随着人工智能技术加速渗透生物医药领域，AI技术正为制药行业的创新发展注入全新动能。然而，在这过程中，一系列系统性瓶颈也逐渐浮出水面：药物研发受制于时间与成本的双重约束、AI技术难以从研发环节最终落地于系统生产等问题，皆制约着AI真正释放其潜在价值，AI制药仍面临着不容忽视的系统性难题。
当前，AI制药普遍面临三类高度共性的挑战：指引研发方向的“藏宝图”残缺不全——数据层面，多组学、临床记录、真实世界证据及文献虽已形成PB级规模，却因标准不一、治理缺失及高质量数据稀缺而处于割裂状态，严重制约AI模型的训练效果与泛化能力；支撑技术落地的“武器库”分散零落——在工具层面，CADD、AIDD等单点技术虽多，但工具之间孤立、难以融入整体工作流，且存在可解释性不足、与生物机理脱节等问题，导致研发效率未能实现实质性突破；以及承担反馈与协同功能的“烽火台”中断失灵——在流程协同层面，湿实验验证成本高、周期长，其数据往往无法及时结构化反馈至AI系统，加之跨领域人才匮乏、协作机制缺失，使得“数据—机理—决策”的闭环难以建立，AI研发飞轮陷入空转。这三重困境并非孤立存在，而是彼此叠加、相互放大，共同拖慢了AI赋能药物研发的整体进程。
基于AI制药领域的发展瓶颈，北京电子数智科技有限责任公司（简称“北电数智”）推出多智能体协同药物研发平台，通过重构数据、工具与协作方式，将AI从“辅助工具”升级为由AI驱动的“首席智能体科学家军团”，为药物研发构建一个可自我提升、可持续进化的智能系统。
面对AI技术在药物研发的复杂挑战，北电数智并未止步于单一工具的开发，而是以长期战略眼光构建下一代“AI药物研发数字基座”。这一开放协同的平台，依托多智能体编排技术、大规模生物医学知识图谱及实验反馈优化闭环等核心技术，旨在系统性打通数据、工具与知识验证间的断链，并通过开放的工程化架构整合产学研力量，共同推动生物医药智能研发新范式与新生态的建立。
为解决AI制药领域长期存在的“残缺的藏宝图”与“散乱的武器库”难题，北电数智创新构建了覆盖数据、算力、模型与应用的“数算模用”一体化AI制药共性技术平台。在数据层，该平台通过可信数据空间与标准化治理体系整合多组学、临床及药物化学等核心数据资源，并依托隐私计算、区块链等技术建立安全合规的数据流通环境，形成高质量生物医学数据资源池，为AI模型训练提供精准可靠的“数据燃料”；在算力层，平台集成高性能计算集群，通过智能调度系统对算力进行弹性分配与优化，支撑大规模分子模拟、深度学习训练等计算密集型任务，为各类复杂研发场景提供稳定、高效的算力保障；在模型层，北电数智构建了面向AI4S的垂类模型库。其在集成先进通用模型的基础上，持续研发面向生命科学具体任务的专用模型，并通过微调、知识蒸馏等技术不断优化模型在任务理解与综合性能方面的表现；在应用层，平台会将各类AI工具封装为标准化的可插拔微服务组件，支持可视化工作流编排，形成覆盖靶点发现、分子设计、候选优化等环节的完整工具链，显著降低AI技术在药物研发中的应用门槛。
针对研发回路断裂的痛点，北电数智创新构建多智能体药物研发平台。该平台突破以往单点、线性的“烽火台”式串行模式，而是形成一条自驱动、高效率的研发“智能链”，并通过构建由AI驱动的“首席智能体科学家军团”，实现多任务并行与智能涌现。其核心运作机制与独特优势主要包括以下四个层面：
智能体专业化分工与协同机制
平台通过构建靶点发现、分子设计、成药性评估等专业化智能体，形成高度协同的“智能作战单元”。各智能体基于统一架构实现任务自动分发、工具主动调用、结果实时评估与信息交互，从而将分散的研发工具整合为有机整体，提升协作效率。
人机协同新范式，突破研发效率与边界
北电数智重新定义了人工智能与科研人员的关系，使AI从辅助工具升级为“人机智能共生”的协同伙伴。AI系统可完成高并发、大规模的数据处理、模拟计算与重复性推理任务，将科研人员从繁重信息负荷中解放出来；科学家则更专注于提出创新假设、推动知识融合与关键决策，发挥人类独有的创造力与洞察力，共同拓展药物研发的可能性边界。
持续自进化与学习能力
依托干湿实验闭环，平台构建了自我增强机制。实验数据可实时反馈并驱动模型优化，使系统具备持续进化能力，逐步形成“越用越聪明”的智能研发引擎。
知识约束下的推理与规划能力
基于动态更新的知识图谱，平台能够吸收整合最新科研成果，为智能体提供在知识约束下的推理与规划支持，推动研发体系向更高阶的群体智能持续演进。
目前北电数智已联合国内大型科研机构，加速推进上述AI+制药解决方案的落地应用。双方围绕研发规范、模型、数据、知识及应用工具，共同构建起“计算与工具集成引擎”“多智能体执行与决策引擎”和“知识引擎与群体智能”三层引擎体系，形成覆盖全栈技术的一体化AI制药共性平台，系统性推动药物研发向智能化、协同化范式转型。
北电数智的AI+制药解决方案，以“数算模用”一体化平台打通数据、算力、模型与应用壁垒，用多智能体协同架构重构研发闭环，为行业破解核心痛点提供了有效答案。随着技术持续迭代与落地深化，这一智能研发新范式将不断突破药物研发的效率边界与创新极限，加速生物医药领域的技术革新与成果转化，为人类健康事业注入更强劲的智能动能。
