随着人工智能加速融入，未来医药正在经历一场深刻的范式变革 。在9月13日举行的2026浦江创新论坛未来医药创新分论坛上 ，与会嘉宾纷纷表示 ，AI正重塑药物研发 、生命健康研究的底层逻辑，降低创新成本 。未来医药研发正在加速从经验驱动向科学驱动，从单点突破向全面升级转变。
从提速工具到原生体系
当日 ，创新药物国家实验室体系人工智能医药创新联合体正式启动。该联合体由临港实验室牵头 ，联合科研机构 、医院与企业共同组建，汇聚人工智能与医药领域创新力量 ，建立跨主体协同机制 ，支撑原创新药攻关 。
中国科学院院士、中国科学院上海药物研究所研究员陈凯先表示，我国生物医药创新正从跟踪仿制、模仿创新向原始创新加速迈进 。“人工智能与生物医药的融合正从‘工具’迈向‘原生’的新阶段。AI加速融入靶点发现 、分子设计 、实验验证、临床研究等新药研发环节 ，并与自动化实验 、虚拟细胞等技术融合 ，为原创新药突破提供新的技术路径 。 ”陈凯先说 。
临港实验室首席科学家郑双佳表示，当前 ，AI制药技术正在迎来第四轮浪潮 ，推理大模型与科学智能体的出现，让规模化提出科学假说并迭代成为可能。
围绕生物医学研发场景的真实需求 ，临港实验室持续建设并开放“虚拟疾病生物学家·元生 ”平台 。据悉 ，平台已逐步覆盖文献情报 、数据分析、靶标发现 、分子设计和实验方案等关键环节，并完成若干闭环验证 。
与平台开放同步，临港实验室发布“元因·百靶”计划 ，面向全国开放申请 、公开择优。该计划着眼于发现具有转化潜力、回应重大临床需求的疾病新靶标 ，并探索破解AI落地生物医学研发过程中的关键瓶颈，构建有效的干湿闭环转化体系 。
打通闭环能力是关键
AI显著提升药物研发关键环节的效率 。但在业内人士看来 ，提高效率并不意味着提升新药研发成功率 ，如何做好验证与转化成为AI制药迈向下一阶段必须回答的问题。
清华大学药学院创始院长丁胜坦言，AI可以快速生成大量分子设计 ，但临床验证依然漫长 ，充满不确定性 。如果验证能力跟不上，AI可能放大时间与资本的浪费 。“AI大幅降低了普通药物分子的开发门槛 ，单一靶点药物领域也可能出现更多同质化竞争 ，造成‘生成越多，失败越多’的局面。”丁胜说。
丁胜表示 ，未来药物研发可以探索新的治疗范式 ，如不再局限于针对单一疾病 、单一靶点开发药物，而是进一步利用细胞治疗等技术，向组织修复和再生拓展 。通过产品的持续迭代 ，以及临床反馈不断反哺研发 ，形成新的治疗路径 。
上海未来产业基金总经理魏凡杰认为，当前基础研究正在进入“超加速 ”阶段 ，但还没有真正让整个制药行业产生质的变化 、显著提高商业价值。
“下一代AI制药的护城河在于‘闭环’能力 。 ”魏凡杰表示 ，随着模型能力逐渐趋于通用、推理成本下降以及开源与闭源模型逐渐趋同，真正稀缺的将是连接模型与现实研发体系的能力 ，即将AI接入真实研发场景 ，实现干实验与湿实验结合，并让实验数据持续回流 ，形成持续迭代的研发闭环 。
（文章来源：上海证券报）
