“AI是目前最具变革性的技术，在可预见的未来，AI不会取代人类；相反，那些与AI合作的人将取代那些不与AI合作的人。”在日前举行的第四届中欧国际工商学院MBA年度医疗健康产业论坛上，赛诺菲大中华区首席数字官赖文德的话引起不少人的共鸣。
当AI将新药研发从“十年磨一剑”压缩到“三年成一药”，中国医药创新正站在一个新的转折点上：AI如何赋能药物创新，使其从算法狂欢走向临床价值、产业价值与患者价值的统一？
与会专家提到，2026年，被视为AI制药与中国医药创新的双重分水岭，行业必须告别技术噱头，进入以临床验证为核心、以全链条转化为目标的高质量发展新阶段。
从“大海捞针”到“精准导航”
传统药物研发长期被周期长、投入大、成功率低“三座大山”压制，AI正彻底改写这一底层逻辑。论坛上，多位与会者描绘出AI重塑研发的清晰路径。
英矽智能联合首席执行官、首席科学官、药物研发负责人任峰提到，如果说，AI制药的上半场是围绕算法展开的技术竞赛，以2026年为分水岭的下半场，将回归到以临床验证为核心的成果落地。
“面对传统药物研发的种种瓶颈，AI能够在临床前阶段显著提升靶点发现、分子生成与优化等环节的效率。而这些临床前能力能否真正转化为价值，最终有赖于临床验证来检验与体现。”任峰以渐冻症为例，英矽智能利用靶点发现平台PandaOmics识别出28个新颖靶点，其中18个靶点已在果蝇模型中获得验证，提示与神经退行性症状呈现中度或强相关性。
“以此为起点，英矽智能与合作伙伴进一步探索，形成了面向渐冻症的老药新用策略。从靶点发现到应用于患者仅用时三年多，体现了AI在提升研发效率、降低成本并提高成功率方面的实质价值。”任峰说。
可以说，这是一个从“大海捞针”到“精准导航”的过程，但要真正用好AI也并非易事。尽管AI在特定环节已展现出突破性效率，但要将这种单点成功转化为覆盖研发全流程的系统性能力，企业还得跨越多重障碍。
“麦肯锡的数据显示，全球约75%的AI项目以失败告终。”赖文德认为失败有多种原因，比如，有的企业被技术本身迷惑，忘记了解决真正的业务问题，还有的企业将AI简单叠加在现有流程上，而没有重新设计工作流，加之缺乏高质量的数据基础等，导致大量AI项目没了下文。
赖文德称，需要从理解用户痛点开始，重新定义工作流，并实现从概念验证到规模化的跨越，“赛诺菲从五年前就开始在中国构建‘AI就绪的数据基础’，这使得公司在生成式AI浪潮中比大多数竞争对手更具优势。”
研发优势尚未真正转化为产业优势
眼下，中国医药创新正站在关键历史节点。中国医药创新促进会首席专家宋瑞霖在论坛上给出一则判断：今年是中国医药创新业态的转折点，从政策层面看，生物医药已与集成电路、低空经济等并列，被定位为新兴支柱产业，“中国在生命科学机构、临床试验数量、研发管线等方面已与美国形成并驾齐驱格局，去年我国BD（创新药对外授权）总额约1400亿美元，超过中国电动汽车全年出口额。”
但他同时谈到，研发优势尚未真正转化为产业优势，后半程商业化能力仍然缺失。比如，国内某创新药企某款自研药物的授权首付款仅数千万美元，被中间商买走后，一年后又转手给了其他公司，变成了数十亿美元，这意味着中国药企虽然已有能力做出国际水平的原创新药，但缺乏全球化的商业化与资本运作经验，导致创新药资产的实际价值被低估，差价被海外中间商赚走。
宋瑞霖认为，出路之一在于重构支付体系：从“三医联动”转向医疗、医保、商保、医药四方协同，建立更加多元的支付体系，推动研发优势更好转化为产业优势，“完善国内市场环境、提升市场空间，是当前地缘政治下中国医药创新的必然出路。”
如果说支付体系解决的是“价值回报”问题，那么技术路径的选择则决定着“价值创造”的方向。
“2017年中国曾有200多家医疗AI影像公司，如今不足20家。”联影智能业务副总裁霍权认为，行业起伏之中，筛选企业的唯一标准就是“能否为医疗行业提供真正的价值”。他提到，医疗AI已进入大模型驱动的多模态智能体时代，大模型让技术进入“时间折叠”，前沿科技的迭代节奏持续提速，短期内行业创新成果的产出效率将迎来跨越式提升。“然而，效率的跃升并不自动等同于价值的落地，技术跑得越快，越需要警惕方向上的迷失。毕竟AI在医疗行业的意义从来不是炫技，而是解决真实的临床问题、创造切实的临床价值。”霍权说。
在与会专家看来，AI不是为了替代科学家，而是要让研发者得以摆脱技术喧嚣，重新回归疾病本质与临床需求。这也意味着，人的作用始终至关重要。
才金医药董事长兼CEO宫惠民提到，当下科学家创业普遍面临研发、融资、管理、个人精力与人格韧性五大瓶颈，AI虽提升了研发效率，却还无法从根本上打破瓶颈。“聚全球科研之力、人才之力、资本之力，整合全球优质研发资源，一起探索研发新范式，有望跨越创新药研发‘死亡谷’。”
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