驭势科技联合创始人兼首席产品官周鑫、图森未来联合创始人兼首席架构师郝佳男均认为 ， 效率和成本是自动驾驶在 B 端实现商业化的前提：要么做到效率比人更高、要么做到全无人自动驾驶 。 但要想实现最后的商业逻辑 ， 不仅需要非常高的安全性和可靠性 ， 还需要法规的逐步完善 。
作为同时面向 B 端和 C 端用户的企业 ， 宏景智驾联合创始人蒹软件算法 VP 董健表示 ， 目前的落地速度也比想象更快 ， 一两年出现将出更多量产车型 。 不过 ， 受制于法律法规问题 ， 多数车企推出的将是具备 L3 级自动驾驶体验、但依据 L2 + 级法规体系开发的车型 。
禾多科技副总裁戴震对于自动驾驶的 C 端落地还给出了更具体的时间点——预计 2025 年将是关键时间节点 ， 届时自动驾驶技术的量产、消费者的接受度、基础设施及法律法规完善都将逐步落地 。
AI x Science ， 未来已来

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本次「AI x Science 论坛」论坛中 ， 美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波做了题为《蛋白质结构和功能预测》的报告 。 报告概括了蛋白质机构预测领域的研究进展：人工智能颠覆了蛋白质结构预测领域的发展 ， 也改变了分子生物学家的研究思路 ， 从基于序列研究转变为基于结构的研究 。 同时促进了基于结构的药物发现和设计 ， 提高了蛋白质从头设计的效率 。
另一方面 ， 许老师也指出 ， 当前的蛋白质结构预测还有一些未完全解决的问题 ， 比如蛋白质与其他分子的相互作用、单点突变对蛋白质结构和功能的影响、孤儿蛋白质结构预测等等 。
随后 ， 西湖大学特聘研究员、博士生导师、西湖实验室 iMarker 主任、西湖欧米创始人郭天南博士做了题为《AI 赋能的蛋白质组大数据科技》的演讲 。 演讲以团队近期研究为例 ， 展示了蛋白质组学在生命科学中的价值和应用 ， 将人工智能应用于蛋白质组学 ， 并与大量临床数据相结合 ， 探索生物标志物 ， 加速蛋白质组学技术成果在肿瘤领域的最新进展 ， 同时介绍了 AI 赋能的蛋白质组大数据科技领域的产业转化 / 落地等前沿资讯 。
在「AI x Science 论坛」上 ， 智化科技创始人、董事长兼 CEO 夏宁分享了主题为《AI 辅助化学合成路线设计助力提升创新药研发效率》的相关内容 。
新药研发面临着成本高 ， 时间长 ， 成功率低的巨大痛点 。 智化科技专注于化学合成路线设计 ， 其独立研发的算法基于数据学习和化学知识进行分解 ， 解决了可解释性、化学反应数据量两大问题 。 除了逆合成平台外 ， 还在化学工艺路线设计、化学反应条件、副产物预测分析、分子库生成等领域进行了研究 。 未来 ， 智化科技将持续优化以提供路线的多样性和可行性 ， 利用来自 ELN 的失败反应数据避免失败 ， 以及进行多步策略学习 。
百度深圳研发中心自然语言处理部技术总监 ， 螺旋桨 PaddleHelix 生物计算平台负责人何径舟进行了题为《飞桨螺旋桨 PaddleHelix 赋能生物医药：AI 技术在药物研发领域的探索和应用》的主题报告 。 他从 AI 在生物医药行业面临的挑战和思考 ， 以及助力生物医药行业进行了分享 ， 系统介绍了基于预训练技术以及螺旋桨 PaddleHelix 取得的进展：化合物表征模型 GEM 和蛋白 PPI 表征模型 S2F 。
何径舟指出 ，AI 在药物研发拥有巨大的潜力 ， 未来预训练利用海量无标注数据进行自监督学习、多任务学习增强模型泛化能力、分子空间结构特征进行模型表征 ， 能够大幅提升 AI 生产效率 ， 降低药物研发生产门槛 。