清华大学生命科学学院院长、高精尖中心执行主任王宏伟在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访人员采访时曾表示 ， “高质量结构预测的源代码开放对整个科学界尤其是结构生物学领域的促进作用必然是巨大的 。 ”他评价道 ， 对于DeepMind这样一家商业公司来说 ， “团队愿意向公众分享代码 ， 是一个新型科研范式的突破 ， 将整体上有利于人类更好地探索未知 。 ”
不过 ， 深势科技此次也提到一点 ， 尽管DeepMind在半年后开源了AlphaFold2模型的推理代码 ， 但其训练代码并未被公布 ， 且模型不可商用 。 研究者难以通过训练或调整模型进一步提升 AlphaFold2 的表现 ， 或迁移至更多应用场景 ， 如蛋白质复合物结构预测、蛋白质与小分子相互作用、与电镜实验结合等 。 此外 ， 该代码基于Google自研的可微分计算框架JAX及TPU硬件平台开发 ， 高度依赖Google生态系统 ， 造成了一定的使用限制 。
深势科技的Uni-Fold则克服了AlphaFold2未开源训练代码、硬件支持单一、模型不可商用等局限性 ， 在训练与推理环节进行了 NVIDIA GPU上的适配、性能优化及功能完善等工作 ， 为更多人参与推动领域进一步发展提供了基础 。
【深势科技推出蛋白质结构预测工具：完全开源，精度和国外相当】中科院院士、北京大学教授、深势科技首席科学顾问鄂维南表示 ， “尽管DeepMind开源了推理代码 ， 但模型的训练技术才是核心竞争力 。 在资源比较匮乏的情况下 ， 深势科技团队在较短时间内实现模型训练、开源训练代码 ， 这是很不容易的 。 深势科技在物理模型方面具备丰富的经验 ， Uni-Fold进一步弥补了团队在数据驱动方面的短板 。 下一步 ， 物理模型和数据驱动结合的解决方案将为蛋白结构和药物设计行业提供更好的基础 。 ”
对于开源 ， 深势科技联合创始人兼首席科学家张林峰博士在接受澎湃新闻（www.thepaper.cn）采访人员专访时曾表示 ， 开源实际上是一个协同的研发 ， 让各行各业的人用 ， 其实也是接受各行各业的评审 。 “解决方案都是一个不断融合的过程 ， 融合的过程中一定会有很多频繁地从实践中抽象问题、解决问题 ， 再反作用于实践的这样的一个迭代的过程 ， 我们也是希望通过开源社区能够快速地把事情做好 。 ”
据悉 ， 过去三年 ， 深势科技致力于推动Deep Potential系列开源解决方案的普及与DeepModeling开源社区的发展 。 目前 ， 社区中的开源软件已得到国内外一千余个研究组的近万名科学家使用 ， 涉及物理、化学、材料、生物、地质等多个领域 ， 形成了良好的“飞轮效应” 。

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Uni-Fold在深势科技Hermite药物设计平台上的使用 。
目前 ， Uni-Fold相应解决方案已集成至深势科技自主研发的药物设计平台 Hermite 。 深势科技方面称 ， 作为药物设计的第一环节 ， Uni-Fold 将与深势科技AI辅助计算模拟的算法有机衔接 ， 并与电镜实验技术相结合 ， 为药物设计领域打造一套模拟-AI-实验三者驱动的解决方案 。
深势科技成立于2018年 ， 致力于以新一代分子模拟技术解决微观尺度工业设计难题 ， 以打造切实服务于药企、材料商和科研机构的模拟研发平台为主要业务方向 。 该公司核心团队由中国科学院院士鄂维南等人领衔 ， 主要来自世界一流高校、科研机构和企业 ， 科研队伍由物理建模、数值算法、机器学习、高性能计算及药物和材料计算等多个领域的数十名优秀青年科学家构成 。