原标题：斩获十余标杆客户，AI 药研数据平台「答魔数据」获新一轮融资

　　获悉，人工智能药物研发数据平台答魔数据宣布完成新一轮融资。本轮投资人肖莹是某知名互联网上市公司创始人，目前专注医疗健康养老产业发展。

　　结合整个行业来看，新药研发存在显著的痛点——投入大、耗时长、成功率低。伴随着行业的发展，人工智能技术越来越多地应用到医药研发环节，帮助药企提效降费。

　　答魔数据切入的是「临床前研发」环节，将人工智能技术与药学、化学、生物学等学科相结合，构建 AI + 药物研发数据平台，运用大数据、人工智能技术支持药企的药物研发进程。目前市场上直接竞品较少。

　　数据质量是衡量企业的关键，目前答魔数据已经完成了 3 万多种小分子药物和生物药的知识图谱搭建，数据量为 2100 余万条，近期更有重磅的逆合成反应预测、药物筛选等多个药物研发模块即将落地，进一步加深在药物研发领域的数据优势。答魔数据搭建的知识图谱以药物活性成分、靶点、公司、适应症为主线构建，覆盖全球上市及临床在研小分子药物和生物药 3 万余种；涵盖药物基本信息、工艺数据、药物活性数据、临床试验、注册审批、上市批准、销售额、制剂与辅料、专利与文献等研发全领域数据。

　　答魔数据第一步服务于药企提高药物研发立项与管线并购效率，第二步服务药企在 AI + 药物研发过程。目前答魔数据已经获得十几个标杆性客户订单，完成交付，与国内知名药企建立战略合作关系，与行业专家共同深入探讨人工智能在药物研发领域的应用。

　　答魔数据创始人张羽毕业于清华五道口金融学院，曾就职于腾讯；团队成员分别毕业于美国麻省理工、清华大学，同时具有默沙东、阿斯利康、药明康德、腾讯等头部企业经验，专家顾问团队均为医疗领域上市公司创始人。

　　在这个领域，答魔团队的互联网基因显著，对于大数据及 AI 技术理解更深，在数据平台打造上更有优势。同时，团队的互联网基因带来的风格是，强执行力、产品上线速度快、迭代迅速。

　　研发一种新药从项目启动到获准上市，平均耗时 10-15 年，研发成本约为 26 亿美元。自 2010 年起，研发投入回报比例也呈现逐年下降趋势。加上传统医药研发公司，研发人才大多缺乏大数据和 AI 技术基因。

　　对此，创始人张羽表示，非常看好 AI 技术在医药研发领域的落地。新技术将带来高效率的解决方案，高效率的解决方案有利于开辟蓝海市场。答魔数据选择从知识图谱和逆合成反应预测两个环节率先切入，帮助支持药企从提高立项的效率到药物研发效率不同环节。