不久前，2024福布斯中国·青年海归菁英100人榜单发布，年轻科技创业者段辰儒成功入选。他也入选了“2024福布斯中国30岁以下精英（30U30）”，是榜单中为数不多聚焦科技创新基础设施搭建的代表性创业者之一。

作为杭州深度原理科技（Deep Principle）创始人兼首席技术官（CTO），段辰儒正在带领团队以人工智能为支点，重构材料科学的研发路径，试图从根本上解决“效率低”“试错多”“可复制性差”等长期困扰材料化学行业的结构性问题。

他的目标不只是提升科技创新速度，而是搭建一整套基于AI“更聪明”的科技创新基础设施，达成科学发现的自动化。

从麻省理工走出的“原理派”创业者

段辰儒出生于新疆乌鲁木齐，本科就读于浙江大学物理系，2017年前往麻省理工学院（MIT）攻读化学博士，师从AI助力化学设计领军人物Heather Kulik。他的研究方向聚焦于量子化学与人工智能交叉领域，致力于提升分子设计与反应路径预测的科学理解与计算效率。

在MIT学习期间，他不仅完成了核心科技创新课题，还积极投身于“AI for Science”国际学术社群的创建与组织，多次在全球顶级学术会议上主持AI for Science研讨会。

2022年，他加入微软担任研究科学家。2024年，他与贾皓钧博士联合创办深度原理，希望将“AI + 材料化学”的理论探索转化为现实中的科技创新平台。

除了福布斯双榜之外，段辰儒还获得过美国化学学会CCG Excellence Award、美国化工学会CoMSEF Award、美国材料学会金奖等学术荣誉。

用一套系统，打通科学发现的生成、计算与验证

深度原理的技术体系由其自主研发的ReactiveAI平台承载。这是一个融合生成式人工智能、量子化学模拟与高通量实验系统的研发平台，目标是实现材料化学领域从“试错驱动”向“智能推演”的结构性跃迁。

ReactiveAI平台依托五个自研的核心算法模块。这些模块在反应生成、精准计算、广域筛选、加速实验以及合成推荐等方面实现了革命性的突破，显著提高了化学材料研发的效率和精度，减少了资源浪费，并大幅缩短了研发周期。实现从材料发现、性质预测、配方优化、可控实验的完整闭环。

“我们希望构建的是一整套具备自驱动能力的科学发现流程，而非孤立的AI工具。”段辰儒说。

从实验室和工业界走出来的技术派，正在被一线资本持续下注

深度原理由段辰儒与贾皓钧博士共同创办，团队成员来自麻省理工、斯坦福、清华、复旦、浙大等高校，也具备微软、Meta、陶氏化学、巴斯夫、京东、腾讯等企业背景。

更关键的是，这支团队从AI for Science概念刚刚兴起的早期，就已借助高校平台，深入参与过渡态结构预测、第一性原理加速计算等关键研究，为今天的落地系统打下了技术基础。

自成立以来，Deep Principle已连续完成种子轮到Pre-A轮的多轮融资，投资方包括高瓴创投、线性资本、百度风投、祥峰投资、联想创投、真知创投等。融资速度、投资深度，在同赛道中颇为罕见。

一位Pre-A轮投资机构合伙人评价：“这支团队不讲概念，不玩噱头，他们正在做一件最难的事：让科技创新成为可持续、可复制、可验证的系统工程。”

人物注脚｜不靠热度的创业者，在构建科技创新的稳定结构

段辰儒不是公众视野里的典型创业者。他很少出现在行业论坛，也不热衷在公开场合讲“未来”，但他和团队正在用一整套严谨的系统工程，为科技创新打造下一代基础设施。

在AI for Science这样既“冷门”又高壁垒的领域里，他坚持从科学问题本身出发，把模型做深、把路径跑通，把科技创新从经验式试错，推进到可计算、可预测的结构性流程。

“新材料的每一次突破，都是对产业、能源乃至人类社会底层结构的重塑。如果AI能重构这一流程，它就不只是效率工具，而是一套新的方法论。”

他深知，这条路很慢，也很难。但正因为如此，它才不能靠概念堆砌、不能靠流量驱动。它需要长期主义的视角，也需要系统思维的耐心。

今天，ReactiveAI平台已在新能源电池、高分子材料、生物可降解聚合物等方向开始应用。他们正在搭建云端科技创新平台、构建模块化系统服务，向科技创新机构与产业客户提供可复制、可扩展的技术能力。

段辰儒说：“科学发现没有完美答案。我们需要AI从提出假设这步就进入研发的过程。”他和他的团队不争做最快的选手，但正在成为科技创新体系中最稳定的底层结构。

在通往“科学产业化”的这条路上，他们正在中国科技创新生态中，默默打下一个新的起点。