11月16日，在第25届高交会“改变世界的新兴科技”主题论坛上，深圳理工大学计算机科学与控制工程院创院院长、中科院深圳先进院首席科学家潘毅为大家描述的这一幕，让人充满期待。当天，他以《AIGC赋能生物医药》为题，从生成式人工智能（AIGC）的现状和大语言模型（LLM）出发，阐述了AIGC在生物医药中领域的重要作用和价值。
“昨天李彦宏在西丽湖论坛上说，现在的模型太多，
应用太少，我非常同意他的观点。”潘毅一上来就隔空回应了李彦宏的话。他认为，AI代表着一种新的生产方式，但大语言模型存在的问题显而易见——成本门槛高，大模型开发和训练一次约1200万美元；技术门槛高，要具有对AI框架深度优化和超越的并行计算能力；数据门槛高，需要海量优质的相关数据作为训练支撑；监管门槛高，在安全方面并不具备人类的价值观……
如何突破这些弊端？“未来大模型的方向，应该是在垂直领域内的精准应用”。
除了以更精准的“信息投喂”来训练更专业的大模型外，人工智能在药物研发方面也存在着极大的优势。高技术、高投入、高风险、长周期……在新药研发的过程中，经常面临着诸多痛点。因此，业界正在着力布局通过AI翻过新药研发过程中的这几座“大山”，AI智药成为一条新赛道。
潘毅提出，人工智能可以应用到新药研发的各个领域，例如：找到靶标后，筛选出能和其紧密耦合的小分子很难，而AI可发挥作用迅速筛选，不用再一个一个去试，大大节约时间和成本。再例如：使用机器学习，可以在几秒钟内创建初蛋白质分子，而在以前，这个时间也许是几个月。目前，已经有几十种人工智能蛋白质设计工具被开发了出来，研究人员可以混合和匹配各种方法来得出一个可行的最终设计。而随着元宇宙兴起，未来甚至可能连动物测试等步骤都可通过细胞数字孪生来完成……在人工智能技术的赋能下，生物医药的发展将步入一条新赛道。
