一、企业介绍
药明康德（WuXi AppTec，A股代码：603259.SH / 港股代码：2359.HK）是全球领先的医药研发外包服务龙头（CRDMO），主营业务覆盖小分子化学药、细胞与基因疗法、生物药、临床CRO、SMO等。其位于上海、武汉、苏州、常州、无锡、成都及美国费城、亚特兰大、圣地亚哥等地的研发基地，承担了全球新药研发链条上从靶点发现、苗头化合物筛选、CMC工艺开发到临床试验、SMO现场管理的全周期赋能服务。根据公司2024年报，营业收入约392.4亿人民币，2025年Q1-Q3营收同比增长9.6%，全球客户超过5800家，覆盖全球前20大跨国药企。
面对新药研发”周期长、投入大、失败率高”的根本痛点，药明康德自2018年起在内部推行”AI赋能新药研发”战略，2020年成立”AI药研中心（AI for Drug Discovery Hub）”，2023年发布行业首个”一体化端到端AI制药平台”，把AI深度融入靶点发现、苗头化合物生成、先导化合物优化、ADMET预测、晶型预测、动物实验设计、生物工艺优化等多个环节。创始人兼董事长李革博士在2025年JPM会议上表示，”AI是新药研发从经验驱动走向数据驱动的关键变量，也是中国CRO/C(D)MO从’成本优势’升级到’技术优势’的最大机会”。
二、案例介绍
（一）核心AI应用场景
1、AI 靶点发现：从海量的疾病关联数据中”找出那把钥匙”
药明康德AI靶点平台覆盖3000+疾病、25万+蛋白、6亿+文献量级数据，整合多组学数据（基因组、转录组、蛋白组、表观遗传组）构建疾病关联图谱，结合图神经网络（GNN）与蛋白质结构预测（AlphaFold3），可在数周内给出对潜在药物靶点的排序与可成药性评估。该平台已为某头部跨国药企客户在多发性硬化症方向识别出3个有临床转化潜力的新靶点，准确率高于传统药物开发基线4倍。同时平台可基于真实世界数据（RWD）做”副作用反向预测”——通过分析上市药物的不良反应数据，反向找出新的适应症靶点，这一”老药新用”模式已发现40+新增适应症方向。
2、AI 分子生成：把研发周期从月压缩到天
药明康德”HitGen AI分子生成平台”利用自研DEL（DNA编码化合物库）+AI分子生成模型，对5万亿虚拟分子空间做生成式搜索，一次干运行可筛选上亿分子，关键参数包括类药性、可合成性、靶点亲和力等。对比传统实验室”湿实验”模式，AI生成+湿实验验证组合耗时从平均12个月缩短到约12周，先导化合物命中率提升5-8倍。AI分子生成模型同时具备”多目标优化”能力——一次生成同时考虑活性、选择性、ADMET等5-10个目标，避免传统”先优化一个属性再优化下一个”的多次迭代模式。
在某抗肿瘤小分子靶向药项目中，HitGen AI分子生成平台3个月内完成500万化合物虚拟筛选+1000+化合物湿实验验证，最终输出6个类药性优秀的候选分子，对比同等规模传统项目（约12个月）效率提升显著。该项目最终进入临床I期，验证了AI生成+湿实验”双轮驱动”研发模式的可行性。
3、AI 预测 ADMET 与晶型：让药物研发”前向可控”
在ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）环节，药明康德自研的多任务ADMET预测模型整合了化学描述符、生物活性与组织分布数据，单次推理可在1分钟内给出上百项参数预测结果，准确率与传统体内实验一致性达90%以上。在晶型预测环节，AI晶型筛选平台将单分子晶型筛选时间从平均6-12个月缩短至2-4周，已为某抗肿瘤客户找到2个具有突破性固体形态专利的晶型。
药明康德”AI晶型预测平台”集成多种预测算法（基于分子动力学、第一性原理、晶体结构预测CSP），可在虚拟环境下模拟上千种可能晶型结构，从中选择最稳定的5-10个做湿实验验证，命中率从10%提升至30-40%。这一能力对固体口服药物的”生物利用度提升”具有决定性意义，预计每年为药明康德客户节省3-6个月开发周期。
4、AI 工艺优化：把 CMC 试验次数砍掉一半
药明康德”AI工艺大脑”基于贝叶斯优化与多目标强化学习，对生物反应器中温度、pH、溶氧、补料速率等20+维关键工艺参数寻优，单批次试错次数从原平均150轮降至70轮以下，单位产品研发周期缩短40%。在某明星ADC药物工艺优化案例中，AI将工艺开发周期从22个月压缩至10个月，且工艺稳定性关键指标（产率、纯度、聚集水平）同步提升。同时药明康德推出”AI工艺放大Agent”——把实验室小试工艺等比例放大到商业化规模，解决传统CMC放大的”工艺重现性”难题。
药明康德”AI工艺大脑”在细胞与基因疗法（CGT）方向也有显著突破：AI可对病毒载体生产工艺中”细胞培养密度、收获时间、转染效率”等关键参数做寻优，把批次稳定性（CV）从30%降至10%以下。在某AAV基因治疗客户项目中，AI工艺放大Agent帮助客户把工艺开发周期从18个月压缩到8个月，单位产品成本下降38%。
（二）AI技术支撑与合作生态
药明康德AI技术底座由”自身算法团队+外部合作联盟”双轮构成。算法层面，药明康德AI药研中心与公司HitGen、HuGene、STA等多家子公司深度协同，并自研”知识图谱+多模态+强化学习”的多任务AI管线。合作层面，与Nvidia DGX Cloud、亚马逊AWS、英伟达BioNeMo、Stanford ChemE、MIT CSAIL、Insilico Medicine、英矽智能 (Insilico Medicine) 等保持长期合作，参与全球AI制药联盟”AI Pharma Consortium”。
三、AI技术支撑与合作生态
药明康德的AI战略具有鲜明的”AI赋能CDMO”特征——并不直接做AI制药独角兽，而是把AI能力内化为CDMO服务的一部分，让客户在不知不觉中用上AI加速服务，再以”客户成功”的方式让AI能力变现。这种”AI隐于研发流程”的做法与欧美主流AI制药独角兽的发展路径形成对比，被业内称为”温和的AI赋能”模式。
对外生态合作层面，药明康德与国家药品监督管理局药品审评中心（CDE）、美国FDA、欧洲药监局（EMA）合作参与AI辅助药物评估指引制定；与上海药物所、清华大学药学院、北京大学药学院、复旦大学药学院、中国药科大学共建联合实验室；与英矽智能、晶泰科技、Insilico Medicine、百图生科、CarbonSilicon、AIcure 等公司开展联合研发；与Thermo Fisher、Danaher、Agilent 等仪器厂商建立AI+实验室自动化协同平台。截至2025年Q2，公司AI赋能项目累计超过250个，年节约实验次数超80万次。
药明康德AI研发管线在2024年荣膺「全球AI制药卓越企业」称号（Endpoints News 2024年度榜单），并被Nature Biotechnology评为「AI驱动新药研发的代表案例」。在2025年JP Morgan Healthcare Conference上，李革博士明确表示，药明康德已经将AI能力作为CDMO服务的「标准配置」，而非付费升级项——这意味着每一个客户在选择药明康德时都已经默认获得了行业领先的AI赋能。
药明康德同时在「AI for Clinical」方向布局——把AI能力扩展到临床试验阶段，包括临床方案生成、患者入组加速、不良反应预测、SMO现场管理等。在某III期肿瘤临床试验中，AI患者入组Agent帮助项目提前2个月完成入组，节约临床试验成本约15%；AI的不良反应预测Agent在某感染病药物临床试验中，提前3个月预测到潜在的安全性问题，让客户及时调整试验方案，规避了临床试验项目失败风险。
2024年起，药明康德也启动了「AI制药开放计划」，把部分AI能力（如ADMET预测、晶型筛选、文献挖掘）以API形式开放给中小Biotech公司，让行业共享AI基础设施。截至2025年Q2，已有200+ 家初创Biotech公司接入药明康德AI开放平台，单API调用次数超百万次/月，对比传统药物研发软件平台收费高昂、服务周期长，药明康德按调用付费模式极大降低了AI在创新药研发中的门槛。
药明康德的AI能力也开始赋能它的「产业链上游」——即医疗器械、诊断试剂、健康管理等领域。在某体外诊断试剂项目中，药明康德AI帮助客户把抗体筛选周期缩短40%，把整体研发周期从30个月压缩到18个月，让体外诊断企业也能享受AI带来的研发效率红利。
药明康德与全球AI制药领军企业英矽智能（Insilico Medicine）达成长期战略合作，向英矽智能开放药明康德的湿实验能力，反过来获得英矽智能的AI药物生成模型使用权，构建「AI+CRDMO」双向闭环，进一步提升药明康德AI制药综合能力。
此外，药明康德已启动基于GenAI的自动化实验记录与文献综述系统，让实验员从繁琐的记录与文献阅读中解放出来，把单次新药立项前文献调研时间从2-3周压缩至2-3天，进一步降低新药研发的前期成本与时间投入。
药明康德也加快布局「AI for CGT」与「AI for mRNA」等新兴方向。在mRNA疫苗工艺优化中，AI对核苷酸修饰比例、递送系统组分等做联合寻优，把疫苗的有效性与安全性同时推到新水平；在细胞治疗方向，AI对CAR-T细胞培养参数寻优，把细胞扩增成功率提升14个百分点。
此外，药明康德也启动「AI人才计划」，与上海交通大学、复旦大学、北京大学药学院等高校共建AI药研硕士、博士培养项目，为行业持续输出复合型AI药研人才。
药明康德累计与全球TOP20跨国药企建立长期AI赋能合作，客户续约率超95%，是中国AI制药对外合作中最具代表性的样本。
四、总结与展望
药明康德是全球少数把AI能力深度嵌入药物研发全产业链的CDMO龙头之一。从靶点发现、分子生成、ADMET预测到工艺优化、AI贯穿新药研发的每一环，既展现了AI对传统CRO行业的根本性重塑能力，也证明了”垂直行业Know-how+ AI技术”是制药行业未来分水岭。药明康德通过”AI隐于服务”的方式，把原本属于CSO/CRO等第三方的AI能力内化为自身的”效率护城河”，让全球前20跨国药企在选择CRO/CDMO合作伙伴时增加了一个决定性变量——”AI就绪度”。
展望未来，药明康德已规划将”AI药研中心”扩展为”AI驱动的新一代CRDMO 2.0″，与AI制药独角兽、GenAI基础模型公司、自动化实验室（Cloud Lab）共建研发工业新范式。在传统新药研发”双十定律”（10年研发、10亿美元投入）的背景下，药明康德正用AI技术挑战研发周期与成本的根本曲线。同时药明康德也启动了”AI for All”开放平台，把部分AI能力以”AI-as-a-Service”形式开放给中小Biotech公司，让全球创新药生态都能共享药明康德AI基础设施，这或将成为未来10年最大的行业级AI共享基础设施之一。
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