新藥研發，一直是個費時費力耗資的過程。據塔夫特藥物發展研究中心報道，一款藥物從一階段到通過FDA審批，平均需要96.8個月的時間。而按照另一份統計報告顯示，目前研發一個新藥的成本已經高達數十億美金。但是在投入巨大的前提下，每一款新藥卻并不一定會成功。

在此背景下，基于大數據、云計算提供的AI技術，因為可以充分利用現有醫療資源，簡化科研人員耗費在數據分析、大規模文獻篩選和科學超算等工作上的時間，幫助科研機構大幅縮短疫苗研發周期，減少醫藥研發成本等優點，開始在近年來于研發領域興起浪潮。

據了解，當前AI+藥物研發代表性的初創企業有Exscientia、BenevolentAI、Atomwise、Relay Therapeutics、晶泰科技等。按照現有初創企業在治療領域的布局情況來看，腫瘤占比較多，而神經領域次之，另外罕見病相關的企業也較多。

當然，除了制藥領域外，隨著國內數字化進程加快，這些年AI技術與傳統設備產業的融合也在進一步加速，市場上不少醫藥機器人、AI測溫系統等人工智能的應用已經開始進入公眾視野。業內認為，在此背景下，AI或將成為推動制藥裝備行業高質量發展的新突破口，無論是對技術創新，還是管理、體制等各方面的創新等都將有重大的影響。

具體而言，人工智能將推動制藥裝備產業技術變革和優化升級，實現制藥裝備產業模式和企業形態的根本性改變，促進制藥裝備產業不斷向產業價值鏈的中高等級邁進。筆者了解到，其實目前，很多制藥設備企業都在探索人工智能設備，并進行積極實踐。

例如，有制藥裝備企業升級了產品的噴霧攝像識別預警系統，并配備了圖像視頻識別技術，在降低用戶成本的基礎上，提高產品合格率，以及生產安全性。同時，該系統還可以提前監測到進料霧化系統出現異常，提醒操作人員，從而解除爆炸風險。

還有壓縮機廠家則利用全數字追溯系統與智能傳感器、視覺檢測、自動監控系統等，助力醫藥企業改善了生產質量控制體系，提高了30%的勞動生產率，進一步滿足了客戶的需求。

不過，需要注意的是，雖然現在人工智能理念在制藥裝備行業逐漸流行，但該理念并沒有完全滲透進行業中，只是處于初級認識、探索階段。以控制參數技術為例，目前很多國產制藥裝備的重要參數其實都還是手動控制，此外與工藝驗證密切相關的參數還不能直接或間接采集。另外，在線清洗方面，由于技術的不完善，也往往需要耗費大量的時間。

總的來說，雖然由于我國制藥裝備大部分還處于工業3.0水平，在人工智能領域還處于探索、起始階段，在專業人員、數據、標準等方面還尚不成熟，需要依靠大數據的累計與監控，在制藥過程自動化的基礎上，逐步實現信息的數字化、智能化和網絡化。但長期來看，隨著社會的發展和科技的進步，人工智能技術必將在制藥設備領域各個方面大顯身手，擁有越來越大的發展空間。