生物医药行业正站在新旧动能转换的十字路口。
一方面是基础研究的加速突破，另一方面是研发成本的持续攀升与支付端压力的不断增大。如何破解效率、成本和质量的“不可能三角”，实现高效、低成本的创新，成为摆在所有制药公司面前的共同课题。
MNC和本土药企们都在过往的研发体系之上寻求新的效率提升工具。这两年大热的BD浪潮，一定程度上也是一种“借炉子生火”的方式，用以提高创新产品落地的确定性。
但对于整体制药行业而言，License只是一种研发时间&精力成本的转移，并未从整体层面解决创新药回报越来越低的底层逻辑。
而乘着AI的东风，制药因为监管问题虽然是一个对新科挤拥抱相对保守的行业，但从供需两侧，都推动着全球制药公司不得不去朝着该方向探索。
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全球视野：构建端到端的AI制药工业互联网
在讨论AI如何赋能制药之前，其实可以把整个新药开发做一个简单的拆分。其实可以发现，一个理想的、贯穿制药全流程的AI平台大致应该含以下几个方面。
上游-候选药物发现：利用AI生成蛋白质结构、设计化合物或抗体序列；中游-临床前验证：通过高通量自动化实验室在细胞及动物水平上快速验证AI的假设，产生高质量数据反哺模型；下游-临床开发：利用真实世界数据（RWD）优化临床设计、筛选患者并加速试验进程。
在这一宏大的框架下，MNC们正根据自身的资源禀赋，通过激进的外部结盟与内部重构，试图拼齐这块“效率拼图”。
诺华在“上游”层面与微软合作打通内部研发数据共享与赋能；同时联合英伟达及若干欧洲制药公司，共同打造了一个名为MELLODDY临床数据共享项目。
罗氏深耕“中游”，以Lab-in-a-Loop重新定义验证闭环，旗下的基因泰克敏锐地抓住了“湿实验验证”这一核心痛点，2024年与英伟达达成历史性合作，利用BioNeMo框架强化底层算力；同时与Recursion深化合作，利用其庞大的细胞图像数据来训练模型。
赛诺菲突袭“下游”，公司选择了一条更为激进且差异化的路径，喊出“All in AI”的口号，通过与OpenAI及Formation Bio的独家合作，直接引入通用大模型能力，重塑患者招募、数据清洗及监管文档撰写流程，意图解决“临床开展速度”这一行业痛点。
全球制药一哥礼来，对AI做出了上中下游全面拥抱的态势。礼来在算力基建上高调联手英伟达打造“AI工厂”，并以此为基座构建了全栈闭环：在上游，豪掷重金结盟Isomorphic Labs与Genetic Leap，利用AI锁定分子设计的“上帝视角”；在中游，通过开放Lilly TuneLab模型构建数据护城河；在下游，利用算力实现临床试验的“数字孪生”预演。礼来试图用最昂贵的算力与数据，换取研发确定性的质变。
其实MNC的AI军备竞赛的参与者名单几乎囊括了所有制药巨头。除上述之外，辉瑞设立了首席AI及分析官，致力于打造业界领先的AI引擎，并与CytoReason等公司深度合作构建免疫系统模型；默沙东则与Caris Life Sciences及Exscientia联手，利用AI挖掘临床分子数据以加速肿瘤药物开发；阿斯利康和GSK也纷纷通过高额BD交易或自建团队，在抗体设计、功能基因组学等领域构建AI护城河。整个MNC阵营正集体从“试水者”转向“布道者”。
MNC们都在试图构建一个“从靶点发现到临床上市”的完整数据闭环。那么，中国企业该如何在结合自身条件的情况下，找到属于自己的AI进化之路？丽珠医药提供了一个极具参考价值的“务实样本”。
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丽珠医药的AI实践
在讨论丽珠的效率革命之前，首先需要厘清这家公司的基本面底色。
不同于许多依靠单一技术平台“单脚跳”的Biotech，丽珠医药在资本市场眼中更像是一个“多边形战士”。作为一家业务架构涵盖了化学药、生物药、中药、原料药及诊断试剂的“全能型”选手，丽珠在业内常被对标为“中国的罗氏”。
其不仅拥有国内顶尖的微球技术平台，在生物药领域也布局了抗体药物及疫苗平台，且在消化道、辅助生殖、精神/神经等专科领域确立了其龙头地位，在自免、代谢、心脑血管等慢病领域也逐步展开管线布局。此外，其从原料药到制剂生产一体化的CMC能力，也构筑了相当深的护城河。
正是基于这样扎实而全面的产业底座，丽珠医药没有盲目进行军备竞赛，公司精准地将AI作为“效率工具”，深度嵌入到了自己最擅长的微球工艺、生物药放大及临床运营等具体场景中。
而在最近一两年，丽珠医药的临床推进速度显著加快。无论是创新药IND的获批数量，还是关键临床试验的入组与封库速度，都呈现出一种“小步快跑”的态势。在行业普遍面临资本寒冬、研发周期拉长的背景下，这种逆势提速显得尤为反常。
这种“反常”一点程度上也和丽珠医药的AI战略有关。那丽珠是怎样做的呢？
首先是唤醒沉睡的“数据资产”。
在AI赋能制药的框架中，数据是驱动一切的燃料。然而，传统研发实验室往往是“数据孤岛”的重灾区，大量高价值的实验记录和色谱图谱分散沉睡。
丽珠医药务实地从“数据基建”切入，构建了实验室数据管理自动化平台。这一平台重塑了实验室的工作流，将繁琐的人工数据处理转化为高精度、自动化的智能提取，解放了科研人员的大脑；更重要的是，它将原本静默的“死数据”盘活成了流动的“活资产”。
基于这些高质量的历史数据，平台能够进行趋势预测，提前侦测实验风险。这相当于为后续的AI应用打下了坚实的地基，确保了AI模型有“粮”可吃。
其次是在下游临床运营管理上，通过智能匹配大幅降低临床成本。
临床试验占据了新药研发成本的大头，被称为行业的“碎钞机”。丽珠在临床端打出了一套漂亮的“组合拳”。
在患者筛选上，丽珠自主开发的“筛宝”系统能够实现AI自动扫描、分析病历，极大地提高了人工审核的效率和初筛准确率，在争分夺秒的患者招募战中抢占先机。在面对SAE和PK等海量数据的一致性核查时，AI审核平台将人工比对这一繁琐过程大幅压缩，让数据清理跑出了加速度。此外，在临床项目的过程管理中，“项目AI多维表格”动态嗅出风险气息，识别“高风险中心”。
最后，AI智能体还能基于庞大的知识库辅助审核AE，甚至敏锐地发现并修正研究者的主观偏差，为药物安全监控加上了一道客观、科学的“双保险”。从“筛人”到“过程管理”再到“数据审核”，AI渗透进了丽珠医药临床运营的毛细血管。
在“候选药物”走向“临床试验”的中游环节，工艺开发和放大往往是决定成败的关键，也是行业公认的“黑盒”。丽珠医药利用AI技术，将这一过程变得透明可控。
针对生物药等复杂工艺，丽珠医药利用AI进行数字孪生与仿真建模（CFD），将细胞培养工艺放大这一行业公认的“黑盒”变成了透明的“白盒”。通过在虚拟世界中先“跑”无数次实验，找到最优解后再去现实中做验证，大幅减少了昂贵的试错成本。
例如在某单抗项目中，AI系统通过多因素相关性分析，精准识别出关键变量，找到了人脑难以快速锁定的“深层机理”，成功将关键质量属性从“偶发偏高”变为“稳定可控”。在疫苗工艺优化中，AI辅助DoE方案设计与全工序分析，帮助实现了在培养、纯化、分析等环节的全面突破。
最后，AI的应用并未止步于研发，在生产和质量环节正成为“智能运维中枢”，利用大模型建立偏差调查体系、构建设备智能检测机器人，显著提高了设备运维的主动性和效率。
如果有什么能完整的反映丽珠医药的AI模型赋能，那微球这类高壁垒、高附加值的复杂制剂算是一个典型。
这是一个研发链条极长的品类，在立项之初，AI系统自动提取文献摘要、分析专利布局，为项目决策提供精准导航，有效规避无效研发风险；AI构建的竞品知识库自动生成关键分析报告，指导制剂开发方向；最后，在关键的质量控制环节，AI结合图像识别技术，快速评估微球的完整性，彻底改变了过去依赖人工判读的低效模式。
微球案例充分证明，AI已经不是研发流程外的“辅助工具”，而是深度融入从项目初期战略制定到后期质量控制的每一个核心环节，成为驱动项目前进的“内置引擎”。
总的来说，丽珠医药的实践已从"零散AI工具"的初步应用，逐渐迈入以"Agentic Al（代理式人工智能）"重塑研发流程的新阶段。这是一场研发体系的"基因重组"。公司的建设方向，是构建一个由多种专业AI智能体协同工作的"自主研发网络"。
这些看不见的代码与算法，正逐步演化为能自主感知、决策并执行复杂任务的智能体，它们将是驱动丽珠医药研发效率持续倍增、最终实现制药工业全新范式的终极秘密。
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结语
制药行业过去常被戏称为“比赌博胜率还低”的高风险行业。当AI能在这个充满了不确定性的行业里，哪怕只提高1%的确定性，对于动辄十亿级的研发投入而言，都是巨大的资产保值。
一个完整的AI制药平台，其终极价值不仅在于缩短几个月的研发周期或节省几百万美元，而在于它将从根本上改变制药行业的“生产函数”。
一方面市将“手工作坊”变为“智能工厂”，研发不再是依赖科学家个人灵感的偶发事件，而是基于数据和算法的可重复、可预测的工业流程；另一方面是将“试错成本”转化为“数据资产”，让每一次失败的实验不再是纯粹的损耗，而是训练AI变得更聪明的养料。
正如MNC们正在全球范围内重构制药工业的底层逻辑一样，AI赋能制药，这场由内而外的“增长革命”才刚刚开始。而对于整个中国制药行业而言，谁能率先完成这场从“制造”到“智造”的基因突变，谁就将在未来的全球竞争中掌握定义权。
通过AI在专利查询、立项调研以及临床、工艺环节里的深度介入，丽珠医药正在将研发从一种基于经验的“概率博弈”，转变为基于数据的“成果挖掘”。
在不出海就出局、不创新就淘汰的时代，AI就是那个打破内卷的破局关键。它正在帮助丽珠医药构建一个更敏捷、更精准、更具成本优势的研发新生态。
这场由内而外的“增长革命”才刚刚开始。当AI真正渗入到制药公司的骨髓，成为像水和电一样的基础设施时，有理由相信，一个摆脱了传统增长路径依赖、拥有全新增长驱动的新丽珠，已然在路上。
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