传统药企加速拥抱AI，借力技术谋求产业弯道超车

当创新药研发的“双十定律”——十年时间、十亿美元投入——成为制约行业发展的天花板，人工智能正成为撬动这一困局的关键变量。2026年，AI制药已经从“要不要做”变成“谁跑得更快”的新竞赛。一批传统药企正借助AI技术，在靶点发现、分子设计、临床研究等核心环节加速突围，试图在这场产业变革中实现“弯道超车”。

2026年，AI制药迎来了前所未有的政策窗口期。

国家战略层面，顶层设计密集落地。 2026年《政府工作报告》首次将生物医药明确列为国家层面的“新兴支柱产业”；国务院正式印发《国民健康“十五五”规划》，明确提出“全链条支持创新药和医疗器械发展应用”，将AI赋能医药上升为国家战略任务。

部委专项层面，数智化转型路径清晰。 工业和信息化部等七部门于2025年印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，提出到2027年打造100个以上数智技术应用典型场景、建成100个以上数智药械工厂；到2030年，规上医药工业企业基本实现数智化转型全覆盖。

监管层面，AI深度嵌入药品全生命周期。 2026年4月，国家药监局发布《关于“人工智能+药品监管”的实施意见》（国药监综〔2026〕6号），提出到2030年初步构建药品监管与人工智能融合创新体系，人工智能在审评审批、监督检查、检验监测、政务服务等场景中有效应用。中药注射剂等品种的生产、检验也将推进全程数智化。

支付端同样迎来突破。 2026年3月，国家医保局正式将12项AI辅助诊断项目纳入全国统一医保乙类目录，中国由此成为全球首个将AI诊断大规模纳入国家医保体系的国家。

政策体系的层层递进，为传统药企拥抱AI提供了清晰的制度环境和明确的发展预期。

二、研发效能革命：从“暴力试错”到“精准工程”

传统药物研发从靶点发现到临床试验平均耗时超10年，单个新药研发成本平均超26亿美元，成功率仅约10%。AI正在以惊人的效率改写这一公式。

研发周期大幅压缩。 英矽智能披露的数据显示，其AI平台已发现29条管线，平均仅用12至18个月便完成从立项到候选分子确定全过程，研发周期缩短50%—70%，研发成本从数千万美元降至百万美元级，降幅达80%—90%。AI可使药物总研发周期平均缩短三分之一至一半，总成功率由10%提升至14%。

具体环节的效率提升同样显著。 镁伽鲲鹏实验室依托自研自动化平台，在抗体研发环节可将传统研发周期缩短60%—80%，综合研发成本降低30%—70%以上。剂泰科技的AiTEM人工智能制剂平台，将临床前制剂优化周期从行业平均的1—2年缩短至3个月内完成。晶泰科技的Kodexia™平台在一款siRNA管线中，仅用7个月便进入PCC确认阶段，较行业平均的12至18个月显著缩短。

中国药企的实践同样亮眼。 广药数科利用AI将小分子早期药物发现周期从行业平均1—2年缩短至3—6个月。健康元搭建的端到端AI制药研发平台，实现新颖活性分子命中率提升2倍至5倍，化合物虚拟筛选周期由传统数个月压缩至数天。

如果说传统制药像一场碰运气的“炼金术”，AI正将其变成精准的“工程学”。

2026年，全球制药巨头开始集中加码AI——阿斯利康收购Modella AI，罗氏扩展全球AI基础设施，礼来与英伟达达成超10亿美元合作。中国药企同样加速入局，多家传统药企已交出可量化的数智成果。

2026年5月，广药集团与华为签署AI制药生态合作协议，双方联合打造自主创新的AI药物设计平台，覆盖靶点发现、分子设计、虚拟筛选、临床研究、注册申报等全链条环节。

广药AI制药联合创新项目已顺利完成POC（概念验证）测试，测试结果超出预期——这是业界首次实现自主创新的AI药研模型与昇腾、鲲鹏技术适配和生产业务验证。在单轮生成320分子的实测中，效率较业界水平提升1.08倍。2026年世界人工智能大会上，该项目入选工信部《人工智能高价值场景应用案例集》，成为国内制药行业唯一入选项目。

作为生物医药领域的龙头企业，天士力联手清华大学、北京大学等高校，借助华为、阿里的通用大模型，共同开发中医药领域的垂类大模型——“数智本草”大模型。该模型融合生物、化学等数十个模块，上游可进行药材溯源，中游助力药物创新研发，下游辅助医生智能诊疗。

依托这一平台辅助开发的一款治疗间质性肺病的中药配方，已获得国家创新发明专利授权，从立项到药效验证仅用18个月，即将展开临床试验。目前，天士力还有近10款创新中药正在同步研发。

健康元已完成主流AI模型本地化部署，搭建起整合靶点识别、分子生成、ADMET预测及逆合成分析的端到端AI制药研发平台。今年上半年，这一平台实现新颖活性分子命中率提升2倍至5倍，化合物虚拟筛选周期由传统数个月压缩至数天。

与此同时，健康元呼吸领域首款化药1类创新药玛帕西沙韦胶囊商业化推进顺利，2026年6月已正式申报国家医保药品目录调整。截至今年6月末，该公司已布局超过20款1类创新药管线。

2026年4月，东阿阿胶与AI药物研发公司昂心生物在香港科学园签署项目合作协议，推进AI驱动的生物医药研发进程。这是人工智能与传统医药的深度跨界融合。

此外，众生药业正从传统中药企业向创新型医药健康企业迈进，结合小分子、多肽药物等平台优势，逐步打造AI驱动的药物发现平台。翰宇药业利用大模型助力多肽工艺优化；柳药集团借助AI求解器让物流可视可观。

互联网科技巨头的入局，正在从另一个维度加速AI制药的产业化进程。

2026年6月，“医药工业数智化转型促进中心”正式成立，华为与恒瑞医药、复星医药、晶泰科技等十余家企业联合参与。百度通过百图生科押注生命科学基础大模型，其xTrimo V4生命科学大模型已在多个概念验证项目中完成验证。6月15日，百图生科与和铂医药共建MegaStream TechBio，AI原生分子验证效率预计提升500%以上。腾讯则通过投资切入医疗健康领域。

字节跳动早在2020年便内部布局AI药物发现赛道，2025年相继推出Protenix、Seedfold两大核心模型，2026年推出面向真实药物研发全流程的AI制药平台Anew Labs。今年4月，字节首次披露了一款处于临床前的IL-17小分子抑制剂AN-5162，瞄准银屑病等自免疾病。

尽管AI制药正在加速落地，但挑战依然存在。传统药企切入创新药赛道具备稳定的现金流、完备的产业化链条和成熟的销售网络等内生禀赋，但源头创新能力相对薄弱、创新项目全流程管理经验有待积累。

不过，正如中国电子商务专家服务中心副主任郭涛所言，AI制药可以缩短靶点验证、分子筛选优化的周期，降低早期研发试错成本，帮助传统药企补齐源头创新短板。传统药企若能将自身药物开发经验、临床资源与AI技术有效结合，将有利于其转型，走出符合自身优势的创新发展之路。

2026年，AI制药行业正站在从“概念验证”到“价值兑现”的关键转折点上。全球AI驱动的新药临床管线从2017年的4个增至2026年6月的179个，其中9个已进入III期临床阶段。中国AI制药市场也在2025年突破6亿元，增速与全球同步。

从政策红利到技术突破，从企业实践到产业协同，传统药企正在借力AI谋求一场深刻的研发范式变革。当AI从边缘工具变为核心引擎，中国药企“弯道超车”的可能性，正在从愿景走向现实。