共话AI生物医药新未来AIBC2026在上海成功举办!
2026年7月2-3日，2026人工智能与生物医药生态大会（AIBC2026）在上海成功举办。
本次大会由上海市生物医药科技产业促进中心及上海市工商联生物医药商会指导，智药邦主办，上海市药学会人工智能药学专业委员会协办。大会现场汇聚了千余名来自高校科研院所、制药企业、AI 技术公司、CRO、投资机构及产业服务平台的嘉宾代表，围绕 AI 与生物医药融合发展的新进展、新问题和新机会展开深入交流。
AIBC 大会长期聚焦 AI 生物医药领域，已连续举办六届。过去几年，AI 制药从概念探索逐步走向真实研发场景，从单点工具应用拓展到流程重构、干湿闭环和产业协同。站在这一新的发展阶段，AIBC2026 更加关注技术能力如何进入研发流程，算法突破如何接受实验验证，以及 AI 如何真正服务于药物研发效率提升与创新成果转化。
围绕上述方向，本届大会设置主论坛、8 场垂直分论坛及 2 场前沿技术论坛，议题覆盖小分子药物发现与设计、蛋白质结构预测与设计、抗体药物设计、核酸药物设计、多组学融合、干湿实验闭环、科研智能体及前沿技术等多个方向。
两天的会议中，来自学术界和产业界的专家嘉宾集中展示了 AI 赋能生物医药的最新实践，也共同讨论了数据、模型、实验验证、工程化落地和产业生态建设等关键问题。
主论坛 上午
致辞
张文-上海市生物医药科技产业促进中心党总支书记
在致辞中，张文书记表示，人工智能与生物医药融合已成为全球科技创新的重要方向，大中小企业协同创新的产业生态加速形成。上海始终将人工智能和生物医药作为先导产业重点布局，通过完善政策体系、强化算力与数据基础设施建设、支持AI赋能药物研发全链条等举措，持续优化创新生态。同时，依托上海国际计算生物学创新大赛，推动优秀项目成果转化。期待各方以大会为契机，加强交流合作，汇聚创新资源，共同推动AI赋能生物医药产业高质量发展，促进更多创新成果在上海落地。
AIDD的理性崛起
徐峻-中国科学院合肥物质院健康所生物医药大数据研究中心主任
AI在生物医药领域的应用目前主要专注于早期药物发现阶段，如果继续下去，将成为行业发展的技术瓶颈。本演讲指出：下一阶段的AI应用可以探索药物发现-临床试验全流程的整合，重点解决过度依赖多样性与非理性随机筛选、过度信任基准测试而导致的误差、过度信任AI自动决策而造成的安全漏洞、以及由数据质量而引起的幻觉等问题。为了解决这些问题，建议采用LLM+人工审计流程标注数据、构建知识图谱保证生物医药创新过程的逻辑性和合规性。
结构生物学中的计算问题：从算法到应用
马剑鹏-复旦大学复杂体系多尺度研究院院长
复旦大学马剑鹏教授在演讲中介绍了团队自研的 OPUS 系列全套算法，其整体性能超越 AlphaFold2/3 与行业主流工具。静态结构预测层面，OPUS-Fold、OPUS-Rota 系列大幅提升侧链建模精度，可精准预测蛋白突变功能变化；冷冻电镜解析领域，OPUS-DSD 登 Nature Methods，攻克蛋白构象异质性难题，普林斯顿评测全球领先，衍生 OPUS-TOMO 适配冷冻电镜断层成像。动态模拟方面，原创 PCST-SBM 增强采样算法，精度超越专用模拟计算机 Anton，能修正 AlphaFold 预测结构缺陷，高效跨越能量壁垒，适配冷冻电镜结构优化、难靶点结构精修，以算法优势弥补算力短板，为大分子药物设计提供高精度蛋白结构支撑。
AIBC Awards 2026｜AI 制药企业年度榜单颁奖仪式
在AIBC2026大会现场，AIBC Awards 2026 ｜ AI制药企业年度榜单颁奖仪式圆满举行，年度获奖企业正式揭晓。
AIBC Awards 2026 ｜ AI制药企业年度榜单颁奖仪式
行业引领奖颁奖现场
创新突破奖颁奖现场
从技术突破到临床验证：AI智药的下半场
任峰-英矽智能联合首席执行官兼首席科学官
英矽智能联合首席执行官兼首席科学官任峰博士在活动现场介绍了英矽智能近年来在AI制药领域的系统布局与阶段性成果。他表示，公司已持续打通从靶点发现、分子生成到实验验证和临床推进的端到端研发闭环，正推动AI制药从技术探索加快迈向产业落地。任峰博士指出，作为代表性成果，英矽智能自研核心管线Rentosertib已推进至Ⅱ期临床，相关研究发表于《Nature Medicine》，进一步验证了AI驱动新药研发的科学价值与产业潜力。他还指出，当前AI制药产业正由“工具赋能”迈向“平台驱动”与“成果兑现”的新阶段。任峰博士期待，未来英矽智能将继续以AI与数据驱动创新，强化平台能力与产业协同，持续重塑全球药物研发新格局。
《2026上海国际计算生物学创新大赛》赛题赛制介绍
卞月珉-上海大学教授
卞月珉教授介绍了2026上海国际计算生物学创新大赛的赛题设计与赛制安排。大赛聚焦真实药物研发需求，设置HSV Pol抗耐药抑制剂和PVRIG阻断抗体两大赛道，分别面向小分子药物设计和抗体药物研发，推动计算生物学方法与湿实验验证深度融合。赛事建立统一数据资源、统一提交规范、统一实验验证和统一评价体系，通过前瞻性实验验证检验算法在真实研发场景中的应用价值，形成“AI设计—实验验证—反馈迭代”的闭环机制。大赛旨在搭建面向真实研发决策的计算生物学创新平台，以公开、公平、可复核的评价体系促进算法创新、实验验证与产业转化协同发展，为AI驱动创新药研发提供高质量实践平台。
AI医药数智化战略发展与应用价值创造
邱婧君-复星医药AI科创专委会执行主任/全球研发中心副总裁
邱婧君博士表示，在医药研发这个强监管、周期长、投入大、成功概率低、专业壁垒高的复杂领域，不仅是个人的提效，更需要“串珠成链”，跨越原有的组织部门墙，让AI嵌入主要的工作流程，减少传统流程中的一些可被数智优化的节点或仅需有经验的专业人员快速确认，以快速获得更完善的证据链，产出更好的分子管线，提高整体的研发效率和生产力。并分享了复星医药的AI战略，构建了集团级PharmAID医药数智体系，形成四大板块：“PharmaSight 医药决策管理平台 + Astrolabe 早研星图计划 + MedAlkaid 临床科研智能平台 + AquaVista 数据湖仓一体化平台”。进一步强调了“数据基座的治理”、“碳硅分工与协作”、“跨领域钉耙型人才培养”的重要性，让AI和新的技术能够成为新药研发的利器，指数级提升医药健康领域的第二生长曲线。
主论坛 下午
从结构预测到可编程生物工程：AI蛋白技术的第二次范式跃升
许锦波-分子之心创始人
许锦波表示：AI生物研发正从“工具时代”迈向“操作系统时代”。针对AI制药领域单点工具堆叠、强依赖人工调度和经验的低效痛点，分子之心推出AI原生生物研发操作系统MoleculeOS，以NewOrigin为基座，集成分子之心自研的MMFold、MMDesign等模型和平台，使AI能够准确解析研发目标、自动拆解任务、统一调度流程并沉淀研发链路。传统的“筛选试错”式的分子发现，规模化跨入更具确定性的“分子创造”时代；AI的角色也从生物规律的"预测者"，成为研发流程的"组织者"。
全自动药物靶点结构解析助力药物理性设计
申怀宗-深圳医学科学院生物构造与互作研究所副所长
冷冻电子显微术（Cryo-EM）已成为解析生物大分子高分辨率结构的尖端技术，但其广泛应用受限于对专业知识的严苛要求。我们基于无监督学习策略，通过对约1.34亿张冷冻电镜颗粒图像的大规模数据集进行预训练，开发出冷冻电镜图像评估基础模型（Cryo-IEF）。该模型在多项冷冻电镜数据处理任务中表现卓越，包括对于不同结构颗粒分类、颗粒姿态聚类及图像质量评估等。经微调后，该模型能更加准确高效地实现颗粒图像质量评判，并基于该能力构建出全自动化单颗粒冷冻电镜数据处理流程CryoWizard。该流程不仅成功解析了多种特性样本的高分辨率结构，更在解决冷冻电镜样本普遍存在的优势取向难题上展现出独特优势。Cryo-IEF模型与CryoWizard流程的协同创新，标志着冷冻电镜技术向更易用、更高效、更稳健方向迈出重要一步，对于生命学科各领域研究具有促进意义。
AIDD - 从工具到智能体与自动化，从可及到可靠与创新
韩涟漪-恒瑞医药 AIDD 负责人
恒瑞医药AIDD负责人韩涟漪博士系统阐述了一个AI驱动药物发现的“三层架构”。面对芯片“摩尔定律”与药物研发“反摩尔定律”之间的日益扩大的鸿沟，他指出，在基因组学、结构生物学等数十年数据积累的基础上，AI正沿着三个层面深入渗透：
第一层是AI工具层，借助多组学分析、知识图谱、生成式设计，以及成百上千的功能模块，持续拓展研发效率边界，显著缩短迭代周期；