旗下微信矩阵：
在护肤品行业“成分内卷”日益加剧的当下，从玻色因到重组胶原蛋白，每一次原料热潮都伴随着同质化竞争。然而，这家以AI生物科技为底层的创新企业正在打破这一局面。不做“成分的搬运工”，而是用AI多组学算法直接对话人体细胞，这是一场从“成分驱动”到“算力驱动”的底层革命。
近期，记者采访了康渼生物总裁、清华大学化学系有机化学博士/博士后粟骥。2025年，他开始将AI技术应用于护肤和大健康行业。
他表示：“过去，我们都是在围绕着一个新成分来开发新产品，应用AI之后，我们可以针对几百万种物质进行计算，来开发新的产品。”
Q：您拥有医药研发背景，为何选择进入竞争激烈的护肤妆品行业？
粟骥：我是清华大学有机化学专业的博士后，之前在医药企业担任研发负责人。护肤品和保健品的功效验证过程虽然比药品简化，但底层逻辑是相通的。外用的护肤品与外用的药物，内服的保健品与内服的药物，本质上都是通过活性成分调节细胞功能。我用做药的思路来做护肤品——从靶点协同到功效验证，以更严谨的循证方式开发产品。这是一个大的趋势：过去十年来药物研发已经大量借助AI辅助工具，现在这套方法论正被应用到更广泛的保养和保健领域。我相信未来所有的保养品、保健品都会借助AI多组学技术实现升级，而我们正好在这个转型的切入期。
Q：清华大学的科研能力在生物化学领域非常领 先，您依靠清华大学的科研能力，建立了大模型，您经常提到“AI+多组学技术”，这项技术的革命之处在哪里？
粟骥：AI在护肤品行业的应用，将会为整个行业带来颠覆性的发展契机。具体而言，就是多组学，这其中包括了基因组学、蛋白组学、代谢组学、转录组学等，真正跟护肤品行业相关的起点是合成生物学。合成生物学是AI多组学在植物细胞和工程菌细胞里的应用，这一技术把以前难合成、难提取的一些很有功效和价值的原料实现了规模化、低成本生产。合成生物学的发展，为我们奠定了物质基础，即上游原料的基础。未来几年，AI多组学在人体细胞生物信息计算将会有深度应用，比如我们研究方向之一的虚拟细胞，就可以用多组学的大数据叠加AI算法来计算各种成分的潜在协同增效性质，通过在虚拟细胞模拟实验，最终可以得到协同性更高、配比更精准的产品配方。
Q：您认为“AI+多组学技术”对行业会带来哪些改变？
粟骥：我们认为AI多组学是对护肤品行业底层认知的改变，从过去的成分驱动变成机制洞察，重构整个研发流程，降低新品牌试错成本，提升创新效率。基于此，我们公司以AI多组学为底层技术架构，以多组学构建一个全景式个体健康与皮肤状态认知体系，再通过AI算法从海量数据中提取洞见，解锁多组学数据价值。在底层技术架构下，我们实现了成分筛选、配方优化以及功效预测。纵观中国企业实现弯道超车的节点，基本都是技术驱动下的必然结果。未来，护肤品和大健康企业面临最 大的竞争对手可能是一家AI生物科技公司。所以，我们要实现长远的发展，就需要扎根于技术研究，布局前沿科技，才能在风口来临时乘风而上。
Q：您提到的AI数据具体指什么？与传统原料开发模式有何本质不同？
粟骥：我们所说的AI数据，指的是细胞层面的多组学数据，包括基因组学、蛋白组学、代谢组学等。这些数据都来自于公开的学术数据库，数据量非常庞大。我们利用这些数据构建一个虚拟的细胞环境，通过AI算法模拟不同成分组合对细胞代谢、生长、衰老过程的影响。传统开发模式往往是围绕某一个明星成分——比如烟酰胺、玻色因——来做产品。但下一个时代应该是多组分的协同效应，针对细胞功能的综合调节。可用的成分有十万百万种，到底选哪些、以什么比例组合，才能让细胞更好地代谢、延缓衰老？这需要AI算法来找到最 优解。我们实现了从“成分驱动”到“数据驱动”的根本转变。
Q：我们与一些国际品牌的护肤品，“差异化”在哪里？
粟骥：其实这些“大厂”也在积极组建自己的AI研发机构，之前大厂的AI研发更偏向“消费者需求”（比如“什么成分卖得好”），而我们的AI更偏向“细胞需求”（比如“什么成分组合能解决细胞衰老的根本问题”）。比如大厂的AI可能会选“大家都喜欢的烟酰胺”，但我们的AI会选“能修复细胞DNA的寡肽和活性小分子组合”——因为我们相信“只有解决细胞层面的问题，才能真正唤醒活力”。
我们和国际品牌的核心差异，在于对皮肤衰老的底层逻辑认知不同。国际品牌多聚焦“单点干预”——修护物理屏障或单一胶原通路。而我们认为，衰老是细胞从新生、供能、信号传导到修复、清除的整个细胞周期衰退。因此我们提出“细胞全周期生态管理”，修护系列重塑五维生态屏障，建立皮肤防御系统；御龄系列以“光年生态因子”科学协同矩阵，实现胶原促生、直补、防流失与线粒体供能的完整闭环。不是单点修补，而是全链路系统管理。
