产业观察
超100个AI药物进入临床阶段 AI制药为何仍被数据卡住
📋总体概括
在2026张江药谷大会「AI+制药前沿论坛」上，专家们指出AI制药的核心瓶颈在于数据。据L.E.K. Consulting统计，截至2025年全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超100个，超90家中国本土企业与AI biotech建立合作，资本也更青睐AI制药公司。但与会者强调，AI制药缺的不是普通大数据，而是高质量、机制性的结构与临床数据，同时跨模态配对数据匮乏、数据回流闭环能力不足，制约模型在新分子上的预测表现。
⚡关键信息
- ▸截至2025年，全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超过100个，呈指数级增长。
- ▸超过90家中国本土制药企业已与AI biotech公司建立合作关系。
- ▸力场采样彭向达指出生物分子高质量结构数据远少于互联网文本，模型面对新分子时预测性能衰减。
- ▸上海交大陈洛南表示AI制药训练急需跨模态配对数据，而行业现有数据大多为单模态。
- ▸专家认为真正瓶颈是贴近真实研发的机制性数据及数据持续回流的闭环能力。
🔥犀利点评
AI制药吹了这么多年，100个分子进临床看似成绩单亮眼，实际是被资本热度堆出来的数字。本质问题很残酷：药不是靠文本语料能学出来的，生物机理数据既采不到也买不到，没有湿实验闭环回流的AI模型，到了全新分子面前就是花架子。与其说这是技术瓶颈，不如说是行业必须回到苦活累活——自己造数据、建闭环，否则AI制药永远停在「辅助」二字上。
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