夜雨聆风
AI筛了10万个分子，我还在等HPLC结果——这家药企靠AI抢了53亿美元订单工具代差，正在重新划分药物研发的起跑线。
石药集团，一家老牌传统药企。2025年6月，它和阿斯利康签了一份战略研发合作协议——石药利用自己的AI技术药物发现平台，为阿斯利康发现和开发新型口服小分子候选药物，合同潜在总金额53.3亿美元。
消息出来那天，朋友圈里很多药化专业的同行都在转发。
有人评论：“他们什么时候偷偷把AI平台搭起来的？”
更多人问的是另一个问题：“我们公司现在开始搞，还来得及吗？”
一、药物研发的“三座大山”，AI正在逐个爆破
1. 周期太长。 一个新药从靶点到上市，平均10到15年。你博士毕业开始跟一个项目，退休那天它可能还没上市。
2. 成本太高。 26亿美元。这是2024年一款新药从研发到上市的平均成本。每多一次试错，烧掉的就是几百万。
3. 成功率太低。 从I期临床到获批上市，不足百分之十。绝大部分钱和时间，花在了“此路不通”上。
传统研发模式越来越难走通。而AI正在把这三个数字改写。
工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，明确支持建立医药大模型创新平台，开展“人工智能赋能医药全产业链”应用试点。北京市则明确提出支持AI在分子生成、药物筛选及优化、药效预测、工艺开发、临床前评价、临床试验服务等环节的应用。
从靶点到临床，AI正在渗透到每一个环节。
但问题来了。知道AI能做什么，和自己能用AI做什么，中间隔着一条巨大的鸿沟。
二、药物研发的AI困境，你在第几层？
1. 听说过，没用过。 知道DeepSeek、GPT能辅助科研，但不知道怎么用在药物研发的具体场景里。看别人用AI筛分子、做预测，自己还在手动处理数据。
2. 用过，没系统学过。 偶尔用AI查个文献、写个邮件，但真正到了分子设计、ADMET预测、虚拟筛选这些核心环节，AI怎么用？完全没概念。
3. 会用工具，不会搭体系。 知道几个AI制药平台的名字，但不知道怎么把AI嵌入到药物研发全流程中。团队想推AI转型，不知道从哪起步。
4. 会搭体系，不会落地。 买了平台、配了算力，但团队不会用。工具在服务器里吃灰，研发还是老一套。
三、这不是能力的问题，是训练体系的问题
政策与产业双重驱动下，掌握AI药物研发全流程能力已成为医药研发人员的必备技能。
为帮助从业人员系统掌握AI药物研发核心技能，中国科学院人才交流开发中心将于2026年8月28日至30日在北京举办 “人工智能赋能药物研发全流程应用与工具实操”高级研修班。
特邀中国科学院相关研究所及国内知名医药科研机构专家，不讲空理论，全程工具实操。
四、九大模块，覆盖药物研发全链条AI工具实操
模块一：人工智能赋能生物医药前沿技术
人工智能赋能药物研发前沿技术与科学突破
人工智能药物研发中的核心应用场景
药物研发常用AI工具分类与优选方法
AI驱动下创新药研发发展趋势与现存挑战
模块二：人工智能的药物研发数据处理实践
药物研发核心数据获取与规范
药物研发原始数据清洗与标准化实操
药物研发结构化与非结构化数据融合处理
AI驱动的药物数据特征工程与变量挖掘
药物研发数据建模与AI预测模型
药物研发专用AI智能体知识库搭建实操
模块三：AI赋能靶向药物设计与虚拟筛选技术应用
人工智能赋能药物设计技术路径
人工智能技术辅助靶点的药物设计实战
AI赋能基于表型的药物设计应用
生成式AI模型赋能药物设计实践
基于细胞图像的基因-化合物匹配用于虚拟筛选
跨尺度多组学融合及时空动态建模技术展望
模块四：AI驱动小分子设计与优化创新技术实践
高通量虚拟筛选发现小分子苗头化合物
基于AI的全新小分子设计实战
多靶点药物分子的设计技术实践
生成式AI助力药物分子结构优化
分子动力学模拟与虚拟筛选平台
模块五：AI赋能大分子药物研发
AI辅助蛋白与多肽药物设计与预测
AI在抗体设计和抗体预测中的应用
AI驱动的空间RNA组学整合分析与靶点发现
AI驱动大分子成药性与关键属性优化
基于PK/PD模型的人体药效预测
AI赋能大分子治疗候选物功能的预测
模块六：AI辅助精准适应症筛选与成药性评估
成药性评估核心参数与ADMET性质预测
AI驱动的疾病靶点与适应症挖掘技术
研发闭环动态优化及成药性评价优化策略
基于AI大模型共建一体化的干湿实验趋势
模块七：临床前研究中的AI技术应用
AI赋能毒性预测与脱靶效应与安全性评估
AI在临床前药代动力学模拟中的应用
AI赋能临床前候选药物验证
模块八：AI赋能临床试验与智能化决策
AI在临床方案设计中的应用
基于AI技术的患者筛选入组
AI赋能临床剂量选择与模型引导的药物研发
临床试验数据集管理与分析的AI技术应用
AI赋能的真实世界数据应用
AI辅助临床终点预测、评估与分析
模块九：AI智能体在药物研发中的应用与构建
AI智能体技术框架与主流平台分析
药物研发领域专用AI智能体的技术优势
AI智能体在药物研发各环节深度应用
智能体赋能药物研发案例实操
五、谁来学？学完能怎样？
1. 药企研发负责人或技术骨干掌握AI工具选型、数据治理、分子设计、ADMET预测全流程实操技能，把AI真正“装进”研发管线
2. CRO或CDMO机构技术人员学会AI辅助虚拟筛选、临床方案设计、患者筛选等技能，提升服务效率与竞争力
3. 高校药学院教师或研究员了解AI药物研发前沿工具与实操方法，为课题组引入新技术、为项目申报注入新动能
4. 医院药物研发或临床研究部门人员掌握AI辅助临床试验设计、真实世界数据分析等技能，让临床资源转化为科研成果
六、为什么这场研修班不容错过
1. 政策风口工信部等七部门发文推动医药工业数智化转型，国家药监局鼓励AI在药物临床研发领域探索应用。掌握AI药物研发能力，是企业申报项目、争取资源的核心竞争力。
2. 实操为王市面上AI制药培训多讲“概念”，少讲“操作”。本次研修班从数据清洗到分子设计，从ADMET预测到智能体搭建，全程手把手工具实操。
3. 全链条覆盖九大模块覆盖数据处理、靶点发现、小分子设计、大分子研发、成药性评估、临床前研究、临床试验、智能体构建全流程。
4. 权威保障中国科学院人才交流开发中心主办，授课专家来自中国科学院研究所、国内重点高校、行业头部药企及医疗机构临床研究部门。
七、培训时间与地点：
时间：2026年8月28日-30日（27日报到）
地点：北京市（详细信息报名后另行通知）
线上同步直播：课程前2天发放直播码和链接（支持全程直播回放）
参加形式与费用：
线下现场参训：3680元/人（含培训、资料、证书等费用，食宿如有需要可统一安排，费用需自理）
线上直播培训：6900元/单位（含3人直播名额+3张结业证书，支持全程直播回放）
报名及咨询
请扫描下方二维码填写个人信息，将有工作人员与您联系
附：文件通知
药物研发的竞争，正在从“谁经费多”变成“谁工具好、谁用得早”。
石药靠AI签了53亿美元的订单。翰宇药业联手华为云发布AI多肽大模型助手，研发周期缩短百分之四十五。AI不会淘汰药企，但会用AI的药企正在淘汰不用AI的同行。
8月28日，北京。花3天时间，把AI药物研发的工具链装进你的研发体系。
别让下一个53亿美元订单，和你无关。