眼下，AI迭代正從通用領域向垂直行業加速滲透。
隨著DeepSeek橫空出世，AI在生命科學行業的應用，迎來了從技術探索向規模化落地的關鍵轉折。不同於通用型AI技術，DeepSeek採用開源架構，結合行業適配性設計，極大降低了AI應用的技術門檻。這種變革正推動醫藥行業形成“資料驅動決策”的新正規化，使藥物研發、精準醫療、智慧生產管理等核心場景的智慧化轉型成為可能。
01
AI正在重塑生命科學的未來
此前，由DeepMind團隊開發的蛋白質結構預測工具AlphaFold，憑藉其革命性的演算法架構獲得了2024年諾貝爾化學獎，成為行業內備受關注的AI工具。AlphaFold的里程碑意義不僅在於其破解了生物學領域長達50年的“蛋白質摺疊難題”，更開啟了AI驅動跨學科研究的新紀元。
縱觀全球，現階段，越來越多頂尖藥企將AI應用到新藥開發的各個階段。
在研發環節，新藥研發逐步走向深水區，新藥申報監管要求持續提高，長期困擾藥物研發的“反摩爾定律”，讓傳統的研發模式難以為繼。據Nature資料顯示，一款新藥的平均研發成本高達26億美元、耗時10年且成功率不足10%。隨著AI技術爆發式成長，製藥企業紛紛將目光聚焦在AI領域。
比如，基因泰克（Genentech，羅氏全資子公司）提出面向藥物研發過程的"Lab in a Loop"系統，構建了資料-模型-實驗的閉環迭代體系，實讓研發更快更高效。基因泰克將該系統應用於靶點發現階段，整合多模態資料，透過AI智慧體編排技術，構建了覆蓋不同場景的基礎模型，並透過公有資料庫和私有實驗資料的結合形成多維度生物資訊網路，實現多智慧體之間的合作。
基因泰克的閉環迭代體系
在生產和供應鏈環節，輝瑞（Pfizer）、諾和諾德（Novo Nordisk）等全球頂尖藥企已經開始將AI技術引入生產環節，強化競爭優勢。如透過即時監測生產資料，預測裝置故障，保障產品質量；透過線上拉曼技術非侵入式檢測原料、成品及雜質；透過AI影像識別與NLP技術精準解析藥品包裝資訊，以追溯流通鏈，輔助鑑偽；透過最佳化物流與庫存管理，提升供應鏈效率；通過歷史質量偏差資料預測風險以最佳化決策；透過整合供應鏈資料，完成預測分析，降低成本等。
02
中國藥企探索AI應用全新模式
視角回到國內，在過去10年間，AI應用始終受限於資料、場景和算力，很難應用於企業生產、銷售等核心環節，應用較多的場景更多集中在藥物研發領域，對AI的應用也更多是停留在“工具替代人力”的初級階段。
在藥企內部，隨著資訊化和數字化的建設和應用，企業研發和生產環節出現了海量的資料，從而使得資料的合規性要求更加嚴格，企業數字化工作量成指數增長。正因如此，合規性所帶來的壓力驅使藥企加速將數智化工具應用到生產質控中。這種由合規驅動的前瞻性探索，雖有部分頭部企業在內部推行AI，但仍未形成規模化應用。
從2015年開始，中國醫藥行業壓力陡增。國內監管趨勢愈加嚴格，帶量採購、兩票制等政策的實施更加積壓了企業的利潤空間，使得企業開始思考透過數智化轉型尋求突破，自此數智化從區域性試點向多環節擴充套件。
在業務上，國內藥企開始構建一體化底座，更加理解資料完整性的重要程度。在轉型實踐中，傳統研發流程正經歷數智化改造，比如實驗資料錄入、報告生成等重複性工作逐漸由系統承接，研究人員得以聚焦核心創新環節。這種數智化的實踐積累，推動研發、生產、質控、銷售等環節的崗位職能進入系統性最佳化週期。
03
垂直智慧體平臺推進產業重塑
當下，AI已經從單點工具升級為戰略基礎設施。垂直領域的AI應用正以"技術架構重構+產業邏輯重塑"的雙螺旋模式，推動AI應用正規化發生根本性變革。這種變革的本質在於：透過行業知識、資料資產與AI智慧體技術的深度耦合，實現從"通用能力"到"垂直行業價值深挖"的產業升級。
以明度智云為例，作為生命科學領域AI垂直應用的領跑者，明度智雲早在2021年開始佈局關鍵AI領域，致力於將最先進的人工智慧技術融入到全場景中。截至目前，明度智雲利用計算機視覺、大語言模型、世界模型等人工智慧技術，推出了生命科學領域第一個智慧體平臺——「Atlas」，為藥企提供賦從研發、質量、生產到銷售全場景端到端賦能。
明度智雲的智慧體平臺架構
“我們認為，人工智慧將重塑藥企研發、製造、質量、銷售等各個環節，明度智雲也將繼續伴隨客戶從資料積累到智慧化的每一步，讓沉睡的資料煥發新生，共創人工智慧最佳實踐。”明度智雲CEO王非表示。
作為垂直行業的智慧體平臺，Atlas集成了DeepSeek、專業醫藥資料庫、行業專屬知識圖譜、多模態知識引擎等核心能力，能夠無縫集成藥企資訊化系統。
Atlas採用了基於風險的可信度評估框架，在設計和開發過程中，充分參考了FDA釋出的《Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory DecisionMaking for Drug and Biological Products Guidance for Industry and Other Interested Parties》，對AI模型的輸出結果進行全面評估，確保其在特定使用情境下的準確性和可靠性。這一框架不僅滿足了監管機構對資料完整性和決策透明度的要求，也為醫藥企業在實際應用中提供了堅實的保障。
此外，Atlas採取開放的生態策略，支援使用者嵌入自有模型和工具，自主建立智慧體。目前Atlas已在多個細分場景落地了一系列智慧體應用，包括研發智慧體、工藝智慧體、質量質量體等，幫助企業實現提質增效。
明度智雲AI首席科學家 Michael Li表示，"我們將AI轉化為面向生命科學的‘可進化演算法’——不是讓行業適應程式碼，而是讓程式碼理解生命。這一切才剛剛開始，明度將持續深化DeepSeek等模型應用與學習，希望透過這些創新幫助客戶更好地迎接挑戰，推動整個醫藥行業的進步。"
目前，國內創新藥頭部企業復宏漢霖，已成功應用Atlas平臺，透過工藝智慧體實現資料的智慧採集和結構化，為復宏漢霖工藝最佳化提供基礎資料。後續Atlas工藝智慧體還將透過大資料的深層分析，識別改進空間並預測未來工藝變化，推動生產流程的創新和工藝的改進。
03
中國特色，私有化部署的青睞
當然，中國藥企在快速推進數智化的過程中，也存在著自己的中國特色，特別是在資料安全方面尤為突出，為了保證企業資料的安全和私密，更多的藥企青睞私有化方案。不同於全球市場大量使用公有云方式構建整體方案，中國藥企，無論是大藥企（Big Pharma），還是初創企業（Biotech），都傾向於自行建設和運維底層基礎設施，從而保證資料的絕對可控。
DeepSeek的出現，對於中國的企業而言，意義尤為深遠——它為企業資料價值的釋放提供了更強大的支援，同時作為開源模型，也讓資料本地化部署成為可能，在確保高效智慧化的同時，更好地保障企業的資料安全和隱私合規。比如搭載大模型的DeepSeek一體機方案就能夠快速實響應私有化部署的需求，在此基礎上結合智慧體平臺的AI應用開發底座，既滿足業務場景的靈活適配和開發需求，又為技術迭代以及多智慧體應用預留演進空間。這種“可生長”的智慧基礎設施，也在重新定義企業數智轉型的底層邏輯。
DeepSeek大模型不僅讓中國AI技術站上國際競爭舞臺，更在重構著藥物研發、生產、流通的全產業鏈條。在這場變革中，中國藥企正積極探索並實踐新的發展正規化。
未來，當AI智慧體開始自主設計臨床試驗方案，當數字孿生工廠即時最佳化生物反應器引數，當區塊鏈智慧合約自動執行研發成果轉化——中國藥企的數智化革命正在突破單純的技術升級範疇，演變為生產關係的根本性變革。
而在這場變革中，以明度智云為代表的生命科學領域數智未來引領者，這些國產化數智賦能者們正在構建新型產業基礎設施。其價值不再侷限於單體業務流的管控、部分效率的提升，而是透過智慧體網路實現知識資產的持續沉澱與價值裂變——這或許是中國藥企超越式發展的終極密碼。
如今，站在技術革命與產業變革的交匯點，中國藥企又將開啟一場新的數智化征程。
*封面圖片來源：123rf
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