针对AI与药物研发结合的发展趋势，马健称，在技术层面，AI制药的垂类模型正在从基础物理模型结合机器学习算法，向全原子模型和跨模态方向发展，不同类型分子的算法模型将趋同；在基础模型渗透方面，随着AI技术的快速发展，基础模型将深度参与药物研发更多环节。

　　“未来赛道的领跑者不再是某个单项能力的最强参与者，而是能更好构建协同技术、科学、临床、产业等生态各方的平台型力量。”马健表示，未来的新药研发也一定是一场系统性工程，将更多的科学不确定性转化为工程确定性，实现更大规模的产业化落地和真实世界验证。

　　晶泰控股首席科学官张佩宇透露，药物研发范式正在告别经验科学、理论科学，迈入数据驱动的自主发现时代。自主发现是通过AI自主产生新的idea，如靶点、机制和化合物，并通过评估确定合理的idea进行自主实验闭环。

　　在AI制药产业化浪潮中，晶泰控股率先打造了行业独有的“AI模型预测—机器人执行湿实验—数据反哺AI—Multi-Agent智能调度”全闭环研发体系。峰会现场，晶泰控股连同合作伙伴共同披露了一系列最新临床与技术进展，印证了AI制药工程化能力正在进入规模化兑现期。

　　在肿瘤领域，希格生科创始人兼CEO张海生介绍了AI+类器官协同靶点验证体系，重塑难治肿瘤靶向药研发路径。在代谢慢病、自身免疫疾病领域，联邦生物研发总监郭思远解读了口服小分子GLP-1受体激动剂UBT48128的差异化定位，展现AI在代谢疾病领域的临床潜力。

　　记者注意到，AI技术正系统性缩短复杂慢病、难成药靶点的研发周期，让诸多原本难以落地的创新疗法加速走向临床。