
虎嗅：这样的产品未来可以泛化在别的场景？
陈志刚：我们不仅仅看医药研发，也会看新材料，也会看化工。
虎嗅：这个是一开始就这么规划的,还是经过一些迭代才有的？
陈志刚：其实是客户找到我们。我们发过几个视频，没有做任何的商业化推广。早期的视频在微信视频号上的播放量是70万次。
这个其实是整个产业对于这个事情的需求。很多一些客户找到我们，觉得这个东西很有价值和潜力，想一起做一些事情，这里面也不只是药物研发。
虎嗅：在模型训练和硬件这两部分，你会控制精力的分配吗？这两块都是难啃的“硬骨头”，硬件该做到什么程度？孰轻孰重怎么判断？
陈志刚：对于这个事情的边界，其实我们有比较强的考虑。如果某个需求非常明确且市场规模足够大，通常会有设备厂商关注。
如果还没有成熟的解决方案，可能存在技术门槛、成本考量或市场时机等因素。
如果硬件需求的复杂度过高，我们通常会重新审视解决方案的设计思路，看是否有更简洁高效的实现路径。
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