AI技术浪潮正对创新药乃至整个医药产业带来革命性影响。中国公司在“AI+医药”领域扮演了越来越重要的角色，望石智慧正是其中一份子。值得注意的是，望石智慧创始人兼CEO周杰龙并非传统意义上的“医药行业从业者”——本硕毕业于北京理工大学人工智能专业，有20多年人工智能算法的工作经历，曾经在某“互联网大厂”担任架构师——其经历更侧重AI与算法。成立于2018年的望石智慧得到了资本市场的青睐，其中B轮和B+轮融资总额超1亿美元。B+轮由光速中国和大湾区共同家园发展基金共同领投，B轮融资由君联资本领投。日前，广州日报新花城记者对周杰龙进行专访，试图解开这家“AI+创新药”平台型科技公司的创新思路。

望石智慧 创始人&CEO周杰龙

广州日报新花城：AI与医药行业的融合研发“投入大、风险高、周期长”，您如何看待公司乃至行业的盈利前景？

周杰龙：药物发现这一过程融合了生物学、化学、医学、计算科学和统计学等多学科知识与技术，确实存在投入大、风险高、周期长等行业共性挑战。但我认为，这恰恰是技术壁垒与长期价值的来源，望石智慧对AI制药行业及自身都充满信心。

其实，望石智慧的商业价值与技术实力已经在海内外市场得到充分验证，目前已与100余家国内外药企、科研机构达成合作，实现广泛的产业覆盖。已助力客户发现20+针对差异化机制的早期候选药物，多个项目进入临床前及临床开发阶段；合作伙伴广泛覆盖多家top20跨国制药企业，以及齐鲁制药、微芯生物等国内创新药企，落地小分子药物设计、抗肿瘤药物研发等多个代表性项目。

广州日报新花城：望石智慧与北京大学共建了“智慧药物研发北京市重点实验室”，这个实验室目前已经有哪些成果？希望达到怎样的中长期目标？

周杰龙：“智慧药物研发北京市重点实验室”源于2022年望石智慧与北京大学联合成立的“北大医学——望石智慧AI生物医药数据技术协同创新联合实验室”。

实验室致力于实现“打造全球领先的AI驱动药物智能研发引擎”，希望突破“双十定律”（即一款创新药从概念到上市，通常需要10年的研发周期、10亿美元财力投入，成功率还不足一成）。我们将以“全链条自主闭环、核心引擎国产化、研发效率革命性提升”为三大战略支点，力争在五年内，实现聚焦靶点发现、分子创制、药效预测等技术突破，十年内搭建全链条智能底座云平台，打造产学研融合的北京范式，同时推动AI制药中国方案输出，希望为“健康中国2030规划纲要”的贯彻落实贡献企业力量，彰显科技惠民使命。

截至目前，该实验室已重点支持多个重大科研成果落地。2023年，团队在《Nature Machine Intelligence》发表重磅成果，首创“化学反应预训练与条件分子生成统一模型”，有效解决了传统 AI分子设计中的化学可行性与合成难题。望石智慧还构建了工业级多模态AI 3D分子生成大模型，实现“空口袋”及多片段固定条件下的智能分子设计，基于此模型自主研发的HPK1口服抑制剂SWA1211于2025年6月获中美双报临床试验许可，成为全球首批由AI参与设计并进入临床阶段的HPK1抑制剂。

广州日报新花城：望石智慧的技术方案可以在多大程度上帮助创新药研发和制造企业降本增效？

周杰龙：望石智慧围绕小分子药物开发全流程，提供一套AI技术驱动、由药物化学思维链支撑的、干湿结合智慧药物研发整体解决方案，

其中，“药物化学家思维链”驱动的全栈式医药早研智能体，是具备类人认知能力的医药早研专业智能体，其具有“药化思维链”内核：将顶尖药物化学家的核心决策思维转化为AI可执行、可优化、可复制的系统流程，让AI不仅能设计分子，更能像专家一样制定合理的研发策略；

另外，针对传统小分子药物研发化学空间探索受限、早期发现周期长、成本高及生成分子类药性与活性难保障的核心需求，望石智慧推出以多模态AI 3D分子生成大模型为核心，配套分子动力学模拟、相对结合自由能计算、扭转角势能扫描、化合物子结构检索、蛋白-配体对接等一系列分子评估工具的小分子药物研发平台，打破传统药物发现的效率瓶颈。该产品能够快速输出高成药潜力的分子结构，将苗头化合物发现周期压缩至1-6个月、研发成本降低70%—80%。

广州日报新花城：AI会在“医药工作”中持续“学习”吗？这个“学习进步”的速度有多快？

周杰龙：基于“AI生成—实验验证—数据回流—模型优化”的完整干湿实验闭环，客户能在与智能体的交互中，让智能体能力持续迭代、不断提升。望石智慧自营标准化化学实验室，可快速将AI生成的虚拟分子转化为实体分子，开展针对性的活性验证、成药性测试等实验，将实验数据实时回流至数据库，反哺AI模型优化升级，形成正向循环。

根据我们服务的某头部创新药企的反馈，其利用望石智能分子设计平台，在3个月内便获得了全新骨架的百纳摩尔级别的苗头化合物，破解了人工筛选的效率短板，成功将早期药物发现周期缩短70%，更降低了80%的早期合成与实验验证成本。

广州日报新花城：AI技术给医药产业也带来了挑战与风险，您认为这个风险体现在哪些方面？

周杰龙：AI技术在大幅提升医药研发效率的同时，确实也带来了新的挑战与风险，主要体现在三个方面：

一是数据安全与合规风险，生物医药数据高度敏感，涉及药物隐私、知识产权与商业机密，因此更要注重全流程数据安全保障；二是传统AI模型的“黑箱”问题。传统AI是“黑箱建议者”，输入需求，输出结果，过程难以介入，也容易加剧研发失败的风险。望石智慧的医药早研智能体正是面向此痛点，作为“白箱协作者”，将药物研发中复杂的研发目标，“翻译”成一系列可追踪、可调整、可解释的研发策略。三是行业标准缺失。当前AI制药尚未形成统一的验证规范、评估体系，容易出现低水平重复建设，影响产业长期可持续健康发展。

广州日报新花城：一些人认为“技术中立”可以解决“AI+”的风险，您的观点是什么？AI+医药行业在行业治理与风险规避机制上可以做些什么？

周杰龙：AI+医药的行业治理与风险规避，不能只依靠 “技术中立”，更需要构建行业共治、标准先行、全流程可追溯的机制。例如加快建立行业统一技术标准、构建数据安全与知识产权协同机制、建立产学研医协同的验证体系等。作为头部企业，我们也希望牵头带动行业自律，在技术应用、伦理边界、成果转化上明确底线，推动AI制药走向规范化、高质量、可持续发展的道路。

文、图/广州日报新花城记者：钟达文

广州日报新花城编辑：李光曼