AI for Science：从模型到发现
这一轮的瓶颈不在模型，在验证
AI 进入科学研究已经几年了。最拥挤的一段是预测：预测蛋白结构、预测分子性质、预测材料配方。模型一次能给出上万个候选，而能把候选送上实验台的团队，一年做得完几百个。
决定一个 AI for Science 项目能不能立住的，是预测之后那一段：谁来做实验验证，谁为验证付钱，验证结果又怎么回到模型里。这一段走通了，它是一家公司；没走通，它是一篇论文。
SVTR Frontier League 第一期请到的科学家、创业者、企业研发负责人和投资人，都是在这一段上各自有答案的人。我们想听的不是模型有多强，是那一步他们具体怎么走过去的。
本期关注四个方向
生命科学与药物研发
靶点发现、分子设计、候选筛选，AI 把哪一步的成本真的降了下来。
材料与化学
从材料搜索到分子模拟，少做多少次实验，才算改变了研发周期。
自主实验室与科研机器人
AI 接上实验设备和自动化系统之后，闭环能闭到什么程度，还剩哪几步靠人。
科研智能体与科研基础设施
科研 Agent、科学模型、数据平台和实验基础设施，正在成为新的科研工作流入口吗。
现场怎么进行
本期不做连续专家演讲，也不做传统长路演。
开场：SVTR 信号简报
从产业与创投视角把 AI for Science 从模型到实验闭环的价值链梳理一遍，给出我们的判断，供后面几轮讨论作靶子。
科学家与创始人现场分享
真实项目讲三件事：过去这项研发是怎么完成的，AI 改变了什么，现在验证到了哪一步。
产业与资本对话
企业研发负责人、创业者与投资人一起谈实验验证、客户进入和资本判断，分歧照实呈现。
项目诊断
首期精选 3 个项目，每个围绕五个问题快速展示并当场接受提问：解决什么科学或产业问题，AI 改变了什么，是否已有计算、实验或客户验证，谁会为此付钱，当前最需要什么资源。
谁适合参加
AI for Science、生命科学、药物研发、材料、化学等方向的创业者；科研智能体、科学模型、自动实验室与科研基础设施团队；高校、实验室及科研成果转化团队；药企、材料、能源、半导体及先进制造企业的研发负责人；关注深科技、AI、生物、材料方向的投资机构与企业战投。
本期采用审核制报名，席位有限。
关于 Frontier League
Frontier League 不是一次性路演，也不是创业比赛。SVTR 会围绕不同前沿主题持续发现、研究和连接有潜力的 AI 公司，形成一份逐步收窄的名单：候选池、入选项目、Frontier List。
进入后续名单的项目，有机会获得 SVTR 的深度研究与内容关注、投资机构定向连接、企业研发与产业合作机会，以及面向海外市场的相关资源。
是否进入名单，只看项目本身的技术、验证、商业化与发展潜力，与赞助或付费服务无关。
AI for Science 是 Frontier League 的第一期主题。我们想找的，是已经开始跨过验证那一步的团队。
SVTR｜硅谷科技评论 The Signal in AI Venture