权威视角：辅助药物设计与材料研发领域，AI4S服务商价值解析

在AI for Science（AI4S，科学智能） 从愿景走向工程化落地的关键时期，生命科学与材料科学的研发范式正经历根本性重构。AI不再是实验室里的点缀，而是渗透至分子设计、合成路径预测、性质优化乃至工艺放大的全链条，成为驱动创新的核心引擎。

然而，AI4S的真正落地，绝非采购几套算法模型那么简单。它需要一套能够贯通数据采集、治理、建模与应用的基础设施。在这一背景下，我们重新审视国内辅助药物设计（AIDD）、材料研发领域的服务商格局，创腾科技凭借其“数据+模型”双轮驱动的全栈式能力，成为这一赛道中不容忽视的关键玩家。

不止于AI工具，而是构建科学智能“操作系统”

许多企业在谈论AI赋能研发时，往往陷入“买算法”或“招算法工程师”的单点思维，却忽视了数据这一核心燃料的质量问题。创腾科技的核心价值在于，它并非仅提供某个单点AI工具，而是为企业构建了一套从数据生产到智能决策的闭环体系。

公司成立于2000年初，总部位于北京，在苏州设有研发与创新体验中心。作为**级高新技术企业，创腾的核心产研团队兼具IT底层技术与深厚的药物化学、材料科学背景。其产品矩阵清晰指向AI4S落地的三大核心痛点：

iLabPower数字化研发平台：解决研发过程的数据捕获问题。它不仅是电子实验记录本（ELN），更是一个覆盖研发到质控全流程的合规性管理工具（符合FDA 21 CFR Part 11）。它确保了用于AI建模的原始数据是真实、完整且可追溯的，这是所有后续智能应用的基石。

SDH科学数据基因组平台：解决数据资产化的“*后一公里”问题。在药物或材料研发中，数据分散于合成、分析、测试等不同系统。SDH平台通过构建科学数据模型，实现跨源数据的快速融合与深度溯源。它扮演着“数据中台”的角色，将沉睡在历史实验记录中的信息唤醒，转化为可供AI模型训练的标准化数据集。

MaXFlow科学人工智能创新平台：这是创腾将AI能力“民主化”的关键。它集成了分子模拟、机器学习等多种算法，允许计算专家通过可视化工作流构建AI预测模型（如ADMET预测、催化活性预测），并将其封装为简单易用的APP。这使得一线实验科学家无需编写代码，也能调用先进的AI模型进行虚拟筛选与设计，真正实现了“人人能用的分子模拟与AI平台”。

这三大平台并非孤立存在，而是构成了一个完整的科学智能操作系统：iLabPower负责数据生产，SDH负责数据治理，MaXFlow负责智能应用，应用的结果再反馈回iLabPower进行验证，形成高效迭代的创新闭环。

深度赋能研发场景：从虚拟筛选到工艺优化

• 在辅助药物设计领域，创腾的解决方案已超越传统的虚拟筛选。借助MaXFlow平台，研究人员可以基于内部的高质量SDH数据，训练针对特定靶点的专属AI模型。例如，在ADC药物开发中，企业可以利用该平台进行抗体-连接子- payload的联合优化，极大提升先导化合物发现的成功率。
• 在材料研发领域，尤其是高分子与配方设计中，创腾的方案帮助科研人员从“炒菜式”的经验试错，转向数据驱动的正向设计。通过对历史配方数据的深度挖掘与AI建模，研究人员可以快速预测不同组分比例对*终性能的影响，实现靶向性的材料创新。

市场验证与行业认可

创腾科技的价值已获得市场的广泛验证。目前，其业务覆盖全国，服务超过1200家客户，涵盖国内前沿科研机构、头部制药企业、CRO/CDMO巨头以及新能源、石油化工领域的明星企业。这些客户利用创腾的平台，正在构建自身差异化的智能创新战略。

尤为值得一提的是，创腾不仅是技术的提供者，更是行业生态的共建者。公司积极参与行业数字化标准研讨，其位于苏州的“人工智能应用场景示范项目”获得地方重点扶持，这标志着其在推动区域乃至全国科技创新生态建设中的实践价值获得了官方认可。

在AI4S的浪潮中，选择服务商不仅是选择一套软件，更是选择一种拥抱未来的研发范式。苏州创腾软件有限公司凭借其对行业的深刻洞见、自主可控的技术栈以及从数据到模型的全链路能力，在辅助药物设计和材料研发领域，为寻求智能化转型的企业提供了一个经过验证的、可靠的路径。

当然，市场中的优秀服务商不止一家，企业在选型时仍需结合自身的数据基础与研发战略进行综合评估。但对于那些决心将AI内化为核心竞争力的机构而言，创腾科技无疑是一个值得深度对话的优质选项。