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【央视新闻客户端】
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“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 。广药集团采用昇腾智算超节点、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 ，昇腾智算超节点 、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）
