从单点突破到全链升级“人工智能+”激活医药新质生产力
从单点突破到全链升级“人工智能+”激活医药新质生产力
2026年05月25日 04:33
“药物早期发现成本降低70%，临床报告撰写耗时减少60%”“生产参数决策效率提升90%，批次合格率提升22%”“ 物流 调度从小时级压缩至分钟级，仓间调拨及物料成本降低约20%”……
近日，在安徽合肥举办的2026年AI+制造行业峰会上，一组组数据勾勒出 人工智能 赋能医药产业的深刻变革。业内专家指出，“ 人工智能 +”正以全链路数智化升级之势，激活医药新质生产力，为行业创造新价值。
破局“慢贵难”
AI重塑新药研发核心环节
新药研发是医药产业的核心环节，也是典型的“高投入、高风险、长周期”领域。传统新药研发素有“十年研发周期、十亿美元投入，临床成功率却不足10%”的“双十定律”，“慢、贵、难”成为制约医药创新的突出痛点。尤其是在小分子药物、多肽药物研发领域，依赖人工试错、经验判断的传统模式，正面临效率瓶颈与高昂成本的双重挑战。
人工智能 正是破解研发痛点的关键抓手。业内专家指出，从国务院出台关于深入实施“人工智能+”行动意见，到“十五五”规划纲要提出全方位推进数智技术赋能，人工智能正逐步渗透到药物发现、临床研究、报告撰写等研发全流程，推动新药研发从“经验驱动”向“科学驱动”转变。
在药物发现环节，工业级精度3D分子生成模型与 电子 云密度约束的分子生成及筛选技术，如同为研发人员配备了“精准导航+自动筛选器”。
广州医药数智科技有限公司董事长邹彬彬介绍，广药集团依托这一技术，药物早期发现成本降低70%，小分子早期药物发现周期从行业平均一至两年缩短到三至六个月；而MolVortex智能体则成为药物分子设计的“智能助手”，能和药物化学专家配合，一起设计、优化分子，减轻了大部分重复工作，显著提升专家工作效率。
临床翻译与报告撰写环节的变革同样显著。“依托临床智能翻译系统，临床文档翻译成本较传统外包降低30%至50%，在保障医学专业术语精准度的同时，翻译周期从数周大幅压缩至小时级。”邹彬彬透露，临床报告智能撰写系统有效减少了重复性人工操作与人为错误率，使得报告生成进度显著加快，整体撰写耗时减少60%，实现了临床报告的标准化、智能化、高效率产出。
这些突破的背后，离不开坚实的算力支撑。广药集团采用升腾智算超节点、鲲鹏超算集群，搭配华为AI制药研发加速包，使模型推理性能达到业界水平的两倍，为小分子药物高效研发提供了强劲算力保障。
贯通“研产供”
全链路数智化释放协同价值
如果说单点突破解决了“有没有”的问题，那么全链路贯通则回答了“好不好”的命题。从研发到生产，从制造到供应，“人工智能+”正在打通医药产业的价值链条，实现药物研发、精益生产、供应链协同全链路数智化升级。
在生产制造端，工艺决策已在AI推动下从“经验驱动”迈向“科学驱动”。
翰宇药业 将华为盘古药物分子大模型与20余年积累的超10万条历史工艺数据相结合，构建了专属智能化私域数据库。该数据库能深度融合多肽的分子结构式与历史工艺数据，进行智能分析和推理，主动生成精准的工艺优化建议，让生产参数决策效率提升90%，批次合格率提升22%，确保了稳定的产品质量与生产规模化能力。
在供应链领域，AI求解器正推动 物流 运作从“人脑调度”向“智能优化”转型。
柳药集团 引入天筹求解器智能算法，打造出 物流 配送智能排线系统。该系统深度整合多维度业务数据，配备信息治理模块与可视化前台，实现了物流全流程数据的可管、可视、可溯源。相比人工模式，智能建模效率提升30倍，求解效率进一步提高30%，人工排车流程从小时级压缩至分钟级；仓间调拨及物料成本降低约20%，配送与舱内拣选效率提升15%至18%，车辆利用率与配送时效也同步提升。
这一实践构建起全程可视、协同高效的智能物流网络，为 医药流通 行业的数字化升级提供了可复制、可推广的标杆样本。
千年传承的中医药也在AI赋能下焕发新的活力。
天士力 基于华为盘古大模型，构建了“数智本草”中医药大模型。通过对4000多万篇中医药文献、1000多本中医药古籍以及350万天然产物分子数据的深度学习，该模型形成了庞大而精准的中医药知识图谱。基于该模型开发的“ 天士力 数智本草中医药研发平台”能够精准解析中药成分、预测药物相互作用，实现从药材筛选到方剂优化的全流程智能化。
构筑“新底座”
自主创新与行业深耕双轮驱动
IDC预测，到2029年，中国AI总投资规模预计达1114亿美元，智能经济将成为重要增长极。
当前，从算力基础设施到行业大模型，从高质量数据集到生态协同，“人工智能+”正在构筑医药产业高质量发展的新底座。
在算力层面，升腾智算超节点、鲲鹏超算集群等自主算力基础设施，为医药研发提供了安全可靠的算力底座。与此同时，AI数据平台帮助客户在不增加算力的同时，提升智能体的推理精度与效率，实现了算力资源的优化配置。
在模型层面，大小模型协同的架构设计成为关键路径。“大模型做大脑、小模型做手脚”，将产线隐性知识转化为AI可执行的模型流程，打通全链路数据，实现从“事后救火”到“事前预判”的转变。
在数据层面，高质量数据集建设成为数智化转型的基础工程。围绕质检、安全监管、研发设计、物流、高级排程等领域，多类高质量数据集的建设不仅对内赋能，更通过资产化释放更大价值。2026年，部分企业成功入选省级首批高质量数据集建设基地，为行业数据治理树立了标杆，开放共享实践经验，带动上下游产业链升级。
在生态层面，“集众智，合众力”的开放合作理念正汇聚各方力量。
“2026年是AI+制造的跃升之年。”华为中国政企副总裁郭振兴表示，华为将开放系列化硬件，构建全场景算力底座：打造大型液冷 数据中心 超节点，推出面对企业级场景的适配服务器，为边缘场景提供模组与SDK，以满足行业差异化算力需求。
业内专家指出，在“十五五”开局之年，AI技术已从工具赋能转向价值创造核心，贯通制造业研、产、供、销、服全业务流程。智能制造开始正式告别单点试点阶段，进入全行业、全流程规模化落地周期，并重构了研发、生产、质检、供应链全业务范式。而在医药产业，“人工智能+”已深度重塑了创新范式与竞争格局，这不仅是技术的迭代，更是新质生产力的跃升。
（文章来源：经济参考报）