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）