深度原理与杉海创新签署战略协议：AI科研合伙人SciClaw首进美妆管线，开启"智能驱动"新范式

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最近，深度原理与杉海创新正式签署了一份联合管线共研与商业化框架协议，这标志着双方在既有合作基础上，战略协同关系迎来全面升级。（这里有个背景：杉海创新与深度原理联合打造的全球首个AI超分子材料合成矩阵——「超屿Synthrix®」已在2025年正式上线。）

根据协议，双方将围绕多个高价值活性物候选方向展开联合研发，覆盖抗衰、抗氧化、美白、舒缓修护等主流功效领域。不仅如此，合作范围还将战略性地拓展至新能源、先进工业制造材料等前沿阵地，目标是共建一个跨产业的创新生态，实现从消费级产品到工业级材料的技术突破与产业升级。

随着合作的深入，双方将围绕具体项目，探索一种复合型的商业模式，让合作价值不再局限于单一的项目落地，而是逐步延伸至更长期的产业化收益分享。未来的合作空间，有望达到数千万元量级。

这纸协议的分量，远不止于一次普通的商业合作。其背后，是深度原理的AI科研智能体SciClaw，与杉海创新的超屿Synthrix®AI超分子材料智造平台实现深度并轨。这意味着，AI for Materials（人工智能驱动材料科学）正从一个学术场景的“技术展示”，大步迈入企业级的管线研发实战，走向形成“商业闭环”的关键一步。

为什么是现在？

在美妆行业，寻找一个新活性成分，历来是一场耗时耗力的“持久战”和“运气战”。

研发团队面对的，往往不是一个确定的目标分子，而是一个浩瀚无边的可能性空间——可能是某个肽链的细微变体，某种植物提取物的未知衍生物，抑或是一个全新的化学骨架。

传统的路径，多半是凭借经验圈定几个方向，合成出来测试一番，不行就推倒重来。一个项目拖上两三年、烧掉几百万研发经费，最后却可能因为专利撞车或稳定性不过关而前功尽弃，这种故事在行业内并不鲜见。

深度原理带来的变革在于，它让AI在这个数百万量级的分子海洋中，能够主动、高效地“寻宝”。这个过程不再是随机碰撞，而是基于皮肤作用的靶点机制，有方向地生成真正具备潜力的候选分子结构。

更关键的一环在于，SciClaw智能体能够把整个研发流程串联起来：从最初的文献调研、专利查新，到分子动力学模拟、合成路线推荐，再到实验数据的沉淀与迭代优化，形成一个完整的闭环。

于是，一个原本需要资深科研人员耗费数月才能完成的前期筛选与评估，现在可能被压缩到几周之内。而且，每一步都留有痕迹、有据可查，宝贵的研发经验得以沉淀和复用。这从根本上让AI在该领域的规模化应用成为可能：只要具备足够的数据积累和行业Know-how作为参照，整个研发过程的效率就有望获得数倍的显著提升。

而杉海创新在超分子材料领域深厚的积累，恰好为这套AI系统提供了绝佳的落地土壤。他们深谙如何将分子组装成稳定、高效的递送体系，精通功效评价的行业标准，更清楚如何将实验室的成果推向产业化。深度原理带来的，则是前所未有的“速度”与“视野”——能够发现人脑难以洞察的分子间关联，能够在实验之前就预判潜在的稳定性问题。

接下来怎么做？

目前，首批进入联合管线的十多个候选方向，其具体分子已经排进了实验计划。双方采用的是一种管线合作分成模式，这意味着深度原理的收入将与项目研发进展深度绑定，未来产品成功上市后，还能参与销售分成。

这种合作模式在AI for Science领域其实并不常见。它要求AI公司必须交付经得起验证的、实实在在的研发成果，而不仅仅是提供软件工具或授权。更值得关注的，是这次合作展现出的强大延展性。

杉海创新的业务版图远不止于美妆原料。他们的超分子技术，早已在生物医药、农药、新能源等多个领域进行了布局。而SciClaw的底层能力——结合了生成式AI与第一性原理计算，并辅以项目级的知识管理——本质上是在攻克“如何高效发现理想分子”这一通用性难题。

因此，今天在美妆活性物研发上跑通的这套“AI驱动管线研发”流程，明天完全有可能迁移到电池材料设计、光伏组件回收，或是生物医药、农药等全新领域。

这也正是双方敢于展望“数千万元级”合作空间的底气所在。短期看，是具体项目的研发服务费；中期看，是平台使用费加上成功产品的销售分成；长期看，则是将这种已验证的成功模式，复制到更多产业领域所带来的巨大想象空间。

对于深度原理而言，这不仅仅是一笔商业订单，更是其核心产品SciClaw从一个科研辅助工具，进化为产业级研发基础设施的关键验证。

深度原理创始人兼CEO贾皓钧博士对此表示：“AI在美妆研发中的核心价值，绝不仅仅是提供一个新工具。它的意义在于，帮助研发团队更早地完成方向收敛，大幅减少无效试错，从而整体提升高价值活性物的研发推进效率。我们期待与杉海创新持续打磨这条联合研发路径，让AI真正深度融入研发链路，服务于从护肤新分子发现、筛选到最终落地的全过程。”

杉海创新创始人张嘉恒教授则从另一个角度阐释了合作价值：AI并非为了替代研发人员，而是将人们从繁琐、重复的试错工作中解放出来，去专注于更具创造性的战略判断。当AI能够处理掉80%的无效筛选工作时，研发人员就能聚焦于那20%真正关键的决策——比如这个分子是否具备商业化前景，那条合成路线是否符合绿色化学的生产原则等等。

对于观察这个行业的各方而言，一个清晰的信号已经浮现：AI for Science正在从早期的“技术炫技”阶段，大步迈向务实的“商业算账”阶段。衡量标准不再仅仅是“AI能否生成分子”，而是“这个分子比传统方法节省了多少时间、降低了多少失败率、最终能在市场上创造多少价值”。

关于这次合作，还有一点值得说

在AI for Science这个新兴赛道，愿意将自身核心研发管线拿出来，与AI公司进行深度绑定、风险共担的企业，其实并不多见。大多数合作仍停留在单点尝试或概念验证阶段，签个协议做个小项目，效果好则续约，效果不好便就此打住。

但杉海创新这次的选择，展现出了不同的格局。

他们并非简单地“购买工具”，而是选择“共建管线”；并非只“试水一个项目”，而是规划了横跨美妆、食品、生物医药、农药、新能源的“一横四纵”战略框架；并非只支付固定的“服务费”，而是愿意将未来产品的长期收益与合作伙伴共享。

这种近乎“All in”的姿态，背后需要的是对自身研发体系有清晰的认知，以及对AI能力边界有理性的判断——明确知道AI能做什么、不能做什么，懂得如何将AI的“高效快速”与人类的“精准判断”有机结合。

说得更直白些，这是一种既愿意被技术改变，也敢于用技术去改变行业的勇气。对于一家已经拥有成熟研发体系和稳固行业地位的公司而言，这种开放性与前瞻性，本身就是一种稀缺的战略资源。

关于杉海创新

深圳杉海创新技术有限公司，是全球首家将超分子技术系统化应用于泛健康及泛工业领域的企业。公司致力于推动一场从“分子设计”到“产业落地”的新材料革命，旨在通过多学科交叉融合，实现材料的智能化与功能化飞跃。其科研成果应用广泛，涵盖日化美妆及其原料、功能性食品及其原料、生物医药、农药及饲料添加剂等领域，同时积极布局储能、光伏等新能源行业，以及贵金属提取等泛工业领域。

关于深度原理

深度原理（Deep Principle）是AI for Materials（人工智能驱动材料科学）领域的全球科技先锋，其使命是通过生成式AI与第一性原理计算的深度融合，加速化学与材料领域的创新进程。公司以“Agentic AI for Materials Discovery”为核心，打造了全球领先的智能研发平台，并与多家世界500强及行业龙头企业在新材料、营养日化、新能源等领域展开深度合作，共同推动科学发现从传统的“经验驱动”范式，迈向全新的“智能驱动”范式。