AI 不再是助手:它正在自己设计新药
engine 一词,马健用得坚定而清晰——AI 已不再是实验室角落里的辅助工具,而是驱动新药研发的核心力量。4月27日,在深圳举行的广东省人工智能应用对接大会上,晶泰科技CEO马健向外界宣告:一场由AI引领的生命科学革命正在中国悄然成型。这场由广东省发改委与深圳市政府联合主办的大会,是广东作为中国经济第一大省首次聚焦人工智能应用落地的高规格对接活动。现场汇聚众多创新企业,政策宣介、案例分享与平台发布交织,勾勒出AI在现实产业中加速渗透的图景。
作为AI赋能生物医药的代表企业,晶泰科技自2015年在深圳创立以来,便致力于构建一个融合量子物理、人工智能与机器人自动化的研发新范式。马健透露,公司与孵化企业希格生科合作研发的泛TEAD抑制剂SIGX2649已完成临床前研究,即将同步向中国和美国提交IND申请。这款新药从靶点发现到化合物确定,全程由AI深度参与,研发效率与成功率实现跃升。在他看来,这不仅是药物研发的突破,更是AI从概念走向产业落地的milestone 。
然而,AI要真正驱动科学发现,首要解决的是数据问题。马健指出,行业最大的瓶颈并非算法,而是缺乏标准化、规模化且高质量的实验数据。为此,晶泰科技自主研发了自动化实验室机器人,搭建起7×24小时不间断运行的智能实验体系,持续产出可靠数据,从根本上解决了‘数据从哪来、准不准’的难题。这些数据成为训练AI模型的基石,让虚拟科学家得以真正‘看见’实验的每一步。
在高质量数据基础上,晶泰科技将Multi-Agent智能体、领域大模型与自动化机器人深度融合,构建出AI自主实验平台。其中,Multi-Agent智能体如同一支由AI驱动的虚拟科研团队,能自主规划、思考并执行复杂任务。结合深耕药物研发的AI大模型,平台实现了从实验设计、执行到分析的全流程自主闭环。马健强调,这不是简单的工具叠加,而是一套能自我迭代的全新研发体系。更令人振奋的是,这一范式具备高度通用性,可延伸至新材料、新能源与先进制造等物质科学领域,成为未来技术创新的通用platform 。
从辅助到driver 驱动,AI的角色转变确实深刻,但真正的挑战可能还在数据之外——比如监管如何跟上?
我们实验室也在试用AI模型,但数据质量参差不齐,可靠性确实是个大问题。
广东这次大会选在深圳很有象征意义,毕竟这里既是硬件之都,也正努力成为AI+生物科技的策源地。
虚拟科学家团队?听起来像科幻片,但如果真能accelerate 加速新药上市,患者就是最大受益者。
15%的AI药物发现渗透率听着高,但距离全面普及还很远,别把阶段性成果当终点。
最吸引我的是它能拓展到新材料领域,比如电池材料优化,这可能是下一个爆发点。