百奥几何拿到超 1 亿美元 A 轮：一个模型管「造什么分子」，一个模型管「打哪个靶点」
导语（一句话先说结论）
北京的 AI 生物公司百奥几何（BioGeometry）把 A 轮融资做到了 1 亿美元以上：A+ 轮由国寿资本领投，老股东上海生物医药产业基金继续加码。钱要花在两套自研模型上——分子尺度的 GeoFlow（全原子结构预测 + 从头设计）和细胞尺度的 GeoCell（虚拟细胞，预测扰动下的基因表达响应），再配一条「模型提假设、智能体排实验、自动化实验室出数据、数据回流训练」的干湿闭环。公司称多条双抗管线计划 2027 年申报 IND。（本文基于多家媒体转述整理）
3分钟看懂版
- 是什么：一家做 AI 制药基础设施的公司完成 A 轮系列融资，累计超 1 亿美元，国寿资本领投。
- 模型是什么：GeoFlow 负责分子层面，能干结构预测、从头设计、多步推理；GeoCell 负责细胞层面，预测细胞在基因/药物扰动下的转录组反应。
- 和普通 AI 制药的区别：不只卖「设计一个分子」，而是想同时回答「设计什么分子」和「打哪个靶点、治哪种病、给哪些人」。
- 硬指标（公司披露）：GeoFlow 第一版 2024 年 6 月在蛋白复合物预测上对标 AlphaFold 3；第三代在 20 多个靶点上平均命中率约 20%，三周左右拿到先导分子。
- 落地进度：多条双抗 2027 年申报 IND；合成生物学已有 5 个以上产品完成中试。
- 要冷静的地方：命中率等核心数字目前主要来自公司自述，还没有独立复现或临床数据支撑。
两套模型，分别管「分子」和「细胞」
百奥几何把自己定位成「AI Native」生物科技公司，总部在北京、上海设研发中心。它讲的故事不是单点工具，而是两个尺度的「微观世界模型」。
GeoFlow 管分子。 它是一个全原子模型，把结构预测、从头设计和多步推理放在同一套底座上。公开信息里的迭代节奏是：
- 2024 年 6 月第一版，在蛋白复合物结构预测上对标 AlphaFold 3；
- 2025 年 4 月第二版，成为国内第一个做 de novo 抗体设计的模型；
- 2025 年 10 月第三版，加入「生成—评估—优化」闭环，在 20 多个靶点上平均命中率约 20%，三周左右产出先导分子；
- 公司称更大规模的第四版在路上。
GeoCell 管细胞。 它用生成式方法建模细胞在基因扰动、药物扰动以及两者组合下的转录组响应，目标是在没见过的扰动条件下预测细胞状态变化。对应到研发链条上，就是三个最吃经验的判断：靶点发现（哪个靶点真的驱动疾病）、适应症选择（这个分子最可能在哪种病上起效）、患者分层（哪些人群会响应）。
两者分工被公司总结成一句话：GeoFlow 回答「设计什么分子」，GeoCell 回答「打哪个靶点、治哪种病、给哪些人」。
真正想解决的是「实验通量」
AI 设计分子的老问题是：计算端一晚上能生成几万个候选，湿实验一端一周只能验几十个。百奥几何的做法是把智能体接在模型和自动化实验室之间，形成所谓的 RSI（递归自我改进）闭环：
模型提出设计假设 → 智能体生成实验方案并编排流程 → 高通量平台完成表达、纯化与功能验证 → 数据实时回流、模型迭代。
公司的说法是，智能体会优先挑「最能暴露模型盲区」的假设去做，这样每一轮实验的信息量更大，模型修正偏差更快。这套闭环的另一层价值是数据：干湿循环积累的实验数据是外部拿不到的，构成壁垒。
商业化：双抗 2027 报 IND，合成生物学先赚钱
融资用途写得很具体：GeoFlow 与 GeoCell 继续迭代、扩建高通量自动化实验室、推进自研药物管线商业化。
管线分两块：
- 生物医药：储备数十条自研药物与合成生物学管线，多条双抗计划 2027 年进入 IND 阶段；
- 合成生物学：α-酮戊二酸（AKG）、天然冰片等 5 个以上产品已完成中试。其中天然冰片称全球首次实现生物合成，成本较植物提取下降约 80%，即将规模化量产，2027 年产生规模化收入。
对一家成立约四年的公司来说，这条「模型推动管线、管线反哺模型」的路径能否跑通，比单次融资额更值得看。
谁在押注，以及行业背景
本轮由国寿资本领投，上海生物医药产业基金（首轮联合领投方）继续加码，国开创投（China Development Venture Capital）、Reliance Investment、国方创投等参与，大成财富资本增持，指数资本继续担任独家财务顾问。国寿资本把科学智能（AI4S）称为驱动科研范式变革的「核心引擎」。
行业侧背景是：2026 年前九个月，中国 AI 制药领域的融资额超过了 2023 至 2025 任何一整年，且资金明显向头部少数项目集中。换句话说，这轮钱不只是给一家公司，也是在给「基础模型 + 自动化实验」这条路线下注。
局限与冷静看待
- 核心指标是公司自述：20% 左右的平均命中率、三周出先导，目前没有第三方复现或同行评议论文支撑；Dealroom 在报道里也明确提示，这类命中率数据主要来自公司披露，需要谨慎看待。
- 「微观世界模型」是概念包装：GeoFlow 与 GeoCell 各自的能力边界、两者之间的信息如何真正打通，公开材料只给了框架，没有给消融实验。
- 虚拟细胞仍属前沿难题：用转录组响应预测细胞状态，在未见扰动上的泛化能力是整个领域的公开短板，不是一家公司能单独解决的。
- 最近的硬证据在 2027 年：双抗能否按计划申报 IND、合成生物学产品能否如期放量，才是检验这套闭环的节点。在那之前，融资额只能说明资本愿意等。
参考来源（基于多家媒体转述整理）
- Endpoints News：https://endpoints.news/beijing-based-biogeometry-gets-100m-for-ai-drug-rd/
- Dealroom News：https://dealroom.co/news/167781-biogeometry-raises-100m-in-series-a-extension-for-its-ai-drug-design-mod/
- VentureBurn：https://ventureburn.com/biogeometry-raises-100-million-ai-drug-design-models/
- 投资界（pedaily）：https://news.pedaily.cn/202610/570976.shtml