“双十”难题桎梏待破，北电数智AI+制药解决方案重塑研发流程

近年来，人工智能在药物研发领域的应用持续深化，在靶点发现、分子设计、临床前研究等环节已展现出显著潜力。然而，尽管技术不断突破，AI仍未能真正成为覆盖药物研发全流程的先进生产力。行业普遍面临研发周期漫长、成本高企的“双十困境”——平均超十年时间、数十亿美元投入，成功率却依然偏低。在此背景下，如何系统化整合AI能力，推动研发范式根本性变革，已成为整个生物医药产业亟待破解的命题。

当前，AI在制药领域的应用仍面临多重结构性挑战。首先，生物医学数据虽然总量庞大，但缺乏统一标准与有效治理，数据孤岛现象严重，高质量数据难以流通与整合，制约了AI模型的训练与进化。其次，AI工具虽多，却呈碎片化分布，使用门槛高，且彼此之间协同不足，难以融入完整的研发工作流。更为关键的是，干实验（计算模拟）与湿实验（实际验证）之间缺乏高效、结构化的数据回流机制，导致AI优化闭环难以形成，制约了研发效率的持续提升。

面对这些深层次、系统性的挑战，单纯的算法优化或单点工具创新已不足以破局。行业呼唤能够贯通数据、工具、验证与协作的“AI+制药解决方案”，构建真正以AI为核心驱动力的新一代研发基础设施。立足现状，北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”）提出了以“多智能体协同药物研发平台”为核心的系统性方案，致力于从底层重构AI制药的实践范式。

北电数智认为，AI制药的突围关键在于打破数据、工具知识与实验验证之间的结构性断链，打造开放、协同、可进化的数字研发基座。为此，北电数智构建了覆盖“数、算、模、用”的一体化AI制药共性技术平台，旨在系统性解决研发中的生产资料与生产工具问题。

在数据层面，平台通过可信数据空间与标准化治理体系，整合多组学、临床与药物化学等多源数据，并借助隐私计算等技术保障数据安全合规流通，构建高质量、可用的生物医学数据资源池。在算力层面，平台集成高性能计算资源，通过智能调度支持大规模分子模拟与深度学习训练。在模型层面，北电数智着力构建面向AI4S的垂类模型库，持续优化模型在任务理解、任务综合评价方面的表现。在应用层，北电数智则将各类AI工具封装为标准化、可插拔的微服务，形成覆盖靶点发现至候选药物优化的完整工具链，进一步降低使用门槛。

然而，拥有先进的生产资料与工具，并不等同于拥有了全新的生产力。要将“数算模用”一体化平台所汇聚的数据、算力、模型与工具，真正转化为高效的研发动能，还要重构其运作与协作范式。为此，北电数智构建了其AI+制药解决方案的核心智能中枢——多智能体药物研发平台。

多智能体药物研发平台的核心突破，在于其改变了研发任务的执行与协同模式。它将传统单点、线性的研发协作，升级为由多个专业化AI智能体并行协同的“首席智能体科学家军团”。各智能体在统一架构下实现任务自动分发、工具调用与信息实时交互，从而将碎片化工具与数据，智能地整合为有机的整体。北电数智还重新定义了人机协作关系：AI智能体承担高并发、高重复的数据处理与模拟任务，解放科学家的时间与精力；科学家则更专注于提出创新假设、进行知识融合与关键决策，共同推动研发边界的拓展。

多智能体药物研发平台致力于构建干湿实验闭环。实验数据能够实时、结构化地反馈至计算层，驱动模型持续迭代与优化，使整个系统具备自我增强与持续进化的能力；同时集成动态知识图谱，吸收最新科研成果，为智能体提供知识约束下的推理与规划能力，推动研发网络向更高阶的群体智能演进。

目前，北电数智已与大型科研机构展开联合实践，共同构建包含“计算与工具集成引擎”“多智能体执行与决策引擎”及“知识引擎与群体智能”在内的全栈研发体系。双方通过一体化平台与多智能体工作流，推动在疫苗、抗体等领域的药物研发方式革新。

当前，AI在药物研发领域的深入探索，正从单点技术突破迈向系统性能力构建的关键阶段。北电数智AI+制药解决方案代表了行业为解决数据孤岛、工具碎片化与验证闭环缺失等结构性挑战所做的一种系统性尝试。当然，任何新范式的成熟与普及都非一蹴而就，其最终价值仍需在更广泛、更长期的研发实践中接受检验，并依赖于算力进步、数据治理、模型可靠性以及跨学科人才等多重因素的共同支撑。