成果是显而易见的，此举彻底改变依赖人工试错的传统研发模式，将专家20余年的内部经验和5万+文献专利全量沉淀为可检索、可调用的数字资产，彻底打破了知识壁垒，助力工艺决策从“经验驱动”迈向“科学驱动”，生产参数决策效率提升90%，批次合格率大幅提升22%。

天士力则将AI边界从化学药拓展到中医药。华为与天士力基于盘古大模型构建“数智本草”中医药大模型，通过学习4000多万篇文献、1000多本古籍和350万天然产物分子数据，形成精准的中医药知识图谱，实现从药材筛选到方剂优化的全流程智能化。天士力还将成果向业界共享，联合20多家上下游企业、学会和政府机构构建生态圈，加速形成数智中医联盟。

在供应链端，柳药集团展示了AI的另一种可能。引入华为天筹求解器后，物流配送智能排线系统实现从“人脑调度”到“智能优化”的跨越，智能建模效率较人工提升30倍，求解效率再增30%，人工排车从小时级压缩至分钟级，仓间调拨及物料成本降低约20%，配送与拣选效率提升15%-18%。这不是实验室演示，而是已在生产系统中运行的价值创造。

四个案例，展现了中国制药产业应用AI的四个维度。研发效率、工艺质量、产业协同、供应链优化，共同构成了一幅中国制药行业数智化转型的实景图。

应用AI，能强大一个国家

AI制药的赛道从不缺少火热的声音，但清醒的判断同样不可或缺。

2026年正被视为AI制药的关键转折年。有市场分析预测，全球AI药物发现市场规模将从2025年的约50-70亿美元增长至2026年的80-100亿美元，部分估算表明，生成式AI有望为制药行业整体带来每年600-1100亿美元的价值。

然而，技术光环之下，多重挑战也正在考验这个行业的真实韧性。数据稀缺性是核心难题，AI制药领域仍然存在高质量训练数据不足、数据不完整、数据质量参差不齐等问题；药物设计难以在多重目标间取得平衡，模型可解释性与分子合成可及性待提升；不可成药靶点（如MYC、IRF4等转录因子及蛋白质-蛋白质相互作用）及计算资源限制也制约发展。

但最让行业警觉的挑战来自另一个方向。2025年，谷歌DeepMind推出的AlphaFold 3成为一条分水岭，开源版可用，但闭源的商用版不向中国企业开放。而被业内誉为“AlphaFold 4”的IsoDDe已经登场，根据《自然》杂志报道，其抗体-抗原结合预测准确度是AlphaFold 3的2.3倍，更关键的是这款模型将不再开源。

有国内AI制药领域人士指出，国内大多数企业都是在AlphaFold 2和3的基础上做优化，真正做引擎开发或者使用付费产品的，不足十分之一。这触及了一个更深的焦虑：当国外先进模型不再开源，是否可能像半导体一样，成为制约中国AI制药发展的关键瓶颈？

面对挑战，破局之道正在形成共识。建立行业级的数据共享机制、开发多模态融合算法、将物理定律纳入AI模型、构建“数据+模型+实验”的闭环系统，已成为行业努力的方向。更重要的是，必须坚持自力更生、自主创新与开放合作并重。这正是华为联合国内TOP模型厂商打造高质量国产模型的逻辑所在，也是中国AI制药避免被“卡脖子”的关键路径。

在全球范围内，AI制药的竞赛正在从“概念验证”进入“临床价值验证”的深水区。初步数据证明，AI设计的药物在安全性试验中的通过率远高于传统方式。越来越多的制药巨头正在将AI智能体整合到核心研发流程中，探索从靶点发现到临床评价的全链条智能化。

“发明AI只能成就一家IT公司，应用AI却能强大一个国家和一个行业。”华为监事会副主席陶景文在AI+制造峰会2026上表示，制造业的AI升级从每一次工业革命来看都不是简单的技术问题，必须把技术进步和行业流程、组织知识做深度结合，才是发展的必经之路。

从广药集团的小分子药物智能设计到柳药集团的智能物流调度，从翰宇药业的多肽工艺优化到天士力的中药大模型。2026年的中国制药行业，正以切实的数字证明：用数智化技术重塑研发范式，已成为中国制药走向高质量发展的必然选择。

当万亿级的AI制药市场加速兑现，当自主可控的技术底座日渐筑牢，不仅中国制药产业将告别碰运气的“暴力试错”，整个中国也将向制造强国迈出坚实步伐。