新质生产力的核心路径与战略地位 - 发展新质生产力的核心路径在于科技创新与产业创新的深度融合[1] - 新质生产力是赋能传统产业转型升级、培育新兴产业和布局未来产业的关键支撑[1] - 未来产业是国家现代化产业体系的重要组成部分和国际科技与产业竞争的制高点[1] 未来产业的战略布局与政策支持 - 国家在2021年“十四五”规划中明确在类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能六大领域布局未来产业[2] - 2024年1月工信部等七部门联合发布实施意见，明确未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向[2] - 上海于2022年9月率先发布未来产业方案，在全国省市中起步较早[2] 科技、产业与金融的协同关系 - 科技、产业与金融构成“三位一体”的良性循环：科技是大脑，产业是躯干，金融是血液[2] - 产业是连接科技与金融的核心节点[2] - 中国具备全球最完整的工业门类，是联合国划分的666个小类中唯一拥有全部门类的国家[2] 人工智能技术的科研与应用进展 - AI已从预测单个分子拓展到分子组合，实现对一个广阔分子世界的结构获取[3] - AlphaFold首次触及动态结构，显示生物学AI发展与蛋白质科学实验方向一致，即从结构发展到动力学[3] - AI与实验形成“双轮驱动”：模型生成假设指导实验设计，实验数据反哺更新模型，构建循环迭代的学习型体系[3] 上海人工智能产业的发展模式 - 上海采取以政府力量体系化推动人工智能发展的模式，从应用端入手[4] - 上海打造“语料、模型、算力、场景、资本、生态”六大要素支撑体系，系统性推进人工智能产业化[4] - 上海已形成“1+3”四大基础大模型格局，由国有控股企业库帕思整合语料资源，建设多个万卡级智算集群[5] 上海大模型产业的生态建设 - 上海以徐汇“模速空间”和张江“模力空间”双轮驱动发展大模型产业[5] - 上海正在打造中国唯一的人工智能开源社区[5] - AI项目从仅供观赏的“盆景”发展为可盈利的“风景区”，最终目标是形成可复制、可规模化的“连锁风景区”实现商业闭环[5]

新质生产力发展核心路径 - 发展新质生产力的核心路径在于科技创新与产业创新的深度融合 [1] - 新质生产力可赋能传统产业转型升级 更是培育新兴产业和布局未来产业的关键支撑 [1] - 未来产业是国家战略关键点 也是国际科技与产业竞争的制高点 [1] 未来产业战略布局 - 未来产业本质是融合创新的交汇点 其发展需全方位创新生态 [1] - 上海将在集成电路 人工智能 生物医药三大先导产业基础上向未来产业持续跃迁 [1] - 国家在2021年十四五规划中明确在类脑智能 量子信息 基因技术等六大领域布局未来产业 [2] - 2024年工信部等七部门发布实施意见 明确未来制造 未来信息等六大方向 标志未来产业进入系统化推进阶段 [2] - 上海于2022年9月率先发布未来产业方案 在全国省市中起步较早 [2] 科技产业金融协同机制 - 科技 产业与金融构成良性循环的三位一体 科技是大脑 产业是躯干 金融是血液 [2] - 产业是连接科技与金融的核心节点 [2] - 中国具备全球最完整工业门类 是联合国划分666个小类中唯一拥有全部门类的国家 [2] 人工智能产业发展实践 - AI与实验形成双轮驱动 模型生成假设指导实验 实验数据反哺模型更新 [3] - 上海AI发展采取政府力量体系化推动模式 从应用端入手打造六大要素支撑体系 [4][5] - 上海已形成1+3四大基础大模型格局 由国有控股企业库帕思整合语料资源 建设多个万卡级智算集群 [5] - 上海以徐汇模速空间和张江模力空间双轮驱动发展大模型产业 并打造中国唯一人工智能开源社区 [5] - AI项目目标从盆景式观赏 发展为可盈利风景区 最终形成可复制规模化连锁风景区实现商业闭环 [5] 科技创新重塑生产力 - 上海光源大科学装置在生命科学及蛋白质结构动力学研究中发挥关键作用 [3] - AlphaFold模型从预测单个分子拓展至分子组合 实现广阔分子世界结构获取 [3] - AI发展触及动态结构 与蛋白质科学实验方向一致 从结构发展到动力学 [3]

现代制药工业的起源与发展 - 19世纪工业革命推动煤焦油染料技术发展 无意间开启现代制药大门 [2] - 化学理论完善和工业制造能力扩展使批量合成化合物成为可能 为制药业奠定基础 [2] - 病原体理论确立揭示疾病传播机制 化学公司看到药物开发巨大市场潜力 [3] - 药理学于1872年正式成为独立学科 化学受体理论和激动剂/拮抗剂机制为理性药物设计提供理论基础 [3] - 传统药房与煤焦油染料公司转型建立跨学科研究企业 药物研发从试错走向科学化系统化 [4] - 科学家实现低成本合成针对性分子 替代昂贵天然提取物 百浪多息和青霉素实现工业化生产 [4] 生物技术革命与行业挑战 - 20世纪70年代重组DNA技术奠定新一代治疗药物基础 1982年首支重组人胰岛素上市 [6] - 单克隆抗体技术推动精准药物研发 曲妥珠单抗降低HER2阳性乳腺癌复发风险 [7] - 免疫检查点抑制剂改变癌症治疗格局 开发生物药物覆盖癌症/自身免疫/心血管等复杂病症 [7] - 行业面临高失败率挑战 小分子药物约90%新药研究申请未能获批上市 [7] - 2003-2013年间单种新药开发成本增长145%至26亿美元 慢性病领域突破尤为困难 [8] AI技术驱动制药变革 - AI可高效解析基因组/理解疾病机制/发现新靶点 改变整个制药流程 [9] - AlphaFold2在2020年CASP竞赛实现接近实验精度的蛋白质结构预测 [10] - AlphaFold3在2024年突破蛋白质与DNA/RNA/小分子复合结构预测 [10] - 微软TamGen模型针对给定靶点几分钟内设计上万个分子 成功抑制结核分枝杆菌ClpP蛋白酶 [11] - 英矽智能特发性肺纤维化候选药物完成71名患者IIa期试验 Recursion有8款药物进入人体试验阶段 [12] - 全球涌现数十上百家AI制药公司 Isomorphic Labs与诺华/礼来合作利用AlphaFold3加速研发 [12] 数据驱动与未来方向 - 海量生命科学数据推动AI演进 "虚拟细胞"和"人体数字孪生"可模拟真实生理反应 [13] - 斯坦福/伯克利等高校 Arc Institute Chan Zuckerberg Initiative和英伟达共同推动AI技术落地 [13] - 行业面临数据质量挑战 高质量结构化数据有限且存在偏差 影响AI训练效果 [14] - 模型存在可解释性不足/预测结果难验证等问题 监管标准和产业化流程尚不明确 [14]