独家专访宋云龙博士：BD累计超78亿美元，AI制药深耕者的第“三”次创业
宋云龙博士2026年4月创立小分子创新药Biotech云济智曜，搭建贯通靶点评估、动态蛋白建模、分子生成与ADMET预测的全链路AIDD平台，数月内输出多条差异化小分子管线。
#干湿闭环/自动化
动脉网AI 评分3636
DeepTech深科技AI 评分3838 上交大谢伟迪创办观壹智能，打造让AI进入生命科学的“编译器”
上海交通大学副教授谢伟迪联合王延峰、张娅创办观壹智能（OneX Intelligence），已完成首轮商业化融资，目标是训练连接生物学知识与实验数据的生命科学基础模型，让模型提出假设并由湿实验检验。
途深智合AI 评分2626 途深智合在香港金融科技周探讨AI制药多模态与实验验证闭环
途深智合在11月2日至3日举行的香港金融科技周上参与AI与深科技论坛，创始人兼CEO王宇光讨论了AI如何适配小分子、肽类及生物大分子等不同药物模态。其ToursynClaw平台融合蛋白大模型、科学智能体与全自动机器人实验产线，公司称可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，并在半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。
DeepTech深科技精选AI 评分6060 AI开始搞药了，药企靠什么竞争？我们和哈佛教授、连续创业者Gregory Verdine聊了聊
哈佛化学荣休教授、连续创业者 Gregory Verdine 在 DeepTech 访谈中表示，AI 目前最明确的价值是优化已有候选分子，而非从零设计全新小分子，后者受限于复杂结构的合成周期与水分子的物理计算难题。
推荐理由：连续创业者从分子设计、合成瓶颈与组织分工三层谈 AI 在药研中的实际边界，并以与晶泰的合作作为观察样本。
DeepTech深科技AI 评分5555 AI制药的新赛段，不是更大的模型，是会自进化的微观世界模型？
DeepTech深科技以百奥几何为例，讨论AI制药竞争从模型预测能力转向真实研发交付，核心是其提出的“自进化微观世界模型”，连接分子设计、细胞响应与自动化实验。
剂泰科技AI 评分3636 剂泰科技赖才达博士：AI制药核心在“三层蛋糕”，数据是最深壁垒
剂泰科技赖才达博士在瑞银颠覆性科技CEO峰会上提出Biological AI“三层蛋糕”架构，认为干湿实验数据平台是最厚底层、数据是最深壁垒。公司自研NanoForge平台覆盖约5万至7万种脂质分子建模，DataLots已产生超10万次小鼠实验，将验证到PCC缩短至9到11个月。其MTS-109为全球首个in vivo三特异性TCE，并已与礼来、恒瑞及Deerfield达成合作或授权。
晶泰科技AI 评分3838 从 AI 预测到 AI 原生，药物发现如何向前一步？
晶泰科技联合创始人兼首席创新官赖力鹏在 SWITCH 2026 期间该公司举办的研讨会上提出，AI 药物发现正从“AI 预测”走向“AI 原生”，即让验证、数据与新认识回流模型。
木可AI探索笔记AI 评分5050 AI4S公司很多，但真正实现in the loop的很少
针对AI4S在制药行业的落地，有观察指出真正实现"实验数据回流模型"闭环的公司远比"AI制药"名单短。其提出四条标准：自主可控测量系统、百万级互作/筛选事件通量、超越存在性的定量读数，以及实验数据真正进入下一轮设计。文章还按仪器供应商、数据回流型和CRO化三类玩家分析了各自的生存路径。
水木分子AI 评分4242 [量子位] 央视严选「中国AI创业十骏」,唯一AI制药公司水木分子是清华系
水木分子入选央视「中国AI创业十骏」，是名单中唯一AI制药公司。其以对话式药物研发平台ChatDD连接专家经验与AI，自研自身免疫领域双特异性抗体管线从立项到确认PCC仅用七个月，对比传统方法12-24个月。公司称2026年为商业放量阶段，预计今年收入为去年的3至4倍。
DeepTech深科技AI 评分4343 对话科理新序张载熙：在最冷门时入局AI4S，他想构建科学原生基座模型
科理新序创始人张载熙正训练一个多模态科学基座模型，用自定义scientific token统一蛋白质结构、组学矩阵、基因序列与分子动力学等模态，使模型直接在科学空间推理。
BioTenderAI 评分3838 DoveTree对谈晶泰：AI制药的价值，不止于设计分子
DoveTree Medicines与晶泰科技的合作项目中已有一项进入IND申报前研究阶段，其余仍处早期发现阶段。双方在研讨会上强调，AI可探索的化学空间远超实体化合物库，难成药靶点可能只是库里缺那个分子，晶泰以合成数据加物理模拟为起点、再由自动化实验室合成100至500个新化合物迭代。于利华同时指出，研发最贵环节是IND-enabling和临床开发，AI原生应同时消解科学与流程两端的摩擦。
木可AI探索笔记精选AI 评分5858 17亿次实测 vs 一次造出10¹⁶个抗体：把AI制药"数据荒"卷成护城河的两种活法
文章对比Terray与Jura Bio两条自产数据路线：Terray用自研高通量硬件累计超过4200亿次测量、折算逾170亿个靶标-分子互作数据点，Jura Bio则用变分合成一次造出10¹⁶个抗体序列。作者认为两者分别拆解干湿循环的合成端与筛选端，Terray已签吉利德、BMS、Odyssey合作并预计2026年有内部药物进入临床试验，但数据规模本身不等于成药。
推荐理由：文章把Terray与Jura Bio两种自产数据路线放在干湿循环两端对照，便于理解数据瓶颈的不同解法。
Jason KellyAI 评分2525 Anthropic推进药物研发早期进展
很高兴看到这个。尤其对“一人生物科技公司”感到兴奋。拥有可供智能体使用的API的CRO，比如@ginkgo的Datapoints服务，再加上类似“生物科技版cursor”的东西，真的可能改变创办生物科技初创公司的成本。
LeapFun同新闻AI 评分5858 一人AI药企能否复制：Anthropic收购的Mithril Medicine案例拆解
文章复盘Anthropic于2026年7月收购的Mithril Medicine：公司仅1名全职创始人，另有8名付费顾问和11家外部实验室，不到18个月将一款靶向laminin-α4与β-dystroglycan的双特异桥接抗体推进到LAMA2-CMD小鼠模型药效验证，2+2 IgG-scFv格式峰值肌力约为对照组1.95倍、体重标准化握力约1.94倍，1+1格式未见明确获益。
同一新闻，精选展示《Anthropic 收购一人 AI 药企 Mithril Medicine，Claude 协调 11 家外部实验室》
BioTenderAI 评分3838 百图生科刘维：AI制药真正破局还需3～5年
百图生科联合创始人兼CEO刘维预计，AI制药行业真正迎来破局点还需3–5年，并将发展划分为工具效率提升、管线赋能与研发组织变革三个阶段。他称百图生科已用虚拟细胞与干湿实验闭环平台推进20多个First-in-Class靶点发现项目，均完成早期验证，部分进入临床前研究。公司坚持基础设施定位，通过系统许可、AI模型及Agent工具赋能药企。
途深智合AI 评分2020 转载｜科学为炬，奔赴全球！BiG 12 周年盛会高光收官，产业共识激荡潮头
途深智合创始人兼CEO王宇光在第12届BiG IMPACT年会上参与“AI前沿创新者×一线投资机构深度对话”圆桌交流，与AI领域创新者及投资机构代表探讨行业发展议题。该年会10月24日在上海张江收官，设主论坛、四大分论坛及三场闭门会，聚焦难成药靶点突破、AI虚实之辩、CNS与自免研发及BD/NewCo出海等议题。
动脉网AI 评分4343 对话科理新序02后联创：AI4S的价值密度和Scaling Law
科理新序提出以Science Token、科学Token链和ScienceRSI递归自我改进循环重构AI4S，并发布Chain of Structures（COS）酶设计技术报告。COS在酶设计基准六项指标中五项第一，EC3达57.0%，高于CodeFP的55.3%，去掉推理链后EC3降至53.4%。这些设计尚未经湿实验验证，仅为计算评测结果。
DrugAIAI 评分5858 浙大侯廷军团队在npj Drug Discovery提出智能体六级自主性框架
浙江大学药学院侯廷军等在npj Drug Discovery发表观点文章，梳理智能体在药物发现中的应用并提出L0至L5六级自主性框架。L0为单项计算工具，L1在固定流程中加入大模型，L2具备任务调度能力，L3形成围绕研究目标的反馈闭环，L4强调跨项目积累经验，L5“虚拟科学家”指向提出原创假设并组织端到端探索，作者将其定位为长期愿景。
途深智合AI 评分3838 途深智合：以TourSynbio蛋白大模型与ToursynClaw智能体切入AI蛋白设计
途深智合依托自研TourSynbio蛋白大模型和ToursynClaw干湿迭代智能体开展AI蛋白设计，后者今年获国际蛋白设计大赛全球第二名。公司称其AI体系三周可完成分子设计与筛选，在GPCR、Claudin18.2等膜蛋白靶点项目中首轮29条序列筛出阳性分子，第二轮25条序列获得4个候选分子。团队已从合成生物学转向大分子抗体并布局自有管线，同时承接药企AI分子发现服务。
医药魔方AI 评分3838 专访鲜翾：同源康生物首席AI官的两场技术革命
鲜翾出任同源康生物首席AI官，推动这家聚焦双抗、三抗、TCE与下一代ADC的AI原生Biotech以数字分身先于人类科学家评审立项，目前每周评估约两个项目、内部目标年底做到一天一个。她此前在金赛药业主导五年数字化转型，搭建两千多个数字看板，认为数字化能让业务“看得见”，但解决不了判断、信任与人性问题。同源康生物下一轮融资计划建设自动化实验平台，以产生公开领域难以获取的数据、训练差异化垂域模型。
智药邦精选AI 评分5858 罗氏提出“AI自主”：药企内部需要保留哪些研发能力
罗氏在2026年9月28日制药业务日上提出“AI自主”，主张药企用实验检验模型判断，再据实验结果改进模型与实验方法。文章以Genentech与Recursion的神经科学靶点发现合作为例，说明AI可缩小靶点与候选分子范围，而疾病认识转化为筛选标准、理解实验条件、依据验证结果决定下一步仍需药企内部人员掌握。
推荐理由：借罗氏提出的AI自主概念与Genentech同Recursion的合作，梳理药企在靶点验证和分子筛选上需自留的判断能力。
BioTenderAI 评分3838 顾全全公开回应：AI制药的技术路线与未来竞争
Geodesic Intelligence 创始人顾全全在小红书 AMA 中提出，以能否每 6 个月推出一个大版本衡量 AI 制药团队的模型突破能力，并主张模型设计、湿实验反馈与数据迭代形成闭环。
LeapFun精选AI 评分6363 12篇论文解码Orbis：AI环肽平台与诺和诺德14亿美元合作
作者梳理12篇论文，拆解Orbis如何用非天然构件大环、ⁿCycle-Forge计算搜索与自动化合成构成环肽发现体系。ⁿCycle-Forge以Boltz共折叠评分为代理目标，对两个靶点做约12万次共折叠评价并合成1472个设计，凝血酶初筛命中35/736，约为历史库的24倍，MDM2命中率约4.6%与历史定向库相近。
推荐理由：文章逐层拆解Orbis大环肽平台的计算与实验证据，并区分技术源流与公司独占资产。
智药邦AI 评分3838 AI公司加码生物数据建设，究竟在布局什么
AI公司正通过自建实验室、云实验室合作与资助虚拟生物学计划等方式参与生物数据生产。Anthropic组建基础生物学研究团队和实验室，用实验检验Claude模型的生物学设想；Biohub扩大虚拟生物学计划，Google DeepMind、Isomorphic Labs和Meta合计承诺投入3亿美元，整项计划总投入约18亿美元。
BioMap 百图生科AI 评分2828 南华早报专访百图生科刘维：为生物世界绘制一张地图
百图生科联合创始人、CEO刘维在南华早报专访中表示，公司基于进化树上超百万个物种、逾200亿条蛋白质序列训练生命科学基础大模型，并在300多个任务模型上平均将所需数据量减少90%。他称未来五至十年基础模型、生物数据与AI原生实验室协同，有望降低First-in-Class药物研发成本，并提及数十个具First-in-Class潜力的药物设计已在临床前研究中得到验证。
深势科技 DP TechnologyAI 评分2222 深势科技高志锋在清华大学分享AI4S实践：从分子模型Uni-Mol到材料产线
深势科技AI算法负责人高志锋在清华大学专场以《AI4S：重新理解科学发现》为题，分享团队从分子预训练大模型Uni-Mol到科研智能体SpecXMaster、再到材料产线的三段实践。
分子之心MoleculeMindAI 评分3838 “十五五”规划定调AI制药系统化落地，分子之心以NewOrigin、QuantaMind与MoleculeOS构建AI生物研发基础设施
针对“十五五”规划将医药垂类大模型、智能体等列为核心方向，分子之心以蛋白质基础大模型NewOrigin、分子动态反应模拟引擎QuantaMind和AI原生研发操作系统MoleculeOS构建AI生物研发基础设施。
剂泰科技AI 评分3131 赖才达博士在京台科技论坛演讲：Biological AI核心竞争力在于持续积累真实实验数据并转化为模型能力
剂泰科技联合创始人、董事长兼CEO赖才达博士在第29届京台科技论坛发表主旨演讲，提出Biological AI的核心是持续积累真实实验数据并转化为模型能力，架构分为干湿实验数据平台、垂类模型与智能体三层。
途深智合AI 评分2222 途深智合参与“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙，谈AI蛋白设计干湿闭环
途深智合创始人兼CEO王宇光在9月18日“向新而生·智链未来”生物医药产业生态沙龙圆桌讨论上，分享了公司AI蛋白质从头设计的干湿闭环研发模式。公司称其ToursynClaw平台可实现约1.5个月完成抗体设计及功能实验验证，半年内推动16条抗体药管线完成PCC阶段验证。王宇光同时指出，AI设计分子从体外结合活性到表达、稳定性、药代动力学等成药性仍存在开发障碍。
创腾科技AI 评分3838 不是所有工业AI都需要大模型：小模型如何进入研发闭环
创腾科技在「AI 进入研发现场」系列第三篇中提出，工业研发更需要面向具体任务的性能预测、实验代理优化与现场判别三类专用小模型，而非通用大模型。文章引用电解液配方优化、电池快充协议和液相色谱方法开发三个公开案例，说明代理模型与贝叶斯优化可在闭环中减少实验次数。
Genesis Molecular AIAI 评分1818 Genesis CTO谈分子基础模型与AI制药
我们的CTO @edunov 做客 @AI_in_the_AM，与 @labenz 和 @8teAPi 一起讨论了分子基础模型、基于物理的模拟、湿实验数据、智能体工作流以及制药合作，以及它们如何共同服务于AI药物发现这一复杂任务。 他们还谈到了Anthropic的蛋白质结合剂设计报告、为什么亚埃级精度很重要，以及为什么生物学是AI研究中最令人兴奋的前沿领域。 观看链接：https://www.youtube.com/watch?v=JHglTBoaGTk
环肽与药物发现AI 评分4747 全球环肽药物公司介绍04：Unnatural Products
Unnatural Products（UNP）已与Merck、argenx、Novartis达成大环肽合作，三项公开最高潜在里程碑合计超35亿美元，但尚无自有候选药物进入人体临床。
望石智慧AI 评分3838 产学研金深入对话：AI已进入药企深水区，望石智慧以微观世界模型为底座探究生命底层规律
望石智慧CEO周杰龙在AI FOR PHARMA 2026峰会上表示，公司以微观世界模型为底座，将物理规律、分子生成与效果预测统筹到同一模型体系，从底层解释分子与靶点作用机制。其与齐鲁制药合作完成超6000个分子筛选与聚类分析，合成两款全新衍生物，产出活性优异、选择性突出的潜在先导化合物。公司称该平台覆盖从靶点发现到PCC各环节，已沉淀十余条自研管线，部分进入临床试验阶段。
望石智慧AI 评分1818 望石智慧受邀出席2026中国科创投资夏季峰会，三重内核构筑AI4S“准独角兽”核心竞争力
望石智慧创始人兼CEO周杰龙在2026中国科创投资夏季峰会上称，AI4S护城河来自人才、数据、生态三重叠加，公司正搭建覆盖电子、原子到分子的跨尺度微观分子世界模型。公司携多模态AI 3D分子生成平台MolVado与全栈式医药早研智能体MolVortex亮相展会与路演，并提及此前与华为、广药集团的“算力+模型+场景”三方合作。
LabGenius Therapeutics · NewsAI 评分4242 LabGenius：超越结合剂设计，AI 的下一个前沿是多特异性抗体设计
LabGenius Therapeutics 计算科学与工程副总裁 Winston Haynes 指出，多特异性抗体优化因缺乏公开功能数据，仍主要依赖人工直觉，而连接子结构等组装方式的小改动即可显著改变效力与选择性。其提出将多特异性抗体构建与高通量自动化实验耦合，用智能体主动学习让 AI 模型与自动化实验室形成闭环，从每次实验数据中持续优化设计。
奥泊生科AI 评分2525 AI如何“读懂”生命？诺奖得主携复旦团队探寻答案
诺贝尔化学奖得主Michael Levitt与马剑鹏在复旦大学共建复杂体系多尺度研究院并联合创立奥泊生科OpusBio，以干湿结合闭环推进AI蛋白质设计与药物研发。
LabGenius Therapeutics · NewsAI 评分3838 《In Vivo》两篇系列报道：谁在构建自主实验室及其对药物发现的影响
《In Vivo》以两篇系列报道梳理自主实验室的建设者、架构与商业模式选择，及其对药物发现组织、外部研发合作和操作人员的影响。报道认为自主实验室并非现有自动化的渐进升级，而是对仍发生在手工实验台上的99%药物发现研发支出的结构性挑战。