一款新药，从靶点发现到最终上市，往往需要超过10年时间，研发成本动辄超过数十亿美元，而最终成功率却不足10%。在过去很长时间里，制药企业的核心竞争力，本质上依赖于经验积累、专家判断和长周期试错。

　　但这种模式正在被改写。

　　站在“十五五”规划全面开局和“行业+AI”价值跃升的重大历史节点上，生物医药产业正迎来一场深刻的现代化产业范式迁移。

　　5月15日，在 “跃升行业智能化· AI+制造行业峰会2026”上，多家医药企业集中披露了最新的AI研发实践。

　　与过去行业更多强调数字化管理不同，这一轮变化开始直接深入药物研发、临床报告、工艺优化、物流调度等真正影响企业效率与成本的核心环节。

　　更重要的是，这轮变化背后有着明确的产业政策推力。

　　首次明确提出“全方位推进数智技术赋能”，国务院则提出，到2027年实现人工智能与科学技术、产业发展等重点领域深度融合。

　　与此同时，进一步提出，到2030年医药工业企业基本实现数智化转型全覆盖。

　　这意味着，AI进入医药行业，已经不再只是单点技术尝试，而是被放在国家制造业升级与新质生产力建设的大背景下推进。

　　而医药行业，也正在成为“人工智能+科学技术”最具代表性的落地场景之一。

　　AI进入制药公司的“大脑”

　　过去几年，医药行业并不缺少数字化概念，真正难的是，技术能否进入研发体系最核心的位置。

　　因为医药研发最大的痛点，并不是简单的信息化问题，而是“慢、贵、难”。

　　“AI的应用可能是改变传统制药范式很大的转折点，是创新药的加速器。”华为制造与大企业军团高管表示，通过AI的加持，一款新药研发的周期大大缩短，大大降低了成本，同时提高了成功率。

　　也就是说，随着AI时代加速到来，以前投入很多的人力、资源才能做出一款药，很可能变成在未来是“One Person Lab”就能做出来。

　　在“AI+行业”价值加速落地的背景下，广药集团的变化，某种程度上代表了这一轮行业转向。

　　作为全球首家以中医药为主业进入世界500强的企业，广药集团在“十五五”时期提出“4+4+X”业务发展格局，并在2026年2月正式成立广州医药数智科技有限公司，试图将AI能力真正嵌入研发体系。

　　其最核心的切入口，是小分子药物研发。

　　传统模式下，仅早期“找分子”这一环节，就需要科研人员从海量化合物中不断筛选、试错，通常耗时1至2年。广药集团联合合作伙伴打造小分子药物研发智能体后，通过工业级精度3D分子生成模型与电子云密度约束技术，对药物分子进行自动生成与筛选。

　　结果是，药物早期发现成本降低约70%，小分子早期药物发现周期从行业平均1至2年缩短至3至6个月。

　　这并不仅仅意味着“效率提升”，它真正改变的是药企的研发逻辑。

　　过去，药企研发更像“重资本赌博”——依靠长期投入换取低概率成功；而AI正在尝试把药物研发变成一个能够被快速验证、快速迭代的工程体系。

　　这种变化，在临床环节同样明显。

　　长期以来，临床翻译、临床报告撰写等工作高度依赖人工外包，不仅成本高，而且严重影响试验推进速度。

　　广药集团披露，其临床智能翻译系统可将文档翻译周期从数周压缩至小时级，AI翻译成本相比传统模式降低30%-50%；而临床报告智能撰写系统则可减少约60%的报告撰写时间。

　　广州医药数智科技有限公司董事长邹彬彬透露，广药集团要构建药物发现、临床翻译和临床报告撰写三大能力，全场景实现打通AI药研流程。

　　AI开始从“前沿技术”变成“经营工具”，这种趋势并不只出现在广药集团。

　　在多肽药物领域，翰宇药业基于华为盘古药物分子大模型与自身20多年积累的10万余条历史工艺数据结合，构建了专属的智能化私域数据库，能深度融合多肽的分子结构式与历史工艺数据，进行智能分析和推理，主动生成精准的工艺优化建议。

　　过去高度依赖专家经验的工艺优化，如今开始被模型推理与数据分析替代。据翰宇药业披露，其生产参数决策效率提升90%，批次合格率提升22%。

　　作为国内现代中药国际化领军企业，天士力也在试图用AI重构整个中药研发逻辑。

　　据悉，天士力基于华为盘古大模型，构建了“数智本草”中医药大模型。

　　该模型通过对4000多万篇中医药文献、1000多本中医药古籍以及350万天然产物分子数据的深度学习，形成了一个庞大而精准的中医药知识图谱。

　　此外，基于该模型开发的“天士力数智本草中医药研发平台”能够精准解析中药成分、预测药物相互作用，实现从药材筛选到方剂优化的全流程智能化。

　　长期以来，中医药行业最难被标准化的部分，就是经验知识的数字化。

　　而AI正在尝试把这些原本分散在名医、药方、经验体系中的知识，转化成可训练、可调用、可推理的数据资产。

　　这也是为什么，越来越多药企开始把AI视为下一阶段竞争的基础设施，而不仅仅是一项辅助工具。

　　“AI+行业”价值化跃升

　　在AI大模型浪潮掀起三年多后，“行业+AI”的价值在2025年已得到市场验证，不再是概念和试点。

　　这一转变的核心标志之一在于“价值能量化”，企业能直接算清AI带来的收益。

　　如在研发领域，部分制造业公司加快开发和部署，为产品设计提供动力，新品研发周期可以降低接近50%； 在生产领域，提升工厂敏捷性、效率和生产力，生产不良品率能够降低20%，非计划停机减少40%。

　　可以预见的是，2026年行业+AI”将迎来 3大跃升机会，数智化投资跃升、数智化基础设施跃升的同时，，AI将从过去的“单点创新”，变成真正“系统解决业务问题”。

　　广州医药数智科技有限公司董事长邹彬彬指出，未来将构建广药研发新范式，打造“自主创新底座+智能算法模型+干湿实验闭环”三位一体，加速广药创新药物研发与上市进程。

　　政策也在驱动AI与制造行业深度融合。

　　立足十五五开局新起点，国家重点强调以新质生产力引领制造业高端化、智能化、绿色化转型，深入落地“人工智能 +” 行动，明确加快工业大模型、智能制造装备、工业互联网在制造全行业规模化普及应用，推动传统制造业从数字化改造向智能化深度跃升。

　　今年1月，工信部等8部委还发布了，明确了要推动3–5个通用大模型在制造业深度应用、打造100个工业领域高质量数据集、推广500个典型应用场景、选树1000家标杆企业等。

　　在此背景下，中国制造业整体进入新的升级阶段。

　　过去制造业数字化更多聚焦“上系统”，如今则开始进入“重构生产关系”。

　　在此次峰会上，多家制造企业都提到一个共同趋势：AI不再只是工具，而是逐渐变成企业运营体系的一部分。

　　这也是为什么，越来越多企业开始强调工业互联网、算力底座、大模型平台等底层能力建设。

　　因为AI真正进入工业体系后，比拼的不再只是单个模型能力，而是企业是否具备持续训练、持续迭代、持续协同的体系化能力。

　　从这个角度看，当前医药行业的AI竞赛，其实才刚刚开始。

　　一方面，政策正在推动“人工智能+”从试点进入规模化落地阶段；另一方面，行业也正在形成一批具有示范效应的标杆案例。

　　但与此同时，行业仍面临大量现实挑战。

　　例如高质量数据获取难、研发体系标准化不足、跨部门协同复杂，以及AI结果如何满足药监合规要求等问题，都仍需要时间解决。

　　因此，当前阶段的行业变化，更像是一次“研发体系重构”的开端，而非终局。

　　不过可以确定的是，当AI开始进入药物研发核心流程后，医药行业过去依赖“时间换空间”的传统竞争方式，已经开始被重新定义。

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