连云港市＂AI+医药＂融合创新发展三年行动方案(2026—2028年)

恒瑞、正大天晴、豪森、康缘——中国医药工业四大龙头，总部全在连云港。一个地级市，撑起了中国创新药和仿制药的半壁江山。2026年5月26日，连云港市工信局发布了一份"AI+医药"融合创新发展三年行动方案，本质上是在回答一个问题：当千亿级医药产业底座已经建成，AI应该从哪个接口接入？

方案给出的答案是"3+10+1+7"：3个方向定边界、10个场景给落点、1个平台供能力、7项工程做保障。没有套话，每一步都对准了药企研发部、生产车间、供应链的实际工序。

"3+10+1+7"：把AI翻译成药企的工序语言

3个重点方向（医药研发、医药生产、经营管理）划边界，10个典型应用场景给落点，1个公共服务平台供能力，7项工程做保障。10个场景覆盖了从靶点发现到供应链管理的全链路，每个场景附带了"解决什么问题"——不是"部署AI系统"，而是"靶点识别效率低""工艺控制水平不稳定""人工巡检易遗漏"。

10个场景里，这三个最值得关注

中医药人用经验数据挖掘。 这是10个场景中最"连云港"的一个。康缘药业是全国中药创新龙头，方案明确提出将协定处方和院内制剂向中药新药转化纳入AI体系，构建"数据驱动－功效解析－组方优化－智能决策"闭环。中医药的AI化一直比化药更难——靶点逻辑不适用，但经验数据可以用。这是一条区别于西药AI研发的独立路径。

基于风险的临床试验管理。 方案提到用数字孪生在虚拟环境中模拟临床试验，预测药物反应。这直接打中药企最痛的环节：临床试验失败是药物研发最大的成本黑洞，提前在虚拟环境中跑一遍，降的不是技术成本，是决策成本。

生产质检与工艺优化。 方案明确到"AI驱动的合成路线设计""反应条件推荐""多维光谱在线质量监控"——这些不是概念，是原料药和制剂生产线上每天都在跑的工序。方案特别提到了"边缘轻量化部署与在线持续学习"，说明考虑到了工厂现场的算力约束，不是一味堆云端大模型。连云港药企以仿制药和原料药起家，生产端的AI提效，比研发端的想象空间更实在、更快见效。

量化目标：不激进，但组合起来有信号

到2028年：4个以上垂直大模型、5个以上高质量数据集、20个以上医药智能体、10个以上典型场景、5家以上典型企业。另有40家完成AI诊断、3家以上获评卓越级智能工厂。

单独看每个数字都不算高，但组合在一起释放了一个信号：连云港要的不是个别龙头企业的单独突破，而是一套"模型－数据－应用－企业"的产业生态。方案还引入了"以数据支撑模型、以模型反哺数据"的闭环思路——数据集和模型不是各自独立的KPI，而是互相喂养的飞轮。

平台：中小药企上AI桌的入场券

方案里最大的基础设施投资是"AI+医药公共服务平台"——"一院一平台一底座"：医药AI产业研究院 + MaaS智慧服务平台 + 算力基础设施，分"筑基→验证→赋能"三步走，2028年覆盖企业核心需求。

这个平台的真实角色不是"赋能"，而是降低中小药企的AI准入门槛。不是每家企业都养得起大模型团队、建得起算力集群，平台提供可调用的算力、可复用的模型、可对接的产学研资源。"财政保底+市场收益"的运营模式也说明，政府清楚光靠补贴不可持续。

一份帮产业"找事做"的说明书

这份方案没有新概念，但它做了一件被很多政策文件忽略的事：把AI的技术话语翻译成药企的工序语言。靶点识别、分子设计、过程质控、AGV调度——每一项都能在药企的日常运营中找到具体的执行者。

对连云港来说，AI不是锦上添花，是产业护城河的加固工程。

本文基于连云港市工业和信息化局《连云港市"AI+医药"融合创新发展三年行动方案（2026—2028年）》撰写，详细内容请查阅原文。