3q踏古殇【导读】西湖大学讲席教授、原创校副校长、药物牧场等创始人许田：AI正在颠覆创新药研发进程

　　12月19日，西湖大学讲席教授、原创校副校长、药物牧场等创始人许田在2025资本市场香港论坛上发表题为《AI+医药对行业和社会的影响》的主题演讲。许田在演讲中围绕人、科技革命浪潮及生物医药与人工智能融合展开了深度分享，并强调了AI在生物医药领域的影响。

　　许田开篇从“人本身”切入，提出“人类本质是食素动物”的核心观点，探讨人类进化与基因特质。他指出，人类本质是食素动物，约三百万年前因气候变化为生存开始食肉，这一转变推动大脑发育、工具发明与合作交流，却也带来肥胖、暴力倾向等问题。一万年前，中华民族在长江三角洲栽种水稻，从游牧民族转为农耕民族，由此催生人口增长、解酒与体味基因突变、购房需求、陶瓷发明及孔孟之道等特质，塑造了非暴力且包容性强的中华文明。

　　在追溯人类发展历程后，许田转向科技革命主题，强调科技革命是人类发展的核心主线，不以文化、政治形态、意识形态为转移。他结合自身在美国的见闻，总结出科技革命的普遍规律：每一轮革命均经历“三四年缓慢孵化期—近60年快速产出期—成熟后垄断发展放缓”的周期，快速产出期能极大推动经济发展，而个人与企业若能踩准浪潮节点，就能发挥最大价值。

　　许田梳理了近代以来的多轮科技革命脉络：1771年理查德·阿克莱特以水力为纺织动力，开启工业革命；1852年乔治·史蒂文森的蒸汽机推动铁路运输与钢铁托拉斯发展；1886年卡尔·奔驰发明汽车，带动石油工业崛起；1939年约翰·阿塔纳索夫的计算机催生网络时代；1972年赫伯·博耶等三位科学家的基因克隆技术标志生物科技兴起；20世纪80年代初深度学习开启人工智能浪潮。他引用乔布斯对子女的建议——学习生物医药以把握科技革命方向，印证了浪潮趋势的重要性。

　　许田指出，当前全球正处于多浪潮叠加阶段：信息网络革命尚未结束，生物医药与新一代人工智能浪潮已接踵而至。

　　许田又指出了人工智能对社会认知生态的重塑作用：短信、短视频等碎片化信息借助人工智能精准推送，这类信息缺乏全面思考，却能让人产生上瘾式兴奋感。而这种片面信息的普及，正通过投票权等方式深刻改变世界，这是科技进步带来的社会生态变革，影响到每个人的生活。

　　在产业机遇层面，许田给出关键数据：当年我国生物医药对外授权总金额已突破1000亿美元，远超新能源车出口额。尽管，目前各方面对生物医药领域的投入远低于新能源车，但这恰恰印证了科技浪潮的不可逆转性。

　　“生物医药就是科技革命的‘浪潮’，而这种‘浪潮’是不以人的意志为转移的。”许田说。

　　作为核心分享部分，许田详细介绍了自身参与的“生物医药+人工智能”融合的项目。在耶鲁期间，他与合伙人约翰·罗斯伯格搭建的生物医药转化平台，成功孵化10家公司，9家实现上市或被收购，成功率达90%，且每家公司的产品都是全球同类首个，彻底改变了相关赛道。2018年他回国后，西湖大学已孵化54家转化公司，产业转化成效显著。

　　2012年谷歌脑计划的报道让许田意识到人工智能的巨大潜力。他坦言，作为生物专业研究者，他从头学习人工智能，成为最早布局生物医药+人工智能领域的学者之一。他于2014—2015年在中美多地发表相关报告，其中机器人厨师等预测已实现商业化，但未预测到自然语言大模型（如ChatGPT、Deepseek）的崛起。基于此，其团队聚焦“生命语言大模型”研发，将基因类比为文字，基因在细胞中的活性类比为句子，器官中不同细胞的基因活性组合类比为文章，所有器官的“文章”共同构成“生命之书”，若能读懂这套生命语言，将在医疗健康领域产生颠覆性影响。

　　为实现这一目标，团队开展了系列技术突破：早期采用卷积神经网络分析医学影像，研发了Butterfly。

　　公开资料显示，2017年9月，全球掌上超声+人工智能公司Butterfly 的首款超声成像产品Butterfly iQ获美国FDA批准上市。它通过智能手机应用结合云技术、人工智能、深度学习等，实现单个手持式超声探头通过多种检查模式满足全身多个部位、多种临床应用需求，大大降低了医疗成像器材的成本。它是AI 对生物医疗领域颠覆性作用的代表性例子之一。

　　随后，循环神经网络被应用于基因蛋白序列分析。尽管当时这类方法无法有效分析基因活性，但是之后出现的采用多模态自编码器的全连接神经网络，实现了对基因活性的分析与疾病诊断。

　　截至目前，在生物医药研究中发现，从靶点的发现到创新药物研发，人工智能可大幅度提升效率。

　　许田介绍，人工智能制药企业药物牧场的研究团队开创了利用遗传学寻找抑制疾病的基因突变的方法，从而识别潜在靶点。经过十年的系统研究后，团队发现了20个全新靶点。团队突破性的进展在于应用AI进行药物化学设计，开发出的AI药物化学家模型性能已超越一般的药物化学家。

　　AI 制药企业大幅缩短了药物研发的进程。例如，六年内，药物牧场已有3个药物进入临床二期阶段。更重要的是，这三个均为世界首创新药靶的“First- in-Class”新药，也是美国第一次把首创新药靶新药的专利授予中国公司。这一开发速度和成本效益在之前是难以想象的。

　　大语言模型的发展突显了数据规模的重要性。生物医药领域数据的高度变异性曾是训练瓶颈。不过，许田表示，其团队创新开发出人工智能算法，对生物医药数据实现标准化处理，使大模型训练医药数据成为可能。可用于训练的生物医药患者数据从数万组扩增到10亿组。此外，人工智能将传统中医药系统化地融入AI体系，可预测药物疗效、识别毒性，甚至推荐解毒方案。

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