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AI进药企，新药研发在提速_我的网站

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。一些传统药企逐步摒弃全链条自主研发的重资产模式，通过与AI技术服务商跨界合作、搭建内部AI研发中台等举措，打通数据壁垒、补齐技术短板。与此同时，行业合作格局持续升级，药企合作重心从单一管线商务合作，转向AI技术平台、智能研发模型、数据资产等核心能力的长期共建共享。  孙媛媛对此也有同感，“传统药企的外部合作模式正在发生变化，越来越多的合作开始围绕技术平台、AI模型、数据资产和早期发现能力展开。AI的加入，本质上进一步提升了中国药企的研发效率和全球合作价值”。  今年以来，AI制药领域合作持续升温，跨国合作项目加速落地：石药集团与阿斯利康达成17.7亿美元合作，英矽智能与武田制药敲定超6亿美元战略合作……目前，阿斯利康、辉瑞、强生、诺华等全球知名制药企业，均已与国内AI制药企业达成深度合作，中国AI制药技术的国际竞争力愈发突出。

v |   随着技术实力提升，国内AI制药头部企业在融资、上市、营收等多方面实现突破，产业韧性持续彰显。作为在港交所上市的AI药企，晶泰科技2025年获得近60亿美元合作订单；英矽智能2025年12月登陆港交所，获得市场追捧；剂泰科技2025年营收达1.05亿元，较2023年的930万元营收实现近70倍的增长，公司今年5月在港交所上市。  在产业整体发展层面，政策红利持续释放，为商业化落地保驾护航。

w | 2025年10月，多部门发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》明确提出，推动医药产业高质量发展，鼓励国家医学中心、区域医疗中心和临床医学研究中心等与药品生产企业协同，面向重大疾病以及罕见病和特定人群的疾病，开发新药筛选模型，加速新药智能研发。2026年年初，工业和信息化部等8部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出，提升医药智能研发与供应管理水平，建设人工智能驱动的新药发现与虚拟筛选平台，通过多模态药效预测大模型，加速靶点识别与候选药物发现，降低药物研发周期与成本。  政策、技术、资本同向发力下，我国创新药发展稳步提质。2026年上半年，38款创新药获批上市，其中，国产创新药31款、占比超80%，创新药对外技术授权交易额超过1000亿美元，持续彰显国内AI制药赋能下的医药创新硬实力。  转型仍在路上  AI技术的全方位渗透，推动医药行业迎来系统性升级变革。然而，技术壁垒、数据短板、人才缺口、监管适配不足等诸多问题，也让创新药AI研发赛道面临多重现实挑战，行业转型仍在路上。

x |   “AI深度介入创新药研发后，行业在数据应用、成果验证、模型缺陷、行业格局等维度仍存在不少亟待破解的难题。”孙媛媛表示，目前研发端普遍面临高质量训练数据匮乏与数据孤岛问题，优质蛋白质相互作用、抗体结构、临床级生物数据储备不足，分子数据库、临床记录、真实世界证据分散于各类平台，无法形成有效数据合力，制约数据驱动研发的落地效能。

y |   夯实数据基础设施是关键突破口。李栋建议，针对数据稀缺、孤岛突出、隐私合规受限等问题，通过行业标准化建设，依托隐私计算技术等在物理分散、逻辑一体的前提下整合数据资源。同时，应规范算法应用，防范数据偏倚被算法放大，坚守“以患者为中心”的可信AI研发底线。

z | “真正有价值的技术，是可信的、以患者为中心的智能。”李栋说。  AI制药领域的“验证鸿沟”问题也同样突出。一方面，AI可快速批量生成候选分子，但实验室湿实验、临床试验的验证通量远跟不上AI计算速度，大量优质候选分子积压、落地受阻。

| 另一方面，AI模型幻觉与“假阳性”风险难以规避，纯数据驱动的模型易产出统计学合理但生物学无效，甚至存在安全隐患的分子。  对于如何“填平”研发“验证鸿沟”，李栋表示，必须坚守AI候选药与传统药物同等严格的临床检验标准。王廷春强调，动物实验、人体临床试验等基础验证环节具备不可替代的严谨性与合规性，目前AI无法替代，虚拟实验模拟技术尚未落地应用，这对行业监管与技术迭代提出了更高要求。  “AI制药的发展，首先要解决治理问题，其次才是技术问题。

| ”中国生物制药相关负责人表示，医药行业具备强监管、高合规、高风险的核心属性。在药品生产质量管理、药物警戒等领域，AI仅能作为辅助工具，关键决策必须由人工把控。AI人机协同、跨系统数据流转、智能辅助决策等新型应用模式，对传统行业监管体系提出全新挑战。未来需要药企、监管机构、技术机构三方协同，在保障药品质量与用药安全的前提下，搭建适配AI研发模式的监管标准、验证体系与治理机制，推动产业创新与监管治理同步迭代，保障AI技术长效赋能医药核心产业。  复合型人才短缺是行业面临的又一突出短板。目前，头部药企AI研发团队中，医工交叉复合型人才占比超20%，但行业仍有大量人才缺口。李栋建议，完善医工交叉人才培养机制，为行业输送兼具临床认知与算法能力的跨界人才。同时也要看到，“AI的应用并非要取代科学家和医生，而是增强全链条协同创新能力”。

|   “从临床和真实世界看，海量诊疗数据正在成为研发上游的‘新矿藏’。

| 我们可以从真实世界的临床现象反向提出靶点假设、支持药物重定位与适应症拓展，再把AI用于试验设计、患者精准招募等方面。药企的研发链条，正在从实验室单点突破变成‘数据—计算—临床’的闭环协同。

| ”在李栋看来，“新矿藏的潜力能否兑现，仍取决于数据基础设施的夯实、方法学的严谨性、临床验证的刚性、监管的协同以及复合型人才的供给。”  展望未来，业内人士表示，AI在创新药领域的应用将从药物早期发现逐步延伸至全研发链条。靶点发现、蛋白结构预测、小分子优化、抗体筛选等早期环节，数据基数大、试错成本高，将成为AI技术落地的核心场景。若AI技术能与国内药企的临床研发效率、工程化能力、产业链优势及全球化布局能力深度融合，将助力中国创新药实现从数量增长到质量跃升的突破，进一步提升我国在全球创新药领域的核心竞争力。（记者 郭文培）。

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Published on:11:08:38