生物医药产业是衡量国家科技创新能力与民生保障水平的重要战略性领域。在2026年政府工作报告中，生物医药被首次明确定位为“新兴支柱产业”，战略地位由重点培育跃升为核心支撑——政策红利与资源倾斜将前所未有地集中到来。

从2024年诺贝尔化学奖、物理学奖授予AI相关研究开始，AI for Science（AI4S，科学智能）逐渐从学术探索走向产业视野；真实的科研场景，正成为AI模型与现实世界最高频交互的场域。

过去一年，顶尖科学人才正在加速流向AI企业。这些人才流动背后，反映的并不仅是一场招聘竞争，而是科研范式正在发生迁移——AI 正从“工具”升级为新的科研基础设施。

7 月，作为国家级思想智库的《中国科学院院刊》《科技导报》几乎同期发表AI赋能生物医药进展综述（见人工智能赋能生物医药研发范式变革与应用场景研究，中国人工智能赋能生物医药的现状、问题及建议）——若说是偶然，似乎不大可信。两刊集中释放信号：AI 赋能药物发现与设计、成药性评价、递送系统、非临床与临床研究及智能制造的全链条进展，已进入国家顶层视野。

📊 为什么是生物医药？

• 标准化、规模化、技术密集、资本密集——生物制药成为 AI 应用的最佳场景之一

• 传统研发高度依赖经验与试错，普遍面临“周期长、成本高、成功率低”的结构性瓶颈

• AI 通过对多源异构数据的深度挖掘与跨尺度建模，推动研发范式由经验驱动转向数据驱动

药物研发领域 · 底层技术迭代

美国在蛋白质结构预测与设计上领先：AlphaFold、ProteinMPNN、Boltz-2 成功锁定无序蛋白、突破不可成药靶点困境，实现全原子级蛋白质结构预测与结合亲和力联合预测。

OpenAI投资的 Chai Discovery 推出 Chai-2 抗体设计模型，实现零样本抗体设计，效率较现有计算方法提升 100 倍，研发周期从数月/数年压缩至 2 周。

大模型赋能：OpenAI、Arc 研究所、欧洲分子生物学实验室相继推出 GPT-4b Micro、Evo-2、BioChatter 等生物AI大模型，可将干细胞生产效率提升 50 倍。

管线落地提速：截至2024年1月，全球已有 102 项 AI 药物研发管线进入临床试验；美国 BioXcel 的 BXCL-501 进入临床Ⅲ期。

医疗器械与脑机接口领域

AI 医疗器械规模化获批：截至2024年12月底，美国 FDA 已批准 1016 种 AI 医疗器械，获批数量逐年增长。

脑机接口临床突破：2024年以来全球脑机接口临床试验快速推进，美国 Neuralink 完成 9 例临床植入，Paradromics、德国 CorTec 相继完成首例人体植入。

2026年7月10日，港交所上市公司 英矽智能宣布：全球首个由AI完成靶点发现和分子设计的针对特发性肺纤维化（IPF）的原创药物 Rentosertib，正式启动 III 期临床试验。

7 月 29 日，英矽智能（HKEX: 3696）自主研发的AI驱动泛TEAD抑制剂ISM6331，获美国FDA授予快速通道资格，用于治疗恶性胸膜间皮瘤，表明 FDA 对AI 制药方式的认可。

在多方向实现技术突破：百奥几何 推出蛋白质设计大模型 GeoFlow（原子级统一结构预测与设计）；华大智造 推出 EvoPlay；中国科学院上海药物所提出 PertKGE；上海交大推出 AbNovo（多目标抗体设计）；百图生科 推出 RNAGenesis（RNA适配体亲和力达 4.02 nM）；清华大学 研发 UNIQ 系统（已在30余个中药、标志物创新研发中落地）。

脑机接口：2025年中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心成功开展侵入式脑机接口临床试验，中国成为全球第二个进入该阶段的国家；“北脑一号” 完成 5 例半侵入式临床试验，上海 脑虎科技 实现脑机接口汉语“意念对话”，7月21日，脑虎科技宣布，其自主研发的“植入式脑机接口手部运动功能代偿系统”（即“全植入、全无线、全功能”脑机接口系统，简称“三全”系统）通过公示，正式进入国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心（CMDE）的创新医疗器械特别审查程序。这是国内首个进入该“绿色通道”的硬膜下植入式柔性脑机接口产品，标志着我国在高端植入式医疗器械创新领域迈出重要一步。

📊 AI 正在打破“双十定律”

• 传统药物研发：约 10 亿美元成本、10 年周期

• AI 可将临床前发现时间缩短 30%–50%、成本降低 25%–50%

• 大模型与 5G、AI 传感、可穿戴设备融合，推动医疗向全生命周期、个性化精准智慧医疗转型

全球 AI 制药企业也如雨后春笋，层出不穷，AIBC2026 人工智能与生物医药生态大会评选出的 20 家 AI 制药企业，折射出这条赛道的热度与格局：

📊 行业引领奖（10家）

• 深度智耀　元思生肽　分子之心　英矽智能　晶泰科技

• 剂泰科技　深势科技　望石智慧　东阳光药　新合生物

📊 创新突破奖（10家）

• 碳硅智慧　唯信计算　宇道生物　普瑞基准　医图生科

• 途深智合　智源深澜　腾迈医药　德睿智药　希格生科

图：AI药企如雨后春笋（详情可点击AIBC Awards 2026：AI制药企业榜单（存档））

工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确支持搭建医药大模型创新平台，开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点；国家药监局持续推进人工智能技术落地药物临床研发领域，推动国内研发监管规范与国际标准衔接。在政策与产业双重驱动下，药企AI落地已不是“要不要做”，而是“怎么落地好”。

总结来看，药企AI落地需要从组织、业务、人才三个维度协同推进——而这恰恰是最难的。具体做法：

📌 一、组织端：打破壁垒，顶层设计

● 升级为公司级战略

— AI不能只当作IT部门的单干项目，而应成为研发、生产、质量、运营等全链条的基础能力

● 一把手牵头跨部门协同

— 成立由老板牵头，业务、HR、IT、合规共同参与的跨部门AI小组，给予预算支持，推动核心流程与AI对接

● 守住数据安全合规底线

— 建立权限、脱敏与审计机制，出台极简AI合规守则，严禁将客户信息和核心涉密数据上传公域AI

● 改变简单的“替代”思维

— 不能仅凭“上AI=省人力=降成本”压缩编制，否则中层怕担责、一线怕失业而抵触AI，需让组织和人跟上技术步伐

📌 二、业务端：找痛点，打穿单点场景

● 构建专属数据与算力底座

— 整合企业内部历史数据、实验工艺数据及外部权威文献库，部署专属云端算力；不用等“万事俱备”，边做边优化

● 选定“快赢场景”集中打透

— 研发端：打穿靶点发现、制剂研发、工艺优化（如翰宇药业研发周期缩短 45%）

— 物流端：打穿配送排车、仓间调拨（如柳药集团物流成本降低 20%）

● 让AI长进业务流程

— 实现文献分析、靶点筛选、配方设计、风险预警、排车调度等环节自动化与智能化，推动从“经验驱动”转向“智能驱动”

📌 三、人才端：培养“双跨”与核心思维能力

● 最缺的是“会跟AI说话的人”

— 不盲目招聘大量算法工程师，而是培养懂业务、会用AI的“双跨人”；员工需掌握提示词能力，能向AI说清角色身份、结构逻辑、数据维度

● 挖掘和培养“民间AI高手”

— 在各业务部门寻找爱琢磨工具的骨干作种子用户，通过实战工作坊带动全员使用

● 重塑人才考察标准

— 将“AI协同能力”纳入招聘和晋升考核

● 提升三大核心能力

— 判断力：识别关键信息，发现并纠正AI的错误

— 洞察力：看懂数据背后的原因，找到业务真问题

— 整合力：把资源、人、策略串起来，推动事情落地

工具堆砌永远是成本，能力内生才是护城河。找到最痛的点，用AI打穿，并配合组织与人才思维的全面进化，让AI真正“长”进业务里。

可现实是：组织不会自己升级，数据底座不会凭空出现，最缺的“会跟AI说话的人”更不会从天而降。大多数药企卡在“想转不会转、想用不敢用”——这正是急需补上的能力。

打破困局，关键在于人。为此，在没有更好的路径选择时，可以选择通过集中培训的方式确定方向——

为帮助从业人员系统掌握AI药物研发核心技能，中国科学院人才交流开发中心定于 8月 举办“人工智能赋能药物研发全流程应用与工具实操”高级研修班，围绕九大模块开展专题授课与实操：

（一）人工智能赋能生物医药前沿技术

前沿技术 · 核心应用场景 · AI工具分类与优选

（二）药物研发数据处理实践

数据获取清洗 · 多源融合 · 特征工程 · AI知识库搭建

（三）AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选

靶点设计 · 表型药物设计 · 生成式AI · 跨尺度多组学建模

（四）AI驱动小分子设计与优化

高通量虚拟筛选 · 全新小分子设计 · 分子动力学模拟

（五）AI在生物药设计与制备中的应用

蛋白/多肽设计 · 抗体设计 · 空间RNA组学 · PK/PD预测

（六）AI辅助精准适应症筛选与成药性评估

ADMET预测 · 疾病靶点挖掘 · 研发闭环动态优化

（七）临床前研究中的AI技术应用

毒性预测 · 脱靶效应评估 · 临床前药代动力学模拟

（八）AI赋能临床试验与智能化决策

方案设计 · 患者筛选 · 剂量选择 · 真实世界数据 · 终点预测

（九）AI智能体在药物研发中的应用实操

技术框架与主流平台 · 专用智能体优势 · 案例实操

图：研修班课程概览

以下为部分参加研修单位报道（图片均来自各研修单位官网报道）：

授课专家来自 中国科学院研究所、国内重点高校、行业头部医药研发企业及医疗机构临床研究部门，具备丰富的AI药物研发实操经验与前沿科研成果。

各科研院所、高等院校、医药生产企业、医疗及 CRO/CDMO 机构 等生物医药单位的药物研发、科研技术人员；信息技术、互联网、人工智能、科技成果转化等跨行业从业人员；深耕药物研发领域的技术骨干、科研学者，以及对本课程感兴趣的相关行业人员。

📊 报名须知

• 📅 时间：2026年8月28日—8月30日（27日全天报到）

• 📍 地点：北京市（详细信息报名后另行通知）

• 💻 线上：课程同步网上直播（课前2天发放直播码和链接）

• 💰 现场参训 3680元/人（含培训、资料、证书，食宿自理）

• 💰 线上直播 6900元/单位（含3人名额直播码 + 3张结业证书）

• 🏛 主办：中国科学院人才交流开发中心　承办：北京中科创嘉人力资源咨询有限公司

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对有志于系统掌握 AI 赋能科研实践、提升科研效能和智能体构建能力的科研人员来说，本次研修班内容覆盖面较广，实践性较强，可根据自身时间和经费安排选择线下或线上形式参加。

时不我待，时间对于科研人员来说是最宝贵的，系统地学习AI在科研中的应用和实践，并相互交流，持续提升，对未来发展至关重要……

建议有条件的单位优先考虑线下班或单位组织集体参加，组织成员共同学习、相互讨论切磋、共同促进，效果更佳。

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