掌中宝配资官网算力与分子之间，AI 能为生物医药带来什么改变？

中国生物制药 CEO 谢承润

在 2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会上，中国生物制药 CEO 谢承润以正大天晴的实践为样本，分享了 AI 在药物发现、临床研发、生产制造和组织协作中的应用进展。

中国生物制药（港股 1177.HK）是国内领先的创新型制药集团，正大天晴为其旗下核心子公司，专注肝病、肿瘤、抗感染等领域创新药。

与“企业使用了多少 AI ”相比，谢承润更关注另一个问题：AI 究竟为制药行业带来了什么实质性改变。一个有潜力的分子能否更早被发现，候选药物能否更快进入临床，药品能否更加稳定地生产，一次成功能否沉淀为实现下一次成功的基础——这些具体结果，才是衡量 AI 价值的关键尺度。

这一判断也构成了整场分享的主线：AI 对制药行业的影响，正在从单点的效率提升，逐渐延伸至研发、临床和生产全流程，并进一步推动企业重新思考知识、流程和责任的组织方式。

01 AI 进入制药业，到底改变了什么？

过去两年，外界常问：一家制药企业，到底用了多少 AI ？但更值得关注的不是用量，而是 AI 究竟改变了什么——如果 AI 只是帮助正大天晴更快写出一份材料，它还没有进入这个行业的核心。

制药行业的特殊性在于：一款新药从分子发现到临床、注册、规模化生产，每一步都需时间验证，每一道标准都无法降低。更难的是，每个环节都充满不确定性——实验室有效不代表人体有效，小规模工艺可行不代表放大后依然稳定。它不仅是百米赛跑，更是一场跨越科研、临床、注册、生产、质量等多团队的接力赛。AI 可以让其中一棒更快，但如果信息在交接中丢失，前面节省的时间仍会被后面的协作消耗掉。

中国生物制药是国内最大的处方药企业之一，业务覆盖药物发现、临床开发、生产制造和商业化，在肿瘤、肝病/心血管代谢、呼吸/自免、外科/镇痛四大领域形成优势，建立了小分子、抗体、ADC、siRNA 等多元创新平台。2025 年研发费用达 58.7 亿元，拥有 3000 余人研发团队，全年推进 130 余项临床研究，连续八年位列全球制药企业 50 强。

02 AI 制药的三个阶段与四种智能

中国生物制药将 AI 制药的演进概括为三个阶段：1.0——辅助药物发现，通过 AI 改善分子设计和筛选，提升研发效率；2.0——拓展成药边界，AI 与结构生物学、抗体工程、新型递送技术等结合，拓展药物设计空间；3.0——打开源头创新，通过大模型等技术组织临床、基因、细胞和文献中的证据，构建更接近真实生物系统的疾病模型。中国生物制药以投资和合作方式参与不同阶段的 AI 药企布局，同时以庞大的数据积累构成核心竞争力。

沿着一款创新药从发现到抵达患者的全过程，中国生物制药概括出四种智能：

分子智能：AI 辅助药物开发已覆盖小分子、ADC、siRNA 等六大平台，支持 25 个早研阶段管线及 37 个临床阶段管线。AI 并未替代实验，而是把实验做在更值得验证的方向上。

临床智能：已建立二十余项覆盖临床研发全过程的数字化系统，AI 应用于试验管理、患者招募、医学审核和风险识别，帮助更早发现数据异常、缩短研发周期。

制造智能：利用 AI 持续分析生产数据，更早识别异常、预测风险，提升抗体生产效率、降低制造成本。目标不是“无人生产”，而是让问题更早发现、过程更可预测。

组织智能：局部智能不会自然相加成为组织智能。只有当知识、判断、行动和责任跨系统、跨部门持续连接，AI 才会真正变成整个组织的能力。这也是正大天晴与飞书合作的出发点。

03 天书：连接人与智能，让组织持续积累

2021 年起，中国生物制药全面使用飞书，内部称其为“天书”，经历三个阶段：第一阶段连接组织——将两万多名员工带入同一协作平台；第二阶段连接信息——让会议共识、文档知识和业务数据变得可搜索、可复用；第三阶段连接人与智能——完成 SaaS 升级，让 AI 在授权范围内理解企业信息。

以生产车间为例：物料到货延迟时，过去信息分散在计划、库存、生产和质量部门，一次调整需多轮数据查找。现在，多维表格形成持续更新的工作底图，豆包工作伙伴在授权范围内核查信息、形成调整方案，飞书妙搭将信息转化为可视化的决策平台。AI 准备证据、比较方案；人处理例外、作出决定并承担责任。验证后的分析方法沉淀为可复用的组织 Skill 。在早期药物研发中，同样的逻辑——临床、专利和专家经验中的信息自动汇集，专家基于同一组事实判断方向，修正沉淀为 Skill 。AI 不仅帮助看见更多机会，也帮助更早发现哪些方向不值得继续。

中国生物制药将这种模式概括为 AINative 组织的三个原则：围绕结果重构——先明确交付什么、由谁负责，再设计流程；人与 Agent 重新分工—— Agent 负责高频检索、分析和执行辅助，人负责目标、例外和最终责任；让工作持续积累——事实、证据和判断在协作中沉淀，而非在交接中归零。AINative 组织不是给每个人装一个 AI ，而是围绕明确的结果重新设计人、Agent、信息、流程和责任。

04 有了边界，AI 才能走得更远

越接近生命，越需要敬畏；越依赖智能，越需要责任。中国生物制药划定三条边界：数据边界——访问遵循授权、分级和最小必要原则；决策边界—— AI 可以生成假设、整理证据，但关键科学、质量和药品放行判断必须由专业人员确认；责任边界——关键证据可追溯，重要操作全程留痕，最终结果能够审计，责任落实到人。可信不意味着 AI 永远不犯错，而是错误能被发现，建议能被拒绝，决定能被追溯，责任始终有人承担。

基于这些边界，下一阶段中国生物制药希望与飞书、豆包工作共同将天书升级为 Agent 协作入口——中国生物制药提供真实的生命科学问题和责任边界，飞书和豆包工作提供协作平台与智能能力。希望共同跑通的，不只是几个 AI 应用，而是一套适用于生命科学行业、可信的人机协作方式。

一款新药的诞生，中间有无数人的判断、协作和坚持，也有大量时间消耗在重复检索、无效试错和反复交接中。AI 最值得期待的价值，是把这些时间重新还给科学家、医生，以及每一位需要做出专业判断的人。AI 可以提高速度，但真正决定速度是否有价值的，是它能否更好地服务患者；决定智能是否值得信任的，是它背后有没有专业、责任和对生命的敬畏。

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