一、 研究的背景和目的

  在AI技术迅速发展的背景下，AI辅助药物研发（AI制药）的技术突破和产业应用正成为推动生物医药创新和提升药物研发效率的中坚力量。创新药行业长期面临研发周期长、投入大、风险高等挑战，AI技术可以大幅提升药物设计、分子筛选等流程效率。AI制药作为生物医药与人工智能产业的融合领域，广受业内关注，具有良好的产业基础，是未来上海市产业布局的潜在重点方向之一。

  二、 研究的主要内容

  首先，在AI赋能创新制药新范式方面。AI技术的赋能效应主要体现在早期药物研发阶段，AI可将临床试验前的研发费用从几千万美元缩减至几百万美元。同时，AI制药业务的企业的特征包括：一是多种商业模式并行组成AI制药产业链，二是欧美牢牢占据先发优势，我国有望持续增长，三是融资事件主要集中于早期，市场认知有较大的提升空间。

  其次，在AI制药的产业集聚方面。一方面，得益于政策全方位支持、完善的生物医药产业链以及丰富的国际合作机会等多方面优势，张江已成为AI制药企业的首选地。另一方面，AI制药企业取得多项创新成果，AI+小分子药物研发具备一定领先优势，AI+大分子药物研发仍处于初期阶段。

  再次，在AI制药的发展前景方面，上海具有引领全球医药创新的潜力。可依托人工智能、生物医药两大先导产业支撑，深化AI在药物研发中的应用，促进AI制药产业协同发展。第一，产业亟需资本长期信任加持，需要通过政策引导，有效增强投资者信心，吸引更多资金参与，进而加速企业研发进程并降低研发风险。第二，产业发展亟须打通行业“数据孤岛”，应在保障数据合规合法运用的前提下，推进生物样本及临床信息数据库建设及数据共享，助力产业发展。第三，强化算力硬件资源建设，开展针对上海市内企业算力需求调研，加强算力资源的统筹调度，构建高效、开放、有序使用的算力资源体系，有效降低AI制药企业的运营成本。第四，整合政策填补人才缺口，实施复合型人才引进和激励机制，为其提供多方面政策支持，同时试推行校企联合的人才培养机制，以缓解AI制药产业需求与人才供给的结构性矛盾。第五，提升企业市场竞争力，通过政策引导和资金支持，营造有利于双方合作的平台和环境，同时加强示范性项目的引领作用，鼓励开展业内关键领域的联合研发项目，促进技术交流和知识共享，加快科技成果的转化应用。