早在20世纪80年代，计算机辅助药物设计（CADD）已是科学家的常用工具。而眼下，伴随AI技术的发展，CADD正快速向人工智能药物设计（AIDD）演进。
一位行业人士告诉《证券日报》记者，AIDD和CADD的核心区别在于：CADD依赖人类预设的规则，而AIDD能从海量数据中自主学习、迭代进化，甚至参与研发决策，乃至开发出“超出”人类“想象力”的新分子、新结构，这将极大提高新药研发的效率，拓宽人类对生命健康的探索边界。
在不久前的一场生物医药产业论坛上，《证券日报》记者深切感受到，每个人都在谈论AI。“你有没有装AI智能体？”“一觉醒来，医药行业和AI算法都发生了新变化”；而在另一场有关AIDD的行业论坛上，记者看到，即便已到午餐时间，会场内依旧人头攒动，就连过道上也站满了不愿离场的听众。
AI从未如此牵动一直以高技术壁垒著称的制药行业的“神经”，也正因为如此，近期《证券日报》记者深入一线，探寻AI正如何成为制药行业发展的新引擎。
AIDD“卖铲人”订单激增
AI的快速发展到底对制药行业产生了哪些变化？《证券日报》记者首先调研了可为药企提供AI工具及服务的“卖铲人”型企业。
深度制耀（北京）科技股份有限公司（以下简称“深度智耀”）依托AI+数据的平台架构，可为生命科学领域企业提供适应症选择、亚组分层、联合用药等服务。
深度智耀董事会主席李沣锦向《证券日报》记者表示：“2025年，公司的订单量出现了快速增长，到了2026年，可以说是爆发式增长，1月份至2月份，公司订单量比去年同期翻了一番。”
“我们已经签订了多份合作意向书，正在努力把这些意向书转化为合同。”3月底，英矽智能科技（上海）有限公司（以下简称“英矽智能”）联合首席执行官兼首席科学官任峰对《证券日报》记者表示。
3月29日晚间，英矽智能公告称，与礼来达成全球独家授权与研发合作。根据协议，英矽智能将获得1.15亿美元首付款，并在达成开发、监管及商业化里程碑后累计获得最高约27.5亿美元的潜在付款。值得注意的是，该笔交易中的“创新提供者”从“科学家”变成了“AI”，双方将在英矽智能开发的生成式人工智能平台——Pharma.AI赋能下开展全球药物研发合作。任峰表示：“通过达成该订单，我们证明了自己的AI能力。在公告发出后，英矽智能已收到许多来自海外大药企的合作邀约和业务咨询。”
3月25日，另一家行业内企业晶泰控股有限公司（以下简称“晶泰控股”）发布2025年第四季度及全年业绩报告。报告显示，晶泰控股首次实现全年盈利，2025年营业收入同比增长201.2%至8.03亿元；经调整利润净额2.58亿元，首次实现全年盈利，成为AI for Science（人工智能驱动的科学研究）领域首家盈利的港股上市公司。在该公司的各项业务中，药物发现解决方案业务收入同比增长418.9%至5.38亿元，成为驱动盈利的核心引擎。
从辅助工具到决策伙伴
在生物医药行业，AIDD的“卖铲人”试图以AI新技术切入医药行业，挖掘新的商机，同时，制药企业也积极拥抱AI。
3月份，已在港股上市的创新药企陆续完成了2025财年的业绩披露。《证券日报》记者在参与多家企业的业绩路演后发现，AI已成为创新药企重点布局的核心研发平台之一。
上海复宏汉霖生物技术股份有限公司（以下简称“复宏汉霖”）是港股18A（即通过港交所18A上市规则实现上市的未盈利生物科技公司）中首家靠产品销售扭亏为盈的生物药企。在业绩说明会上，复宏汉霖执行董事、首席执行官朱俊直言，AI能力对复宏汉霖业绩的进一步增长至关重要。“AI赋能是复宏汉霖的三大核心引擎之一。”朱俊称，复宏汉霖在AI方向进行了大量的投入，包括在本地和云端部署了很多项目，也在持续招聘AI方向的人才。“目前，AI是我们研发端很重要的辅助手段，新立项的项目都会经过AI验证。”
此外，中国生物制药有限公司（以下简称“中国生物”）、和誉开曼有限责任公司、德琪医药有限公司、云顶新耀有限公司等多家上市公司均已表态布局AI。3月初，礼来首先宣布其AI制药工厂LiLLYPod投入运行，该工厂为全球首个药企自主运营的AI制药工厂，搭载超1000个算力集群（GPU）；3月17日，制药巨头罗氏宣布大规模扩充其全球人工智能基础设施，将在美国和欧洲的混合云和本地环境中部署超过3500个GPU。这也是迄今为止制药公司公布的最大GPU部署规模。
数据显示，2021年，全球AIDD领域累计融资45.64亿美元，同比增长152%；2022年，AIDD热度持续攀升，融资金额高达62.02亿美元。但彼时，制药行业从业者仍普遍质疑AI的能力，多位行业人士表达了类似的观点：制药行业是严肃的科学行业，AI无法取代。还有受访人直言：“新药研发人员一直都会使用计算机技术来辅助研发，AI是计算工具的进步，AIDD是概念炒作。”
然而，在上述论坛现场，一位医药行业从业者对记者表示：“对于AI能否替代人类科学家这个问题，已经少有人质疑了，大家问得更多的是，什么时候能做到？”另一位演讲嘉宾则表示：“AI从辅助工具到决策伙伴，从执行指令到自主进化，这个过程也许会比我们预想得要快。”
更认可AI的能力
为什么制药行业对AI的态度有了变化，任峰对记者表示，这主要还是因为生成式人工智能的出现。“AI技术本身发生了重大进步。”任峰说，早几年的AI是在人类已有的分子库里“筛选”出成药可能性更高的候选药物，而生成式AI的出现，打开了新的想象空间。“生成式AI能够自我迭代、自我进化，它会像人类一样，不断从既往的项目数据库中汲取知识、持续升级，让自身能力不断增强。特别是推理大模型，还能够自己思考下一步该做什么，参与研发决策。”任峰说。
李沣锦认为，这也与AI在行业内的应用增多有关。“大模型在C端的应用逐渐成熟，这起到了极好的科普作用。下游客户对于AI能干成新药研发这件事已经不再持怀疑态度了。”李沣锦说，加上该公司此前推进的一些验证性项目逐渐有了结果产出，算法能力得到验证，“客户之间口口相传，大家都更认可AI的能力了。”
效率提升的数据也极具说服力。在过去，新药动辄需要10年的研发时间，而如今AIDD对于行业的提速效果非常明显。李沣锦说，仅仅在适应症选择上，过去需要半年时间才能完成的工作，现在的算法只需要一周半即可完成。英矽智能则提供了更具说服力的数据：利用其端到端Pharma.AI平台，从靶点发现到确定临床前候选化合物的平均周期，从传统方式的4.5年缩短至12个月至18个月；合成的测试分子数量降至传统方法的十分之一左右，成本降至300万美元至500万美元，仅为传统方式的五分之一。
中国生物表示，目前，AI技术已从研发、生产、销售到职能管理，实现了对公司运营的全链条覆盖。比如在研发端，AI赋能平台将临床前候选化合物（PCC）发现时间提升超50%，临床筛选周期缩短约30%，实现了研发效率与投入产出比的双重提升；在营销端，中国生物依托“AI营销大脑”搭建的精准营销体系，推动营销人员人均单产持续加速提升，运营效率持续优化。
从“改写分子式”到“改写材料学”，AI这一新引擎备受瞩目。但在Pivotal bioVenture中国区（碧沃投资本）管理合伙人柳丹看来：“对于行业企业来说，创造了更多的经济效益或者研发出了疗效更优的药物成果，才真正具有明确价值。”AIDD最终还是要用“数据说话”，无论是财务数据、运营数据还是疗效数据。
任峰也认为，生成式AI虽然能力很强，但对于企业来说，还是应依托自身的优势资源和数据，借助AI进一步强化自身优势。
另外，AIDD的这种能力已经可以复制到制药行业以外更广阔的领域。据《证券日报》记者了解，深度智耀已开始与化工企业合作，将AI能力延展至农药、新材料的研发。为了进一步推动公司发展，深度智耀已宣布，将聘任2014年诺贝尔生理学或医学奖得主、挪威著名神经科学家Edvard Moser（爱德华·莫索尔）教授，现代密码学奠基人、2015年图灵奖得主Martin Hellman（马丁·赫尔曼）担任公司的独立非执行董事，以期在神经科学和数据安全领域获得专业、独立的战略指导。
晶泰控股则将核心能力向消费健康、新材料等赛道加速外溢。今年1月份，晶泰控股与晶科能源子公司签署AI+自动化高通量叠层太阳能电池研发战略合作协议，共建全球首个“AI决策—机器人执行—数据反馈”全闭环叠层电池智造线，加速布局钙钛矿叠层等下一代光伏技术，预计钙钛矿叠层电池有望在未来三年左右迈向规模化量产。
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