对话望石智慧创始人&CEO周杰龙：AI在解决医药产业“水面之下”的难题

全球AI制药市场规模将从2022年的10.4亿美元增长到2026年的29.94亿美元，年复合增长率为31.31%。这组数据真实展现了“AI+医药”如今的关注度和潜力。

近年来，生成式AI的极大突破，让这个稍显枯燥的行业也“性感”了起来。

望石智慧是一个重要入局者，定位人工智能技术驱动新药研发的科技公司，成立于2018年，搭建了能够精准地生成与靶点口袋结构契合的分子/分子骨架的核心平台——多模态3D分子生成大模型。

基于亚马逊云科技的数据存储与云算力服务，这个模型以 GPT/Transformer 框架为基础，融合了几何深度学习等算法。依托该模型，多个医药项目已收获显著成果，其中部分项目更是进入了临床阶段。模型还可作为基座模型，合作伙伴能够在此基础上，充分整合自身拥有的数据、认知以及模型等要素，进行定制化迭代。

望石智慧创始人& CEO周杰龙告诉网易科技，做医药创新，不得不面对两大难题。在我们的对话中，他还阐述了医药产业的特点、现状，以及解决难题的心得和成果。

“医药创新的问题分为水面之上和水面之下：水面之上是研发挑战的问题，创新难度大，怎么突破创新的过程，避免‘专利撞车’；水面之下，医药行业作为数据密集型产业，很多药企有非常多数据，但今天这些数据沉积在很多数据仓里，没有实现数据价值最大化。”

周杰龙还谈到，“相对于其他行业，医药领域在数字化层面可能更偏落后，面临更大的挑战：一方面，业务每个环节的数据记录可能未必规范，很多的数据之间没有打通，或由于保密性原因无法办法共享，导致数据浪费，知识无法沉淀。另一方面，对于工具层面，虽然目前已经有非常多的工具，但这些工具就好像散布在系统里面的一个个点，没有形成从设计目标出发，构建一条系统化的工具链。”

基于此，望石智慧提出了Model+X的方式。通过Model+X把沉积的数据和认知充分使用起来，用户可以基于模型进行分子的设计；也可以通过检索增强、微调方式利用历史项目数据对这个模型进行再次的训练，最终通过三层合理性的评估，给出符合药化人员预期的分子，最终这些交互产生的认知和信息可以再回到新的模型上，形成完整迭代的循环。

在数据合规和治理方面，望石智慧还与亚马逊云科技找到了一系列解决方案。

周杰龙表示，望石智慧正在推进出海，而亚马逊云科技能满足在海外不同业务体系的数据安全和合规要求。借助技术工具、全球合规认证、本地化生态合作及弹性资源管理，可以构建端到端的安全合规体系。

这样做的好处是，不仅降低了出海过程中的法律风险，还通过高效的数据处理与成本优化，加速未来的全球化业务拓展进程。

与此同时，网易科技了解到，望石智慧也在和亚马逊云科技推进数据治理方面的技术探索，包括数据结构化治理、模型输入/输出安全控制策略、基础设施和各种高性能计算平台的支持等。

周杰龙进一步表示，亚马逊云科技Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ，不管是整个体系的资源调度协调能力，还是高性能适配能力，都便于动态调整。另外就是亚马逊云科技的全球合规性，对望石智慧都非常有帮助。

谈及AI+药物研发行业的未来发展，周杰龙认为，首先，AI+药物研发行业还在很早期的阶段，行业标准尚未完全建立，希望能够基于望石智慧的认知和经验，帮助行业逐步建立合理地被工业界认可的标准。其次，推动真正契合行业的垂类模型开发，然后往Agent的方式发展辅助交互，最终成为行业新的基座与底座。

最后，他谈到，在整个发展过程中，与亚马逊云科技的合作贯穿始终，其中涵盖包括合规性、出海、数据治理、基于Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的基础合作、本地化生态的合作、动态资源项目的合作，以及未来在AI Agent方面的合作等。（定西）

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