近期 ，“AI制药”概念持续升温
，不少创新药企频频提及AI技术布局与落地应用。热度之下，更需冷静审视：AI赋能创新药企业的核心价值 ，究竟在于给传统流程贴上智能标签
，还是在于实质性打通技术理念与产业落地之间的壁垒？

　　答案显然是后者 。笔者认为，打通这道壁垒的关键 ，在于“如何因企制宜 、分层施策
”的路径设计——大型企业怎么建
、中小企业怎么借力、全链条怎么打通，这决定了AI赋能新药研发究竟能跑多快
。

　　大型创新药企自建垂直专属AI大模型
，深耕核心研发能力。大型创新药企依托长期积累的研发管线 、临床数据
、生产质控体系，可将核心发力点落在模型专业性、产业适配度上 ，通过系统梳理 、标准化沉淀自有研发、临床试验
、药品生产全维度数据
，打造贴合自身管线布局、生产规范 、质量管控标准的定制化AI工具 。

　　中小创新药企走协同共享路线
。中小创新药企普遍面临数据储备不足
、算力成本高昂、AI专业人才稀缺等现实瓶颈，依托产业协会 、产业园区
、高校科研机构搭建公共AI制药服务平台 ，构建合规的数据共享、算力共用 、模型共建的产学研用协作体系
，是中小药企最优解。

　　政策扶持与合规监管双向护航 。相关部门可完善产业算力配套基建，优化AI辅助研发新药的审评审批规则；对数据完整
、验证充分、落地成效突出的“AI制药
”项目 ，提供差异化审评支持
，充分释放AI技术带来的创新活力。同时，监管细则需持续细化 ，明确AI模型数据来源 、底层算法逻辑
、有效性验证标准、业务应用边界的强制披露要求
，实现AI辅助研发全流程可追溯 、可解释、可核验
。

　　资本市场评判创新药企布局AI的价值时，应当重点关注企业分层布局落地程度
、数据治理与应用能力、全链条智能化增效成果以及合规经营水平 ，引导产业以分层化 、全链路的务实布局，真正释放“AI制药”的产业实效。

　　AI与创新药的深度融合
，是涉及技术
、数据、业务流程 、产业监管的系统性产业变革 。无论如何，AI都无法跳过药物研发固有的科学规律 ，唯有通过多方联动
、分层布局
，AI方能重塑生物医药研发的底层逻辑，为行业高质量发展注入持久动能
。

（文章来源：证券日报）