新年伊始，天河区迎来了首场聚焦人工智能与生物医药交叉融合的产业对接会。会议以“AI驱动新药研发，探路前沿信息技术咨询”为主题，汇聚了人工智能技术专家、生物医药企业代表、投资机构及科研院所学者，共同探讨人工智能如何深度赋能新药研发全链条，推动产业跨越式发展。与会者普遍认为，AI技术的介入，正将新药研发的传统周期从“十年磨一剑”大幅压缩，有望提速数年，开启精准医疗与高效创新的新纪元。

长期以来，新药研发以其高投入、长周期、高风险著称，平均耗时超过10年，耗费资金数十亿美元，而最终成功率却相对较低。AI技术的崛起，为破解这一行业困境提供了革命性工具。在靶点发现与验证阶段，AI算法能够快速分析海量的基因组学、蛋白质组学及文献数据，精准预测潜在的治疗靶点，将以往数年的探索工作缩短至数月甚至数周。在化合物筛选与设计环节，基于深度学习的分子生成模型可以高效设计具有特定性质的全新分子结构，并通过虚拟筛选快速评估其成药性，极大地提升了先导化合物发现的效率与质量。

本次天河AI产业对接会特别设置了前沿信息技术咨询服务展示与对接环节。多家专注于AI for Science（科学智能）的信息技术咨询公司和服务平台展示了他们的解决方案：从提供高性能计算云平台与专用AI模型，到为药企提供定制化的数据治理、算法开发与验证服务。这些服务旨在降低生物医药企业，特别是中小型创新企业应用AI技术的门槛，帮助其将前沿算法与实际研发管线无缝对接，实现从“拥有数据”到“创造价值”的关键一跃。

会议中，一家本地AI医药初创企业分享了其成功案例：利用自研的AI预测平台，他们在一年内完成了对某个罕见病靶点的化合物筛选与初步活性验证，而传统方法通常需要三到五年。这一实例生动印证了AI带来的“时间压缩”效应。与会投资人也指出，AI正成为评估生物医药项目创新性与可行性的重要维度，具备强大AI能力或与优质AI技术方深度绑定的企业更受资本青睐。

机遇与挑战并存。讨论中也指出，AI赋能新药研发仍面临高质量数据稀缺、算法可解释性不足、跨领域复合人才短缺以及监管政策需同步跟进等挑战。这恰恰凸显了专业化信息技术咨询服务的重要性。未来的咨询服务不仅需要提供技术工具，更需深入行业理解，协助客户构建符合规范的数据标准、验证AI模型的可信度，并搭建融合生物学知识（湿实验）与AI计算（干实验）的协同工作流。

天河区作为科技创新高地，举办此次对接会，旨在搭建一个高效的交流与赋能平台，促进区域内AI技术与生物医药产业的深度融合。通过引导专业的信息技术咨询服务，连接技术供给与产业需求，加速创新成果从实验室走向临床应用。可以预见，随着AI技术与生物医药理解的不断深化，以及配套服务生态的日益完善，AI将继续改写新药研发的规则，为攻克更多疾病、造福人类健康贡献关键力量，而类似的产业对接与前沿咨询探路，将成为推动这一进程的重要引擎。