AI制药：十年十亿美元的困局，正在被一行行代码改写

前言

创新药的宿命，不该只有“烧钱”这一种写法。

2026年初春，天鹜科技宣布完成超2亿元A+轮融资，由中国石油昆仑资本与上海未来产业基金联合领投。资本用真金白银投下了信任票——AI正在重塑药物研发的底层逻辑。

然而，在资本热潮之下，将技术潜力转化为产业实力，仍是一个严峻的考验。正如天鹜科技CTO刘灏所洞察的那样：“AI设计只是第一步，真正的壁垒在于‘规模化落地’。”

Liu Hao, CTO of Matwings Technology

传统药物研发有个残酷的“双十定律”——十年时间、十亿美元、成功率不足10%。这组数字背后，是无数科研人员的青春与巨额资本的沉没。如今，AI正在试图改写这个公式，而这场变革的关键战场，恰恰藏在一行行代码和一条条蛋白质序列之中。

01

万亿市场的底层博弈

要理解AI制药的价值，先要看清楚市场的体量。据艾媒咨询数据，全球AI制药市场规模从2021年的7.9亿美元增长至2025年的24.1亿美元，预计2026年将达到29.9亿美元。中国市场虽然起步较晚，但增速惊人——从2020年的0.8亿元跃升至2025年突破6亿元，五年间增长超过7倍。

更有机构预测，生成式AI有望为制药行业整体带来每年600至1100亿美元的价值。

但这些乐观预期之上，始终悬着一把剑。

干湿实验数据打通与深度融合是当前最棘手且仍在集中攻关的核心难点。所谓“干实验”，指的是AI的计算与预测；“湿实验”，则是实验室里真实的生物学验证。两者之间的鸿沟，恰是AI制药从“看上去很美”迈向“真正有用”的最后一道关卡。

这也是为什么，当一家公司敢于直面这道关卡并亮出解决方案时，整个行业都会为之侧目。

02

从“大零号湾”出发的破局者

Science advances

上海闵行，一个被称为“大零号湾”的科技创新策源地。2021年，上海交通大学的一支精英团队在这里创立了一家名为天鹜科技的公司，专注于AI驱动的蛋白质研发。

与许多停留在概念阶段的AI制药公司不同，天鹜科技的商业化路径清晰而务实。其联合创始人、CTO刘灏，在上海交大完成从本科到博士的系统学业后，选择了“AI+生物工程”这条交叉赛道。在他的带领下，团队打造了蛋白质功能预测通用人工智能平台，并已为30余家国内外企业开发数十款蛋白质产品，覆盖生物医药、生物能源、食品加工、医美等多个领域，其中10余款已实现产业化。

一个极具说服力的案例是：天鹜科技与金赛药业合作，仅用4个月就改造出一种耐碱蛋白质，使其在pH值13-14的极端环境下耐碱性提升4倍、使用寿命延长一倍，成功实现5000升规模的工业化生产，成为全球首个大模型设计蛋白质产业化案例，每年为企业节省超千万元成本。

这正是AI制药最动人的叙事——不是飘在云端的论文和专利，而是实实在在的生产线上流动的效益。

03

MatwingsVenus™（晓鹜™）：当蛋白质研发变成一场“对话”

2026年4月，AI驱动的蛋白质研发平台公司天鹜科技正式发布了全球首个对话式蛋白质研发智能体——MatwingsVenus™（晓鹜™） 。这个平台的名字本身就富有意味：“晓”代表洞见与理解，“鹜”取自“落霞与孤鹜齐飞”，寓意宁静致远。而“Matwings”则暗示着为材料（Material）世界插上翅膀——让蛋白质设计真正飞入寻常实验室。

那么，MatwingsVenus™（晓鹜™）究竟是什么？

简单来说，它是一个以智能体为中心的一站式蛋白质研发平台，支持百亿级真实标签蛋白质数据检索，整合了200多款蛋白质设计工具、50多位经平台认证的专家，以及30多个各领域专家调优过的skills。

但真正让它区别于传统工具的，是“对话式干湿闭环”这一核心能力。

用户只需通过自然语言输入任务目标——比如“设计一个耐高温的工业用酶”——系统即可自动拆解任务，调度相应的设计、预测、分析和筛选能力，完成从文献调研到蛋白质设计，再到自动化湿实验的全流程工作。

这就是所谓的“闭环”：AI代理完成蛋白质设计后，平台通过自主构建的通讯机制，将结果导入质粒订购与实验编排流程，自动衔接后续实验任务，驱动机器人完成样品制备、蛋白纯化和功能检测，最终将实验结果回流至下一轮AI设计，形成“计算驱动湿实验、湿实验反哺计算”的迭代循环。

“设计即验证、验证即迭代”——这八个字，恰恰是干湿实验数据打通的核心痛点。

用一个形象的比喻来说：过去蛋白质研发像是一场漫长的“手工作坊”式的创作，科学家们在实验室里反复试错；而MatwingsVenus™（晓鹜™）则像是给每个科研人员配备了一个超级智能助理和一个共享的自动化实验室，把过去只有大企业、大院所才能掌握的研发能力，转化为个人也能调用的基础设施。

Hong Liang, founder of Matwings Technology

天鹜科技创始人洪亮在一次对话中这样描述他的愿景：“趁着‘小龙虾’的崛起，我们发布的这个智能体……它不是一个简单的模型，而是一个一站式的平台，你可以搜索文献、专利、市场，找到大概要做的方向，然后用我们的设计技术、蛋白质模型去设计你想要的功能蛋白/酶，设计出来后直接调用我们的机器人给你做实验。”

04

实战检验：从“可能”到“可行”

概念再好，最终要靠成果说话。

在体外诊断领域，胰腺炎检测需要一种名为“麦芽七糖苷”的关键原材料。长期以来，这种原料高度依赖进口，市场价格高达几十万元每公斤，不仅推高了检测成本，更形成了一道隐形的供应链壁垒。

破局的关键，在于改造催化其合成的工具酶——但这谈何容易。传统模式下，培养一个能独立改造蛋白质的专家需要5年，成功改造一个蛋白质的试错时间又需要5年。然而，在这个项目中，完成酶改造设计的，是一位此前没有任何生物学背景的物理学博士。他没有翻阅任何相关文献，仅仅将客户提供的目标序列输入AI大模型，就成功获得了符合要求的酶。

这一反差极具说明力：当AI大模型沉淀了90亿条跨领域的蛋白质序列知识后，蛋白质设计的专业门槛正在被重新定义——“跨学科背景”不再是障碍，反而可能成为创新视角的来源。

结果同样扎实。改造后的工具酶性能大幅提升，将“麦芽七糖苷”的生产成本从几十万元每公斤拉低至数万元每公斤，一举打破进口依赖。目前，基于MatwingsVenus™（晓鹜™）平台，天鹜科技已将AI设计的边界拓展至多个产业领域——从针对工业酶热稳定性、催化活性的优化，到实现耐碱性提升数倍、活性超越国际头部企业同类最优产品，短短数月就能走完传统研发模式下数年才能跑通的路，近10款产品已完成产业化落地生产。

从工具酶的定向进化到工业蛋白的多指标并行优化，MatwingsVenus™（晓鹜™）已在多个真实项目中完成AI设计、实验验证与结果迭代的全流程打通——这意味着，这个平台已不再停留在概念层面，而是把“对话式干湿闭环”真正转化为可落地的研发能力。

05

一人实验室：制药民主化的未来

One-person lab

回到文章开头那个问题：AI究竟能给药研带来什么？

答案或许藏在前文那个细节里——成功改造胰腺炎检测工具酶的，是一位没有任何生物学背景的物理学博士。他没有翻阅文献，没有依赖传统经验，仅仅将目标序列输入AI，就完成了过去需要“培养5年、试错5年”才能达成的蛋白质改造。

这恰恰是MatwingsVenus™（晓鹜™）所代表的未来：当AI的预测能力与自动化执行能力深度融合，“一人实验室”模式正在从设想走向现实。个人或小型科研团队依托AI平台即可启动蛋白质研发，过去只有大型机构才能掌握的复杂研发能力，正在转变为一种“共享实验室”式的公共服务。

当然，这不意味着药物研发会变得“简单”。正如天鹜科技CTO刘灏所言：“科技的价值不在于实验室里的突破，而在于能否解决现实问题。”III期临床数据的严格检验、监管框架的逐步落地、高质量训练数据的持续积累——AI制药前方仍有重重关卡。

但方向已经清晰：AI正在把药物研发从“手工作坊”推向“工程化平台”，从“精英特权”走向“普惠能力”。

在这个意义上，MatwingsVenus™（晓鹜™）不只是一款产品，它更像一个信号——宣告着蛋白质研发的“个人创新时代”正在到来。当每个人都能通过对话式智能体调用共享科研资源，把自己的想法快速转化为真实产品，这场始于实验室的技术革命，才算真正走进了产业深处。

十年十亿美元的困局，不会一夜之间消失。但至少，在AI的加持下，下一代创新药的“出生证明”上，或许会少一些悲壮，多一些从容。