产学研用融合共生，数智算力赋能全球药物研发打开新格局

2025-11-21

以下文章来源于微信公众号——全球计算联盟GCC

算法、算力与数据的深度融合，正推动药物研发从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”的下一阶段。

11月15日南京中国药科大学的校园里，2025年人工智能药学大会数智算力赋能生物制药论坛上，全球计算联盟高性能计算产业发展委员会（GCC HPC产发委）携手产学研用各方专家，共同描绘了一幅智能算力赋能药物研发的全新蓝图。

本次大会汇聚了来自学术界、产业界和研究机构的领军人物，探讨了AI在药物研发各环节的创新应用。与会专家一致认为，产学研用的深度融合是推动AI制药发展的关键动力，而HPC产发委正在其中发挥着重要的桥梁和平台作用。

01 学术前沿：

AI触发药物研发效率革命

AI正系统性改变药物研发的“双十定律”——十年时间、十亿美元投入，成功率却不足10%的困境。贾力先生展示了AI带来的“效率革命”：传统电话积累1亿用户需75年，而ChatGPT仅用约2个月，效率提升约450倍。

贾力先生提出AI在提升局部效率上已是“利器”，但在攻克系统性难题、尤其是保障临床成功方面仍是“学徒”。未来的突破关键在于打破学科壁垒，推动AI与药学更深度的融合，例如实现药物在体内行为“可视化”的突破性构想。通过先进生物材料、生物传感技术和数据传输技术的结合，未来或能通过手机APP近乎实时地监测药物在体内的动态，从而实现精准靶向和疗效毒性的直观评估。

02 算力支撑：

HPC产发委构建全球协同新生态

高性能计算是AI制药发展的重要基石。林新华主任展示了上海交通大学“交我算”平台作为产学研合作的典范，其采用的“存算一体”架构有效解决了生物数据量庞大的痛点。该平台聚合存储容量达105PB，其中近半数据与生物信息及医学研究相关。

“交我算”平台组建了包括5名专职生物信息计算专员在内的30多人服务团队。这一模式精准解决了科研人员的实际困境：大型课题组尚可自行招募生物信息分析师，而中小型课题组则多依赖外包，存在过程不透明、结果可信度存疑的问题。

GCC HPC产发委作为HPC产业的推广者，正在构建全球协同的创新生态，致力于搭建全球开源合作平台，其建设的GCC HPC开源套件分享平台，正在努力汇聚HPC领域专家，促进跨行业协同创新。

03 科研突破：

实验与AI双向赋能的新范式

昌平实验室刘思睿研究员团队展示了“实验与AI双向赋能”的技术路径，其核心在于突破当前AI蛋白质结构预测的瓶颈。通过一系列创新工具，将稀疏、多样的实验数据转化为提升预测精度的关键要素。

昌平实验室团队的工作展示了从“单向预测”到“双向共生”的全新科研模式。传统上，实验数据往往独立于计算模型，而新工具构建的“存算一体”智能工作流，让实验数据能被精准利用，转化为结构模型的组成部分。

这种双向赋能不仅提升了基础科研的效率和精度，也为药物研发提供了新工具。例如，用AI工具加速NMR解析，意味着实验科学家可以更快获得初始结构模型，从而集中资源攻克最关键的科学问题。

04 产业应用：

从实验室到市场的全链条创新

陈勇攀先生展示了晶泰科技“AI+机器人实验+专家经验”三位一体的技术研发模式，构建了“数据—模型—实验”的闭环系统。这种全链条创新模式将药物研发从传统的“劳动密集型试错”转变为“数据驱动的智能迭代”。

以智能计算（AI、量子物理、云计算）为“脑”，进行虚拟筛选与设计；以自动化机器人实验室为“手”，执行高通量实验与数据采集；药物研发专家作为“眼”，把控关键决策。聚焦化学空间，通过持续产生高质量数据，训练超越通用模型的领域专家型AI，并将其能力开放给更广泛的化学品研发行业。不仅为制药行业带来了革命性的变化，其“AI + 自动化”赋能深度科研的范式，也对新材料、化工等其他研发密集型行业具有重要的借鉴意义。

05 跨界协同：

深度联创攻克复杂生物难题

中国药科大学特聘副研究员俞巍分享了与计算团队的技术联创成果，将Deep Field算法在计算平台上优化运行，实现了单机数万原子的模拟规模，为处理百万原子级体系奠定基础。

这种“算法创新+算力支撑”的深度融合模式，为计算生物学、结构药理学的科研升级提供了样板。联创团队正在选取MHC-TCR相互作用这一免疫核心机理作为验证场景，希望解析其动态结合过程，为未来个性化T细胞免疫治疗提供精准理论指导。

HPC产发委通过“超算星火行”系列活动，建立常态化沟通机制，倾听产业声音，汇聚各成员单位优势，建立创新协作模式。这些举措有力地促进跨界协同创新，推动高性能计算在生物医药等重点领域的深度应用。

06 生态共建：

产学研用融合反哺人才培养

产学研用的深度融合不仅推动技术进步，更反哺人才培养体系。在圆桌讨论环节，来自产业界、算力基础设施领域和学术界的丁肇辉先生、蔡云鹏先生、刘世恩先生、王丙强先生、邹毅老师五位专家进行了深入讨论，清晰地勾勒出AI制药领域的核心图景：技术驱动范式变革，算力是基础支撑，国产化是必然路径，而人才是最终决胜的关键。未来属于能够有效整合前沿算法、强大算力、高质量数据并将其深度融入药物研发全流程的团队与企业。对于从业者和学子而言，主动拥抱这种跨学科的融合，构建复合知识体系，将是把握时代机遇的核心。

校企合作成为培养实践能力的重要途径。通过“大创”项目、企业实习等方式，学生可以早期参与真实药物研发项目。产学研用的深度融合正在推动数智算力在制药领域应用的蓬勃发展。从技术突破到产业应用，从算力支撑到人才培养，各个环节的紧密协作正在重塑全球药物研发的格局。

随着全球范围内对医药工业数智化转型的推进，AI与制药的融合将更加深入。可以预见，这场由AI驱动的药学革命，将根本改变新药研发的传统模式，为全球患者带来更多突破性治疗方案。

未来十年，全球制药产业有望在数智算力赋能下，迎来新一轮的创新浪潮。