多位专家指出AI生物制药的核心壁垒是高质量数据！

　　在"2026张江药谷大会暨上海国际生物医药产业周"未来智药论坛上，多位专家指出AI生物制药的核心壁垒是数据，尤其是高质量数据及数据持续回流的闭环能力。

　　据L.E.K. Consulting统计，截至2025年，全球进入临床阶段的AI辅助药物分子已超100个，超90家中国本土企业与AI biotech公司建立合作，AI制药公司也明显更受资本青睐，但发展仍存在明显瓶颈。

　　力场采样创始人彭向达表示，生物制药类模型与自然语言大模型存在本质差异，生物分子领域高质量结构数据储备有限，模型面对全新分子时预测性能会衰减。上海科学智能研究院研究员杨自雄指出，药物使用后病人表现变化的整套机理数据很难获取，目前还做不到多尺度、时间维度数据采集。

　　上海交通大学教授陈洛南认为，跨模态配对数据对AI制药模型训练至关重要，但行业可获取的数据大多为单模态数据。临港实验室AI临床研究员袁博表示，通过时间扰动等手段获得不同时间维度数据，可开展跨模态数据输出。

　　腾讯健康首席架构师陈睿判断，模型本身并非AI制药最大壁垒，腾讯已将不少蛋白质相关模型开源。他提出，算力和算法只是入场券，干湿实验的反馈闭环能力及失败数据才是破局关键。

　　从论坛讨论看，AI制药的竞争逻辑正在变化：过去关注模型大小、算法强弱和算力多少，当模型逐渐开源、算力逐渐普及后，真正的壁垒将转向数据生态。深势科技李厦戎表示，未来10年后一定会有一批AI重构药物研发流程的伟大公司出现。