过去十年，新药研发成功率下降、周期拉长、成本难控，已成为全球制药行业普遍面临的现实困境。德勤对全球TOP20药企的长期跟踪显示，单个新药从发现到上市的平均成本已升至22.3亿美元，研发周期过100个月，而全球新药研发的收益率（IRR）长期在5.9%的低位徘徊。1

与此同时，“利断崖”风险依旧高悬。根据Evaluate Pharma测算，TOP20跨国药企中，仅前十大到期产品就将冲击1260亿美元的收入，跨国药企面临近940亿美元的“增长缺口”。2

奇才（6-41）：普尔19分5篮板、库兹马13分3篮板、基斯珀特11分3篮板

雷霆（37-9）：亚历山大52分3篮板4助攻、杰伦-威廉姆斯26分7篮板、乔17分、哈尔滕施泰因4分18篮板6助攻

湖人（26-19）：詹姆斯31分8篮板9助攻、克内克特24分5篮板、里夫斯13分6篮板8助攻、八村塁13分

这意味着，跨国药企依赖BD/并购“补管线”的传统增长路径，正在逼近天花板。倒逼跨国药企在研发决策率、管线成功率与产品生命周期管理层面进行更底层的能力重构。

其中的关键困境之一，就是面对海量科研文献、利数据与临床信息构成的认知迷宫，传统依赖经验的“人工狩猎”式研发模式，在信息爆炸时代已步履维艰。制药企业的新药研发不仅在与疾病赛跑，更在与自身的组织率瓶颈和认知盲区抗争。

那么，制药企业该如何在复杂、不确定、高风险的系统中，持续做出正确决策？

围绕这一命题，神州数码旗下神州问学企业级Agent中台，给出了特解决方案：以其“AI for Process”的核心理念，通过智能体矩阵协同作战与深度知识库，为新药研发装上了“感知-判断-决策-验证”的智能引擎。

神州问学企业级Agent中台不仅能够帮助研发人员从海量数据中定位高潜力靶点、实时追踪竞品动态，更致力于重塑研发流程本身，推动新药研发从经验驱动迈向认知驱动的新范式。

01

“AI Agent+药物研发”崛起

从新药研发的过程来讲，其本质上是一项高度依赖信息密度与判断质量的工作。文献、利、临床试验、竞品进度、监管政策、真实世界数据……构成了一个持续膨胀的信息“宇宙”。

以药物分子设计为例，在小分子药物研发中，可探索的化学空间被认为高达1060-10100量级；在抗体、双抗及可编程蛋白域，复杂程度进一步被指数级放大，单抗序列优化对应2060的探索量，双抗可达20100，而部分可编程蛋白的理论空间甚至接近201000。这意味着，科学家面对的早已不是“一把钥匙匹配一把锁”，而是在近乎无限的组空间中，尝试识别少数可能有的答案。

因此，如今的新药研发就像一场史无前例的“数据海啸”。全球生物医学文献每年以百万篇计增长，利数据库庞杂交错，临床试验结果动态更新，竞争情报瞬息万变。科研人员深陷其中，大量时间耗费在检索、阅读和比对之上，认知过载成为常态，关键洞见易被淹没。

更具挑战的是，新药研发还是一个长周期、高投入、高风险的复杂决策链条，从靶点发现、化物筛选、临床前研究到关键临床试验，每一个决策都建立在有限、分散且可能滞后的信息基础上辽源隔热条PA66厂家，形成了无数盲区。

而传统的信息化工具，虽能够提供数据存取和基础分析能力，但并未改变“人找信息、做分析”的模式。它们如同提供了更快的马匹和更精确的地图，却未改变“狩猎”本身对猎人个体经验和体力的度依赖。

正是在这一背景下，AI Agent技术的成熟标志着转变的契机已经到来。基于大模型的自然语言理解能力、多模态AI的信息融能力以及知识图谱的关联推理能力，AI Agent能够被构建成具备特定角和目标的虚拟家。例如，AI Agent能够将传统技术工具升级为具备主动感知与预警能力的动态系统，围绕研发项目自动推送关键信息；AI Agent通过串联多个任务节点，提供从问题假设到初步方案的决策支持；更重要的是，AI Agent具备持续进化能力，能通过反馈闭环不断优化，终成长为承载企业特研发智慧的核心资产。

02

神州问学企业级Agent中台的解法

从行业层面看，新药研发仍然难逃“双十困境”，研发成本以“十亿美元”为单位攀升，周期以“十年”为尺度拉长。在德勤新的报告中显示，当前从Ⅰ期到申报上市的研发周期已过100个月，且近五年仍在持续拉长；与此同时，即便在研发率相对先的TOP20药企中，创新回报率的也高度依赖少数高价值品种，而非整体率提升。这意味着，一旦缺乏“爆款”支撑，研发体系本身的低将迅速暴露。

不仅如此，更深层次的矛盾在于“红海”陷阱与组织协同率天花板。

例如在热门靶点PD-(L)1域，就曾发生在短期内涌入大量资源，导致赛道拥挤，终只有少数产品能赢得市场。许多项目在启动时颇具前瞻，却在漫长的研发周期中陷入价值稀释的窘境。与此同时，在多数药企内部，研发、临床、注册、质量、投资等部门各自拥有立的信息体系与工作逻辑。大量高价值信息被分散存储在不同系统、不同文档、不同个人经验中，隔热条PA66生产设备难以形成整体视角。

在此背景下，神州数码的解法是，打造一个分工明确、协同联动的神州问学企业级Agent中台，将AI深度嵌入业务流程的每一个关键环节：

竞争格局分析智能体：通过深度深度融全球药物管线、靶点与疾病数据，构建动态演化的知识网络，不仅可以快速定位“高潜力、低竞争”的细分机会，更能动态生成可视化竞争格局矩阵，清晰呈现不同靶点的研发阶段、市场拥挤度与潜在风险。从此，战略决策基于的是全景洞察，而非碎片信息。

医药文献分析智能体：如同不知疲倦的业研究团队，核心能力体现在信息提取与智能综述生成。当研究新型靶点时，不再需要逐篇翻阅数百篇文献。简单指令即可从海量文献中抓取药物的关键参数，并自动整理成结构化表格。同时，它能自动梳理多篇文献的核心结论与实验数据，形成逻辑清晰的综述报告，帮助研发人员在短时间内把握域全貌、识别研究空白、抓住创新机遇。

医药利分析智能体：具备多项核心能力：深度解析权利要求，厘清保护范围，助力规避侵权风险，锁定技术空白；提取利中有、未公开的实验数据，为方案优化提供关键参考；根据技术细节自动生成符规范的利交底书初稿；通过自然语言描述即可生成检索式。

当然，所有智能体的卓越表现，都离不开坚实的数据基座与安全护栏。神州问学企业级Agent中台强调深度知识治理，通过打通内部数据库（如实验记录、项目管理系统）与外部数据源（如PubMed、智慧芽、医药魔方），构建统一、可信的企业级知识图谱。同时，神州问学企业级Agent中台支持精细化的权限管控，所有数据与模型均在客户自有环境中运行，彻底满足药企对数据安全与规监管的高度要求。

这一套系统能力，终凝结为一个个解决实际痛点的具体场景。其中具代表的是神州数码与头部药企共建的 “靶点智能发现系统” 。系统深度融跨源数据，通过动态推理，直接输出高潜力靶点列表与机制分析、竞争格局与可行评估。它将靶点发现从一个依赖运气的“搜寻”过程，转变为一个有迹可循、有据可依的分析决策流程。

目前，该平台已在作药企中落地过30个智能体场景，覆盖从靶点情报分析、临床信息检索、同智能审查到法规咨询的研发全链条，证明了其大规模、多场景的企业级服务能力，真正实现了从局部提到流程重塑的跨越。

03

“AI for Process”理念引未来

事实上，神州问学企业级Agent中台所有实践的背后，都有一个一以贯之的理念，即“AI for Process”。该理念强调AI并非提升某个环节率的简单工具，而是将其定位为驱动业务流程系统重构与持续进化的核心力量。借助AI，可实现从“业务流程接入”到“业务流程重塑”的跨越，让AI成为流程本身具备感知、判断与优化能力的“智能中枢”。

神州问学企业级Agent中台，正是这一理念的实践。它的核心竞争力不在于拥有某个家数据库，而在于构建了一个 “感知-判断-决策-验证” 的完整闭环。多个智能体如同一个业化团队，各司其职又紧密协同。其中，感知体持续收集信息；分析体进行综研判；决策体生成建议方案，而所有的操作结果与用户反馈又作为新的“养分”回流至中央知识库，驱动算法模型不断优化，从而实现整个系统的自进化。这使得它不再是一个静态的软件，而是一个能够伴随企业成长、越用越聪明的“思维伙伴”。

基于“AI for Process”的坚实底座，AI在新药研发中的应用正呈现出清晰的演进趋势：

从“智能体”到“思维伙伴”：世界经济论坛和波士顿咨询共同推出的报告《The Future of AI-Enabled Health: Leading the Way》显示，在研发语境下，AI正从处理标准化任务的“智能体”，向能够参与复杂科学研判与策略生成的“认知伙伴”演进。未来的AI可能不仅回答“是什么”，更能基于对失败临床试验的深度归因、跨域知识关联，提出全新的作用机制假说或管线组优化建议，实现更深层次的人机互补与协同决策。

千人千面，深度人机协同：上述报告指出，当前在医疗与生命科学域AI落地缓慢的困境之一，在于技术能力与实际工作角之间的错配。未来，人机关系也将演进为双向对话、互补增强的深度协同模式。

平台化拓展，赋能大健康生态：当前AI在医药行业的应用已贯穿价值链。AI Agent未来还可以复用于生物技术、医疗器械、基因诊断等多个域，赋能整个大健康产业智能化升级。

总体而言，当新药研发仍然深陷“十亿美元、十年周期”的困境之中，而跨国药企又面临上千亿美元的“利断崖”风险的双重压力时，问题的关键已不再是“是否引入AI”，而是要重新审视AI在研发体系中角，AI与业人员之间的协作方式，以及AI赋能下组织边界的变化。

神州问学企业级Agent中台以“AI for Process”为核心理念的实践，正是对上述挑战的回应。当AI深度融入研发的过程本身，创新才能真正变得有迹可循、有据可依、有力可续。而这，正是神州数码与其作伙伴，正在共同驶向的未来。

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参考资料：

1. 德勤报告《Be brave, be bold》；

2. EvaluatePharma报告《Portfolio tactics to scale the $300bn patent cliff》

一审| 石宛佳

二审| 李芳晨

三审| 李静芝辽源隔热条PA66厂家