技术突破、资本破冰、临床攻坚，广东AI制药闯关“死亡谷”

医药界流传着一条残酷的“双十定律”：研发周期超十年、投入超十亿美元，成功率却不足10%。这是创新药研发长期面临的困境，也是投资人对早期项目望而却步的根本原因。

AI辅助制药正在改变这一局面，大幅缩短药物发现周期，提升研发效率。

近期，剂泰科技、德睿智药等中外企业相继宣布，其AI主导设计的产品已进入III期临床试验阶段。英矽智能与施维雅达成8.88亿美元的抗肿瘤药物研发协议，作为首家通过联交所主板上市规则第8.05条获准上市的AI制药公司，英矽智能IPO募资超22亿港元，上市后股价涨幅超90%。AI制药正在从概念验证推进到更具实质性的临床和商业合作阶段。

但技术突破并不等于产品和商业的成功。不少AI药物管线在进入临床试验后遭遇失败，临床Ⅱ期一度被视为“死亡之谷”。

与此同时，制药项目的高风险也让资本望而却步。有科学家反映，AI制药项目在临床验证阶段常常因为数百万元的验证费用而卡住。2025年中国AI医疗融资额仅占全球9.4%。

广东在这一轮产业变革中占据关键位置。全省拥有全国最完整的医药产业链，药械化生产企业总量位居全国第一。中山作为国家健康科技产业基地所在地，已集聚生物医药相关企业超过650家。

4月27日，一场生物医药前沿技术与产业化专场对接会在中山举行，科研团队与企业家、投资人进行深度对接。这样的场景正在广东越来越多地出现。技术效率已被验证，资金缺口正在被关注，临床验证仍待突破，AI制药正在从技术概念走向产业实践。

效率突围

“AI的出现，正在将制药从一门实验科学变成一门工程科学。”广东智序生物科技有限公司创始人姜蒙告诉南方财经记者，在生物医药领域，过去需要科学家反复尝试才能完成的复杂工作，正在逐步由机器来完成，科学家就能集中精力去解决真正的科学问题。

这一转变最直接的体现是研发效率的大幅提升。

中国科学院深圳先进技术研究院研究员蔡云鹏向记者举了一个例子：在其实验过程中，传统的蛋白质药物分子改造，高度依赖专家经验和大量重复实验，候选分子的命中率有些情况下不到1%。

但是用了AI制药之后，业界普遍认为效率能提升10倍以上。比如一次提交20个候选分子，AI筛选后的阳性率通常超过50%，部分实验甚至达到87%。这可以大幅缩短药物试验周期，降低试错成本。

抓住这一机遇，蔡云鹏团队研发的PROMEX模型进一步降低了AI制药的门槛，专门面向小样本场景，即便只有几十个数据甚至零样本也能起步。在与多家机构的合作中，该模型已在多个蛋白酶上实现了表达量和酶活量双提升4倍以上的效果。

AI的应用正在向更广的维度延伸。中国科学院广州生物医药与健康研究院研究员朱莺嘤向记者介绍，其团队构建的全球疫情模拟平台，创新性地将多智能体技术应用于跨物种病毒传播建模，计算代价降低到了以往的10%以内。这意味着过去因算力和数据限制而无法进行的全球尺度模拟，现在变得可行。

当前，AI正在生物医药的不同领域上同时发力。这一赛道为何如此火热？

AI制药的核心价值在于回应了行业最根本的两个痛点——时间和风险。“投资人不敢投，是因为周期太长、失败率太高。AI如果能帮他们把十年缩短到五年，把几亿美元的投入减半，那整个商业逻辑就变了。”中国科学院生物物理研究所研究员江涛告诉南方财经记者。

传统西方制药模式是从海量化合物中盲筛，周期长、风险高。而他的团队选择从中草药入手，结合人工智能与表型筛选等技术，可以精准锁定有效成分和作用机制，大幅缩短研发周期、降低临床失败风险。“从中药出发，结合人工智能，可以比传统制药行业快且安全。”

技术可及性的提升，也让更多参与者能够进入这一赛道。过去AI辅助制药门槛很高，既需要巨大算力，又需要大规模数据。但现阶段的技术突破正在降低这个门槛，意味着更多的中小企业和初创团队也能参与其中，赛道自然就热起来了。

医药企业投融资查询平台摩熵投融资数据显示，截至2025年12月24日，全球AI辅助制药公司超350家，其中我国至少101家。2025年以来，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中我国至少有31起。

跨越“死亡之谷”

技术优势并不直接等同于商业成功。

AI技术的辅助只是将药物发现周期缩短，研发效率和成功率提高，并不意味着能令成功率达到100％，因此过往已有不少AI药物管线在进入临床试验阶段后遭遇失败，临床Ⅱ期作为关键节点，一度被业内称为真正考验AI药物的“死亡之谷”。

当AI制药走进临床，它们面临着一场更严峻的考验。

江涛团队的卵巢早衰口服药物已进入探索性临床试验阶段，当前已在20例患者身上取得疗效，部分患者的窦卵泡数量从无到有，可有效恢复卵巢功能（AMH指标显著上升）。

但在推进过程中，资金问题成为一个现实障碍。江涛告诉记者，投资人希望看到更多医院的验证数据后再进入，而完成这些验证需要数百万元的资金投入。这形成了从科研成果到产业化的一个资金缺口。他建议，政府引导的“投早、投小、投硬科技”的机制可以在这一环节发挥作用，帮助科研项目跨越从验证到产业化的关键阶段。

江涛团队的困境并非孤例。据行业数据，2025年中国AI医疗融资额仅占全球9.4%，早期硬科技项目的资本关注度仍有巨大提升空间。

临床试验是另一道关卡。目前，全球已有AI辅助研发的药物进入临床试验阶段，不过，从概念验证向商业化兑现仍有路要走，这正是因为，AI虽能缩短前期时间，却无法完全规避后期风险，AI制药仍然无法跨越新药研发最根本的生物学验证环节。

政策层面正在为这些瓶颈提供解决方案。2026年4月，广东省政府发布《广东省加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》，明确提出运用生成式人工智能、深度学习等技术开展新型药物设计筛选、重组抗体合成、药物递送系统等研究，优化医药研发流程、缩短研发周期。

在产业基础上，广东拥有完整的链条和规模化的企业集群。数据显示，广东拥有全国最完整的医药产业链，药械化生产企业总量达8983家，位居全国第一。靠近港澳的区位优势也为国际化合作提供了便利。

广东本土企业的商业化探索也在加速。“AI制药第一股”晶泰科技2025年成为AI应用领域率先盈利的港股上市公司，今年1月，其与东阳光药达成数亿元战略合作，共建“AI+机器人”联合实验室与非临床药物大模型。这意味着，广东的AI制药产业正在从技术研发阶段向商业化落地阶段过渡。

在中山，硬科技企业正稳步打通从实验室到产业化的关键路径。姜蒙向南方财经记者介绍，他创办的智序生物聚焦前沿生物制造领域，自主研发了类器官芯片平台与小型智能生物智造终端。前者以高密度仿生微流控架构，为药物临床前安全评估与药效筛选提供高通量、高保真的体外模型，可大幅缩短研发周期、降低药企成本，有效减少后期临床失败风险；后者则依托多机器人协同与精准生物控制技术，实现了细胞构建过程的自动化与标准化，推动类器官制备从实验室走向规模化、可重复的工业级生产。

“中山给了我们一个很好的环境，在企业对接过程中，我们接触到了不少愿意与硬科技企业共同成长的资本。” 姜蒙表示。

广东的AI制药产业正在经历从实验室到市场的关键一跃，技术的效率已被验证，资金的缺口正在被关注，越来越多的科研团队和企业正在入局。谁能在技术与商业之间找到可持续的平衡点，谁就有可能成为最终的赢家。