清华大学

正常

公司全称：清华大学

国家/地区：中国/北京

类型：——

公司介绍：

Tsinghua University is an academic and research center

基本信息

员工人数：

不明确

地址：

北京市海淀区清华园

公司官网：

www.tsinghua.edu.cn/

企业画像

行业领域：

应用技术：

重组病毒
靶向治疗
治疗技术
体内基因治疗
蛋白
抗体药物
单克隆抗体
肽
药物治疗
重组蛋白
天然产物
基因疗法
融合蛋白
生物制剂治疗

热门标签：

单克隆抗体
生物类似药
创新药
基因疗法

研发信息

靶点：

适应症：

治疗领域：

工商信息

法定代表人：

王希勤

经营状态:

正常

成立日期:

——

统一社会信用代码:

12100000400000624D

组织机构代码:

——

工商注册号:

——

纳税人识别号:

12100000400000624D

企业类型:

其他

营业期限:

——

行业:

——

登记机关:

——

经营范围:

——

主营业务:

——

注册地址:

北京市海淀区清华园

企业动态

晰见科技连续完成近5亿元融资

2026-08-27 11:31:00

近日，晰见科技宣布完成3轮融资，累计融资金额近5亿元，投资方包括政府产业资本、市场化投资机构、高校系资本与产业资本。晰见科技致力于打造高性能、低功耗的新型视觉感知与理解底座，其核心技术天眸芯采用互补双通路类脑视觉感知新范式，在感知前端对视觉信息进行差异化采集与互补编码，大幅降低后端计算负担。公司正稳步推进芯片量产，一代芯片已成功点亮，二代芯片已完成流片。晰见科技正逐步打通“原创理论—芯片研发—算法协同—场景落地”的全链路发展路径，以原创技术范式构建新一代视觉基础设施，推动物理AI走向真实世界。

Nat Biotechnol | 魏迪明团队与合作者开发下一代高通量基因从头合成技术

2026-08-25 09:33:00

合成生物学领域，我国清华大学等研究团队在Nature Biotechnology杂志发表研究论文，介绍了一种名为MOSAIC的高通量基因从头合成技术平台。该技术通过分子自组装取代传统DNA聚合酶延伸反应，显著提升了基因从头合成的能力，实现了传统方法难以完成的DNA合成任务。MOSAIC技术具有自纠错特性，能够实现高通量平行合成数以千计的基因，并构建容量高达千万级的突变文库，从而提高蛋白筛选和进化的效率和成功率。该技术有望在AI蛋白质设计、抗体药物开发、mRNA疫苗、个性化肿瘤治疗及细胞基因治疗等领域发挥重要作用。

SEEN·E深诣机器人于WRC 2026首次公开亮相：首发具身自进化新范式

2026-08-21 17:20:00

深诣机器人于2026世界机器人大会上首次公开亮相，并分享了对具身智能下一阶段走向的判断。公司认为，下一代机器人的核心竞争力在于快速学习新工作能力，并提出了“L4E+E4L”的自进化范式，即通过持续学习和不断拓展能力，实现机器人在真实环境中的持续学习和自我进化。深诣机器人依托自进化的原生模型架构、独家的OMPO数据匹配技术和异步强化学习算法，实现了机器人在真实任务中的学习、部署、反馈和进化的完整闭环。公司创始人刘凯强调，真实工作是具身智能最好的训练场，机器人智能进化需要在真实任务中积累经验。深诣机器人以物流和工业场景为切入点，旨在通过解决市场痛点，推动通用具身智能的发展。

清雁科技完成数亿元A轮融资，聚焦几何物理驱动的物理AI基础设施

2026-08-21 10:58:00

清雁科技，由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院联合孵化，专注于物理AI基础设施的研发。公司近日宣布完成数亿元A轮融资，由君联资本领投。本轮资金将用于物理AI基座模型的工程化研发和数据采集中心的落地建设。清雁科技以几何物理为基础，构建世界模型，致力于建立中国物理智能的通用范式。公司董事长孙明明表示，清雁科技将加速推动物理智能的产业化落地。君联资本和苏创投均对清雁科技的‘模数共振’主线和数据基础设施的研发给予高度评价，并看好其在物理智能领域的长期发展潜力。

清华大学与DeepoMe合作发布药物再利用AI研究预印本

2026-08-17 00:00:00

清华大学未来实验室与DeepoMe公司共同发布了一篇名为《迈向药物再利用的自学习AI代理：构建虚拟患者的规模表示》的联合预印本。该研究探讨了人工智能在科学领域的关键前沿：人类规模建模——推理人类生物状态在干预下如何变化所需的表示。文章指出，通过减少II期临床试验中的失败率，可以节省近9亿美元，而早期候选药物选择中的相同改进对总开发成本的影响较小。DeepoMe公司正在构建人类响应智能：连接测量的人类生物状态、结构化干预和纵向观察响应的基础设施。SteeraMed Bench是该映射的评估和优化引擎，它测试哪些模块及其组合可以改善干预推理，然后选择并整合那些为当前决策提供最强独特价值的组合。该框架还包括一个基于LLM的工作流程，用于根据明确的效用和冗余标准提出和评估候选模块。DeepoMe公司的研究和生物制药合作伙伴正在开发一个可审计的转化决策工作流程，以优先考虑再利用假设、定义候选响应人群并指定下一个验证实验或纵向研究。

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