DeepSeek点燃AI革命，中国药企迎数智化新机遇

眼下，AI迭代正从通用领域向垂直行业加速渗透。

随着DeepSeek横空出世，AI在生命科学行业的应用，迎来了从技术探索向规模化落地的关键转折。不同于通用型AI技术，DeepSeek采用开源架构，结合行业适配性设计，极大降低了AI应用的技术门槛。这种变革正推动医药行业形成“数据驱动决策”的新范式，使药物研发、精准医疗、智能生产管理等核心场景的智能化转型成为可能。

AI正在重塑生命科学的未来

此前，由DeepMind团队开发的蛋白质结构预测工具AlphaFold，凭借其革命性的算法架构获得了2024年诺贝尔化学奖，成为行业内备受关注的AI工具。AlphaFold的里程碑意义不仅在于其破解了生物学领域长达50年的“蛋白质折叠难题”，更开启了AI驱动跨学科研究的新纪元。

纵观全球，现阶段，越来越多顶尖药企将AI应用到新药开发的各个阶段。

在研发环节，新药研发逐步走向深水区，新药申报监管要求持续提高，长期困扰药物研发的“反摩尔定律”，让传统的研发模式难以为继。据Nature数据显示，一款新药的平均研发成本高达26亿美元、耗时10年且成功率不足10%。随着AI技术爆发式成长，制药企业纷纷将目光聚焦在AI领域。

比如，基因泰克（Genentech，罗氏全资子公司）提出面向药物研发过程的"Lab in a Loop"系统，构建了数据-模型-实验的闭环迭代体系，实让研发更快更高效。基因泰克将该系统应用于靶点发现阶段，整合多模态数据，通过AI智能体编排技术，构建了覆盖不同场景的基础模型，并通过公有数据库和私有实验数据的结合形成多维度生物信息网络，实现多智能体之间的合作。

基因泰克的闭环迭代体系

在生产和供应链环节，辉瑞（Pfizer）、诺和诺德（Novo Nordisk）等全球顶尖药企已经开始将AI技术引入生产环节，强化竞争优势。如通过实时监测生产数据，预测设备故障，保障产品质量；通过在线拉曼技术非侵入式检测原料、成品及杂质；通过AI图像识别与NLP技术精准解析药品包装信息，以追溯流通链，辅助鉴伪；通过优化物流与库存管理，提升供应链效率；通过历史质量偏差数据预测风险以优化决策；通过整合供应链数据，完成预测分析，降低成本等。

中国药企探索AI应用全新模式

视角回到国内，在过去10年间，AI应用始终受限于数据、场景和算力，很难应用于企业生产、销售等核心环节，应用较多的场景更多集中在药物研发领域，对AI的应用也更多是停留在“工具替代人力”的初级阶段。

在药企内部，随着信息化和数字化的建设和应用，企业研发和生产环节出现了海量的数据，从而使得数据的合规性要求更加严格，企业数字化工作量成指数增长。正因如此，合规性所带来的压力驱使药企加速将数智化工具应用到生产质控中。这种由合规驱动的前瞻性探索，虽有部分头部企业在内部推行AI，但仍未形成规模化应用。

从2015年开始，中国医药行业压力陡增。国内监管趋势愈加严格，带量采购、两票制等政策的实施更加积压了企业的利润空间，使得企业开始思考通过数智化转型寻求突破，自此数智化从局部试点向多环节扩展。

在业务上，国内药企开始构建一体化底座，更加理解数据完整性的重要程度。在转型实践中，传统研发流程正经历数智化改造，比如实验数据录入、报告生成等重复性工作逐渐由系统承接，研究人员得以聚焦核心创新环节。这种数智化的实践积累，推动研发、生产、质控、销售等环节的岗位职能进入系统性优化周期。

垂直智能体平台推进产业重塑

当下，AI已经从单点工具升级为战略基础设施。垂直领域的AI应用正以"技术架构重构+产业逻辑重塑"的双螺旋模式，推动AI应用范式发生根本性变革。这种变革的本质在于：通过行业知识、数据资产与AI智能体技术的深度耦合，实现从"通用能力"到"垂直行业价值深挖"的产业升级。

以明度智云为例，作为生命科学领域AI垂直应用的领跑者，明度智云早在2021年开始布局关键AI领域，致力于将最先进的人工智能技术融入到全场景中。截至目前，明度智云利用计算机视觉、大语言模型、世界模型等人工智能技术，推出了生命科学领域第一个智能体平台——「Atlas」，为药企提供赋从研发、质量、生产到销售全场景端到端赋能。

明度智云的智能体平台架构

“我们认为，人工智能将重塑药企研发、制造、质量、销售等各个环节，明度智云也将继续伴随客户从数据积累到智能化的每一步，让沉睡的数据焕发新生，共创人工智能最佳实践。”明度智云CEO王非表示。

作为垂直行业的智能体平台，Atlas集成了DeepSeek、专业医药数据库、行业专属知识图谱、多模态知识引擎等核心能力，能够无缝集成药企信息化系统。

Atlas采用了基于风险的可信度评估框架，在设计和开发过程中，充分参考了FDA发布的《Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory DecisionMaking for Drug and Biological Products Guidance for Industry and Other Interested Parties》，对AI模型的输出结果进行全面评估，确保其在特定使用情境下的准确性和可靠性。这一框架不仅满足了监管机构对数据完整性和决策透明度的要求，也为医药企业在实际应用中提供了坚实的保障。

此外，Atlas采取开放的生态策略，支持用户嵌入自有模型和工具，自主创建智能体。目前Atlas已在多个细分场景落地了一系列智能体应用，包括研发智能体、工艺智能体、质量质量体等，帮助企业实现提质增效。

明度智云AI首席科学家 Michael Li表示，"我们将AI转化为面向生命科学的‘可进化算法’——不是让行业适应代码，而是让代码理解生命。这一切才刚刚开始，明度将持续深化DeepSeek等模型应用与学习，希望通过这些创新帮助客户更好地迎接挑战，推动整个医药行业的进步。"

目前，国内创新药头部企业复宏汉霖，已成功应用Atlas平台，通过工艺智能体实现数据的智能采集和结构化，为复宏汉霖工艺优化提供基础数据。后续Atlas工艺智能体还将通过大数据的深层分析，识别改进空间并预测未来工艺变化，推动生产流程的创新和工艺的改进。

中国特色，私有化部署的青睐

当然，中国药企在快速推进数智化的过程中，也存在着自己的中国特色，特别是在数据安全方面尤为突出，为了保证企业数据的安全和私密，更多的药企青睐私有化方案。不同于全球市场大量使用公有云方式构建整体方案，中国药企，无论是大药企（Big Pharma），还是初创企业（Biotech），都倾向于自行建设和运维底层基础设施，从而保证数据的绝对可控。

DeepSeek的出现，对于中国的企业而言，意义尤为深远——它为企业数据价值的释放提供了更强大的支持，同时作为开源模型，也让数据本地化部署成为可能，在确保高效智能化的同时，更好地保障企业的数据安全和隐私合规。比如搭载大模型的DeepSeek一体机方案就能够快速实响应私有化部署的需求，在此基础上结合智能体平台的AI应用开发底座，既满足业务场景的灵活适配和开发需求，又为技术迭代以及多智能体应用预留演进空间。这种“可生长”的智能基础设施，也在重新定义企业数智转型的底层逻辑。

DeepSeek大模型不仅让中国AI技术站上国际竞争舞台，更在重构着药物研发、生产、流通的全产业链条。在这场变革中，中国药企正积极探索并实践新的发展范式。

未来，当AI智能体开始自主设计临床试验方案，当数字孪生工厂实时优化生物反应器参数，当区块链智能合约自动执行研发成果转化——中国药企的数智化革命正在突破单纯的技术升级范畴，演变为生产关系的根本性变革。

而在这场变革中，以明度智云为代表的生命科学领域数智未来引领者，这些国产化数智赋能者们正在构建新型产业基础设施。其价值不再局限于单体业务流的管控、部分效率的提升，而是通过智能体网络实现知识资产的持续沉淀与价值裂变——这或许是中国药企超越式发展的终极密码。

如今，站在技术革命与产业变革的交汇点，中国药企又将开启一场新的数智化征程。