AI创新 药赛道热度持续升温。
据最新消息，由西湖大学、西湖实验室、西湖制药（杭州）有限公司联合 研发的创新药——盐酸伊司特韦片（商品名：艾普司韦）日 前获批上市，这是我国首款凭借 人工智能（AI）辅助 研发而获批上市的原创药。西湖大学生命科学学院教授黄晶表示 ，AI辅助新药研发已不止于概念，而真正可以支撑原创药物从发现走向临床，直至上市。
有券商机构分析指出，AI驱动药物发现（AIDD）有望重塑早期药物发现的流程，明显加速早期 药物筛选的效率及成功率，相关实验投入的增加以及对湿实验需求持续的增长，有望为下游产业链持续带来增量。
首款AI辅助创新药获批上市
9月6日，据科技日报报道，由西湖大学、西湖实验室、西湖制药（杭州）有限公司联合研发的创新药——盐酸伊司特韦片（商品名：艾普司韦）日前正式获得国家药品监督管理局附条件批准上市。该药可用于成人轻型、中型新型冠状病毒感染的治疗。
艾普司韦是国内首 款凭借AI辅 助 研发而获批上市的原创药——从源头发现到完成临床试验，仅用时三年半。
据西湖 大学生命科学学院教授黄晶介绍，在艾普司 韦的研发过程中，AI实质性地参与了多个关键环节。
西湖大学攻关团队选择的DNA编码化合物库（DEL），包含多达490亿种化合物。他们先从中筛出了100多个“潜力股”。“在筛选准备和筛选过程中，我们利用AI模型帮助确定筛选条件以及对照化合物，提高筛选的成功率。”黄晶说。
按传统做法，后续仍需花费大量人力、物力，对100多个“潜力股”进行逐一合成、验证。关键时刻，AI再次派上用场。
“我们建立了针对新冠病毒的3C样蛋白酶（3CLpro）靶点的AI模型 ，从筛选结果中选择了9个分子进行合成测试，其中6个表现出很强的抑制活性。”黄晶解释，这说明，AI能够 从中精准高效地识别出真正有效的分子。随后，团队通过成药性评估锁定候选分子——编号 WLU6937。
此后两年，团队围绕该分子展开复杂的药物优化流程，并用实验产生的高质量数据“反 哺”AI模型，对其进行 持续迭 代训练，再根据模型预测结果指导下一轮实验。最终实验结果证明，WLU6937正是490亿种化合物中的“最佳选手”。
“我们借助AI实现 了新药研发中的数据整合，形成了计算预测、实验验证、数据反馈、模型再优化的闭环。”黄晶 总结道。
“艾普司韦的成功上市证明，真正的AI辅助药物研发当前是高效可行的。”西湖大学校长助理王廷亮负责主导该项目的资本引入及成果转化，他表示。
AI创新药赛道持续升温
今年以来，AI+创新药赛道的热度持续升温。据多家创新药上市公司此前披露的2026年半年报，AI相 关业务正成为部分药企订单和收入增长的重要。与此同时，越来越多药企正积极拥抱 AI，研发提效成果逐步显现。
在此前召开的中期业绩会上，中国生物制药有限公司首次系统披露了AI布局：过去三年，该公司已在AI领域累计投入约6亿元，目前相关应用已覆盖药物发现、药物设计、临床开发、注册与安全、生产供应以及商业化等多个环节。
也在加快推动AI工具进入早期药物研发，在业绩说明会上，复星医药执行董事、董事长陈玉卿表示，截至上半年，公司部分新药的早研分子管线开发启用AI数智工具，已有2个AI辅助生成及结构优化的新分子进入PCC阶段。
半年报显示，截至2026年上半年末，复星医药已有超过25个高价值AI项目投产、50余项场景同步推进，应用范围覆盖靶点预测、分子优化、临床试验、药物警戒等多个环节。
花旗指出，中国AIDD正加速发展，AI带来速度及成本优势引起大量投资者关注及兴 趣。市场调查机构数据显示，2026年全球制药研 发投资估计约3130亿美元，AI DD渗透率仅约6%，该行预测全球AI药物发现生态到2030年可达约500亿美元，主要集中在数据生 成、湿实验室验证及AI原生发现三大领域。
在日前发布的研报中表示，AI制药领域正经历着快速的迭代和变革，算法的更新迭代和算力的支持为AI在制药领域的应用打下了良好的基础。近年来AI特别是深度学习的发展，促进了其在包括靶点筛选、分子生成及优化、ADM ET预测、晶型预测以及合成路线筛选等的应用，AI用于大分子药物的开发投入也持续增长。
