长久以来，药物研发行业深陷“双十困境”的泥沼——一款新药从研发到上市，往往需要耗时超过十年，投入高达十亿美元级别的资金。即便如此，全球范围内新药研发的整体成功率仍徘徊在2%-15%的低位。

在这样的行业背景下，AI技术本应成为打破困局的关键力量，然而现实却是AI在制药领域尚未完全转化为普适的先进生产力。北电数智通过对国内外大量项目与落地场景的长期观察发现，并非AI单点技术能力不足，而是整个研发体系在数据、工具与协同机制上存在系统性失衡，这三大结构性缺口如同三块巨石，阻碍着AI制药行业前行的步伐。

深入剖析来看，这些结构性缺口具体体现在三个维度：其一，生物医学虽已进入PB级数据时代，但数据缺乏统一标准、关键领域高质量数据稀缺，且受治理混乱、合规顾虑等影响形成数据孤岛，无法为AI模型提供充足可靠的训练支撑；其二，CADD、AIDD等技术催生的大量AI工具呈碎片化分布，仅能解决局部问题，且使用门槛高、部分模型处于“黑箱”状态，难以协同发挥作用；其三，湿实验成本高、周期长，数据无法及时结构化回流至计算层，导致AI预测与实验验证难以形成闭环，加之复合型人才短缺、协同机制缺失，“数据—机理—决策”的信息传递不畅，进一步制约了研发效率的提升。

破局之道：北电数智多智能体协同药物研发平台横空出世

面对行业困局，北电数智跳出单一工具研发，创新性提出AI制药新范式——多智能体协同药物研发平台。其核心是重构数据应用、工具适配与协作机制，将AI从“辅助工具”升级为“首席智能体科学家军团”，构建可自我增强、可持续进化的智能研发体系，助力行业突破瓶颈。

补全“藏宝图”，修缮“武器库”：“数算模用”一体化平台奠定基础

为破解数据与工具瓶颈，北电数智构建“数算模用”一体化共性技术平台，盘活研发资源、降低使用门槛。数据层依托可信数据空间与标准化治理，整合多组学、临床等核心数据，借助隐私计算等技术打破数据孤岛，打造高质量数据资源池，为AI模型提供可靠“燃料”。

在算力层整合高性能计算资源，通过智能调度实现弹性分配，支撑大规模分子模拟、模型训练等密集型任务，筑牢算力支撑。模型层聚焦AI4S领域，构建专业化垂类模型库，整合通用模型并研发专用模型，通过技术优化贴合研发实际。应用层将AI工具封装为标准化微服务组件，支持可视化工作流编排，形成全流程工具链，实现AI工具从“可用”到“好用”的跨越。

从“烽火台传递”到“智能链协同”：多智能体架构重塑科研范式

针对研发流程回路断裂的问题，北电数智构建的多智能体药物研发平台，颠覆了传统单点、线性的“烽火台”式协作，形成一条自驱动、高效率的研发“智能链”，构建起由AI驱动的“首席智能体科学家军团”，实现并行涌现，其运作机制与独特优势体现在三个层面。

一是专业化协同，围绕研发全流程构建靶点发现、分子设计等专业化智能体，实现任务自动分发、信息实时交互，整合碎片化工具，推动研发环节无缝衔接。二是人机共生，AI承担大规模数据处理、重复性推理等繁重任务，解放科研人员精力；科研人员聚焦核心决策与创新假设，形成“人机协同创新”的新型科研形态。三是自进化能力，通过干湿实验闭环推动模型迭代，搭载动态知识图谱吸收前沿成果，推动研发向高阶群体智能演进，确保研发方向贴合前沿、规避弯路。

此外，动态知识图谱不断吸收最新科研成果，为智能体提供知识约束下的推理与规划能力，推动研发网络向更高阶的群体智能演进，确保研发方向始终紧跟科学前沿，避免走弯路。

实践落地：联合科研机构推动行业变革

目前，北电数智正与大型科研机构合作，将多智能体协同药物研发平台的解决方案快速落入实践。双方围绕研发规范、模型、数据、知识与应用工具的全栈体系，协同构建起“计算与工具集成引擎”（核心生物医学模型与工具的标准化封装套件）、“多智能体执行与决策引擎”和“知识引擎与群体智能”（打造疫苗、抗体等领域知识体系，融合多源文献、实验数据、公共数据库与领域知识，构建可多跳推理、可关联的动态知识体系），以一体化AI制药共性技术平台和多智能体工作流推动药物研发方式革新。随着“多智能体协同药物研发平台”的推出，一场由AI驱动的药物研发范式革命已然启航。