众所周知，新药研发周期长、成功率低以及研发费用高的问题一直在困扰制药企业的研发工作。据公开资料显示，一款新药成功上市平均需要花费约14年时间，以及26亿美元资金(比2003年增长了145%)。巨额的新药研发成本让药企越来越难以负担。因此，预期能够有效够降低研发成本的AI技术在近年来开始受到了制药行业的广泛关注。

　　近年来，我们可以明显看到有多家实力雄厚的制药企业开始尝试跨界AI，在“AI赋能制药行业发展”上做出自己的努力。例如，阿斯利康于2017年与各类合作伙伴建立了中国健康物联网创新中心，依托人工智能、物联网、大数据、5G等高新技术，打造诊疗一体化全病程管理解决方案。在近日举办的2020世界人工智能大会云端峰会上，阿斯利康还发布了十大“AI+医疗”应用场景并招募合作伙伴，聚焦疾病管理全流程，以人工智能赋能产业生态创新。

　　诺华是在“AI赋能新药研发”这一方向上探索较多的药企，相关行动已达30项，其中内部研发多达20项。除此之外，在2019年3月，诺华制药还与腾讯公司签署了全新战略合作备忘录，旨在通过整合创新药物、人工智能和社交平台，从而更好地造福慢病患者。

　　吉利德则在2019年4月和insitro宣布开展了战略合作，为非酒精性脂肪性肝炎患者研发治疗方案。两家公司签署了一份为期三年价值10亿美元的合作协议。通过该协议，吉利德将使用insitro的人工智能平台为非酒精性脂肪性肝炎创建疾病模型，研发治疗方案，并发现对临床进展和疾病消退有帮助的靶点。

　　从以上来看，人工智能赋能医疗健康领域已经成为大势所趋，并且在医药领域正显示出越来越强大的作用。但值得注意的是，从整体来看，AI+医药研发目前现状并不是非常乐观，还面临诸多挑战。

　　首先，AI+药物研发真正意义的产出极少，大部分企业需要面对产出成果不足或者不优而导致财务状况堪忧的现状。据悉，2019年4月，IBM公司就因为财务业绩低迷，决定停止开发和销售药物开发工具——Watson人工智能套件。作为医药健康领域人工智能的佼佼者，也不得不面对财务业绩低迷的状态。

　　还有，当下AI应用较为集中的靶点筛选方向，已通过文献分析等筛选出比已批准药物更多的靶点，但是靶点和可成药性的确证却是一道难题，如何建立确证模型，又用什么来确证，确证后预测药物的可成药性，都是需要思考的。

　　另外，AI+药物研发的企业还面临来自政策、人才、技术等方面的挑战。新的技术的引进，让原有药物研发模式改变，监管人才、政策指南等均需要同步更新，而现在尚无针对性或促进性的政策指南出台。

　　总的来说，目前AI+药物研发真正意义的产出极少，还没有一款AI研发的新药被批准上市。因此，在大部分企业需要面对产出成果不足或者不优而导致财务状况堪忧的现状下，企业需要合理的定位产业链角色，选择适合的创新商业模式。不过，虽然AI+医药研发目前现状并不是非常乐观，还面临诸多挑战，但可以预计的是，AI+药物研发的结合必然是未来制药行业的发展趋势，在未来其必将对医药领域进行一场颠覆性的变革。