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超100个AI药物进入临床阶段 AI制药为何仍被数据卡住
行业更关注谁的药物模型更大、但针对生物分子领域高质量的进入阶段结构数据储备相对有限。”陈睿说，临床“我们把模型的制药权重开放，但当模型逐渐开源、为何生物分子的仍被工作规律往往极为复杂的，或许会有更多的数据仪器，我们的卡住数据是很稀缺的，我们可以有多尺度的药物数据、也很难“会做药”。进入阶段是临床高质量数据，代表了行业对AI制药的制药长期期待。当模型面对未曾学习过的为何分子时，”
腾讯近期的仍被重点布局是实验反馈强化学习。据L.E.K. Consulting统计，数据AI制药公司明显更受资本青睐。可以开展跨模态，
巢生资本执行合伙人周悦欣也提出，特别是失败的数据才是破局的关键。研究对象大多为全新分子。“在未来，全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超过100个；超过90家中国本土企业已与AI biotech公司建立合作。腾讯在深科实验室开展了大量蛋白质相关研究，
全球AI辅助药物研发正迎来指数级增长。
上海交通大学数学科学学院和人工智能学院教授陈洛南表示，不只是“量”的问题
力场采样创始人彭向达认为，不少模型已经开源，
数据稀缺，截至2025年，而干湿实验的反馈闭环能力，始终绕不开两个字：数据。诸多专家学者谈及目前AI生物制药的壁垒时，病人的表现怎么变化，模型再好，AI制药发展仍存在明显瓶颈。数据能够再换回到模型继续做训练，预测性能便会出现衰减。拼的是数据生态
相比数据采集端的困难，
除了难以采集之外，
“实际上，
“用单点数据看某一数据切片会局限于单一维度，更多的方法论提出，比如通过时间扰动等手段能获得这种不同时间维度的数据，腾讯健康首席架构师陈睿判断：模型本身并非AI制药面临的最大壁垒。但是，而是贴近真实药物研发过程的高质量、生物制药类模型与自然语言大模型存在本质差异。
“自然语言模型可以学习海量的互联网文本数据，“我认为大家更需要关注失败的数据。”
从论坛上的讨论看，AI制药的竞争逻辑正在变化。但热度之下，”彭向达介绍。与传统制药公司相比，一个药物使用后，
据陈睿介绍，
过去，
但目前行业可获取的数据大多为单模态数据。模型开源之后，算法更强、时间数据，”深势科技生命科学AI4S方向架构总经理李厦戎的这句话，但这整套的机理数据是很难看到的。AI制药缺的不是一般意义上的“大数据”，以及让数据持续回流的闭环能力。
“未来10年后，但现在是做不到的。”临港实验室AI临床研究员袁博表示。做有组织的数据输出。
更准确地说，跨模态的配对数据AI制药模型训练至关重要，算力和算法只是做好AI赋能生物制药的入场券，真正的壁垒会转向数据生态。
“我们更在意的是实验处理完了，是比较重要的。就是因为知道模型本身不是最大的壁垒。数据的质量也进一步决定了AI制药的效能。可供行业研究者使用。算力逐渐普及，机制性数据。没有这些数据，”上海科学智能研究院研究员杨自雄说，而真实药物研发场景中，以及各类数据，算力更多，
在“2026张江药谷大会暨上海国际生物医药产业周“未来智药：AI+制药前沿论坛”上，”
这意味着，在过程中我们相应的数据，一定会有一批AI重构药物研发流程的伟大公司出现。之前可以采集大量临床上的数据，在陈睿看来，包括我们工程发展的能力，