AI制药产业化，再获助力。

大洋彼岸，诺和诺德宣布与Anthropic达成合作，将借助Claude Science平台加速新药发现与开发。

而在国内，科技巨头字节跳动分拆的AI制药公司新生探途（Anew Labs）完成2.9亿美元天使轮融资，投后估值达15亿美元，核心团队由AI4S算法人才与资深制药专家构成。

政策端，工信部等十部门印发《医药工业发展“十五五”规划》，明确将人工智能赋能药物研发列为前沿技术攻关方向，提出加快AI、量子计算、计算医学等新技术与药物研发的深度融合。

这是继2025年《医药工业数智化转型实施方案》后，政策层面对AI制药的又一次系统性定调，标志着AI赋能药物研发已从企业自发探索上升为国家产业战略。

国金证券研报指出，AI新药破局在即，首选管线丰富、兑现力强者。随着AI制药行业奇点来临，首个重要时点，必然是人类首个AI驱动研发的药物的获批上市。

为此，本期为大家整理了10家业务布局AI创新药领域的公司，以供研究讨论。

注意：以下内容仅供行业研讨与学习交流，不构成任何投资建议、操作引导或收益承诺，若读者据此操作，风险自担。

第一家：复星医药

业务关联：自主研发了企业级AI决策平台PharmAID，针对专业医药语料和研发数据进行微调，已集成竞品分析、临床竞争性能评估、等全环节决策工具。

公司亮点：建立了AI药物发现模型体系“星图计划”，在2026 BIO-IT世界大会上展示了多项AI驱动药物研发的成果。

第二家：恒瑞医药

业务关联：其自主研发的AiTEM人工智能制剂创新平台将在恒瑞医药进行本地化部署，加速药物制剂配方开发效率。

公司亮点：是国内创新药头部厂商，AiTEM平台部署后，将直接服务于恒瑞医药的制剂配方开发环节，利用AI技术显著缩短临床前优化周期。

第三家：皓元医药

业务关联：整合计算机辅助药物设计和人工智能辅助药物设计算法，已搭建集高价值化合物库、技术与服务、MedChemAI智能平台于一体的“一站式药物筛选平台”。

公司亮点：其MedChemAI智能平台集成化合物库筛选、化合物库生成、AI大环分子生成及定制合成等一站式线上服务，为全球研发客户提供智能化创新药研发解决方案。

第四家：泰格医药

业务关联：与英矽智能签署战略合作协议，双方将围绕创新药产品的临床研究开展长期战略合作，通过AI来驱动药物研发提速增效，助力创新药更快落地。

公司亮点：将数字化、智能化作为核心发展战略，自研AI大模型平台已落地商用，布局药物警戒、CRA辅助等AI应用。

第五家：百奥赛图

业务关联：发布新一代AI驱动的抗体发现平台RenSuperWorkstation，成功构建了“真实抗体序列库+AI+自动化智造平台”的三重驱动架构。

公司亮点：自主开发了RenMice全人抗体小鼠平台，并在此基础上启动了“千鼠万抗”计划，拟对1,000余个潜在抗体药物靶点进行规模化的抗体药物筛选、验证与开发。

第六家：康龙化成

业务关联：深入推进AI与自动化技术在核心研发环节的融合应用，包括冷冻电镜自动化数据采集与处理、AI驱动的酶与蛋白设计，并不断优化药物DMTA周期。

公司亮点：近期深化新方法学（NAM）技术布局，扩充类器官/器官芯片模型，并探索虚拟筛选与建模等技术应用。与逻辑比特、浙江大学、智平方达成合作。

第七家：药明康德

业务关联：其全链条湿实验能力能补全AI训练数据的缺口，让AI预测与实体实验形成可验证、可迭代的良性循环，推动AI技术从碎片化工具升级为全流程赋能系统。

公司亮点：是国内CRO头部厂商，面向国际药企提供定制化研发服务，拥有客户数量超过3,000家,是全球顶尖小分子医药企业的长期合作伙伴。

第八家：百诚医药

业务关联：其依托AI智药平台与类器官平台用于内部创新药研发、高通量筛选与药效验证等环节，提升研发效率、缩短研发周期、降低开发成本。

公司亮点：与国科大杭高院积极探索AI及类器官等前沿技术在药物研发中的产业化落地可能性。

第九家：泓博医药

业务关联：深度布局靶向蛋白降解技术，利用自行研发的AI工具设计并合成了大量分子胶分子，目前分子胶库已初具规模并持续扩展。

公司亮点：其自研的DiOrion平台可提供覆盖药物研发全过程的一系列专业化服务，涵盖从靶点识别到化合物优化的多个关键环节。

第十家：成都先导

业务关联：依托DNA编码化合物库（DEL）核心技术，构建了“DEL+AI+自动化”一体化分子优化平台HAILO，并与成都超算中心运营管理有限公司签署战略合作协议，共建AI药物研发算力底座。

公司亮点：其DEL库小分子数量已突破1.2万亿，是全球已知化合物最多、规模最大的实体小分子化合物库，合成砌块接近40,000种。

目前来看，行业仍处于关键验证。AI能否真正提升临床成功率，数据隐私、算法可解释性、监管审批与商业化路径，仍是横亘在每一家企业面前的现实课题。

文章内容来自慧牛通识，流程工业整理编辑，责任编辑:邵丽竹，审核人:何发

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目前来看，行业仍处于关键验证。AI能否真正提升临床成功率，数据隐私、算法可解释性、监管审批与商业化路径，仍是横亘在每一家企业面前的现实课题。