Over $3B floods into 'physical AI' for science as AI drug discovery hits limits
An article republished by 36Kr from 动脉网 tallies more than $3B in direct and indirect funding over the past year or so into "physical AI" for AI4S — systems that let AI operate instruments and robots in real wet labs. It names Medra, 津渡生科, 术也科技, 合碳智能, 宇道生物, 予路乾行, 深度细胞, Phyraxis AI and Transfyr, alongside NVIDIA's joint lab with Eli Lilly, a Simcere–Schrödinger drug discovery deal and Anthropic's open MHS model-hardware standard with HHMI Janelia. The piece argues AI drug discovery's bottleneck is no longer algorithms or compute but wet-lab data and hardware, with failed-experiment data locked inside companies creating a structural mismatch.
It reframes "physical AI" from a robotics slogan into the experimental layer of drug discovery, signalling that attention is shifting from model capability to lab data and automation infrastructure.
最近，物理二字越来越频繁地出现在AI4S和制药界的叙事语境中。
尤其是在过去半年间，业务触及AI4S上、中、下游的初创企业，争相把对物理世界的求索，写进融资稿里。2026年8月，Transfyr成立即完成2500万美元种子轮融资，Physical AI Platform for Science（科学物理AI平台）的字样被写进融资新闻的标题中。在国内，术也科技9月完成Pre-A轮融资，同样将用Physical AI （物理AI）打造自驱动实验室，写进融资新闻稿标题，而6月近亿元A轮融资的津渡生科，也在新闻标题中赫然提出，以物理AI重塑生命科研范式。
尽管对于究竟什么是制药界物理AI，行业里还莫衷一是，但似乎只要握住了物理二字，就握住了真实世界的入口。
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风口上的AI4S，出现物理大潮
物理AI，原本是一个出自科技世界的热门新词。在这轮新的人工智能热潮中，物理AI成为常常与具身智能、世界模型相伴出现。在科技界，物理AI通常指与物理世界相融合的AI，比如自动驾驶。在年初的国际消费电子展（CES）上，黄仁勋曾把物理AI称为AI的下一波浪潮。
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