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2026年以来，全球人工智能（AI）制药领域合作浪潮持续涌动，产学研、中外药企间的协同创新案例密集落地，人工智能与生物医药的融合正进入规模化应用阶段。

近日，阿斯利康与清华大学签署校级科研合作协议，并联合成立“清华大学（智能产业研究院）—阿斯利康人工智能药物研发联合研究中心”，聚焦AI药物发现、转化医学、临床开发等核心领域展开深度合作，推动研究成果加速走向临床与应用。

这是当前药企深化AI布局的一大缩影。AI制药在经历2025年起步探索期后，2026年开始出现快速增长态势。放眼全球，阿斯利康、辉瑞、强生、赛诺菲、诺华等前20大制药巨头均已与AI企业建立合作关系；国内创新药企业也加速拥抱AI技术，行业迎来发展黄金期。

阿斯利康全球高级副总裁、全球研发中国负责人何静表示，中国在科研实力、临床资源及创新生态等方面的综合优势日益凸显，正逐步从全球医药创新的重要参与者转变为关键驱动力。这一趋势推动跨国药企在中国不断寻求创新伙伴和合作机会，形成更加开放、协同的全球创新网络。

在传统创新药研发面临“双十定律”桎梏的背景下，AI技术正以大幅提升效率和成功率的核心优势，改写全球药物研发的产业格局。综合开发研究院分析指出，生物医药与AI正从并行发展向融合共生转变，建议中国推动监管模式优化、部署AI制药新型基础设施、建立公共临床研究数据库、推动产学研医协同创新，抢占未来发展先机。

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效率变革

创新药研发领域长期受制于“双十定律”，一款创新药从启动研发到上市平均成本超10亿美元、研发时间超10年，且行业研发效率持续走低。

而AI技术的介入，正从工具升级、路径变革、决策优化等维度，打破传统研发的效率瓶颈，成为药物研发领域的效率革命引擎。何静强调，人工智能正从“增效工具”走向“重塑研发范式”，正在重新定义开展研发的方式。在临床前阶段，通过数据积累、算力提升和算法优化，AI能够更高效地筛选正确靶点和化合物，推动新型生物标志物的发现、将关键研发决策前移；在临床开发阶段，AI可优化临床试验设计、精准识别特殊患者群体、从而全链条提升研发成功率。

从工具层面来看，AI技术实现了药物研发各环节的效率跃升，直接推动研发成本与时间的大幅下降。有研究指出，AI在首创新药发现的临床前及临床阶段可使时间与成本下降多达50%。这一优势在药物虚拟筛选环节体现得尤为明显。

以DrugCLIP模型为例，清华大学智能产业研究院副院长兰艳艳教授向21世纪经济报道记者介绍，该模型将传统药物筛选的速度提升100万倍，这一突破让人类得以探索此前无法触及的广阔领域。类药化学空间约为10的60次方，传统筛选方法仅能覆盖极其有限的化合物子集，而AI驱动的筛选方法可实现高维化学空间的高效遍历与活性分子富集，大幅提升研发效率并扩展可探索的药物分子范围。

波士顿咨询公司的报告同样印证了AI的价值。报告显示，AI生成的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%～90%，远高于40%～65%的历史行业平均水平，AI助推新药研发成功率将从目前的5%～10%提高到9%～18%。

更深远的变革在于，AI带来了药物研发范式的转换。兰艳艳教授指出，传统药物研发依赖科学家提出假设并通过长期实验验证，其效率高度受制于人类已知知识，而AI的数据驱动模式可整合文献、实验、知识图谱等多模态大规模数据，自动挖掘潜在的科学假设，在复杂数据关联发现层面具备显著优势，为药物研发等复杂科研任务开辟全新机遇。

AI Agent（智能体）的出现，则为药物研发带来了决策层面的质的提升，有效应对传统线性研发模式中的“误差累积”难题。兰艳艳教授表示，传统药物研发按照分步线性流程，缺乏跨环节决策的前瞻性?/span>