在人工智能技术日新月异的今天，大模型与推理大模型正成为推动各行各业变革的重要力量。特别是在药物研发领域，AI的融入正为这一传统行业带来前所未有的革新。作为中国药企，如何甄别并拥抱这一轮AI革命，成为了摆在我们面前的重要课题。

‌一、大模型与推理大模型的崛起‌

大模型，简而言之，是基于大数据进行训练，具有庞大参数量和复杂结构的深度学习模型。它们通过海量数据的喂养，学会了理解世界、生成语言等复杂任务。而推理大模型，则是在大模型的基础上，进一步强化了推理能力，使机器能够像人类一样进行严密的逻辑思考。

DeepSeek-R1作为中国的推理大模型代表，不仅在国际上取得了显著成绩，更以其独特的优化方式和创新精神，展示了中国大模型的崛起力量。DeepSeek团队通过对Transformer架构的优化、强化学习的应用以及蒸馏模型的推广，使R1模型在复杂问题推理上达到了世界领先水平。

‌二、中国药企如何借势AI革命‌

面对AI技术的蓬勃发展，中国药企应如何借势而上？我们认为，关键在于以下几点：

‌积极拥抱AI技术‌：药企应摒弃传统观念，主动寻求与AI技术的结合点。通过引入大模型和推理大模型，提高药物研发的效率和准确性。

‌深化干湿迭代‌：干湿迭代是AI与药物研发结合的重要模式。药企应利用AI技术对实验数据进行深度挖掘和分析，指导湿实验的进行，同时不断将湿实验的结果反馈给AI模型进行优化。

‌探索AI落地场景‌：药企应结合自身业务特点，探索AI技术的最佳落地场景。例如，在药物筛选、分子设计、药效评估等环节引入AI技术，实现智能化、精准化的药物研发。

‌加强人才培养与引进‌：AI技术的快速发展对人才提出了更高要求。药企应加强对AI人才的培养和引进，打造一支具备跨学科知识和创新能力的团队，为AI技术在药物研发中的应用提供有力支撑。

‌三、展望未来‌

随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，中国药企在AI革命中将迎来更多机遇和挑战。我们相信，在政府的引导和支持下，在药企的积极努力下，中国药企将能够借势AI革命，实现药物研发的智能化、精准化和高效化，为全球健康事业作出更大贡献。

在下一期中，我们将结合当前形势，进一步探讨大模型和大模型算法在药企的落地思路，为中国药企的AI之路提供更多有益参考。