Part 01

AI 制药：崭露头角的行业新势力

在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个领域，其中，AI 制药成为了备受瞩目的新兴赛道，正逐步改写着医药行业的发展格局。

所谓 AI 制药，就是以医药大数据为基础，借助机器学习、深度学习等 AI 技术，对药物研发过程中的海量数据进行分析和挖掘，从而加速药物研发进程，提高研发效率，降低研发成本。

在药物研发的早期阶段，靶点发现是关键的第一步。传统的靶点发现方法犹如大海捞针，依赖大量的实验和漫长的研究周期，不仅效率低下，而且成本高昂。而 AI 技术的介入，彻底改变了这一局面。通过对海量生物数据的深度学习，AI 能够快速、精准地从数以万计的生物分子中筛选出与疾病相关的潜在靶点，就像拥有了一双 “火眼金睛”，大大缩短了靶点发现的时间，为后续的药物研发奠定了坚实基础。

确定靶点后，药物分子设计是接下来的关键环节。AI 算法能够根据靶点的结构和性质，在短时间内设计出数以百万计的药物分子，并通过虚拟筛选技术，快速评估这些分子与靶点的结合能力和活性，从中挑选出最具潜力的药物分子进行进一步优化。这一过程不仅大大提高了药物分子设计的效率，还能显著提升药物分子的质量和活性，为开发出更有效、更安全的药物提供了可能。

进入临床试验阶段，AI 同样发挥着不可或缺的作用。一方面，AI 可以通过对大量临床数据的分析，帮助研究人员优化试验设计，合理选择试验人群和试验终点，提高临床试验的成功率；另一方面，AI 还能实时监测患者的病情变化和药物反应，及时发现潜在的安全问题，为临床试验的顺利进行保驾护航。此外，AI 还可以利用数据分析预测药物在不同人群中的疗效和安全性，为个性化医疗提供有力支持。

Part 02

DeepSeek：AI 制药的新引擎

在 AI 制药的蓬勃发展进程中，DeepSeek 无疑是一颗璀璨的新星，正以其强大的技术实力和创新能力，为 AI 制药注入全新的活力，成为推动行业变革的关键力量。

DeepSeek 是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的创新型科技公司，成立于 2023 年 7 月 17 日，由知名量化资管巨头幻方量化创立。其推出的一系列大模型，如 DeepSeek LLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3 以及 DeepSeek-R1 等，凭借出色的性能、强大的功能和超高的性价比，在全球 AI 领域引起了广泛关注和热烈讨论。

DeepSeek 的技术特点鲜明，优势显著。以 DeepSeek-V3 为例，它采用了混合专家（MoE）架构，拥有 6710 亿参数，但每次计算仅激活 370 亿个参数，大大提高了计算效率，降低了资源消耗。同时，它还运用了 FP8 混合精度技术，相比传统的 FP32 和 FP16，进一步减少了显存使用，提升了计算效率，是全球首个在超大规模模型上验证 FP8 有效性的团队。此外，多头潜在注意力（MLA）机制的应用，优化了缓存使用，大幅提升了推理速度，使得 DeepSeek-V3 在生成任务中的效率显著提高；多 token 预测策略也进一步提升了模型的推理速度，从前代的 20 TPS（每秒生成 20 个 token）提升至 60 TPS，实现了 3 倍的飞跃。而 DeepSeek-R1 模型则在数学、代码、自然语言推理等任务上表现卓越，性能比肩 OpenAI o1 正式版，且训练成本仅为 560 万美元，远远低于其他同类模型，延续了 DeepSeek 高性价比的优势。

在 AI 制药领域，DeepSeek 已经展现出了巨大的应用潜力，众多企业纷纷与 DeepSeek 展开合作，共同探索 AI 制药的无限可能。

恒瑞医药作为国内医药行业的龙头企业，早在 2024 年半年报中就显示出对 AI 技术的重视，积极开发人工智能新药开发平台和临床研发系统，以 AI + 技术赋能新药研发和临床试验。2025 年 2 月，恒瑞医药发布《关于在公司内部全面开展 DeepSeek 应用的通知》，要求全公司范围内开展 DeepSeek 应用工作，并将其应用情况作为各级干部年度工作考核的重要指标之一。通过全面接入 DeepSeek，恒瑞医药旨在利用其强大的数据分析和处理能力，优化药物研发流程，提升研发效率，在靶点研究、小分子药物设计和性质预测、合成路线预测、大分子药物设计和成药性优化等多个环节实现突破，为患者带来更多创新药物。

泓博医药则与 DeepSeek 在 2023 年 11 月达成战略合作，共同开发面向医药行业的 AI 大模型。双方充分发挥各自优势，将 DeepSeek 的 AI 技术与泓博医药丰富的医药数据相结合，致力于提升药物研发效率。在药物研发过程中，AI 大模型可以辅助进行分子设计、合成优化等关键环节，通过对海量医药数据的深度学习，快速筛选出更具潜力的药物分子，为新药研发提供有力支持，加速新药上市进程。

四川合纵药易购医药股份有限公司在 2025 年 2 月 7 日宣布全面部署 DeepSeek 大模型，将其应用于医药智能供应链、新零售赋能、精准医疗等多个场景。这一举措标志着医药大健康产业生态向数字化、智能化的重要转变，从传统的 “经验驱动” 模式逐步转向 “数据智能驱动” 模式。在医药智能供应链中，DeepSeek 大模型可以通过对市场需求、库存水平、物流配送等多方面数据的分析，实现精准的库存管理和高效的物流调配，降低运营成本，提高服务质量；在精准医疗方面，它能够根据患者的基因信息、临床症状等数据，为医生提供个性化的治疗方案建议，实现更精准的疾病诊断和治疗。

CloudR Group 作为一家中国数字医疗保健公司，将 DeepSeek 的 R1 模型集成到其医疗 AI 平台 CloudR Brain 中。这一整合极大地增强了平台的数据挖掘能力，有助于提升医院和药房处理慢性病患者的效率。通过对患者的医疗数据进行深度分析，DeepSeek 助力 CloudR Brain 实现更精准的病情监测和预测，为慢性病患者提供更及时、有效的治疗和管理方案。同时，这一集成还实现了 CloudR 的 Cloud GPT 和 Cloud DTX 模型在医学知识图谱和临床决策支持系统方面的功能升级，优化了用户体验，提高了诊断效率，有力地推动了公司在医疗健康领域的智能化发展。

Part 03

巨头入局，行业巨变

恒瑞医药、泓博医药等企业与 DeepSeek 的合作，绝非孤立的现象，而是反映了整个医药行业和科技领域对 AI 制药前景的强烈看好与积极布局。越来越多的医药巨头和科技公司纷纷投身其中，共同推动 AI 制药行业迈向新的发展阶段。

国际医药巨头辉瑞，一直密切关注 AI 技术在制药领域的应用，不断探索将 AI 融入药物研发的各个环节。通过与多家 AI 科技公司合作，辉瑞利用 AI 技术对海量的生物医学数据进行分析，加速靶点发现和药物分子设计的过程。在心血管疾病药物研发项目中，AI 技术帮助辉瑞从众多潜在靶点中快速筛选出与疾病相关的关键靶点，大大缩短了研发周期，提高了研发效率。

强生同样积极布局 AI 制药，通过内部研发和外部合作双管齐下的方式，深入探索 AI 在药物研发中的应用。强生建立了专门的 AI 研发团队，致力于开发基于 AI 的药物研发工具和平台。同时，强生与多家 AI 初创公司合作，引入先进的 AI 技术和算法，为新药研发提供支持。在肿瘤药物研发领域，强生利用 AI 技术进行药物分子的虚拟筛选和优化，成功发现了多个具有潜力的候选药物分子，为肿瘤患者带来了新的希望。

科技巨头谷歌旗下的 DeepMind 开发的 AlphaFold 工具，通过预测蛋白质的三维结构，为药物研发提供了关键的基础数据，显著提高了药物发现效率。该工具能够快速准确地预测蛋白质的三维结构，帮助研究人员更好地理解蛋白质的功能和作用机制，从而为药物设计提供更精准的靶点信息。这一技术的突破，使得药物研发人员能够更加有针对性地设计药物分子，提高药物研发的成功率。

英伟达作为芯片领域的领军企业，凭借其强大的算力和先进的 AI 技术，在 AI 制药领域发挥着重要作用。英伟达推出了用于药物发现的生成 AI 云服务 BioNeMo，并投资了多家制药公司，如 Recursion Pharmaceuticals 和 Iambic Therapeutics。BioNeMo 为药物研发提供了强大的计算资源和 AI 算法支持，帮助研究人员加速药物研发进程。通过与这些制药公司的合作，英伟达将其 AI 技术应用于药物研发的各个环节，推动了 AI 制药技术的发展和创新。

这些医药巨头和科技公司的积极参与，为 AI 制药行业带来了巨大的资源和技术支持，加速了行业的技术创新和发展。它们的合作与布局，不仅促进了 AI 技术在药物研发中的广泛应用，还推动了整个行业的资源整合和优化配置，使得 AI 制药行业的发展更加迅速和成熟。

Part 04

机遇与挑战并存

DeepSeek 的出现以及其在 AI 制药领域的广泛应用，为整个行业带来了前所未有的机遇。

从药物研发的角度来看，DeepSeek 凭借其强大的计算能力和先进的算法，能够对海量的生物医学数据进行快速分析和处理，大大提高了药物研发的效率。在靶点发现阶段，它可以在短时间内从海量的生物分子数据中筛选出与疾病相关的潜在靶点，为药物研发提供了明确的方向；在药物分子设计环节，DeepSeek 能够根据靶点的结构和性质，快速设计出大量的药物分子，并通过虚拟筛选技术，预测这些分子的活性和安全性，从而筛选出最具潜力的药物分子进行进一步开发，极大地缩短了药物研发的周期，提高了研发的成功率。

AI 制药还能降低研发成本。传统药物研发过程中，需要进行大量的实验和测试，耗费大量的人力、物力和财力。而 AI 技术的应用，可以通过虚拟实验和模拟分析，减少不必要的实验步骤，降低研发成本。例如，利用 DeepSeek 进行药物分子的虚拟筛选，可以避免合成大量无效的化合物，节省了合成实验的成本和时间。

AI 制药还有望推动个性化医疗的发展。每个人的基因、生理特征和疾病情况都存在差异，因此对药物的反应也各不相同。通过对患者的基因数据、临床症状、病史等多源数据的分析，DeepSeek 可以帮助医生制定更加个性化的治疗方案，选择最适合患者的药物和剂量，实现精准治疗，提高治疗效果，减少药物的不良反应。

然而，就像任何新兴技术一样，AI 制药在发展过程中也面临着诸多挑战。

数据隐私和安全问题是 AI 制药面临的重要挑战之一。药物研发涉及大量的患者敏感信息和知识产权数据，这些数据的安全保护至关重要。一旦数据泄露，不仅会侵犯患者的隐私，还可能导致企业的商业机密泄露，给企业带来巨大的损失。因此，如何建立完善的数据安全保护机制，确保数据在收集、存储、传输和使用过程中的安全性，是 AI 制药企业必须解决的问题。

算法的可解释性也是 AI 制药面临的难题。AI 算法在药物研发中扮演着关键角色，但许多复杂的 AI 算法，如深度学习算法，往往被视为 “黑箱” 模型，其决策过程难以解释。在药物研发这样对安全性和有效性要求极高的领域，研发人员、监管机构和医生需要了解 AI 算法是如何做出决策的，以便对药物的研发和应用进行评估和监管。因此，开发可解释的 AI 算法，提高算法的透明度，是推动 AI 制药发展的关键。

法规监管的滞后也给 AI 制药的发展带来了一定的阻碍。由于 AI 制药是一个新兴领域，目前相关的法规和监管政策还不够完善，这使得 AI 制药产品的审批和上市面临一定的不确定性。如何制定合理的法规和监管政策，在确保药物安全有效的前提下，鼓励 AI 制药的创新和发展，是政府和监管机构需要思考的问题。

此外，AI 技术与制药行业的融合，需要既懂 AI 技术又懂制药专业知识的复合型人才。然而，目前这类复合型人才还比较稀缺，人才的短缺在一定程度上限制了 AI 制药的发展。

Part 05

未来已来，将至已至

DeepSeek 的横空出世，为 AI 制药行业带来了巨大的变革和发展机遇，它正以强大的技术实力和创新能力，引领 AI 制药行业迈向新的高度。随着越来越多的企业加入 AI 制药的行列，行业合作不断加强，技术创新持续推进，AI 制药有望成为未来药物研发的主流模式，为解决全球医疗难题提供更多有效的药物解决方案，为人类健康事业做出更大的贡献。

当然，我们也必须清醒地认识到，AI 制药在发展过程中还面临着诸多挑战，需要政府、企业、科研机构和社会各界共同努力，携手应对。相信在各方的共同推动下，AI 制药一定能够克服重重困难，迎来更加灿烂的明天。让我们共同期待 AI 制药在未来能够取得更多的突破和创新，为人类的健康福祉带来更多的惊喜和希望！

DeepSeek掀起狂潮，AI制药企业进展迅猛

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