“藥物早期發(fā)現(xiàn)成本降低70%，臨床報(bào)告撰寫耗時(shí)減少60%”“生產(chǎn)參數(shù)決策效率提升90%，批次合格率提升22%”“物流調(diào)度從小時(shí)級(jí)壓縮至分鐘級(jí)，倉間調(diào)撥及物料成本降低約20%”……
近日，在安徽合肥舉辦的2026年AI+制造行業(yè)峰會(huì)上，一組組數(shù)據(jù)勾勒出人工智能賦能醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的深刻變革。業(yè)內(nèi)專家指出，“人工智能+”正以全鏈路數(shù)智化升級(jí)之勢(shì)，激活醫(yī)藥新質(zhì)生產(chǎn)力，為行業(yè)創(chuàng)造新價(jià)值。
破局“慢貴難” AI重塑新藥研發(fā)核心環(huán)節(jié)
新藥研發(fā)是醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的核心環(huán)節(jié)，也是典型的“高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長周期”領(lǐng)域。傳統(tǒng)新藥研發(fā)素有“十年研發(fā)周期、十億美元投入，臨床成功率卻不足10%”的“雙十定律”，“慢、貴、難”成為制約醫(yī)藥創(chuàng)新的突出痛點(diǎn)。尤其是在小分子藥物、多肽藥物研發(fā)領(lǐng)域，依賴人工試錯(cuò)、經(jīng)驗(yàn)判斷的傳統(tǒng)模式，正面臨效率瓶頸與高昂成本的雙重挑戰(zhàn)。
人工智能正是破解研發(fā)痛點(diǎn)的關(guān)鍵抓手。業(yè)內(nèi)專家指出，從國務(wù)院出臺(tái)關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)意見，到“十五五”規(guī)劃綱要提出全方位推進(jìn)數(shù)智技術(shù)賦能，人工智能正逐步滲透到藥物發(fā)現(xiàn)、臨床研究、報(bào)告撰寫等研發(fā)全流程，推動(dòng)新藥研發(fā)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“科學(xué)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變。
潘悅 制圖
在藥物發(fā)現(xiàn)環(huán)節(jié)，工業(yè)級(jí)精度3D分子生成模型與電子云密度約束的分子生成及篩選技術(shù)，如同為研發(fā)人員配備了“精準(zhǔn)導(dǎo)航+自動(dòng)篩選器”。
廣州醫(yī)藥數(shù)智科技有限公司董事長鄒彬彬介紹，廣藥集團(tuán)依托這一技術(shù)，藥物早期發(fā)現(xiàn)成本降低70%，小分子早期藥物發(fā)現(xiàn)周期從行業(yè)平均一至兩年縮短到三至六個(gè)月；而MolVortex智能體則成為藥物分子設(shè)計(jì)的“智能助手”，能和藥物化學(xué)專家配合，一起設(shè)計(jì)、優(yōu)化分子，減輕了大部分重復(fù)工作，顯著提升專家工作效率。
臨床翻譯與報(bào)告撰寫環(huán)節(jié)的變革同樣顯著。“依托臨床智能翻譯系統(tǒng)，臨床文檔翻譯成本較傳統(tǒng)外包降低30%至50%，在保障醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語精準(zhǔn)度的同時(shí)，翻譯周期從數(shù)周大幅壓縮至小時(shí)級(jí)。”鄒彬彬透露，臨床報(bào)告智能撰寫系統(tǒng)有效減少了重復(fù)性人工操作與人為錯(cuò)誤率，使得報(bào)告生成進(jìn)度顯著加快，整體撰寫耗時(shí)減少60%，實(shí)現(xiàn)了臨床報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)化、智能化、高效率產(chǎn)出。
這些突破的背后，離不開堅(jiān)實(shí)的算力支撐。廣藥集團(tuán)采用昇騰智算超節(jié)點(diǎn)、鯤鵬超算集群，搭配華為AI制藥研發(fā)加速包，使模型推理性能達(dá)到業(yè)界水平的兩倍，為小分子藥物高效研發(fā)提供了強(qiáng)勁算力保障。
貫通“研產(chǎn)供” 全鏈路數(shù)智化釋放協(xié)同價(jià)值
如果說單點(diǎn)突破解決了“有沒有”的問題，那么全鏈路貫通則回答了“好不好”的命題。從研發(fā)到生產(chǎn)，從制造到供應(yīng)，“人工智能+”正在打通醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈條，實(shí)現(xiàn)藥物研發(fā)、精益生產(chǎn)、供應(yīng)鏈協(xié)同全鏈路數(shù)智化升級(jí)。
在生產(chǎn)制造端，工藝決策已在AI推動(dòng)下從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”邁向“科學(xué)驅(qū)動(dòng)”。
翰宇藥業(yè)將華為盤古藥物分子大模型與20余年積累的超10萬條歷史工藝數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建了專屬智能化私域數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫能深度融合多肽的分子結(jié)構(gòu)式與歷史工藝數(shù)據(jù)，進(jìn)行智能分析和推理，主動(dòng)生成精準(zhǔn)的工藝優(yōu)化建議，讓生產(chǎn)參數(shù)決策效率提升90%，批次合格率提升22%，確保了穩(wěn)定的產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)規(guī)?；芰?。
在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，AI求解器正推動(dòng)物流運(yùn)作從“人腦調(diào)度”向“智能優(yōu)化”轉(zhuǎn)型。
柳藥集團(tuán)引入天籌求解器智能算法，打造出物流配送智能排線系統(tǒng)。該系統(tǒng)深度整合多維度業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，配備信息治理模塊與可視化前臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了物流全流程數(shù)據(jù)的可管、可視、可溯源。相比人工模式，智能建模效率提升30倍，求解效率進(jìn)一步提高30%，人工排車流程從小時(shí)級(jí)壓縮至分鐘級(jí)；倉間調(diào)撥及物料成本降低約20%，配送與艙內(nèi)揀選效率提升15%至18%，車輛利用率與配送時(shí)效也同步提升。
這一實(shí)踐構(gòu)建起全程可視、協(xié)同高效的智能物流網(wǎng)絡(luò)，為醫(yī)藥流通行業(yè)的數(shù)字化升級(jí)提供了可復(fù)制、可推廣的標(biāo)桿樣本。
千年傳承的中醫(yī)藥也在AI賦能下煥發(fā)新的活力。
天士力基于華為盤古大模型，構(gòu)建了“數(shù)智本草”中醫(yī)藥大模型。通過對(duì)4000多萬篇中醫(yī)藥文獻(xiàn)、1000多本中醫(yī)藥古籍以及350萬天然產(chǎn)物分子數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，該模型形成了龐大而精準(zhǔn)的中醫(yī)藥知識(shí)圖譜?；谠撃Ｐ烷_發(fā)的“天士力數(shù)智本草中醫(yī)藥研發(fā)平臺(tái)”能夠精準(zhǔn)解析中藥成分、預(yù)測藥物相互作用，實(shí)現(xiàn)從藥材篩選到方劑優(yōu)化的全流程智能化。
構(gòu)筑“新底座” 自主創(chuàng)新與行業(yè)深耕雙輪驅(qū)動(dòng)
IDC預(yù)測，到2029年，中國AI總投資規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)1114億美元，智能經(jīng)濟(jì)將成為重要增長極。
當(dāng)前，從算力基礎(chǔ)設(shè)施到行業(yè)大模型，從高質(zhì)量數(shù)據(jù)集到生態(tài)協(xié)同，“人工智能+”正在構(gòu)筑醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新底座。
在算力層面，昇騰智算超節(jié)點(diǎn)、鯤鵬超算集群等自主算力基礎(chǔ)設(shè)施，為醫(yī)藥研發(fā)提供了安全可靠的算力底座。與此同時(shí)，AI數(shù)據(jù)平臺(tái)幫助客戶在不增加算力的同時(shí)，提升智能體的推理精度與效率，實(shí)現(xiàn)了算力資源的優(yōu)化配置。
在模型層面，大小模型協(xié)同的架構(gòu)設(shè)計(jì)成為關(guān)鍵路徑。“大模型做大腦、小模型做手腳”，將產(chǎn)線隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為AI可執(zhí)行的模型流程，打通全鏈路數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從“事后救火”到“事前預(yù)判”的轉(zhuǎn)變。
在數(shù)據(jù)層面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)工程。圍繞質(zhì)檢、安全監(jiān)管、研發(fā)設(shè)計(jì)、物流、高級(jí)排程等領(lǐng)域，多類高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)不僅對(duì)內(nèi)賦能，更通過資產(chǎn)化釋放更大價(jià)值。2026年，部分企業(yè)成功入選省級(jí)首批高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)基地，為行業(yè)數(shù)據(jù)治理樹立了標(biāo)桿，開放共享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)。
在生態(tài)層面，“集眾智，合眾力”的開放合作理念正匯聚各方力量。
“2026年是AI+制造的躍升之年?！比A為中國政企副總裁郭振興表示，華為將開放系列化硬件，構(gòu)建全場景算力底座：打造大型液冷數(shù)據(jù)中心超節(jié)點(diǎn)，推出面對(duì)企業(yè)級(jí)場景的適配服務(wù)器，為邊緣場景提供模組與SDK，以滿足行業(yè)差異化算力需求。
業(yè)內(nèi)專家指出，在“十五五”開局之年，AI技術(shù)已從工具賦能轉(zhuǎn)向價(jià)值創(chuàng)造核心，貫通制造業(yè)研、產(chǎn)、供、銷、服全業(yè)務(wù)流程。智能制造開始正式告別單點(diǎn)試點(diǎn)階段，進(jìn)入全行業(yè)、全流程規(guī)?；涞刂芷冢⒅貥?gòu)了研發(fā)、生產(chǎn)、質(zhì)檢、供應(yīng)鏈全業(yè)務(wù)范式。而在醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，“人工智能+”已深度重塑了創(chuàng)新范式與競爭格局，這不僅是技術(shù)的迭代，更是新質(zhì)生產(chǎn)力的躍升。
