2026年10月24日下午，第十一届医药创新与投资大会“AI赋能医药创新生态论坛”在南京顺利召开。当前，AI在生物医药领域正从单点突破迈向集成式突破，本场论坛聚焦AI在医药创新生态中的应用，围绕应用场景与实践经验、AI深度融合各环节背景下的合作生态构建展开研讨。论坛汇聚行业权威专家与领军企业代表，共同研判AI发展的阶段特征、落地路径与可行性边界。
本场论坛由阔跃智药创始人兼CEO韩晓梅主持。
韩晓梅主持论坛
主题报告：趋势.范式.落地中国信息通信研究院云计算（885362）与数字化所副所长闵栋以《人工智能（885728）+医药健康发展趋势》为题，系统梳理了“人工智能（885728）+”行动背景下的产业政策、技术趋势与医药数智化转型路径。他给出的一组数据颇具分量：2025年我国核心AI产业规模达1.2万亿元，2026年增速预计超过30%，AI企业超过6300家、独角兽企业超70家。放眼全球，医药数智化转型布局正全面提速——国际制药工程协会已发布人工智能（885728）相关指南，美国、欧盟等主要经济体也相继出台多项方案，借助人工智能（885728）变革药物研发的科学方法、加速科学发现。闵栋指出，AI基础模型在多步骤复杂推理、长程任务等方面持续进展，智能体和具身智能成为落地重要方向；数据建设方面，当前重点是推动场景化、结构化数据集构建，持续优化适配长序列的推理及架构，并针对不同场景适配创新训练策略。他表示，医药工业数智化转型正以场景应用为牵引，推动技术研发、数据要素（886041）、标准体系和监管科学协同发展。
闵栋作报告
华为制药军团总裁樊杰带来《AI重构创新药（886015）研发范式，打造自主创新科技平面》。他指出，当前AI在药物研发中快速发展，但在算力供给、数据跨境流动、模型可用性与合规要求等方面仍面临挑战。对此，他披露了华为制药军团成立近一年来的实践：以昇腾算力底座联合药企、Biotech与模型伙伴，构建自主可控、同时保持先进性的AIDD第二科技平面。樊杰还介绍了华为在研发、供应、营销、服务等体系落地AI的方法论——“三层五阶八步十二问”，核心是找场景、建流程、建组织、收集数据、进行IT建设，这一方法在制药临床到生产环节同样适用。他同时对比罗氏“LAB-IN-THE-LOOP”干湿闭环、礼来（LLY）Tunelab生态等国际巨头实践，指出AI药研正从单点工具走向平台化、生态化。针对上述算力、数据与软件问题，华为计划走出“从依赖到自主”的路径，并计划明年推动药企联邦学习联盟，联合打通ADMET等当前断点模型，通过支持模型从推理走向训练、以模型训练和数据整合打通干湿闭环。
樊杰作报告
零氪科技创始人、CEO张天泽以《AI赋能真实临床研发场景的应用与挑战》为题，聚焦临床研发中的受试者招募难题。他表示，临床阶段承载药物研发大量时间、成本和失败风险，招募延期显著推高研发成本。零氪通过积累正样本与负样本数据，训练模型读懂院内最新病历和临床试验入排标准，并将入排条件拆分为硬性、软性和时序三类，使模型具备可追溯、可解释的匹配能力，并在北京大学肿瘤医院（884301）等多家机构开展验证。在此基础上，零氪将AI与“患者领航员”人机协作模式结合，由模型承担约75%的筛选工作，患者领航员完成后续沟通协调与随访，提升潜在受试者识别和入组效率。张天泽指出，零氪牵头组建国家首个省部级AI驱动临床药物试验北京市重点实验室，围绕研发决策优化、受试者招募加速等六大场景展开探索；在北京市卫健委支持下共建AI卓越GCP中心，并在北京市支持下推动AIGCP协作网络和以临床试验受试者服务为核心的互联网医院（884301）建设。
张天泽作报告
英矽智能（HK3696）联合首席执行官兼首席科学官任峰以《算法重塑未来：AI驱动First（FFBC）-in-Class药物研发新范式》为题分享创新经验。面对创新药（886015）研发长期经受的“反摩尔定律”困扰，英矽智能（HK3696）以1000多万组的组学数据、4000多万篇文献专利和200多万个化合物数据为底座，通过PandaOmics、Chemistry42、inClinico三大平台分别对应靶点发现、分子设计和临床试验优化，加速药物研发。其首个First（FFBC）-in-class成果——TNIK抑制剂候选分子05治疗特发性肺纤维化，仅用18个月、260万美元即完成从靶点到临床前候选化合物，临床IIa期显示60mg/天剂量组患者用力肺活量改善98.4ml，结果发表于2025年《Nature Medicine》，并获准跳过IIb期直接进入临床III期。另一疼痛新靶点TargetZ的候选分子9528，在动物模型中镇痛效果优于普瑞巴林、VX-548、吗啡。任峰表示，目前公司35条PCC管线中15%—20%为First（FFBC）-in-Class，BD签约总额超110亿美元，并在上海建成可无人运行的智能机器人实验室，推动干湿试验结合。
任峰作报告
深度智耀副总裁、AI4S负责人兼战略投资部董事总经理姜志成以《从AI赋能迈向AI原生临床研发》为题指出，在AIDD加速候选分子生成已无争议之后，真正的瓶颈转向“新可能性如何更快验证”。自2017年切入医学文档、2018年进入日本以来，深度智耀已积累上万个专业智能体，并以channel(共同交互空间)、runspace(项目运行系统)、Dr-Lee(智能体调度入口)构建AI原生架构。他认为，当单点任务都能做好，难点便从“任务内部”转向“任务之间”，而最难连通的是site这“最后一公里”；在日本实践中，公司以IIRDT(研究者发起的注册导向临床试验)确定证据、以DCT(去中心化临床试验)扩大患者网络，形成18—30个月推进附条件上市申报的路线图。姜志成强调，AI原生的核心是整体观、人机协同、闭环反馈与递归式进化，最终让有价值的资产更快进入下一阶段，也让不值得继续投入的路径更早被识别。
姜志成作报告
圆桌对话：边界.生态.监管
主题报告后，论坛进入“智创未来，AI赋能医药研发合作新生态”圆桌讨论，由上海临床研究中心主任(院长)朱畴文主持。复旦大学附属中山医院（884301）大数据人工智能（885728）中心主任张纪阳、澳门大学药品监管科学研究中心主任胡元佳、上海立迪生物创始人、董事长兼执行总裁闻丹忆、北京远鉴信息董事长王黎明、MegaStreamTechBio首席执行官雷鸣、复星医药（600196）AI专委会联席主任、创新药（886015）事业部高级副总裁邱婧君参与讨论。
从左至右：朱畴文、张纪阳、胡元佳、闻丹忆、王黎明、雷鸣、邱婧君
边界之辨：被高估的与被低估的。张纪阳表示，医院（884301）信息化建设对AI的关注度明显上升，但“AI取代医生”仍被行业否认、又在繁杂的门诊现场被一线寄予期望，中山医院（884301）正构想“AI原生医院（884301）”，让医护技借助skills把经验沉淀进组织。胡元佳提醒，AI本质是概率模型，存在“追热点”的popularity bias，“没有固定答案的问题”恰是人类不可替代的优势。闻丹忆以立迪生物全球最大的耐药PDX模型库为例，说明自然语言agent如何把十余年药理药效数据激活，让多维度检索与靶点landscaping一站完成。王黎明介绍了声学AI在院外心肺监测中的探索：远鉴信息以生理音监测比对超声心动、CT等检查，基于8万例临床病例，常见、典型病种准确率超96%，探索将心肺风险初筛延伸至院外与家庭。
生态之建：从单点赋能到系统协同。雷鸣表示，AIDD在PCC之前提效已相当成熟，真正的鸿沟在PCC到IND再到临床的转化；关键在于“以终为始”，构建覆盖药物发现到临床验证的完整研发闭环，而不是停留在前端单点提效。邱婧君介绍，复星医药（600196）已将数十个AI项目映射为决策管理、早研“星图”、临床“奥科（AUDC）智研”与数据基座四大板块，其决策智能体与公司最终结论80%以上吻合，并以联邦学习破解数据孤岛。闻丹忆给出“四位一体”解法：功能检测、定量药理、贝叶斯统计与临床合作联动，但仍需AI企业合力打通PKPD数据。
监管之思：用AI监管，也要监管AI。胡元佳介绍，澳门药监局在2022年成立后，将中药天然药物创新药（886015）的第三方技术审评交由澳大中心承担。他强调，AI监管是一体两面：既要“用AI做药、用AI监管”，也要“监管AI”——FDA今年已就申请材料AI比重过大发出警告信，关键环节的人类审核是否缺位值得警惕。邱婧君补充，相关监管讨论正遵循“场景对应风险”的分级逻辑：早期研发给予宽松探索空间，III期试验则须提供完整可解释与验证材料。
结语
当前，AI赋能医药创新仍处在边界持续拓展、路径尚未定型的阶段——哪些能力被高估、哪些壁垒正被突破，都需在实践中不断追问与校准。面向未来，单点突破难成气候，唯有打通医院（884301）、药企、AI企业与高校、监管之间的协同链路，把偶发的技术亮点沉淀为可复用、可持续的系统能力，才能真正释放AI的价值。期待业界善用我国在算力、数据与应用场景上的综合优势，以AI驱动源头创新，推动更多First（FFBC）-in-Class药物加速走向临床、惠及患者，为全球医药创新贡献中国力量。
