清华大学药学院院长钱锋指出：人工智能在药物研发领域的作用不可低估，但目前尚未对该领域产生颠覆性影响

2026年7月18日，在首届医药协同创新大会上，钱锋表示，当前人工智能尚未对药物研发的周期、研发成本与研发成功率产生显著作用，现有药物研发模式未发生颠覆性改变；人工智能在制药领域更多发挥加速作用，相关发展应当被客观看待，不应被过度神化。

钱锋从两个维度展开具体分析：

第一，靶点发现依赖长期基础研究积累，人工智能仅可通过对现有数据的分析提出靶点假设，其分析速度优于人类研究人员，但假设筛选、实验验证等药物研发流程中核心的高成本环节仍需由研究人员完成，目前无法依托人工智能实现全新生物学机制的发现。

第二，临床验证环节需要消耗大量资源与时间，当前人工智能无法预测药物在人体中的作用效果与临床成功率，仅具备预测分子结合活性的能力，该能力不等同于完成药物开发。若要实现药物研发效率的实质性提升，人工智能需要具备预测药物干预引发的真实生物学后果的能力，这一目标仍需海量数据积累与技术迭代作为支撑。

钱锋介绍，当前国内外制药企业已与清华大学开展合作，对人工智能的应用潜力进行评估，但药企研发经费仍向传统研发管线倾斜。2026年上半年，中国生物医药领域许可交易总交易额约为1100亿美元，其中与人工智能相关的交易占比极低。

钱锋同时强调，人工智能当前存在的局限性不代表其不具备发展潜力。清华大学已围绕人工智能在药物研发中的应用开展相关科研布局，期待通过跨领域合作提升人工智能的应用价值。未来随着人工智能技术的逐步完善，其有机会为药物研发领域带来重大突破，但相关发展仍需长期研究积累，无法在短期内实现。