近期
，“AI制药”概念持续升温，不少创新药企频频提及AI技术布局与落地应用。热度之下 ，更需冷静审视：AI赋能创新药企业的核心价值
，究竟在于给传统流程贴上智能标签，还是在于实质性打通技术理念与产业落地之间的壁垒？

　　答案显然是后者 。笔者认为 ，打通这道壁垒的关键
，在于“如何因企制宜
、分层施策
”的路径设计——大型企业怎么建、中小企业怎么借力 、全链条怎么打通，这决定了AI赋能新药研发究竟能跑多快
。

　　大型创新药企自建垂直专属AI大模型 ，深耕核心研发能力。大型创新药企依托长期积累的研发管线
、临床数据、生产质控体系
，可将核心发力点落在模型专业性 、产业适配度上，通过系统梳理
、标准化沉淀自有研发、临床试验 、药品生产全维度数据 ，打造贴合自身管线布局
、生产规范、质量管控标准的定制化AI工具 。

　　中小创新药企走协同共享路线
。中小创新药企普遍面临数据储备不足 、算力成本高昂
、AI专业人才稀缺等现实瓶颈
，依托产业协会、产业园区 、高校科研机构搭建公共AI制药服务平台，构建合规的数据共享、算力共用
、模型共建的产学研用协作体系 ，是中小药企最优解。

　　政策扶持与合规监管双向护航 。相关部门可完善产业算力配套基建，优化AI辅助研发新药的审评审批规则；对数据完整、验证充分 、落地成效突出的“AI制药
”项目
，提供差异化审评支持，充分释放AI技术带来的创新活力
。同时 ，监管细则需持续细化
，明确AI模型数据来源
、底层算法逻辑、有效性验证标准 、业务应用边界的强制披露要求，实现AI辅助研发全流程可追溯
、可解释、可核验。

　　资本市场评判创新药企布局AI的价值时 ，应当重点关注企业分层布局落地程度 、数据治理与应用能力
、全链条智能化增效成果以及合规经营水平
，引导产业以分层化、全链路的务实布局，真正释放“AI制药”的产业实效 。

　　AI与创新药的深度融合 ，是涉及技术 、数据
、业务流程、产业监管的系统性产业变革
。无论如何
，AI都无法跳过药物研发固有的科学规律，唯有通过多方联动 、分层布局 ，AI方能重塑生物医药研发的底层逻辑
，为行业高质量发展注入持久动能。

（文章来源：证券日报）