近期，“AI制药”概念持续升温，不少创新药企频频提及AI技术布局与落地应用。热度之下，更需冷静审视：AI赋能创新药企业的核心价值，究竟在于给传统流程贴上智能标签，还是在于实质性打通技术理念与产业落地之间的壁垒？

　　答案显然是后者。笔者认为，打通这道壁垒的关键，在于“如何因企制宜、分层施策”的路径设计——大型企业怎么建、中小企业怎么借力、全链条怎么打通，这决定了AI赋能新药研发究竟能跑多快。

　　大型创新药企自建垂直专属AI大模型，深耕核心研发能力。大型创新药企依托长期积累的研发管线、临床数据、生产质控体系，可将核心发力点落在模型专业性、产业适配度上，通过系统梳理、标准化沉淀自有研发、临床试验、药品生产全维度数据，打造贴合自身管线布局、生产规范、质量管控标准的定制化AI工具。

　　中小创新药企走协同共享路线。中小创新药企普遍面临数据储备不足、算力成本高昂、AI专业人才稀缺等现实瓶颈，依托产业协会、产业园区、高校科研机构搭建公共AI制药服务平台，构建合规的数据共享、算力共用、模型共建的产学研用协作体系，是中小药企最优解。

　　政策扶持与合规监管双向护航。相关部门可完善产业算力配套基建，优化AI辅助研发新药的审评审批规则；对数据完整、验证充分、落地成效突出的“AI制药”项目，提供差异化审评支持，充分释放AI技术带来的创新活力。同时，监管细则需持续细化，明确AI模型数据来源、底层算法逻辑、有效性验证标准、业务应用边界的强制披露要求，实现AI辅助研发全流程可追溯、可解释、可核验。

　　资本市场评判创新药企布局AI的价值时，应当重点关注企业分层布局落地程度、数据治理与应用能力、全链条智能化增效成果以及合规经营水平，引导产业以分层化、全链路的务实布局，真正释放“AI制药”的产业实效。

　　AI与创新药的深度融合，是涉及技术、数据、业务流程、产业监管的系统性产业变革。无论如何，AI都无法跳过药物研发固有的科学规律，唯有通过多方联动、分层布局，AI方能重塑生物医药研发的底层逻辑，为行业高质量发展注入持久动能。