AI在生物医药行业的应用与价值 - AI作为高效辅助工具，正加速药物研发流程、降低研发成本，而非取代科研人员，为生物医药行业发展注入全新动能 [3][7] - AI在药物设计领域的应用经历了从基础模型、深度学习预测到最新一代大语言模型完成生成与设计的关键跨越 [3][7] AI驱动药物设计的核心模式 - AI驱动的药物设计核心在于“干湿实验一体化”与多学科深度绑定，整合了结构生物学、药物化学、药效毒理等传统学科 [4][8] - 该模式结合AI工具的特征提取、预测、生成功能，形成“数据驱动”与“原理驱动”双轮并行的AI引擎 [4][8] - 湿实验环节为AI模型提供核心生物学数据，AI引擎则基于物理原理与海量数据进行分析迭代，二者形成闭环 [4][8] AI在大分子药物研发中的具体成效 - 在大分子药物研发领域，AI的革新作用显著，传统抗体研发耗时数月且筛选量巨大 [4][8] - AI可直接生成候选序列，使筛选量级降低10的7至8次方，研发成功率达85%以上，效率提升400% [4][8] AI的角色与人类科研人员的价值 - AI是科研人员的强大助力，在代码编写、文献研读、知识转化等方面为团队提供高效支持 [4][8] - 跨学科协作、科研直觉与创新思维仍是人类科研人员的核心价值，AI并非替代者 [4][8]