2026年10月25日下午，第十一届医药创新与投资大会(以下称“创投大会”)AI赋能医药研发路演专场在南京成功举办。专场由华金证券产业投行部总经理杨烨辉担任主持人，同时与上海临床研究中心主任(院长)朱畴文、复星医药AI专委会联席主任、创新药事业部高级副总裁邱婧君共同担任交流嘉宾。来自AI制药、创新药研发、临床转化和投资领域的专家及企业代表齐聚一堂，共话AI赋能医药研发的新趋势、新路径与新机遇。

从左到右：杨烨辉、朱畴文、邱婧君

作为创投大会首次设置的AI制药的路演专场，本场活动顺应了当前人工智能加速渗透医药研发全链条的发展趋势，为深耕AI制药与研发数字化的创新团队，搭建一个展示技术成果、对接产业资本、加速研发范式变革的高效平台。专场首次采用了“主题报告+路演汇报+嘉宾交流”的形式，既从产业和资本视角研判AI制药价值链变化，又通过七个项目集中呈现小分子、多肽、脑疾病、抗体与蛋白质、RNA药物等方向的最新实践，并由临床、产业和投资专家现场提出针对性建议，形成多方协同、深度互动的鲜明特色。

华安证券副所长、医药首席分析师谭国超以“AI for Science医药：假说免费、验证定价，全球和中国资产价值链分解”为题作主题报告。他围绕2026年AI制药领域的新变化、全球产业进展、中国企业的实践以及资本市场关注重点展开分析，提出随着大模型能力快速演进，提出科学假说和生成研发方案的成本持续下降，能否通过高质量实验和临床路径完成验证，正成为决定资产价值的核心环节。

谭国超 华安证券副所长、医药首席分析师

谭国超认为，AI制药价值链可分为模型、数据、计算设计与“干实验”、湿实验验证、药物资产形成与交易、审批上市等层面。当前，全球大型药企、人工智能企业与专业研发平台的合作不断深入，部分模型企业开始建设实验室并为验证环节投入资源;中国在湿实验能力、CRO体系、产业数据积累和工程化效率等方面具备优势。资本市场对AI制药的关注，也正由概念驱动转向订单、验证结果、管线进展和资产兑现。对于相关企业而言，持续使用高质量模型、建立干湿实验闭环、形成可交易或可推进的药物资产，并以真实研发和临床成果证明平台价值，是提升竞争力的关键。

01

数据智能驱动新药研发：自研AI药研智能体平台

广州医药数智科技有限公司董事长邹彬彬介绍，公司聚焦药物发现到临床前开发的“关键一公里”，布局小分子、大分子、中药研发、垂直领域模型和 AI 智能体等方向，依托产业场景、企业数据与干湿实验闭环，推动研发流程协同和成果转化。平台已形成订阅服务、项目制服务和联合研发等合作模式，并着力建设面向创新药研发的数据集与智能体能力。

邹彬彬 广州医药数智科技有限公司董事长

02

CP-GFM-SGX：面向难成药PPI靶点的AI环肽研发工业引擎

北京深智序元生物科技有限公司总经理胡智渊介绍，项目聚焦蛋白质相互作用(PPI)等难成药靶点，将天然及非天然氨基酸纳入统一设计空间，在生成序列的同时兼顾三维拓扑、结合构象、亲和力、合成可行性和成药性等多目标决策，并通过实验反馈持续优化。项目已围绕自免、肿瘤及放射性配体治疗等方向推进候选分子验证，未来拟进一步建设面向环肽研发的自驱动实验室。

胡智渊 北京深智序元生物科技有限公司总经理

03

AI驱动的分子创制药物开发平台

瀛玑智药(北京)科技有限公司总经理于永明介绍，MOLKEY平台构建了数据、算法、实验和决策四层闭环，依托海洋天然产物活性骨架等特色数据资产，开展分子生成、优化、筛选与实验迭代。平台以成药性存在明显短板的先导化合物为起点，生成并筛选出一批新颖衍生物，获得多个临床前候选分子;相关管线聚焦膀胱癌、肝癌及耐药性非小细胞肺癌等适应症，已构建中美知识产权壁垒，和同步推进IND申报准备。

于永明 瀛玑智药(北京)科技有限公司总经理

04

AI驱动的多肽药物发现：从10⁶⁰级化学空间到药物资产

Space Generate亚太区总裁黄茜丹介绍，公司以大规模可枚举多肽化学空间为底座，结合结构预测、序列生成、多参数评分、化学空间导航和湿实验验证，形成面向多肽药物发现的干湿闭环。MolMap等工具可帮助研究人员直观定位和筛选候选分子，AI智能体则进一步缩短设计迭代时间。公司已在多个项目中提名临床前候选分子，其中进展较快的合作管线已进入临床一期，显示出AI在加速多肽药物早期研发方面的潜力。

黄茜丹 Space Generate亚太区总裁

05

AI+疾病表型平台赋能脑疾病药物发现

泰康诺生物科技有限公司创始人任俊名介绍，项目以动物活体表型和机器学习为核心，通过自动化视频采集、行为特征分析，并结合长时程监测、电生理、眼-脑轴和步态等多模态数据，为中枢神经系统药物筛选、机制研判和安全性评价提供支持。平台尝试从可计算的行为“签名”出发，发现不依赖单一预设靶点的潜在药物，并通过动物模型和实验验证推进候选分子开发;相关合作管线已进入临床阶段，自有管线也在持续推进。

任俊名 泰康诺生物科技有限公司创始人

06

Twist Bioscience赋能AI药物发现：从数字化序列合成到可用于模型训练的实验数据

Twist Bioscience 现场应用科学家团队经理言野介绍，公司依托高通量DNA合成平台，各种DNA/RNA序列构建、蛋白和抗体生产、功能及成药性表征和数据交付，为“设计、构建、测试、学习”闭环提供规模化实验基础。平台既可承接AI设计序列的快速合成与验证，也可向模型训练提供标准化数据集，帮助研发团队将数字化设计转化为可重复的实验证据。同时，公司持续探索数据授权、知识产权归属和跨境合规框架下的合作模式。

言野 拓唯思特生物科技(中国)有限公司现场应用科学家团队经理

07

基于AI和RNA分子结构的药物设计与产能优化科技服务

月新生科创始人吴弘介绍，公司长期服务国内冷冻电镜平台和分子结构解析机构，已在数据采集、处理、质量控制、三维可视化、软件国产化和数据库建设等方面形成系统能力。在此基础上，团队将冷冻电镜、RNA 分子结构信息和 AI 模型结合，开展 RNA 结构解析、环状 RNA 自剪接核酶序列优化等技术服务，并通过标准化数据积累支持后续模型训练和药物设计。现场介绍的实验室结果显示，经优化后理论产能提升接近 90%。

吴弘 上海月新生科信息科技有限公司创始人

结语

在交流环节，朱畴文院长、邱婧君女士与杨烨辉先生分别从临床转化、产业落地和资本运作等角度，与七个项目团队进行了深入交流。嘉宾们认为，AI制药项目应尽早对接未被满足的临床需求，重视从动物模型到人体应用的可转化性;同时需要突出差异化优势和核心壁垒，强化干湿实验闭环与可验证成果，并在数据权属、知识产权、合规管理、商业模式和融资规划等方面形成清晰路径。

从主题报告到项目路演与现场交流，本场活动将模型、数据、实验、临床和资本置于同一讨论框架，集中呈现了人工智能与医药研发深度融合的多元探索。行业对AI制药的评价，正由“能否生成”转向“能否验证、能否转化、能否形成资产”。本次专场也为创新团队、临床专家、产业资源与资本力量搭建了沟通渠道，为推动优质项目加快落地、促进中国医药创新高质量发展提供了新的交流平台。