AI重构医疗产业全链路：望石智慧、哲源科技与弘晖基金的落地实践与资本洞察

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-06-24

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📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

AI如何重塑药物早期研发

望石智慧创始人周杰龙指出，传统药物研发遵循“设计-合成-测试-分析”（DMTA）循环，但存在三大痛点：分子设计依赖经验、环节链条割裂、数据孤岛。该公司搭建了多智能体全栈式智能研发体系，包括：

• 3D小分子生成平台：结合语言模型与几何模型，规避专利冲突；
• 全链条智能体：自主串联研发各环节，实现数据自动化管理；
• 数字罗盘系统：统一沉淀研发全流程数据，形成资产闭环。

“我们把 ‘研发思路存储于人脑、流程依靠人工沟通衔接’，转变为AI深度融合研发设计逻辑，依靠智能体自主驱动完整研发流程，实现数据持续沉淀、反向迭代模型的范式。”——望石智慧CEO 周杰龙

虚拟临床试验：从“先写答案”到“先找题目”

哲源科技联合创始人赵宇博士强调，虚拟临床试验并非监管辅助工具，而是计算医学的核心应用。该团队与北京肿瘤医院合作的前瞻性试验中，模型仅用4周预判8名受试者用药反应，揭盲后结果100%匹配。此外，在罕见病研究中，通过9例患者样本构建数字孪生，识别出显著异常信号通路（P值趋近于0），后续扩大至109例样本后P值低至10的负49次方。

“我们采用IT Function商业化模式，针对胰腺癌等疾病搭建标准化计算医学功能模块，逐步对外落地授权，有望给合作药企带来更高的研发价值。”——哲源科技联合创始人 赵宇

资本视角：AI制药进入关键转折点

弘晖基金执行董事周鑫表示，基金从2016年起跟踪AI赛道，直到2026年才系统布局AI制药，核心原因是技术落地条件成熟。他提出，筛选标的的三重标准：

1. 独家足量自有数据；
2. 自研算法迭代能力；
3. 充沛算力（对应持续融资能力）。

“如果企业依靠远低于传统药企的人力、资金成本，产出同等数量新药候选分子，实现研发效率数量级提升，我们便认定这是具备真实AI能力的优质企业。”——弘晖基金执行董事 周鑫

🚀 对企业 AI 化的启示

数据是核心壁垒，但需与算法匹配

三位嘉宾一致认为，数据是AI制药的瓶颈，但赵宇补充：“讨论数据必须绑定配套算法，不同技术路线对数据类型需求完全不同。脱离方法学单纯讨论数据没有实际意义。”企业应明确自身技术路线，构建与方法学匹配的、包含正面和负面反馈的干净数据资产。

跨界认知壁垒需打破

赵宇指出：“最大阻碍是行业跨学科认知壁垒，多数生物医药从业者缺少机器学习专业基础，难以理解非线性、跨尺度生命模型。”企业应主动培养复合型人才，或建立IT与生物医药的协作机制。

从“信息化”到“数字化”再到“智能化”

区分信息化与数字化至关重要。单纯拥有数据不等于数字化转型，企业需构建全链路的AI驱动流程，像望石智慧的智能体一样实现自动化闭环。

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