文章核心观点 - AI医疗的近期市场表现源于OpenAI推出ChatGPT Health功能 但AI在科学领域的应用远不止于此 AI for Science（AI4S）正成为驱动科学创新的核心范式 特别是在数据密集、规则清晰的分子材料与药物发现领域已取得前沿突破 [1][2][3] AI for Science（AI4S）的兴起与定义 - AI for Science 意指AI驱动科学创新 是AI技术更本质和正确的应用方向 其发展元年已至 [1] - 该范式在自然科学领域 尤其是底层规则基于化学和物理的分子材料学领域 更容易取得突破 [2] - 国内相关研究与应用已走在世界前沿 例如AI被用于解决宁德时代电解液项目的精度配比与环境参数问题 [2] 医疗与药物发现成为AI落地的关键领域 - 医疗行业拥有海量、全面的数据 是AI大模型厂商必争的垂直赛道 从英伟达、微软、谷歌到OpenAI均在此布局 [2] - 在AI的token消耗量统计中 医药医疗位列第二 仅次于编程代码 [2] - AI正彻底改变传统的药物发现流程 将原本耗时数年、成本高昂、成功率低的“沙里淘金”过程极大提速 [4][5] AI在药物研发中的具体突破与案例 - 清华大学团队研发的AI驱动超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP 将筛选速度提升百万倍（1000万倍）并首次完成覆盖人类基因组规模的虚拟筛选 [3] - 上海交通大学研究人员开发的AuroBind人工智能系统 能快速在数千万种化合物中精准筛选出有潜力的药物分子 [4] - AuroBind系统的核心创新在于能同时预测蛋白质与化合物结合后的三维结构及其结合的“匹配度” 评估治疗实效 [5]