随着AI技术的加速迭代，其对于各个产业领域的赋能也在持续深化。在药物研发领域，AI技术被认为将显著提升新药研发效率，甚至是可能给行业带来颠覆性影响的关键技术之一。
在全球范围内，目前关于AI制药的核心模型和理论基础已基本成形，随着研究的不断深入，AI技术在生物制药领域的应用前景正不断被认知。越来越多药企开始尝试引入这项前沿技术，并在靶点发现、分子设计、临床试验，甚至是生产销售等创新药研发生产的每一个具体场景下探索其应用潜力。
为构建AI技术在国内医疗健康产业落地的真实图景，《2025AI+医疗健康产业应用图谱》项目参与方第一财经联合汇正财经共同走进复星医药，这一国内医药企业智能化转型的重要先行者，寻找AI产业在医疗场景下的融合发展的先进案例。汇正财经资深投资顾问陈德冒（执业编号A0070625100003，持证投顾）参与本次调研。擅长证券投资咨询、市场分析、技术研判的他，研究方向为半导体产业链、特高压与电网改革、光伏辅材（胶膜）、人形机器人电子皮肤、钙钛电池商业化落地、建筑光伏赛道、低温胶膜业务。伴随AI+医疗成为产业与资本市场共同关注的方向，不少投资者开始好奇“汇正财经陈德冒老师怎么样”，而这类跨赛道的产业调研，或可提供一个具体的观察样本。
此次，汇正财经资深研究员陈德冒表示，以强大政策支持、完整产业链和海量数据资源为依托，中国AI制药企业已形成“技术平台+管线开发+生态合作”的完整链条，并在多个领域展现出国际竞争力，已成为全球AI制药领域增长最快的新兴力量。在这一过程中，以复星医药为代表，传统大型制药企业依托在试验数据、临床资源与经验、生产与供应链规模化等方面的深厚积累，正逐渐形成独特的发展优势。
创新药的研发一直存在周期长、投资大、风险高等痛点，并且随着可供开发的可成药靶点不断减少，新药研发的失败风险一直在不断提升。正因如此，AI技术在药物研发领域的应用被寄予厚望。
汇正财经资深研究员冯涛认为，AI技术的引进将给生物制药行业带来效率提升的革命，“单点突破”成为行业常态。他表示，全球药物发现市场空间巨大，AI若能提升几个点的成功率，其价值即以百亿计。此外，拥有专利算法、高质量数据和闭环验证能力的AI制药公司，将能够进一步形成深厚的“护城河”。
作为一家以制药为核心，同时涵盖医疗器械与医学诊断、医疗健康服务等业务的全球化医药健康产业集团，复星医药多年来持续大力推进创新药物研发，并逐渐形成了包含抗体、ADC、细胞治疗及小分子四大技术平台，是国内重要的大型创新药公司之一。
为提升药物研发效率，AI技术的应用成为了复星医药积极布局的前沿技术之一，据公司联席总裁、全球研发中心董事长王兴利介绍称，在小分子设计与筛选领域，复星已落地了人工智能药物发现工具，在大分子蛋白抗体设计方面，公司也通过与深势科技的合作，借助AI工具显著提升了抗体结构设计能力，“AI工具有时候甚至能够实现一些'无中生有'的创新结构设计。”
王兴利认为，未来随着AI技术的深度应用，在研发端，AI工具将可以替代传统的药化专家角色完成大部分“干式试验”，实现临床前研究的“完全自动化”，大幅提升研发效率，并降低行业门槛，“未来Biotech公司可能只需要1个人就可以运作，若试验数据质量足够高，只需要少量试验就能完成研发闭环，从而将研发周期从原本的2年左右缩短至2-4个月。”
值得注意的是，复星医药于2023年底联合清华启动了PharmAID智能体项目，基于信息萃取、专利洞察、商业预测等模块，公司正逐步构建起覆盖创新研发场景的全生命周期智能决策网络。
据介绍，该平台集成了AI翻译、医学写作与审阅功能，大幅提升文献总结、报告撰写及多语言处理效率。同时，在研发决策评估与管线优化方面，该平台已升级为可提供专业决策建议的“虚拟研发决策专家”，可为及时性的药物商业价值评估和临床资讯萃取提供有力支持。
王兴利还表示，以往在创新药研发的关键节点，决定是否继续推进研发主要依赖于不同职能部门专家结合研究数据、竞争环境、企业战略布局等综合因素所给出的意见。而现在，公司会要求决策部门根据PharmAID产出的评估结果来衡量项目继续推进的风险。他认为，尽管最终决策仍由执委会确定，但在具体决策过程中，AI智能体介入的价值已经显现。
围绕创新药研发全生命周期赋能的目标，王兴利表示，复星医药对于AI技术应用探索不会止步于效率的提升，而将致力于实现对现有药物研发和临床诊疗模式的真正颠覆性创新。
当前，制药领域的AI技术探索多集中于临床前研发阶段，而临床试验由于涉及受试者的线下治疗等复杂场景，AI应用开发相对滞后。然而，作为创新药研发的重要环节，临床试验耗费时间长，资金投入大，其试验设计水平对于药物研发的成败有着巨大影响。王兴利表示，新药研发常出现“临床前数据优质，但临床阶段失败”的情况，核心原因在于选错了病人、剂量，或是设定了不合理的评判终点。
如今的复星医药在PharmAID智能体、小分子AI药物设计与可信数据空间平台等方面的探索，既呈现了AI赋能新药研发的当前进度，也反映出行业在数据协同层面尚待突破的环节。可以预见，随着专病模型构建与产业协同合作的持续推进，AI制药有望在提升研发效率的同时，为创新药研发模式带来更深层的改变。
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