據中國科學報 趙婉婷，于2025年12月02日報道，半年完成3次千萬級融資，2025年對于金泳成和他的公司來說，如開掛般精彩。11月13日，深圳津渡生物醫學科技有限公司（簡稱“津渡生科”）宣布完成千萬級Pre-A+輪融資。
金泳成是“科學智能”（AI for Science）賽道的先行者和探索者。三年前，31歲的他在牛津大學完成博士學業后，回國成立了津渡生科。
事實上，公司成立初期，他也曾面臨投資方“無法理解”的困難。今年8月，國務院印發了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，其中AI for Science位列第一，強調加速“從0到1”的原始創新。在金泳成看來，公司的快速發展也踩中了時代的脈絡。
“科學智能等到了‘起風’”。金泳成表示，公司如今累計融資額近億元，進入“小步快跑”期，一步步走向產業深水區。
創業源自讀博時的“原型技術”
2022年末，OpenAI正式發布ChatGPT。一時間，AI創業如“星火燎原”，但生物科學領域的“AI+”嘗試寥寥無幾。
在金泳成看來，“懂AI的不一定懂生物科學，懂生物科學的大部分不懂AI，沒有人是ready的。”
彼時，金泳成剛剛拿到英國牛津大學的生物醫學工程專業博士學位。他的研究聚焦于實現類似于生物三維打印的技術。這是一個學科交叉的領域，涉及生物化學、工程以及計算內容。“我也因此打下了交叉學科研究的基礎。”金泳成說。
而金泳成的導師Hagan Bayley，不僅是英國皇家學會會員、牛津大學教授，還是百億企業三代測序Oxford Nanopore生物公司的創始人，其課題組向來有著濃厚的“成果落地”傳統。
2022年，告別多年的校園生活，租下北京海淀區留學生創業園辦公室那一刻，金泳成給自己創造了一個新的“象牙塔”——津渡生科。
津渡生科的核心技術來源于金泳成博三時的研究。當時，他與三位同在牛津大學的華人學者組隊開展了一個聯合科研項目——通過結合AI和轉錄組技術，實現針對不同疾病和不同身體狀態的預測和檢測。另外三位成員分別是金泳成的博士同學、生物信息方向的博士生鄧司偉，計算機學院的副研究員沙磊，以及環境科學專業的周天堯。
“我們4個像拼圖恰好互補，可以完成高度交叉的學科研究。”就這樣，畢業之際的四人一拍即合，決定將這個科研項目“帶出”實驗室，夯實津渡生科在AI for Science的基石。
“津渡”的“津”，取自“牛津”，寓意來時路；“渡”則取自“普渡眾生”一詞，承載著幾個創始人對AI for Science深入生物醫療等各行業，推動社會福祉的宏大愿景，寓意未來途。
為了籌措資金，創業之初的金泳成參加了不少創業大賽，還參與了兩檔央視節目的錄制。在金泳成看來，這樣的機會非常珍貴，不僅提供了展示項目的平臺，也能直接接觸到投資方、合作方和下游客戶。“尤其在創業早期比較缺乏渠道和資源，政府參與并主導的類似賽事，是我們很好的亮相機會。”
“一開始可能大家還不太理解我們在做什么，聽著好像很高大上。”金泳成解釋，隨著AI for Science日益受到關注，作為整個行業中的先行團隊，津渡生科幸運地獲得了紅杉資本、創東方與力合創投等投資者的信任。
打造“AI科學家”
金泳成介紹，津渡生科推出的GeneLLM多組學大模型體系（15億參數版本）已完成230億測序序列與3.45萬億堿基數據訓練。
這樣的大模型體系，已經在疾病診斷早測方面發揮出強大的威力。比如可在妊娠三個月時就預測產婦的早產風險，對癌癥和阿爾茨海默病進行早期風險評估，還可為胃癌、結直腸癌早期風險評估提供新的解決方案。
以GeneLLM大模型為基礎，津渡生科還開發了一站式生物科學研究平臺 Bioford——通過大模型基座形成上百個生物科學模型，可以讓科研人員實現“零代碼”完成模型推理與微調。
在央視的欄目《贏在AI+》中，聽完金泳成的演講后，中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創始人王堅盛贊這一AI for BioScience的嘗試十分“美妙”。
金泳成說，全球科研團隊每天產生的假說中，90%會在驗證環節被淘汰。這些驗證過程消耗的人力物力是無限的，而現在AI正在成為代勞的“篩金人”。
更革命性的變化發生在研發模式上。團隊最新推出的科學智能體——BioFord Agent生物科學研究平臺，能夠將整個研發過程中的文獻整理總結、課題設計、科學模擬、實驗執行與分析等步驟全部打通。
“它不只是工具，還把科學研發從‘手工作坊’帶進了工業化時代。”金泳成舉例，未來即使在四五線城市的生物實驗室，只要配備這個智能體，就猶如雇傭了一位24小時不停工作的“頂尖科學家”。
這種模式的復制潛力，讓他看到生物產業生產力指數級提升的可能。在中國，這或許意味著更多中小城鎮能參與到全球生物科技競爭中。
“用AI把生物科學重做一遍，不是口號，而是正在發生的現實。”金泳成透露，BioFord Agent已在國內高校落地，幫助科研團隊將原本數月的實驗設計周期縮短至一周。
選擇一條“最難的路”
回首創業初期，創業的“三座大山”（人、錢、技術）里，“人”的問題最讓金泳成頭疼。
好消息是，一切都是新的；壞消息是，一切都太新了，新到沒有人可以“抄作業”。
“錢可以融、事可以磨，但既懂AI又懂生物的復合型人才，當時根本招不到。”他坦言，團隊選擇了一條“最難的路”：從生物基礎大模型切入。彼時全球做這個方向的公司屈指可數，人才自然難以尋覓。
如今，津渡生科的員工中七成擁有碩士學歷，平均年齡不到30歲。“年輕人對AI的敏感度更高，而生物科學的復雜性，又逼著他們快速成長為交叉專家。”金泳成說。這種“在學中做，在做中學”的培養模式，讓團隊在短短兩年內完成了從技術驗證到商業落地的跨越。
這位年輕的CEO坦言，創業過程中無時無刻不在自我懷疑，但這很正常。因為沒有人能夠在一個復雜環境中選擇完全正確的道路，更多的是去合理地探路，然后在力所能及范圍內選擇最好的路徑。這是他不斷探索得出的人生信條。
2023年，團隊做了一個重要決定：將總部從北京遷至深圳。“因為這里有我熟悉的朝氣與活力。”
出生在深圳的金泳成，一直被這座城市的節奏感染，“效率”是他的關鍵詞——他的日程表以半小時為單位切割，飛機或高鐵是他的日常備注。公司的同事笑稱，金泳成“閑不住”的卷勁兒，注入到創業的每個細節里。
作為一個“時間管理達人”，即使過著“996”的生活，金泳成也會給生活留出時間。足球場、羽毛球場、網球場，還有冬日的滑雪場，都是他出沒的地方。
學生時代的經歷也塑造了金泳成的性格。擔任牛津學聯主席期間，他曾聯絡國內廠商募集3000個口罩，免費發放給華人師生。那時參與學生工作并沒有工資，大家都是“為愛發電”。這樣的經歷讓他更加熟悉如何齊心協力做事情——這是最純粹的驅動力。
作為研究生命的科學，生物學貫穿了從微觀的分子層次到宏觀的生態系統。金泳成忘不了十來歲時學生物這門課的興奮感受。多年來，生物體內數以萬計的信號通路和充滿未知的反應機理、縝密又精妙的邏輯鏈條令他著迷。
在他看來，生物學有多豐富，AI for BioScience的前景就有多么美。“一路走來，生物科學未知的地方還有太多太多，這是我們存在的意義。”以AI科技探索生命之謎，是金泳成為津渡生科設立的使命，也是他想為之探尋一生的課題。
