AI的未来走向是BT？别误会不是那个BT（变态），未来将是 AI 加 BT（生物技术）融合的时代，AI+Biotech先算后验

当 AI 发展到今天，那些曾经只存在于科幻中的技术，早已像魔法般融入生活 —— 我们能享受更健康的生活，正是科技馈赠的厚礼。回溯工业革命至今的 250 年，人类依次跨越了纺织与蒸汽机、钢铁与铁路、电气与重化工、汽车与电子计算机时代，如今正站在AI 与生物技术（BT）深度融合的新关口。1800 年全球 10 亿人平均寿命仅 30 岁，如今 80 亿人平均寿命已暴增到 73 岁，这堪称「科技改变命运」的最佳注脚。想投身大健康行业？记住：每半个世纪一次的科技周期是黄金风向标，这个赛道虽挑战重重，但前景必然璀璨。

聊到生物技术（BT）的「含金量」，疫苗、靶向药、基因编辑、AI 制药等前沿领域，全球规模约 6000-7000 亿美元（约 5 万亿人民币）。但这里有个反差数据：全球酿酒行业年规模竟达 10 万亿人民币—— 当人类为理性健康砸下的钱，还不及为酒精狂欢的一半，足见「对抗本能」有多难。不过换个角度看，大健康的「蓝海」才刚刚浮现：全球产业规模不到 10 万亿人民币，细分领域藏着爆炸机会 —— 医美 + 化妆品市场近万亿，康复养老器械却仅有 450 亿（机器人赛道潜力拉满）；中国每年新生儿 800 万，银发族却新增 2000 万，就连 4 岁以下儿童数量都被宠物反超（单只猫年均消费 2500-3000 元，三猫家庭年花 1 万）。聪明的创业者早该懂：当人类益生菌赛道卷上天，不如转身盯上「毛孩子的肠道健康」，这才是精准卡位新风口的姿势。

譬如华大基因 CEO、生物学博士尹烨在 “WeNIGHT・未来健康之夜” 的演讲，主题为 “人类进入长寿时代，健康革命奇点将至”，核心内容围绕人类发展趋势、科技革命与大健康产业、衰老本质及抗衰研究展开，具体如下：

一、人类发展的三大趋势与挑战

1. 身体特征的双向变化

• 身高显著增长：过去 30 年中国男性平均身高增加约 9 厘米，女性增加约 6 厘米，增速为全球前列；东亚国家（中日韩）通过饮食（如日本牛奶）、医疗手段（如韩国生长激素）整体身高提升，打破 “亚洲人矮小” 的传统印象。
• 体重问题凸显：中国男性本科毕业十年平均增重 10-15 公斤，50 岁以上人群血糖偏高比例达 50%，卫健委已将 “体重管理” 纳入健康规划，警惕代谢性疾病风险。

2. 智力与认知进化

• 知识量持续增长：弗林效应表明人类智商测试分数提升，三代人对比研究显示，70 后大脑颅内容量增加 6.6%，海马体积增加 5.7%，印证人类仍在生物层面演进。

3. 长寿时代到来

• 预期寿命飙升：中国居民预期寿命达 79 岁，2000 年后出生人群在无极端事件下有望实现 “百岁人生”，长寿成为需要重新规划的 “全新课题”。

二、科技革命与大健康产业机遇

1. 技术融合驱动产业变革

• 五次科技周期：从工业革命的蒸汽机到当前 “AI+BT（生物技术）” 融合，大健康产业进入爆发期，全球规模近 10 万亿人民币，涵盖医美、精准医疗、康复养老等领域。
• 生物技术的 “反差” 规模：疫苗、基因编辑、AI 制药等前沿技术市场规模约 6000-7000 亿美元（约 5 万亿人民币），但仍低于全球酿酒行业（10 万亿人民币），反映技术落地与消费需求的差异。

2. 新兴市场潜力巨大

• 银发经济崛起：中国新生儿降至 800 万 / 年，而 60 岁以上银发群体每年新增 2000 万，康复养老医疗器械（当前仅 450 亿规模）和服务需求亟待填补。
• 宠物经济爆发：中国 4 岁以下儿童数量已少于宠物（猫 / 狗），单只宠物年均消费 2500-3000 元，三猫家庭年支出达 1 万元，催生宠物健康（如宠物益生菌）等细分赛道。

三、衰老的本质与抗衰研究突破

1. 衰老的 “软件设计缺陷” 理论

• 基因相似性与寿命差异：人类与老鼠基因相似度 80%、与苍蝇共享 39% 基因，但寿命差异悬殊，核心在于 “表观遗传” 调控 —— 细胞衰老并非硬件损伤，而是基因表达程序（如 “关机” 指令）的软件缺陷，如同毛毛虫化蝶的基因表达变化。

2. 抗衰研究的三大实践方向

• 小鼠实验验证：通过热量限制（饮食控制）、抑制生长激素（基因调控）、雷帕霉素（药物干预），成功加速或延缓衰老，证明衰老可调节。
• 技术突破展望：
  • 基因工程：延长健康预期寿命，如修复衰老相关基因；
  • 干细胞 / 免疫细胞：应用于组织修复与抗衰老；
  • 基因编辑（CRISPR）：2020 年诺贝尔化学奖技术，已用于治疗罕见病，未来或干预衰老进程。
• 自然界的启示：如水母 “返老还童” 的能力，为人类抗衰提供生物模型参考。

四、核心观点与未来展望

• 科技与生命的共生：人类正处于互联网、基因组学、人工智能的交汇点，借助 AI 解析生命语言（ATCG 碱基对），未来普通人也能理解基因密码。
• 大健康的 “破局点”：关注细分领域（如银发经济、宠物健康），突破传统技术边界（如从人类益生菌到宠物益生菌），以跨学科融合推动产业创新。
• 衰老的可干预性：将衰老视为 “信息问题” 而非不可逆损伤，通过饮食、基因、药物等多维度干预，有望实现 “健康长寿” 而非单纯延长寿命。

尹烨强调，这是 “最好的时代”，人类群星闪耀，科技进步为健康革命带来奇点将至的希望，呼吁以理性与创新拥抱长寿时代的挑战与机遇。

五、尹烨提到的几个AI领域和对应研究官网（全球标杆企业）

1. 英矽智能（Insilico Medicine）

• 技术路径：生成式 AI（GANs + 强化学习）设计全新分子，结合自动化实验验证。
• 核心优势：
  • 全球首个将 AI 设计分子推进至临床的公司，其特发性肺纤维化药物 ISM001-055 从靶点发现到临床前候选仅用 18 个月，成本 260 万美元（传统需 4.5 年、数千万美元）。
  • 自建自动化实验室，实现 “AI 设计 – 机器人合成 – 数据反馈” 闭环，年生成超 10 亿个分子数据点。
• 最新动态：2025 年 1 月宣布中国区科技总部落户浦东，计划打造全周期生命科学生态平台，与浦发集团共建 AI 智能体实验室9。
• 英矽智能（Insilico Medicine）：总部位于中国浦东，全球领先的 AI 制药公司，利用生成式 AI 设计新分子，已进入临床试验阶段。其 ISM001-055 项目从靶点发现到临床前候选化合物仅用 18 个月，显著缩短了研发周期。
• 官网：www.insilico.com

2. 晶泰科技（XtalPi）

• 技术路径：量子物理 + AI 预测药物晶型，优化成药性。
• 核心优势：
  • 全球 AI 晶型预测市场份额超 60%，合作药企包括辉瑞、礼来等 15 家 TOP20 药企，2024 年港股上市成为 “AI 制药第一股”。
  • 与正大天晴合作的抗肿瘤新药项目提前 50% 时间达成里程碑，解决活性与选择性难题。
• 技术延伸：拓展至新能源材料（如钙钛矿）研发，与协鑫集团合作开发锂离子电池材料。
• 晶泰科技（XtalPi）：作为深圳晶态生物的同行，晶泰科技专注于 AI 驱动的药物晶型预测，利用量子物理和 AI 优化药物的物理性质，属于 “先算后验” 模式。他们与全球多家药企合作，包括辉瑞、礼来等，并且在 2024 年成功上市，成为国内 AI 制药第一股。
• 官网：www.xtalpi.com

3. Recursion Pharmaceuticals（与 Exscientia 合并）

• 技术路径：自动化细胞成像 + AI 分析，构建疾病生物学数字地图。
• 核心优势：
  • 合并后成为 “AI 优先全栈式” 药物发现引擎，整合 Recursion 的生物学数据（50PB）与 Exscientia 的化学设计能力，覆盖从靶点到临床前全流程6。
  • 研发成本为行业 1/2-1/3，首个内部项目 REC-994 治疗脑海绵畸形进入临床 2 期，验证 AI 缩短研发周期的潜力。
  • Recursion Pharmaceuticals：与 Exscientia 合并后，成为 AI 优先的药物发现引擎，结合自动化实验和 AI 分析，加速药物研发。他们拥有超过 50PB 的专有数据，覆盖多组学和临床前研究。
  • 官网：www.exscientia.ai

4. Terray Therapeutics

• 技术路径：高密度微阵列芯片 + 生成式 AI，构建全球最大化学数据集。
• 核心优势：
  • 3 年积累超 50 亿个靶点 – 配体相互作用数据（公开数据 50 倍），训练多模态模型 COATI，实现分子设计 – 实验 – 反馈闭环，周期缩短至 1 个月。
  • 获英伟达两次投资，2024 年 B 轮融资 1.2 亿美元，推进免疫学项目临床试验。
• 合作案例：与 Calico 合作开发抗衰老小分子，与百时美施贵宝合作多靶点药物筛选。
• Terray Therapeutics：获得英伟达两次投资，构建全球最大化学数据集，通过高密度微阵列技术生成数据，训练 AI 模型 COATI，实现干湿闭环药物发现，每个周期不到一个月。
• 官网：www.terraytx.com

5.Galixir（星药科技）：

中国北京的初创公司，开发了 AI 驱动的药物发现平台 Pyxir®，结合深度学习和分子建模，专注于高难度药物开发。

• 官网：www.galixir.com
• 核心业务：AI 驱动的药物发现平台 Pyxir®，结合深度学习与分子建模，专注高难度药物开发。
• 合作：与中山大学、国内外药企合作，推进 PROTAC 药物研发，2022 年在《自然》子刊发表成果23。
• 融资：获上海人工智能产业投资基金领投，持续扩充研发管线。

6.Retro Biosciences：

由 OpenAI 创始人 Sam Altman 投资，利用 AI 设计蛋白质逆转细胞衰老，计划在 2025 年将首个药物推进临床试验。

• 官网：www.retrobio.com
• 核心业务：利用 AI 设计蛋白质逆转细胞衰老，开发抗衰老药物。
• 投资与进展：由 Sam Altman 投资，计划 2025 年将首个药物推进临床试验，聚焦细胞重编程和自噬技术38。
• 目标：通过单细胞多组学和机器学习延长人类健康寿

六、中国本土创新力量

1. 深度智耀（DeepMatter）

• 技术路径：AI 驱动的药物设计与临床前优化，聚焦肿瘤与代谢疾病。
• 核心优势：
  • 自主研发的 AI 平台整合多组学数据，已与恒瑞医药、复星医药合作多个项目，缩短候选药物确定时间 30%。
  • 2024 年发布全球首个基于 Transformer 的药物 – 靶点相互作用预测模型，预测准确率超 90%。

2. 圆壹智慧

• 技术路径：AI + 机器人实验室，实现 “分子设计 – 合成 – 测试” 全自动化。
• 核心优势：
  • 创始人潘麓蓉博士曾主导默沙东 AI 药物项目，其平台可同时运行 6000 个实验，数据生成效率提升 10 倍1。
  • 2025 年与药明康德合作建立 “AI 制药联合实验室”，探索自动化研发新范式。

3. 晶蛋生物（CrystalBioPharma）

• 技术路径：AI + 结构生物学，专注离子通道药物研发。
• 核心优势：
  • 与深圳晶态生物技术路线高度相似，利用冷冻电镜与 AI 设计离子通道靶向药物，已完成多个候选分子临床前验证3。
  • 2025 年 4 月发布 “膜蛋白结构解析 AI 平台”，可预测 GPCR 等复杂靶点结构，加速药物设计。

七、前沿技术方向

1. 生成式 AI 与自动化实验结合

• 代表公司：英矽智能、Terray Therapeutics。
• 突破点：AI 设计分子→机器人合成→实时数据反馈，形成 “数据 – 模型 – 实验” 闭环，例如 Terray 的 COATI 模型可将分子设计周期压缩至 1 个月13。

2. 多模态大模型

• 代表公司：Biomap（Xtrimo 模型）、Recursion（COATI 模型）。
• 突破点：整合蛋白质组、基因组、化学空间数据，例如 Biomap 的 Xtrimo 模型基于 60 亿蛋白质数据训练，可预测蛋白 – 蛋白相互作用2。

3. 抗衰老与细胞重编程

• 代表公司：Retro Biosciences（OpenAI 创始人 Sam Altman 投资）。
• 突破点：AI 设计蛋白质将普通细胞转化为干细胞，计划 2025 年启动阿尔茨海默症细胞疗法临床试验12。

八、行业趋势与挑战

1. 政策支持：中国 “十四五” 规划明确鼓励 AI 制药，美国 FDA 更新 AI 药物审批指南，加速技术落地11。
2. 资本动向：2024 年全球 AI 制药融资超 30 亿美元，英伟达、谷歌等科技巨头通过算力与数据赋能行业513。
3. 核心挑战：
   • 数据质量：需整合多源异构数据（如临床前实验、患者数据），提升模型泛化能力。
   • 监管适应性：AI 设计分子的可解释性与伦理问题仍需解决，例如 FDA 要求 AI 模型需提供决策逻辑追溯11。

九、技术选型建议

若需对标深圳晶态生物（离子通道药物研发），可重点关注：

• 技术路径：AI + 结构生物学（如晶蛋生物的膜蛋白解析平台3）、生成式 AI（如英矽智能的分子设计）。
• 合作模式：与高校共建联合实验室（如晶泰科技与 MIT 合作）、加入行业联盟（如 Recursion 的 DISRUPT-DS 圆桌会议6）。
• 工具链：开源模型（如 Terray 的 COATI）、商业化平台（如晶泰科技的药物发现解决方案）。

通过上述企业与技术的交叉参考，可全面了解 “先算后验” 模式在 AI 制药领域的落地实践及未来方向。