📑 📅 在 10 月 20 日，我们举办了两场 AIDD（人工智能药物研发）专家交流会议，邀请了 A 专家与 B 专家参与。 👨💼 A 专家任职于一家 AI
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📅 在 10 月 20 日，我们举办了两场 AIDD（人工智能药物研发）专家交流会议，邀请了 A 专家与 B 专家参与。 👨💼 A 专家任职于一家 AI 赋能公司，该公司大体上整合了一家为外部研发管线提供服务的 CRO。 🔬 B 专家任职于一家原生 AI 公司，该公司更类似一家拥有自有研发管线的生物科技企业。 🗣️ 两场会议探讨了 AIDD 行业演进、AI 工具在药物研发中的主要应用、竞争格局等相关话题。 💡 两位专家观点既有共识，也存在部分分歧，现将核心要点整理如下： ✅ 两位专家均认同，，例如基于结合亲和力预测开展靶点优化；。 🧪 行业想要取得重大突破，有赖于 AI 在生物化学、生物信息等领域的理解能力实现进一步提升。 🤔 两位专家均认为，外部人员，甚至行业内部人士，都很难判断哪家公司拥有更出色的 AI 能力，因为这类公司的模型与数据大多处于保密状态。 📊 学术论文发表情况、生物 / 化学及计算机科学领域科研人员数量、承接项目数量或者合作交易情况、管线资产现状（报告重点提及港交所上市的英矽智能，股票代码 3696，无评级，其药物 rentosertib 处于 III 期临床），能够给投资者提供一些线索，用以评判一家 AIDD 公司的真实实力。 🏁 想要在 AIDD 赛道竞争中取胜，一家公司既需要强大的 AI 模型，同时也需要来自计算（干实验室）以及实体实验室（湿实验室）产出的数据。 📚 。 ⭐ 这也是 B 专家十分看好原生 AI 公司长期发展前景的原因。 ⚠️ B 专家提出，AI 赋能公司面临重复性业务收入不确定的问题，A 专家对此观点表示部分认同；而。 ⚙️ B 专家还认为，自动化设备会成为 AIDD 公司的一项潜在竞争优势，自动化设备既具备较高的前期投入壁垒，同时也可以提升数据产出潜力。 🔍 针对两组关键对比：第一组为 AI 赋能公司与 CRO，第二组为原生 AI 公司所拥有的 AI 平台和制药 / 生物科技企业，B 专家给出如下看法： 🤝 第一，AI 赋能公司与 CRO 的角色具备互补性，AI 赋能公司更多聚焦早期干实验室环节，CRO 侧重湿实验室环节。 📈 第二，新兴的 AI 赋能公司整体实力显著优于传统制药公司。 🆕 针对近期入局 AIDD 领域的 AI 实验室，B 专家表示，生命科学相关数据储备不足、湿实验室能力缺失，是这些新入局者需要攻克的短板。
总体总结
主题正文
- 📅 在 10 月 20 日，我们举办了两场 AIDD（人工智能药物研发）专家交流会议，邀请了 A 专家与 B 专家参与。
- 💡 两位专家观点既有共识，也存在部分分歧，现将核心要点整理如下：
- 🤔 两位专家均认为，外部人员，甚至行业内部人士，都很难判断哪家公司拥有更出色的 AI 能力，因为这类公司的模型与数据大多处于保密状态。
- 📊 学术论文发表情况、生物 / 化学及计算机科学领域科研人员数量、承接项目数量或者合作交易情况、管线资产现状（报告重点提及港交所上市的英矽智能，股票代码 3696，无评级，其药物 rentosertib 处于 III 期临床），能够给投资者提供一些线索，用以评判一家 AIDD 公司的真实实力。
- 🏁 想要在 AIDD 赛道竞争中取胜，一家公司既需要强大的 AI 模型，同时也需要来自计算（干实验室）以及实体实验室（湿实验室）产出的数据。
- ⚙️ B 专家还认为，自动化设备会成为 AIDD 公司的一项潜在竞争优势，自动化设备既具备较高的前期投入壁垒，同时也可以提升数据产出潜力。
- 🔍 针对两组关键对比：第一组为 AI 赋能公司与 CRO，第二组为原生 AI 公司所拥有的 AI 平台和制药 / 生物科技企业，B 专家给出如下看法：
- 🆕 针对近期入局 AIDD 领域的 AI 实验室，B 专家表示，生命科学相关数据储备不足、湿实验室能力缺失，是这些新入局者需要攻克的短板。