依托AI技术，国内医药CXO企业正加速推进新药研发效率升级。从政策支持到产业实践，AI制药正以本土化路径破解传统新药研发
国家层面对AI制药的扶持力度不断加大，为行业发展提供了明确的政策导向。“十五五"规划明确提出"全面实施’人工智能+'行动”[1]；2025年4月，工信部、国家卫生健康委等七部门联合发布《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，提出到2027年建设10个以上医药大模型创新平台，打造100个以上医药工业数智技术应用典型场景[1]。
2025年12月，工信部等八部门又联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，将"提升医药智能研发"明确为AI赋能的重点攻坚领域[1]。地方层面同样积极响应——江苏省发布《"人工智能+"行动方案》，提出推动AI在药物靶标筛选、药物分子设计等场景中的应用[1]；广西则发布了《深入实施"人工智能+"三年行动方案（2026—2028年）》，提出加快建设"AI+天然药物"等标杆级应用平台[1]。
AI技术在实际药物研发中的应用已取得显著成果，传统研发的瓶颈正被逐步打破。以英矽智能的AI原创药物Rentosertib为例，这一候选药品从靶点发现到IIa期临床仅用了18个月，耗时为传统研发的三分之一，研发成本降至传统模式的十分之一[1]。
在体外诊断试剂领域，贝克曼库尔特医学诊断全球副总裁兼中国区总经理陈淮表示，以往用传统技术筛选生物标志物大概需要5年，而借助AI技术可缩短至18个月，大幅提升了研发效率[1]。国际层面，美国生物技术公司Generate:Biomedicines宣布，采用人工智能设计的首个抗体药物GB-0895已正式进入两项III期临床试验[2]，标志着AI技术在制药领域从理论验证向实际应用的重要转变。
传统CXO企业加速与AI技术平台的融合。康龙化成的一笔重要交易标志着其打通了高质量合规的患者数据与AI技术平台[1]。这项整合不仅将提升临床研究中患者入组匹配、随访、数据管理等多环节效率，还将进一步推动AI模型向非肿瘤领域拓展，建立统一的多模态数据标准，融合基因组学、影像学等疾病特征，实现跨病种数据整合[1]。
康龙化成总裁兼COO楼小强表示，控股海心智惠是集团从"全流程一体化国际化CRO、CDMO服务提供商"向"数据和AI赋能的CRO/CDMO服务商"升级的重要一环[1]。这是传统CXO巨头面对AI浪潮的一次关键的"补链强链"布局。
AI制药企业与创新药企的合作日趋频繁，产业生态正在快速成型。在国内市场，晶泰科技、英矽智能两家AI制药企业稳居授权合作交易数量前列，三优生物、华深智药等企业也凭借核心AI能力斩获多笔重磅交易，恒瑞、石药等传统药企的AI驱动BD项目占比同样显著提升[1]。
全球范围内，合作热度持续升温——2026年开年半个月内，跨国药企AI制药相关合作已超9起，总额超60亿美元[1]。NVIDIA与礼来公司共同宣布将成立AI联合创新实验室，致力于运用AI技术解决制药行业长期面临的诸多挑战，该实验室将基于NVIDIA BioNeMo平台及Vera Rubin架构搭建基础设施[2]。从政策顶层设计到企业技术突破，从资本密集加注到产业生态成型，AI制药正以本土化路径推动我国医药产业迈向新的高度。