导读
过去十年，人类迈入生物学与计算科学深度融合的新时代，生成式人工智能已然成为驱动生命科学发展的核心加速力量。
早期，AI 的应用还集中于数据分析与药物筛选领域，而如今，其触角已延伸至靶点发现、分子设计、临床试验优化乃至精准治疗的全研发流程。
AlphaFold、ESMFold、xTrimo、Chai 系列模型的相继问世，让「AI for Science」理念在生命科学领域真正落地生根 ——AI 不再只是辅助科研的工具，更成为新药研发的核心算法引擎。
放眼全球，海内外以 AI 为科研底层支撑的生物医药企业正加速崛起：它们以算法替代传统试管实验，靠模型精准预测分子特性，彻底重构了药物发现的效率边界与发展维度。
海外生物医药类公司
Isomorphic Labs 依托 DeepMind 的算法积淀，借助 AlphaFold 3 实现蛋白质、RNA、DNA 及配体的结构与相互作用精准预测。
该公司正将这类模型转化为药物发现实用工具，让计算生物学成为药物早期筛选的核心环节，持续推动 AI 与生命科学的深度融合。
官网链接：https://www.isomorphiclabs.com/
Atomic AI 聚焦 RNA 结构研究核心领域，融合深度学习与实验验证手段，打造出可精准预测 RNA 三维结构的生成式模型。
该平台凭借高精度空间建模技术，实现 RNA 靶点识别与小分子药物设计，填补了 RNA 药物发现领域长期存在的技术空白，也让 RNA 成为 AI 驱动药物研发的全新结构切入点。
官网链接：https://www.atomicai.com/
Relation Therapeutics 依托图神经网络与多组学分析技术打造 Lab-in-the-Loop 平台，借助单细胞和空间转录组数据绘制生物系统的关系图谱。
该模型从多维数据中挖掘代谢、免疫、纤维化等疾病的潜在靶点，将复杂的生物信号网络转化为可计算的研究维度，为新药设计搭建起系统化的研发路径。
官网链接：https://www.relationtx.com/
Reverie Labs 以生成式 AI 为核心，搭建大规模药物发现模型训练平台，在化学空间内开展分子结构的生成与优化工作。
其核心技术已被 Ginkgo Bioworks 收购，将用于打造新一代生物化学基础模型。Reverie Labs 的实践探索印证，药物研发的算法体系可独立成为产业底层基础设施，让模型成为驱动化学创新的通用引擎。
官网链接：https://www.reverielabs.com/
Relay Therapeutics 聚焦蛋白质构象动力学核心领域布局药物设计，融合分子动力学模拟、机器学习、结构生物学与 DNA 定向文库筛选技术，打造出 Dynamo?专属平台。
该平台基于蛋白质的运动规律展开研究，挖掘传统方法难以识别的结合构象，推动药物研发从结构可视化向动态调控方向演进，全面重塑了小分子药物的发现路径。
官网链接：https://www.relaytx.com/
DeepLife 围绕「数字细胞」核心概念开展研究，融合多组学、深度学习与系统生物学技术，构建细胞活动的数字化模型。
其 Cell-Blueprint 平台能够生成细胞的数字化孪生体，可精准预测药物干预效果与靶点响应；依托高精度的虚拟模拟，不仅让靶点识别和药物再利用的效率大幅提升，更推动生命系统研究从实验室实体实验迈入可计算的数字化研究空间。
官网链接：https://www.deeplife.co/
Benchling 打造生命科学研发专属云平台，打通实验笔记本、样本登记、仪器数据与项目流程全环节，实现科研数据结构的统一化管理。
该平台通过数据标准化与流程自动化，让实验信息可直接接入 AI 计算体系，为生物研发构建起可追踪、可计算的底层基础框架。
官网链接：https://www.benchling.com/
AtomNet® 依托 AtomNet® 深度神经网络平台，在海量化合物库中开展虚拟筛�。荚げ夥肿佑氚斜甑鞍椎慕岷匣钚�。
该算法可在药物研发早期快速识别高潜力候选分子，大幅缩短实验周期，现已成为多家大型药企的核心合作技术支撑。
官网链接：https://www.atomwise.com/
Exscientia 打造 Centaur AI 平台，将文献、专利、数据分析与小分子设计深度融合于一体。
该平台结合自动化实验系统提升验证效率，构建起从假设生成到候选分子优化的全流程研发体系；目前多款合作研发的药物已进入临床阶段，AI 与实验自动化的融合模式，让药物研发在精度与速度上实现了全新平衡。
官网链接：https://www.exscientia.com/
Anthropic 推出 Claude for Life Sciences 专属模型，以自然语言交互接口赋能生物医药研究工作。
该模型可支持文献梳理、实验方案生成与生物信息分析等核心场景，还能与 Benchling、PubMed 等主流科研平台无缝衔接，为科研人员打造从数据处理到报告输出的全流程智能辅助体系。
官网链接：https://www.anthropic.com/
Lila Sciences 依托科学超级智能平台 AISF?，搭建起完整的科研循环体系。
该平台以 AI 驱动从假设生成、实验执行到学习反馈的全流程，结合自主实验体系形成持续学习架构，实现科研流程的自动化推进、知识的高效积累与策略的动态优化，为科学研究打造可演化的计算底层框架。
官网链接：https://www.lila.ai/
Moderna 是业内为数不多能将数字化体系与药物生产深度融合的企业，其围绕 mRNA 药物设计搭建了完整的数字研发与自动化生产体系，从序列生成到候选药物验证几乎实现全流程线上化。
自研的 mRNA Design Studio?平台，支持科研人员在虚拟空间完成序列构建与可行性快速验证，结合高度自动化的合成、检测环节，让候选药物的设计与实验能在极短时间内完成。
官网链接：https://www.modernatx.com/
Recursion Pharmaceuticals 致力于将药物研发打造为 AI 驱动的自动化实验体系，其 Recursion OS 平台整合细胞影像、生物化学及药理多维度数据，依托机器学习模型完成靶点识别与分子设计。
平台通过自动化流水线开展大规模实验，实验数据实时回哺模型训练，并反向指导后续实验迭代，整套系统形成了具备自学习能力的科学化智能研发工厂。
官网链接：https://www.recursion.com/
国内生物医药类公司
英矽智能的 Pharma.AI 平台已成为 AI 药物研发领域的行业标杆，该系统整合 PandaOmics 靶点发现与 Chemistry42 小分子设计两大核心�？椋迪炙？樾衬苎蟹⑷鞒�。
目前公司已积累超二十项进入临床或申报阶段的研发资产，与国际药企的合作规模达数亿美元；这一平台的实践价值在于，充分印证了 AI 技术能够真正打通从理论建模到管线商业化的药物研发全链路。
官网链接：https://www.insilico.com/
晶泰科技把「AI + 机器人」变成了实验室的现实。
该主体率先将量子物理算法与自动化合成系统相融合，搭建出可自主生成数据、训练模型并反馈优化决策的实验闭环体系。AI 模型主攻分子设计与晶型研究，机器人负责自动化合成与检测，这一创新模式正不断打破药物研发与材料研发之间的领域边界。
官网链接：https://www.xtalpi.com/
望石智慧聚焦小分子药物生成领域，依托几何深度学习与分子动力学算法构建化合物结构模型。
其自研的 MolVado 系统可在三维空间完成分子的生成与优化，结合 Transformer 架构进一步提升分子设计效率。该公司将算法深度融入先导化合物优化全流程，让模型生成的化合物能够在实验中实现快速验证与落地。
官网链接：https://stonewise.cn/
德睿智药搭建起全流程 AI 药物发现平台，融合知识图谱、分子模拟与生成模型技术，打造出具备工业级应用能力的研发系统。
其 PharmKG?、Molecule Dance?、Molecule Pro?三大核心平台协同联动，贯通从靶点预测到候选药物优化的药物研发全链路。
依托该体系研发的口服 GLP-1 受体激动剂在 IIb 期临床试验中展现出显著疗效，充分印证了 AI 算法已能切实推动创新药物迈入临床研发阶段。
官网链接：https://www.mindrank.ai/
华深智药聚焦抗体设计核心领域，打造 Helixon Design 专属平台，融合深度学习、结构生物学与高通量筛选技术，实现多靶点抗体及双抗分子的精准设计。
其自研模型曾在蛋白质结构预测竞赛中超越 AlphaFold2，充分彰显了国内在结构建模领域的硬核算法竞争力。
官网链接：https://www.huashen.bio/
分子之心致力实现蛋白质设计全流程自动化，其 MoleculeOS 平台与 NewOrigin 模型可完成蛋白质结构的从头生成，并自动开展采样与迭代优化。
在此体系中，AI 不再局限于辅助分析，更成为全新分子的创新构建者。公司期望该体系能全面赋能药物研发、酶工程与生物制造领域，推动蛋白质生成成为可精准调控的工程化领域。
官网链接：https://moleculemind.com/
碳硅智慧的DrugFlow平台，可提供从靶点发现到先导化合物优化的全流程药物设计服务。
该系统融合AI技术与物理计算方法，涵盖ADMET预测、图神经网络、小分子生成等核心模块，将分子结构的可计算性高效转化为药物设计效能，推动药物研发愈发贴近工业化生产的标准化、流程化模式。
官网链接：https://carbonsilicon.ai/
予路乾行将分子动力学模拟与AI技术深度融合，搭建起DIVAMICS平台，可支持小分子、PROTAC及大分子的筛选工作。
该平台能够精准模拟蛋白质与药物结合过程中的动态轨迹，在纳秒至毫秒级的时间尺度内开展计算分析，为候选分子提供专业的成药性评估及优化建议。
官网链接：https://www.divamicsbio.com/
智慧芽和药渡把注意力集中在医药数据层。
智慧芽整合专利、药物管线及文献等多维度信息，提供靶点情报挖掘与风险分析服务，助力药企在研发早期决策阶段精准把控研发方向。
药渡搭建的平台覆盖从靶点情报到临床试验的全流程数据体系，同步构建了全球化合物、注册及专利专属数据库，为药物研发趋势分析提供坚实的数据支撑。
官网链接：https://www.zhihuiya.com/ https://www.pharmacodia.com/
深度智耀聚焦药物研发的文档处理与申报核心环节，推出Translation-X与Writing-X两套智能系统，可自动化完成临床方案翻译与申报文档撰写等专业任务。
公司将生成式AI深度应用于科研文本自动化场景，依托自研多智能体架构与海量医药文本数据积累，把传统语言类工作转化为研发链条中可量化、可计算的标准化环节，大幅提升文档处理效率与合规性。
官网链接：https://www.dip-ai.com/
医药魔方和摩熵医药进一步拓展了数据维度。
医药魔方的PharmaGO®数据库，汇聚了药品从研发、注册到市场准入的全生命周期信息，并通过自然语言处理（NLP）与机器学习技术实现数据的标准化处理，为药研提供高质量数据基础。
摩熵医药在该数据库基础上，进一步整合多源医药数据资源，接入大模型搭建智能知识交互系统，高效激活数据价值，让数据真正成为智能化药物研发的核心燃料。
官网链接：https://www.pharmcube.com/ https://www.pharnexcloud.com/
总结
整体来看，海外AI+生物医药公司更偏向技术突破，国内企业则更聚焦产业落地，二者发展路径差异显著。
打法层面，海外企业倾向于在单一技术方向上深度挖掘。例如Isomorphic Labs专注蛋白质结构预测，Atomic AI专攻RNA领域，Relay Therapeutics则围绕蛋白质动力学深耕细作。这种模式的优势在于能构建高壁垒技术护城河，但短板也十分明显——技术转化为产品的周期漫长，需要充足的资本与时间完成验证闭环。
技术路线上，海外在AI基础模型与生物结构建模领域的积累更为体系化。像前Meta蛋白质团队推出的开源蛋白质语言模型ESM3，以及OpenAI支持的Chai Discovery研发的蛋白质模型Chai-1、抗体设计模型Chai-2等，均在全球范围内引领该领域的科研与产业发展潮流。
与此同时，美国拥有成熟完善的风险投资生态，科技巨头、医药龙头及顶尖风投机构均愿意押注高风险技术，提供大规模资金支持。这为初创企业创造了长期高投入的条件，使其能够开展大量技术性探索，持续拓展行业技术边界。
国内多数AI+生物医药企业则主打“平台化+产业化”路径，覆盖从靶点发现、候选分子设计到临床推进的全流程，核心目标是缩短算法验证至商业落地的周期。在此过程中，国内企业充分发挥成本优势、研发速度优势，依托资本与政策双轮驱动的生态红利，加速产业落地进程。
数据基础设施领域，海外以Benchling为行业标杆，国内则有智慧芽、药渡、医药魔方、药融云四家企业，在各自细分赛道做深做透。数据服务虽不像算法技术那样具话题性，但却是AI for Science生态的核心底层支撑——缺乏高质量数据，再强大的算法也无从发挥效用。
