AI制药行业现状与资源分化 - AI制药已渡过技术可行性验证阶段 技术和资本正加速向该赛道聚集[3] - 资源分化加剧 肿瘤和自身免疫疾病等热门领域因AI加持更火热 而结核、疟疾、尼帕病毒等传染病药物研发的AI项目启动寥寥[3] - AI驱动抗病毒新药研发虽冷门却是刚需 公共卫生领域创新药研发面临研发周期超10年、成本超10亿美元、商业回报不确定、靶点稀缺、病毒易变异、动物模型预测性差等多重挑战[3] - 业界认为 AI大模型对传染病药物研发赛道的赋能效益可能更为显著[3] “AI孔明”平台的核心能力与应用 - 平台由全球健康药物研发中心发布 是一个融合生成式AI分子设计、高精度虚拟筛选、多任务ADMET评估模型等原创算法的药物研发全流程智能设计AI平台[6] - 平台聚焦疟疾、结核病及病毒等全球健康重点领域 但能力已验证数十条真实研发管线 涵盖传染病和非传染性疾病[6] - 平台设计出的候选分子命中率与优化效率相较传统流程实现数倍至数十倍提升[6] - 在结核病案例中 针对多个关键靶蛋白生成新颖化学结构 实验显示具有生物活性的化合物命中率约为38% 优化后的先导化合物表现出高细胞活性和酶活性[6] - 在肌萎缩侧索硬化症案例中 针对关键靶蛋白SARM1设计出10个新颖化合物结构[6] - 平台预训练的蛋白质数据库体量达到百万级 在结核、疟疾等病原体蛋白结构数据积累上具有先天优势[7] - 平台已获一些大型跨国药企和全球科研团队使用或表达合作意愿[7] AI平台满足行业需求的关键特性 - 跨国药企和科研团队对第三方AI平台有两个主要期待：一是需要一个独立、支持本地化与私有云部署的平台 以确保核心科研数据合规、可控、安全流转[8]；二是需要平台能实现从靶点分析到成药性评估的多元目标 生成具备“千里马”潜力的药物分子[8] - “AI孔明”通过“连弩”、“星象”、“八阵”三个模块分别对应分子生成、虚拟筛选和成药性评估 以满足上述需求[8] - 在分子生成环节 “连弩”能根据已验证靶点特性 有针对性地生成潜在活性高、结构新颖、数量较少、命中率高、查重率低的苗头化合物 提升后续筛选效率[9] - 传统或商业分子生成平台可能生成90亿-150亿个候选分子 接近对化学空间的无差别枚举 即便单次筛选快 但乘以十亿乃至百亿级分子数量后 整体虚拟筛选成本巨大[9] AI在药物安全性优化中的价值 - 药物安全性是传染病新药研发的一大挑战 许多候选化合物在成药性评估或后续试验中失败[9] - 以抗疟疾药物为例 一些候选化合物可能对疟原虫活性好 但进入人体后对妇女儿童等特定人群产生生物毒性和代谢问题[9] - 仅靠专家经验修饰分子以改善毒性 方向多、周期长 整个过程可能需要2-3年[10] - 通过“AI孔明”的“八阵”模块进行毒性优化 研发人员在约半年内即获得3个在安全性测试中表现良好的先导化合物 显著加速了项目向下一个里程碑的推进[10] AI制药的未来发展方向与效率瓶颈 - AI辅助新药研发的下一步不仅是“AI for drug”生成“千里马分子” 也是“AI for Scientist”创造“伯乐” 即将专家知识系统性融入AI平台 使其能协同调度各类工具 自动产生并分析数据 并将结果“转译”为专家可快速理解的决策建议[12] - 这对全球传染病研发领域的小型科研团队尤为重要 因其专家数量和覆盖领域有限 特别需要“AI for Scientist”的能力来整合、解读AI生成的数据[12] - 目前AI制药对传染病领域的赋能主要集中于临床前阶段[13] - 根据波士顿咨询公司报告 AI生成的药物分子在I期临床试验中成功率高达80%~90% 远超传统的50% 但总体新药研发成功率仍处于9%~18%的区间[13] - 在临床前阶段 AI赋能效率可能受限于后续生物测试周期 例如AI平台可在一两小时完成毒性评估 但随后的斑马鱼或大小鼠试验周期可能长达四五个月[14] - AI加速新药研发不等同于资本可以“更快退出”或必然减少研发失败的概率[15] - 未来展望积极 原因有二：一是成熟AI平台设计的药物在毒性、有效性等方面具备“前瞻”优势 可减少后续阶段失败风险；二是随着多国推动减少动物试验及动物模型存在局限 AI有望降低对动物模型的依赖 形成基于计算预测的新评估模式[16]

文章核心观点 - 人工智能与医学、工程技术深度融合，正从“单点突破”迈向“全域开花”，为医疗健康产业提供强有力的科技支撑，驱动产业创新升级 [1] AI加速新药研发 - 我国发布自主研发的开放式、普惠性AI制药平台“AI孔明”，其相关数据库向全球免费开放 [2] - 该平台已在数十条真实研发管线中完成验证，相较传统流程，候选分子命中率与优化效率实现了数倍至数十倍的显著提升 [2] - 平台开发了AI分子设计模型、高精度虚拟筛选等原创算法，覆盖从靶点分析到成药性评估的全流程，旨在压缩传统药物研发时间 [2] - 国家卫健委等部门在2025年的实施意见中，明确提出要开发新药筛选模型 [2] - 行业专家认为AI可帮助定位最优研发路径，提升效率，更快找到有效、安全的药物 [2] AI在医疗多领域的应用 - AI技术在医疗领域的应用日渐广泛，涵盖新药研发、医学影像、疾病辅助诊断、智能康复、传染病监测等多个方面 [3] - 中科院软件所团队研发出基于AI的功能性音律辅助系统，通过生成适配步态的音律节奏，帮助帕金森或卒中后偏瘫患者调整行走节奏，临床试验显示患者步频与步幅趋于平稳，姿态接近正常人水平 [3] - 其他应用实例包括：基于头部磁共振成像的深度学习模型助力垂体腺瘤术前评估、基于智能引导视觉刺激研发AI眼镜治疗弱视、人工智能辅助常规CT检测出早期胰腺癌 [3] - 行业专家认为，医疗或许是人工智能覆盖最广的应用领域 [3] 产业与政策推动医工融合 - 更多医药企业布局AI，例如石药集团、恒瑞医药等药企设立AI研发部门，借助算法加速药物靶点发现与临床试验；多家医械公司在AI与机器人融合、重点疾病诊疗设备等方面发力 [4] - 地方与企业在搭建创新平台，例如苏州工业园区启用医工结合创新成果转化平台，海尔大健康打造医工科技创新产业化平台，旨在打破数据、学科、机构壁垒，加速临床需求向成果转化 [5] - 国家政策持续加码，工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，推动新一代信息技术与医药产业链深度融合；国家医保局立项指南明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断扩展项 [5] - 行业呼吁构建开放协同的创新生态，推动创新要素自由流动 [5]

文章核心观点 - 人工智能与医疗健康领域的深度融合正从“单点突破”迈向“全域开花”，为行业创新升级和守护生命健康提供强有力的科技支撑 [1] 新药研发 - 我国发布自主研发的开放式、普惠性AI制药平台“AI孔明”，其相关数据库向全球免费开放 [1] - 该平台已在数十条真实研发管线中完成验证，相较传统流程，候选分子命中率与优化效率实现了数倍至数十倍的显著提升 [1] - 平台开发了覆盖“靶点结构分析、AI分子生成与优化、活性筛选、成药性评估”全流程的原创算法，旨在压缩传统药物研发时间 [1] - 国家政策明确提出要开发新药筛选模型，AI可帮助研发人员定位最优路径，提升效率以更快找到有效、安全的药物 [2] - 石药集团、恒瑞医药等药企已纷纷设立AI研发部门，借助算法模型加速药物靶点发现与临床试验进程 [3] 临床诊疗与辅助 - AI技术在医疗领域的应用日渐广泛，涵盖医学影像检查、疾病辅助诊断、智能康复、传染病监测预警等多个方面 [2] - 针对帕金森病或卒中后遗症，研发了基于AI的功能性音律辅助系统，通过生成适配患者步态的音律节奏，帮助调整行走节奏，提高协调性和平衡性 [2] - 该成果已在北京协和医院等地进行临床试验，在AI音律引导下，患者步频与步幅趋于平稳，行走姿态已接近正常人水平 [2] - 其他新技术应用包括：基于头部磁共振成像的深度学习模型助力垂体腺瘤术前评估、基于智能引导视觉刺激研发AI眼镜治疗弱视、人工智能辅助常规CT检测出早期胰腺癌 [3] - 国家医保局发布立项指南明确将“人工智能辅助诊断”列为病理诊断的扩展项，以推动人工智能更好应用于临床 [4] 产业创新与生态建设 - 多家医械公司加速前沿技术布局，在AI与机器人融合应用、重点疾病诊疗设备等方面持续发力 [3] - 苏州工业园区启用医工结合创新成果转化平台，以进一步发挥当地生物医药产业先发优势 [4] - 海尔大健康打造医工科技创新产业化平台，旨在打破数据、学科、机构之间的壁垒，通过打造融合创新的生态系统，助力临床需求加速转化为科研课题，为创新成果落地打通“最后一公里” [4] - 工信部等七部门联合印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，推动新一代信息技术与医药产业链深度融合 [4] - 行业观点认为，需要构建开放共赢的协同机制，让创新要素自由流动，以推动医学科技创新生态建设 [5]

文章核心观点 - 人工智能正以前所未有的速度重塑药物发现与开发范式，行业正从概念验证迈入价值兑现初期，进入规模化发展的“快车道” [1] - 技术突破、资本活跃与产业合作共同推动行业发展，但高质量数据短缺是当前面临的关键挑战 [1][4][12] - 随着模型创新、数据治理突破及监管框架清晰，AI制药将成为衡量国家医药创新竞争力的核心赛道，推动全球医药产业进入新创新周期 [14] 行业现状与发展态势 - 全球AI制药公司超过350家，其中中国至少有101家，大部分处于初创与萌芽期，成长期与成熟期的有10余家，如晶泰科技、英矽智能等 [5] - 治疗领域覆盖肿瘤、感染、免疫调节、皮肤病、胃肠道系统、眼科等多个关键领域 [5] - 全球十大制药巨头均已布局AI，行业思维发生转变，仅30%公司倾向自主研发AI工具，40%倾向混合战略，30%优先考虑外部解决方案 [10] 投融资活动 - 今年以来全球AI制药相关投融资事件近80起，其中中国至少有31起 [5] - 近三年中国AI制药投融资持续上涨，从2023年19起增至2024年25起，2025年进一步上升至31起，规模与2021年32起、2022年33起相当 [5] - 红杉中国参与投资4起，芯能创投、联想创投、中金资本、BV百度风投等多家机构参与投资2起 [5] - 英矽智能于2025年6月完成E轮融资，规模达1.23亿美元，投资方包括浦东创投、华平投资等，是生物医药企业股权投资“浦港联合领投”的首单案例 [6] 技术突破与平台发展 - 融合生成式AI与多模态大模型的新型AI实现关键突破，能针对不同疾病精准生成具有潜在生物活性的药物分子，开辟药物研发全新路径 [4] - 近期多个AI制药平台上线或更新，例如GHDDI的“AI孔明”是国内首个聚焦全球健康疾病的开放式AI制药平台，粒影生物的Proteincraft提供模块化解决方案 [8] - 剂泰科技自研的AI驱动小分子制剂优化平台AiTEM候选药物MTS-004达到III期临床研究主要终点，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药 [8] 商务拓展与合作 - 2023年跨国公司在AI+药物研发领域达成超30项合作，已披露总价值约100亿美元；2024年有至少23起大型药企与AI相关公司的合作或收购交易 [10] - 截至2025年11月21日，今年全球AI制药BD交易已达12项 [11] - 阿斯利康与石药集团就AI引擎双轮驱动的高效药物发现平台订立战略研发合作，合同总金额53.3亿美元 [11] - 晶泰科技以总规模58.9亿美元的AI药物发现合作订单，刷新行业年度纪录 [11] 关键挑战与应对思路 - 行业面临高质量数据短缺难题，最有价值的知识往往隐藏在企业机密的数据孤岛中，受商业保密等因素限制难以充分流通 [12] - 提出“数据资本化”解决思路，即建立安全保障机制与合理定价体系，当数据共享价值高于企业独自利用收益时，数据将实现高效流通 [13] - 数据处理与复杂模型运行离不开强大算力保障，目前亚马逊、谷歌、微软、阿里等全球科技巨头能提供充足的云端算力支持 [13] - 分析师认为，AI制药三要素中，数据与算力目前不构成太大掣肘，模型才是制胜关键，研发中的数据与模型构建正反馈飞轮将成就领先企业的护城河 [13]

行业概览与核心观点 - 人工智能正以前所未有的速度重塑药物发现与开发范式，成为全球科技与医药领域交叉创新的核心赛道，行业正从概念验证迈入价值兑现初期 [1] - 传统药物研发是串行过程，而AI制药平台有望改写这一模式，行业的发展需要模型创新与解决数据难题，推动“数据资本化” [1] - 行业发展的首个重要时点将是人类首个AI驱动研发药物的获批上市，破局者可能来自AI药企、传统仿创龙头或非药领域的科技公司 [2] 技术突破与研发模式变革 - 传统新药研发需数十年周期、数十亿元资金投入且成功率极低，如同在巨大迷宫中寻找唯一正确路径 [3] - 早期AI赋能模式效率低下，多在已知化合物库中筛选，而融合生成式AI与多模态大模型的新型AI能针对疾病精准生成具有潜在生物活性的新颖药物分子，开辟全新路径 [3] - 例如，剂泰科技的AI驱动平台候选药物MTS-004达到III期临床研究主要终点，成为国内首款完成III期临床的AI赋能制剂新药 [6] 市场格局与公司发展 - 截至12月24日，全球AI制药公司超350家，其中中国至少有101家，大部分处于初创与萌芽期，成长期与成熟期的有10余家，如晶泰科技、英矽智能等 [4] - 治疗领域覆盖肿瘤、感染、免疫调节、皮肤病、胃肠道系统、眼科等多个关键领域 [4] - 英矽智能于今年6月完成E轮融资，规模达1.23亿美元，是生物医药企业股权投资“浦港联合领投”的首单案例 [5] 投融资活动 - 今年以来，全球AI制药相关投融资事件近80起，其中中国至少有31起 [4] - 近三年中国AI制药投融资持续上涨，从2023年的19起增至2024年的25起，2025年进一步上升至31起，规模已与2021年的32起、2022年的33起相当 [4] - 红杉中国参与投资4起，芯能创投、联想创投、中金资本、BV百度风投等多家机构参与投资2起 [4] 平台建设与临床进展 - 近期AI制药平台密集上线与更新，例如GHDDI的“AI孔明”平台和粒影生物的Proteincraft平台 [6] - “AI孔明”是国内首个秉持普惠原则、聚焦应对全球健康疾病挑战的开放式AI制药一体化研发平台 [6] - 临床端的实质性突破印证了行业对AI制药的战略重视，AI已从孤立试点转变为一项战略要务 [7] 企业合作与商务拓展 - 制药行业思维发生转变，仅30%的公司打算继续自主研发AI工具，40%倾向于混合战略，30%优先考虑外部解决方案 [7] - 2023年跨国公司在AI+药物研发领域达成超30项合作，已披露总价值约100亿美元；2024年有至少23起大型药企与AI公司的合作或收购交易，全球十大制药巨头均已布局AI [7] - 截至2025年11月21日，今年全球AI制药BD交易已达12项，其中阿斯利康与石药集团的合作合同总金额53.3亿美元，晶泰科技以总规模58.9亿美元的AI药物发现合作订单刷新行业年度纪录 [8] - 企业合作共担风险有利于推动AI制药从“概念”走向“现金流”，海外授权缩短资金回笼周期并为技术背书 [8] 关键挑战：数据与算力 - AI制药面临数据短缺难题，尽管公共数据丰富，但最有价值的知识隐藏在企业机密的数据孤岛中，受商业保密限制难以充分流通 [9][10] - 制药领域看似化合物种类繁多，但真正有明确标注、可信度高的数据有限 [9] - 解决思路是推动“数据资本化”，建立安全保障机制与合理定价体系，使数据共享价值高于企业独自利用的收益 [10] - 数据处理与复杂模型运行离不开强大算力保障，亚马逊、谷歌、微软、阿里等全球科技巨头能提供充足的云端算力支持 [11] - 在AI制药三要素中，数据与算力目前不构成太大掣肘，模型才是制胜关键，研发中的数据与模型构建正反馈飞轮将成就领先企业的护城河 [11] 未来展望 - 随着模型性能提升、数据治理体系完善及监管框架清晰，AI制药将成为衡量国家医药创新竞争力的核心赛道之一，推动全球医药产业进入全新创新周期 [11]

OpenAI产品发布与竞争动态 - OpenAI为应对谷歌竞争 在GPT-5.1发布仅一个月后 迅速推出GPT-5.2 包含Instant、Thinking和Pro模式[2] - GPT-5.2在部分基准测试中分数已超过谷歌 但公司面临的竞争压力依然存在 “红色警报”尚未解除[2] - 谷歌发布Gemini 3后 在硅谷引发AI权力重新分配 对OpenAI的大模型霸主地位构成挑战[2] OpenAI与迪士尼的重大战略合作 - 华特迪士尼公司与OpenAI达成一项为期三年的授权协议 迪士尼将成为OpenAI短视频生成式AI平台Sora的首个主要内容授权合作伙伴[2] - 根据协议 Sora将能生成取材于迪士尼、漫威、皮克斯和星球大战旗下超过200个动画角色、面具角色和生物角色的短视频内容 涵盖服装、道具、载具及标志性场景[2] - 生成的视频和图像预计于2026年初开始提供 但不包含任何演员的肖像和声音[2] - 迪士尼将向OpenAI进行10亿美元的股权投资 并获得认股权证 同时作为主要客户使用OpenAI的API和ChatGPT来构建新产品和供员工使用[2] AI在内容创作与出海领域的应用 - 国内知名视频博主“影视飓风”团队已入驻B2B出海平台阿里国际站 全面应用AI开拓海外市场[2] - 目前影视飓风团队已收到来自30多国客户发来的合作意向[2] AI在药物研发领域的进展 - 非盈利机构全球健康药物研发中心正式发布了由中国自主研发的AI药物研发平台“AI孔明”[2] - 该平台实现了从“靶点结构分析→AI分子生成→药物设计→活性评估→成药性优化”的全流程无缝覆盖 打通了早期药物发现的关键技术链条[2] - 作为开放式AI制药平台 “AI孔明”依托全球顶级科研机构联盟的知识体系与GHDDI多年积累的真实研发数据 将分散的生物学、化学与药理学知识进行系统化数字重构 转化为可推理、可创造、可进化的AI生产力[2]

书画艺术家家庭与资产变动 - 87岁书画家范曾宣布与第四任妻子徐萌“喜得独子”，并与女儿范晓蕙、继子范仲达及其家属“断绝关系”，将所有个人及商业事务全权委托给妻子徐萌 [1] - 该声明与一家名为“十翼范曾（北京）文化艺术有限公司”的新企业在9天前（12月2日）成立紧密关联，范曾声明其商业运营相关事务将通过该公司办理 [1] - 据书画收藏界人士表示，继子范仲达曾深度参与范曾的商业运营，包括直播销售相关艺术品，但此后以范曾之名直播销售艺术品的前景存疑 [1] 摩尔线程股价表现 - 作为“国产GPU第一股”，摩尔线程在科创板上市后5个交易日内股价累计涨幅达723%，以114.28元的发行价计算，股价在12月11日收盘录得941.08元 [2] - 截至12月11日收盘，公司单日涨幅达28.04%，总市值已攀升至4423亿元，股价距离千元大关仅差约60元（6.26%） [2] - 当日成交量为1511.33万股，成交额为124.48亿元，换手率达51.44% [3] 人工智能行业动态 - **模型研发与合作**：Meta在训练其新模型“牛油果”时，使用了阿里巴巴Qwen模型进行蒸馏优化，预计明年春季以“闭源”形式发布 [4] OpenAI发布更先进的GPT-5.2模型，速度更快，在查找信息、写作和翻译方面更为擅长，旨在处理更复杂耗时的任务 [17] - **行业认可与人物**：《时代》周刊将2025“年度人物”授予“AI的缔造者们”，封面人物包括马斯克、黄仁勋、李飞飞等 [4] - **企业战略与投入**：迪士尼同意向OpenAI投资10亿美元并达成为期三年的授权协议，允许Sora使用其角色库生成短视频 [11] 美图公司CEO吴欣鸿透露，公司正打造AI创新工作室进行内部“赛马”，每个工作室可申请1000万元基础资金 [11] OPPO将整合旗下AI部门，将小布记忆、小布助手、小布建议合并为“超级小布”项目 [9] - **行业观点与预测**：金沙江创投朱啸虎认为，拉长到五到十年，中国的开源AI生态会遥遥领先，十年后中国的AI肯定领先美国 [13] 宇树科技CEO王兴兴表示，当机器人在80%的陌生环境中凭语音指令达成80%的任务成功率时，具身智能拐点就将到来，这可能在未来一两年内发生 [13] 自动驾驶与智能汽车 - **技术进展**：小鹏汽车CEO何小鹏试驾特斯拉FSD V14.2后表示，其已进入（软件）准L4的安心阶段，并打赌小鹏的VLA在明年8月底于国内达到FSD V14.2在硅谷的整体效果 [9] - **公司动态**：自动驾驶公司希迪智驾寻求通过香港IPO募资14.2亿港元（1.83亿美元），计划发行540万股，发售价每股263港元 [16] 极越汽车临时管理人发布通知，要求未登记、维护的车辆应立即停止使用 [13] 长城魏牌CEO冯复之正在“休假”，不再审批业务，据传哈弗总经理赵永坡将接替其职位 [13][14] - **新车发布**：岚图汽车发布全新旗舰轿车追光L，售价27.99万元起，搭载全域800V智能超混系统，并配备华为乾崑智驾ADS 4与鸿蒙座舱5 [17] 消费与科技品牌运营 - **门店调整**：喜茶在一年间门店数量净减少，据不同数据源统计，净减少数量在680家至711家之间，同比降幅达15.41% [8][9] - **谣言澄清**：B站辟谣“全面会员”为不实消息，并表示对于造谣者将追究法律责任 [6] - **产品发布**：华为发布新一代鸿蒙电脑华为擎云HM740，支持升级至鸿蒙电脑企业版Beta操作系统 [17] 市场研究机构IDC预测，2026年苹果首部折叠智能手机iPhone Fold有望抢占全球22%的市场份额 [19] 融资、IPO与并购 - **IPO动态**：人工智能独角兽MiniMax和智谱据悉将很快瞄准香港IPO，MiniMax的IPO计划最早将于1月启动，可能筹集数亿美元 [16] 若SpaceX以1.5万亿美元的估值成功上市，马斯克在其太空公司的持股价值将超过6250亿美元，其总财富有望达到9520亿美元，较目前增加约4910亿美元 [14][16] - **并购交易**：英特尔据悉接近敲定收购AI芯片初创公司SambaNova，交易金额或低于50亿美元 [16][17] - **融资事件**：星源智机器人完成超亿元人民币天使+轮融资，资金将用于具身大脑专业版研发等 [17] 电解液供应商GEO完成1.1亿美元B轮融资 [17] 其他行业要闻 - **芯片纠纷**：灵明光子发表声明，称不存在侵犯速腾聚创专利权和技术秘密的风险，而速腾聚创存在侵害知识产权之行为，速腾聚创此前已就相关技术秘密起诉灵明光子 [12] - **数据中心新趋势**：据报道，马斯克和贝佐斯正竞相将数据中心带入太空轨道，SpaceX计划使用星链卫星升级版承载AI计算载荷，此举可能使公司估值达8000亿美元 [13] - **人事变动**：BOSS直聘公告显示，张宇将卸任首席财务官（CFO），并出任首席战略官（CSO） [13] - **AI制药平台**：全球健康药物研发中心正式发布全国首个应对疟疾、结核病等疾病挑战的AI制药平台“AI孔明” [19] - **汽车产业数据**：今年前11个月，中国汽车产销量均超过3100万辆，同比增长均超过10%；新能源汽车产销量均接近1500万辆，同比增长均超过30% [20]

人工智能与机器人行业动态 - Meta公司计划在明年春季推出新模型“Avocado”，该模型或将采用闭源策略 [1] - 微软公司计划于本周五发布新的智能体AI模型 [1] - 智谱公司开源了其工业级语音合成系统GLM-TTS [1] 中国人工智能应用进展 - 北京人形机器人创新中心推出了全国首个全自主无人化导览解决方案 [1] - 中国发布了自研的AI制药平台“AI孔明” [1][2] - 灵初智能发布了全球首个具身原生人类数据采集方案Psi-SynEngine [1][2]