新药研发深陷“三个十”困局，行业亟待效率革命

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创新药研发正经历一场持续多年的投入产出失衡。业内普遍用三个“十”来概括这一结构性难题——平均研发周期超过十年、单款药物累计投入不低于十亿美元、最终成功上市的概率不足一成。这组数字背后，是制药行业数十年来始终未能有效突破的效率天花板。

对于正处于从仿创结合向原始创新转型关键阶段的中国医药产业而言，研发效率偏低、试错成本过高的约束尤为突出。传统研发模式下，仅苗头化合物筛选一个环节就需要耗费12至18个月，大量的人力与资金资源在早期验证阶段被持续消耗。源头创新的门槛不断抬升，越来越多的药企在研发投入与产出之间感受到前所未有的压力。如何借助技术手段压缩研发周期、降低试错成本，已成为国内药企突破创新瓶颈的核心命题。

在这一背景下，人工智能与制药产业的深度融合被寄予厚望。AI技术在海量数据处理、分子结构预测、药物活性评估等方面的天然优势，使其成为破 解新药研发“高投入、长周期、低成功率”困局的重要突破口。但长期以来，核心算法与算力底座多依赖海外技术架构，数据安全与自主可控问题始终是制约国内AI制药发展的关键瓶颈。

全栈国产化AI平台问世，研发效率实现量级跃升

作为广药集团数字化科创的核心载体，广州医药数智科技有限公司（以下简称“广药数科”）紧扣集团数字化发展战略，联合华为技术有限公司、首芯分子（北京）医药科技有限责任公司，共同打造了全栈国产化AI新药智能研发平台。

该平台的最大亮点在于“全栈国产化”——依托国产算力底座搭建，配套完整的数据安全管理机制，实现软硬件全流程自主可控。这意味着从底层算力到上层应用，整个技术链条不再依赖海外供应，既保障了核心研发数据的安全，也为后续规模化推广扫清了技术与政策障碍。

在技术架构上，平台采用多智能体协同架构，整合分子生成、实验验证、数据反馈等全流程研发环节，构建起“计算设计—实验验证—模型迭代”的一体化研发闭环。依托自主分子生成技术，平台能够高效服务集团内部的创新药研发工作，实现从虚拟筛选到实验验证的快速流转。

据广药数科方面介绍，目前平台已完成概念验证测试，苗头化合物的筛选发现周期可从传统模式下的12至18个月大幅压缩至1至3个月。仅此一项突破，就将新药研发最前端、最耗时的环节缩短了80%以上。与此同时，临床前阶段的整体研发效率可实现一倍以上的提升。伴随研发项目的持续推进，平台还将不断沉淀医药研发经验数据，逐步形成可复用的专属研发知识库，为后续创新药源头探索提供长期、可持续的数据支撑。

国家级案例认证，成制药领域唯一入围标杆

2026年7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）人工智能国际标准化论坛在上海浦东世博中心正式举行。本届大会以“智能伙伴 共创未来”为核心主题，是全球AI领域规格高、影响力大的产业盛会。

会议期间，工业和信息化部正式发布《人工智能高价值场景应用案例集》。该案例集面向全球范围征集各领域人工智能落地标杆方案，集中呈现我国产业数字化的前沿实践成果，具备较高的行业认可度与产业示范价值。

由广药数科牵头联合华为、首芯分子共同申报的《国产算力驱动的新药创制AI智能体研发与应用》项目，凭借突出的技术创新性、可复制的落地模式与鲜明的行业代表性，在医药健康赛道众多参评项目中成功突围。值得注意的是，该项目是本次案例集收录项目中国内制药行业唯一入选的标杆方案。这一国家级认证不仅是对项目技术实力与落地成效的高度认可，更标志着国产算力驱动的AI制药路径获得了国家层面的权威背书。

生态协同持续深化，产业级复制路径日益清晰

大会举办同期，广药数科与华为及其生态伙伴正式签署生态合作协议，进一步深化双方在AI制药领域的技术协同与联合攻关。这一签约标志着双方合作从项目层面上升至生态层面，为后续更深层次的技术融合与产业协同奠定了制度基础。

广药集团董事长李小军表示，“AI+制药”将极大重塑新药研发的生态格局，广药集团希望与华为等合作伙伴携手，努力探索AI赋能下传统制药行业的破局之道。这一表态折射出广药集团对AI制药战略价值的深刻判断——AI与制药产业的深度融合，绝非简单的工具替代，而是对新药研发生态的系统性重塑。

广药集团方面表示，下一步将持续深化与华为等国产算力企业的协同攻关，不断迭代升级国产化AI药物研发平台，夯实集团创新药源头研发实力。与此同时，集团还将积极输出可标准化落地的AI制药解决方案，带动国内生物医药行业的数字化协同升级，以科技创新驱动产业高质量发展，为健康中国建设注入源源不断的产业动能。

从行业视角来看，广药数科此次入选国家级案例集并深化与华为的生态合作，其意义远不止于一家企业的技术突破。全栈国产化AI制药平台的成功落地，意味着中国制药行业在核心环节上具备了摆脱海外技术依赖的能力；而入选国家级案例集，则意味着这一路径获得了从产业到政策的双重认可。随着平台经验的持续沉淀与输出，一条从单点突破到产业协同的AI制药国产化路径正日渐清晰，为整个生物医药行业的数字化转型提供了可参考、可复制的实践范本。