直播回顾 | AI 驱动合成革新，智化科技赋能医药研发效率升级

近日，一场以 “AI + 小分子药” 为主题的线上圆桌对话圆满举办。本次直播特邀智化科技 CEO 夏宁博士与中科普瑞昇 CSO 李建昌博士两位资深专家，分别围绕 AI + 药物合成、AI + 新药发现两大核心场景，深度拆解 AI 技术从概念走向产业实景的实践路径与发展趋势。

作为国内 AI 化学合成赛道的开创者，夏博在直播中系统分享了智化科技的技术沉淀、业务布局与行业思考，全景展现了 AI 技术为化学合成及新药研发带来的效率变革。

博士毕业后，夏博在法国开启了第一次创业，尝试用化学反应数据预测反应条件，积累了扎实的底层技术，但受限于数据获取模式未能跑通商业闭环。回国后他转换思路，带领团队从文献与专利中自动化提取化学数据，快速积累起千万量级的反应数据库，并以此为基础研发 AI 逆合成技术。2016 年，智化科技正式上线 chemical.AI 平台，成为全球最早推出 AI 逆合成工具的企业之一，彼时 AlphaGo 才刚刚进入大众视野。

历经多年技术迭代与商业落地，智化科技的 AI 合成解决方案已获得全球市场的广泛认可：全球前十制药企业中已有半数成为客户，国内 TOP10 药企覆盖率超七成，合作客户覆盖药企、CRO、CDMO、新材料、新能源等多个领域。目前，智化科技可为合成研发企业提供涵盖合成路线设计、反应条件推荐、杂质预测、贝叶斯优化在内的全流程 AI 工具矩阵，同时作为 “黑灯实验室” 的算法大脑，输出核心自动化调度与决策软件，并配套对接优质硬件供应商，为企业打造完整的智能化合成解决方案。

全阶段覆盖，构建工艺级逆合成核心护城河

在行业普遍将逆合成应用局限于药化研发阶段时，智化科技已完成了药物研发全生命周期的技术布局，这也是其区别于同行的核心护城河。夏博介绍到，AI 逆合成的价值贯穿药物研发三大阶段，且每个阶段的评价标准截然不同：

1. 前端药物设计阶段：核心价值是合成可及性评估，从源头避免 “设计出大量无法合成的分子” 的断层问题，让分子设计从一开始就贴合合成现实；
2. 药化研发阶段：以 “步骤最短、效率最高” 为核心，平衡合成速度、效率与成本，帮助化学家快速制备目标分子，加速药物研发进程；
3. 工艺放大阶段：当药物进入临床需公斤级、吨级量产时，研发路线已无法适配生产需求，此时 AI 需围绕成本控制、反应可放大性、绿色环保与三废控制等工业指标，重新设计并优化量产路线。
   
   

“市面上绝大多数逆合成工具都停留在药化层面，真正做到工艺级的少之又少。” 夏博表示，工艺级逆合成对模型的深度、数据的广度要求更高，也是智化当前技术成熟度领先的核心体现。目前团队已进一步将技术延伸至更细分的工艺环节，持续拓展 AI 合成的应用边界。

直击行业痛点，AI 打破合成效率瓶颈

直播中，夏博用经典的DMTA 循环（设计 - 合成 - 测试 - 分析）拆解了新药研发的核心矛盾：在 AI 与 CADD 技术的加持下，分子设计端已实现一天设计数万个分子的高通量；测试环节也可通过高通量实验在数天内拿到结果；唯独合成环节，一位资深化学家单月仅能完成数个分子的制备，成为整个研发循环中最显著的效率瓶颈。这一观点也得到了行业数据的佐证 —— 成熟 CRO 企业中，药物化学团队人数往往是生物、DMPK 团队的数倍，人力投入的差异本质上正是合成效率差异的体现。

针对这一行业痛点，夏博提出了两条 AI 破局路径：

一是直接提升合成环节效率，通过 AI 优化路线设计、提高反应成功率、缩短单分子制备周期，直接放大合成端产能；

二是重构研发范式，将合成考量前置到设计阶段，基于 “母核 + 砌块” 的分子拆解逻辑，搭配高通量自动化合成和平行合成技术，实现批量分子的快速制备与筛选。这种模式可将传统数月的合成周期压缩，从流程上重塑研发效率，也是当前最具落地潜力的技术方向。

沉淀数据资产，助力企业跳出同质化内卷

针对原料药、CDMO 行业普遍面临的同质化竞争困境，夏博也给出了自己的判断：行业内卷的根源，是企业核心竞争力高度依赖少数资深化学家的个人经验，而人员流动会直接导致技术资产流失，难以形成长期壁垒。传统工具本质仍是数据检索工具，只能查询目标分子的相关反应，无法实现跨领域的知识迁移与创新。

AI 技术的价值，正是打破这一困局的关键。一方面，AI 可突破人脑的信息边界，从海量文献专利中挖掘冷门、高价值的反应路线，将其他分子的合成思路迁移到当前项目中，往往能通过一步关键反应大幅降低整体生产成本，这一价值在工艺优化环节尤为突出；另一方面，智化可帮助企业整合内部电子实验记录、工艺数据、物料采购数据等多源信息，将分散的个人经验沉淀为企业可复用、可迭代的数据资产，构建真正属于企业的技术护城河，逐步摆脱低价内卷的竞争模式。

临近技术临界点，共筑中国新药研发新高度

直播尾声，夏博分享了对行业未来的判断：随着大模型技术的高速迭代，AI 化学合成正处于技术突破的临界点，技术进展已从 “年更” 进入 “月更” 的加速阶段。他预计，未来 2-3 年内 AI 合成技术将迎来标志性的重大突破，全面带动从新药研发到工业生产全链路的合成效率跃升。

“中国已是全球制造业大国，我们也完全有机会在新药研发领域跻身世界前列。” 夏博表示，智化科技将持续深耕 AI 合成技术，持续输出全球领先的算法与软件能力，为各类企业提供从数据治理、合成设计到自动化配套的成套解决方案，携手行业伙伴共同推动中国医药研发产业的升级与突破。