北电数智的“双轮驱动”，何以直击AI制药三大核心痛点？

　　在AI制药领域，一个令人深思的矛盾长期存在：资本热度高涨、技术概念频出，但实际落地的新药研发管线转化率却远未达预期。行业内普遍面临着“数据、工具、流程”相互割裂的困境，如同一个设计精密的机器，却因关键齿轮无法咬合而难以全速运转。近日，北电数智在智药局发布的《2025AI制药行业报告》中，不仅一针见血地剖析了结构性问题，更以其提出的系统性AI制药解决方案，为产业指明了一条从底层重构的破局之路。这套方案的价值，恰恰在于它精准地命中了当前AI制药发展的三大“阿克琉斯之踵”。

　　AI制药的核心理想，是让数据驱动发现，让智能赋能研发。然而现实却是一幅“群岛”图景。药物研发涉及组学数据、临床试验数据、文献专利数据、分子结构数据等多源异构信息。这些数据往往分散在不同机构、不同系统、不同标准之下，形成难以互通的高墙。“数据量巨大但可用性低”成为普遍痛点，这也导致数据价值难以得到充分释放，低质量的“燃料”驱动不了庞大的AI研发“引擎”。

　　尽管市场上存在大量单点AI工具，但大多专注于靶点发现、分子生成、ADMET预测或临床结果模拟等特定环节。研发人员不得不在多个独立平台间切换，数据格式不兼容、工作流中断、结果难以追溯与聚合，导致效率内耗严重。

　　从早期发现到临床前研究，再到临床试验，本应是一个连续的智能增强流程。但由于上述数据和工具的割裂，各阶段间存在显著的“协作沟壑”。生物学家、计算化学家、临床专家无法在一个统一的智能语境下协同，知识经验与AI洞察难以形成闭环。

　　这些困境相互交织，构成了一个系统性的“低效循环”。任何单点技术的优化，都如同试图修好一台引擎的某个零件，却无法让整辆赛车跑得更快。

　　面对这一系统性难题，北电数智的解决方案并未选择简单的“补丁式”优化，而是基于其“1个AI底座+2大产业平台”的发展范式，对AI制药研发的基础架构进行了系统性重构。其核心逻辑可概括为：以“数算模用”一体化平台夯实基座，以多智能体协同贯通流程。

　　在这一体系下，专门化的智能体被赋予特定角色：有的擅长文献挖掘与靶点假说生成，有的精于分子设计与优化，有的专攻药理毒理预测，有的负责临床实验方案模拟。这些智能体并非孤立工作，而是在统一的平台和协议下，由“中枢智能”或研发人员的目标进行调度与协同。

　　例如，当靶点发现智能体提出一个新假设时，它可以自动调用数据智能体获取相关生物数据，触发分子生成智能体设计候选化合物，再交由ADMET预测智能体进行初步成药性评估，最终将整合报告递交给研发决策者。流程断点被智能体的自动协作所填补，形成了一个从假设到验证的连续、闭环、可追溯的智能增强研发流。

　　北电数智解决方案的有效性根源，正在于其“系统性重构”的思路与产业困境的高度适配性。它认识到，AI制药的瓶颈不在算法的细微创新，而在工程化与体系化能力的缺失。

　　作为北京电控股旗下专注人工智能产业的平台载体，北电数智承载着培育新质生产力的使命。其方案融合了其在AI赋能千行百业中的实践经验、参编国家标准的技术积淀，以及覆盖软硬件、数据、算法、应用的完整技术链条。这使得方案超越了单纯的技术提案，具备强大的产业级落地支撑能力——从国产化算力保障、数据安全合规，到产业应用落地，形成了可持续的赋能生态。

　　总之，北电数智为AI制药开出的并非一剂缓解症状的“止痛药”，而是一套旨在重塑机体功能的“系统疗法”。它通过构建坚实的“数算模用”一体化基座，并引入灵活的多智能体协同范式，有望将AI制药从当前的“低效循环”中解放出来，驶向一个数据流动、工具集成、流程贯通的真正智能化研发新阶段。这不仅是对当前困境的回应，更是为“十五五”期间AI与生物医药的深度融合，提供了一个可供参考的国产化、体系化发展范本。