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马睿的(硬核)解读：“十五五”，AI闯入物理世界的造富机会
来源：东北网 编辑：冬雪华阳 2026-05-21 16:19:08

从整体脉络来看，马睿的(硬核)解读 “十五五”，AI闯入物理世界并不是单一信息点，而是由多个细节共同组成。

我们总以为机会来自市场情绪，来自资本追捧，来自某个突然爆火的赛道可在中国这样一个产业升级与政策牵引并行的环境里，很多更大的机会，恰恰是沿着国家规划的脉络，一步一步长出来的。

需要注意的是，十三五的时候，光伏、锂电、生物医药快速起势。

放到整体脉络里看，那接下来的 " 十五五 " 中，哪些技术会真正穿透产业成为新的机会？

从细节来看，作为投资人，马睿老师长期深耕科技与医疗领域，布局过生物制造、脑科学、AI4S（AI for Science，人工智能驱动科学创新）、固态电池，也持续跟踪量子计算、核聚变、具身智能等前沿方向。

需要注意的是，每一次五年规划，重要的都不只是 " 提到了什么 "，而是资源会向哪里持续流动，哪些产业会被真正推到台前，哪些技术会获得从实验室走向产业链的加速度。

放到整体脉络里看，以下是课程的精选内容，仅占 1/10，完整版在混沌 APP。

从细节来看，" 十五五 " 提出的未来产业方向比较明确对于新兴产业，不仅要提质升级、变成新质生产力，还要实现支柱化、集群化和规模化而未来产业要抢占制高点，必须具备前瞻化、孵化化和生态化。

放到整体脉络里看，而新一轮 " 五年规划 " 与以往最大的不同就在于，AI 将成为主要的驱动力Agent 和高 Token 消耗的时代即将来临。

换个角度看，站在今天往后看 AI 本身，大语言模型基本已经吞尽了所有可用的文本数据，迭代在变慢要继续往前发展，不仅需要新的数据，还需要新的模型而随着新的模型和应用要求，可能会出现新的算力数据、算力和模型一起迭代，AI 可以逐渐向前发展，最终通向 AGI。

放到整体脉络里看，如果 AI 是这样演进的，我认为这会带来的生产力跃迁有三点：。

进一步说，第二点是从 0 到 1 的 AI 向其他基础科学领域外溢，比如 AI+ 生物、AI+ 制药、AI+ 化学、AI+ 物理通过 AI4S 的方式完成底层的科技创新，我认为这可能是中美竞争的焦点。

从上面我画的这张图可以看到最底层是 AI 本身，它要从现在的大语言模型再演变为下一代的视觉模型或物理 AI，或者在某个领域的专有模型这些模型上的进展，会扩散到数学、编程、物理、化学、材料、生物等行业我们把这些统称为 AI4S。

换个角度看，然后再往上，它会影响到更广义的行业，也就是战略新兴产业，包括生物医药、新能源、新材料、食品、云、自动驾驶、航空航天，甚至低空经济。

从细节来看，当 AI 成为最大的驱动力，通过一种级联放大的方式，一步步影响 AI for Science、不同技术、不同产业，先看懂 AI for Science 带来的科技创新就十分重要。

换个角度看，我们可以先来看 AI4S 的一些进展概览，非常大的进展：。

放到整体脉络里看，· 前沿的模型层出不穷：AlphaFold 4，RF diffusion3，Chai-2，LatentX-2......。

换个角度看，· 现在不只是 AI+ 制药，已经发展到 AI+ 材料、AI+ 生物制造、AI+ 脑科学、AI+ 聚变 ......。

从细节来看，AI 制药。

从 AlphaFold 2 获得诺贝尔奖，到 ChatGPT 横空出世，到蛋白设计工具和生物基座模型的演进，再到上市头部公司逐渐向新的 modality（如 mRNA、小核酸、多肽和抗体）迁移AI 制药也从工具逐渐走向能够设计出药物，从概念走向越来越多的真实商业化进展。

需要注意的是，再比如，峰瑞资本早期投资的剂泰科技，它做的 MTS-004 口崩片已经达到Ⅲ期临床研究主要终点，对神经退行性疾病之后的吞咽困难症状有非常好的缓解作用。

进一步说，在技术上，这些模型基本上有三条路线：。

放到整体脉络里看，第二，以谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 系列为代表它们从只能计算蛋白扩展到可以覆盖所有生物分子（包括小分子），还能预测相互作用。

需要注意的是，在应用上，最难的是小分子，其次是多肽、环肽和递送，而蛋白设计甚至抗体设计已经解决得比较好抗体这一部分正被 AI 强力颠覆。

放到整体脉络里看，值得一提的是，过去三四年最大的算法架构创新就是，将 Transformer 和 Diffusion 这两种架构跨领域应用在生物模型上，结合生物数据，带来了生物基座模型，比如 AlphaFold 2 和 AlphaFold 3。

需要注意的是，AI+ 材料。

进一步说，举例来说，Google 启动了一个项目叫 GNoME（材料探索图形网络）它用图神经网络来表征分子，并用 DFT 等高精度物理计算来测算分子的能量，只花了很短的时间，就发现了大约 220 万种稳定材料。

进一步说，另一个值得一提的是微软发表的一篇文章，其中提出的算法叫 MatterGen，被视为 AI 材料生成领域的范式级突破它的思路是：从一个稳定材料出发，给它加噪声使其变形，最终变成一个随机材料如果对随机材料进行降噪，它又会变回一个稳定材料AI 学习了加噪、特别是降噪的过程之后，给定元素组成，就能告诉我们这些元素组成的稳定材料应该长成什么样子。

进一步说，但我判断，AI 制药的成功会逐步外溢到材料、聚变、量子、脑机接口、生物制造等领域，真正形成一个 AI for Science 的大范式。

从细节来看，产业创新：未来 10 年的机会在哪里？

从细节来看，其实，生物制造、脑机接口、具身智能都是非常重要的 AI 的应用方向，核聚变是未来 AI 的一个能源保障，而量子计算可能是未来作为 AI 的一个算力补充，或者成为下一代的这个算力这些都是非常重要的，具有非常战略高度以及需要去抢占的一些未来产业。

从细节来看，十四五阶段，数字经济与产业升级成了主旋律。

进一步说，上周，混沌邀请到峰瑞资本合伙人马睿，深度解读 " 十五五 " 规划中的科技产业方向与投资机遇，教你怎么看趋势，怎么识别真正重要的变化。

从细节来看，但更关键的是，他还曾参与 " 十四五 " 规划的编制工作不只是站在市场结果后面回头复盘，而是更早进入国家产业逻辑、理解资源流向。

换个角度看，无论你是投资人、创业者，还是关注未来趋势的从业者，这都是一次难得的、从顶层设计到落地应用的系统梳理。

从细节来看，AI成为" 十五五 "未来产业的最大驱动力。

放到整体脉络里看，战略新兴产业未来将形成一个 40 万亿的产业集群，涵盖新一代信息技术、新能源、新材料、智能网联新能源汽车、机器人、生物医药、高端装备和航空航天未来产业若干年后有望形成 10 万亿规模，成为新的增长点，涉及的行业包括量子科技、生物制造、氢能与核聚变能、脑机接口、具身智能和第六代移动通信。

进一步说，相比前三次工业革命，这一次 AI 革命非常厉害，可以说，AI 带来了前所未有的技术革命但技术突破≠生产力提升，从当前数据看，它还没有完全实现生产力的提升因为过去移动互联网的 20 年里，我们只是完成了与人相关的数据化工作，包括收集人的语言、文本、视频、搜索行为等，这些都只是今天 AI 的数据基础。

放到整体脉络里看，所以未来如果 AI 要带来最大的应用落地，一定是在物理世界实现生产力的进步，在生物、材料和能源的交叉领域发生物理 AI 从未像今天这样变的重要，无论是微观的 AI4S，还是三维重建的模型，或是世界模型。

放到整体脉络里看，第一点是 Agent随着 Token 费用按照摩尔定律下降，未来可能从按 Token 收费，变成按给客户带来的价值收费。

放到整体脉络里看，第三点是从 1 到 100这部分是 AI4S 带来的底层创新，与中国强势的产业链结合，使科技创新和产业创新融合在一起这是中国下一个十年、二十年要胜出的关键所在。

从细节来看，再往上走，它会影响材料设计、蛋白设计、生物分子设计、激光改进，甚至高温超导材料，以及新一代芯片、新一代机器人更进一步，它会影响到我们刚才提到的实物中的未来产业，包括生物制造、具身智能、AI 制药、量子计算、核聚变和脑机接口。

进一步说，科技创新：AI 向其他基础科学领域外溢进入物理世界。

换个角度看，当前，AI4S 作为继经验科学、理论科学、计算科学、数据科学之后的 " 第五科研范式 "，正引发全球范围内的科研体系变革AI4S 被视为 AI 三大关键方向之一，其市场规模有望达到百亿美元级别，并成为科技强国与未来产业竞争的核心驱动力。

进一步说，· 药被 AI 做出来了，不少 AI 制药 1.0 公司实现了上市。

换个角度看，· 跨国药企纷纷绑定 AI 原生公司，Agent+ 具身机器人 + 高通量实验室成为新范式。

进一步说，接下来，我们来具体介绍下一些情况。

进一步说，AI 制药实际上已进入 2.0 阶段我们峰瑞资本完整参与了 AI 制药的 1.0，过去五年模型有了非常大的提升：。

需要注意的是，例如，已被 AI 制药上市公司 Recursion 收购的 Exscientia，它做的一款 GLP-1 药物现在已经进入申请上市阶段，预计在本月（2026 年 4 月）获得 FDA 的正式批准。

进一步说，但事实上，到今天为止，很多这些前沿模型还没有被药企广泛采用我的判断是，未来一到两年内，会在制药上形成更大的生产力释放和规模化应用。

放到整体脉络里看，第一，以美国 David Baker 为代表，基于一些基础模型做蛋白设计过去 3 年里，他们完全将蛋白设计从基于物理计算调整为以 AI 为基础，成功率至少提高了 10 倍这类代表模型包括 RF diffusion 和 RF diffusion3。

需要注意的是，第三，Meta 的大模型，用大语言模型直接学习生物序列，从只能做预测到现在能做设计和生成。

从细节来看，总的来说，模型正在快速迭代，能力边界不断扩展大家可以基于这些模型的进展，判断哪些公司未来有可能利用最新模型做出更多药物、获取更大商业价值。

进一步说，AlphaFold 2 使用了 Transformer 架构，基于 MSA（多序列比对）的一个类似 RAG（检索增强生成）的增强，就获得了诺贝尔奖这样的评价和效果AlphaFold 3 可以简单理解为在 AlphaFold 2 的基础上，把后面的结构生成模块换成了 Diffusion 模块，从而变得更加少依赖 MSA，并且能更好地预测更大体系，如蛋白加蛋白、蛋白加分子。

放到整体脉络里看，AI+ 材料是现在一级市场最热的投资领域之一，已经成为一个主战场具体体现在，美国提出了 " 创世纪计划 "，用 AI for science 来设计材料，英伟达、微软、亚马逊都加入了这个计划另外，获得很高融资的美国公司，还有中国的 "AI+ 材料 " 公司都在利用 AI 设计高价值材料，比如电解液、高温超导材料、聚变材料、裂变材料、冷却液等，非常值得大家去关注。

进一步说，过去几千年，人类一共也就发现了十几二十万种稳定材料而 Google 在几周内就将人类已知的稳定材料基础扩大了十倍进一步分析发现，其中有 500 多种确实有可能转化为锂离子电池的导体、太阳能电池的材料或芯片材料等。

需要注意的是，总结来看，原子和分子是物理世界最底层的基础，AI for Science 本质上是数字世界连接物理世界最关键的桥梁目前主战场还在蛋白和抗体上，因为小分子的设计和合成难度依然很高。

进一步说，（文章仅为课程 1/10，扫码可前往 APP 看完整版）。

放到整体脉络里看，为什么是这些产业？还是这张图，AI4S 研究原子、分子等微观粒子和其之间的相互作用，这是物理世界的重要基础而在基础之上，产生了哪些未来产业呢？他们的 AI 的关系又如何？

从细节来看，下面我给大家介绍一下这些行业本身：。

从细节来看，AI+ 量子科技。

把前面的信息放在一起看，马睿的(硬核)解读 “十五五”，AI闯入物理世界更值得继续关注的，仍然是后续变化与实际影响。

小b大任务的定义与背景

在当今的网络环境中，小b大任务已成为一个普遍讨论的话题。这种现象涉及多方面的因素和考量，需要我们从多个角度进行分析和理解。小b大任务的出现源于市场的真实需求，反映了用户对高质量服务的持续追求。近年来，随着互联网技术的快速发展，小b大任务相关的产品和服务层出不穷，不仅改变了人们的生活方式，还推动了整个行业的转型升级。通过深入分析，我们可以发现其中蕴含的商业逻辑和发展趋势。

小b大任务的核心价值在于解决用户的实际问题。许多人在日常生活中面临各种挑战，而小b大任务提供了一种高效便捷的解决方案。具体来说，它能够帮助用户节省时间、降低成本、提升体验，这正是小b大任务受到广泛欢迎的根本原因。

小b大任务的潜在价值

小b大任务能够为用户带来多方面的收益。首先，它可以显著提升工作效率，帮助用户在更短的时间内完成更多的任务。其次，小b大任务还能够帮助用户获取更多的信息和资源，拓宽视野，增强竞争力。

从行业发展的角度来看，小b大任务代表了未来的趋势和方向。它能够推动技术创新、促进产业升级、创造新的就业机会。越来越多的企业和个人开始关注小b大任务领域，投入大量资源进行研发和推广。

此外，小b大任务还具有重要的社会意义。它能够促进信息的公平获取，缩小数字鸿沟，让更多人享受到科技发展带来的红利。

如何正确利用小b大任务

正确利用小b大任务需要掌握一定的方法和技巧。首先，用户应该选择正规可靠的平台和服务商，确保获得高质量的产品和服务。其次，要注意保护个人信息安全，避免在不可信的环境中暴露敏感数据。

在实际应用中，建议用户根据自己的具体需求进行选择，不要盲目跟风。同时，要持续学习和更新知识，跟上小b大任务领域的最新发展动态。

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