「AI 制药」被讨论了好几年，到底有没有公司真把药做进了临床？这是普通人最难判断的事——标题动辄「AI 造出新药」，但落地进展往往语焉不详。本文盘点三家被反复提及的代表公司，看它们各自的技术路线与真实进度。需要先说明：以下为公司公开披露信息，管线进展以各公司及药监机构公告为准，本文不构成任何投资或医疗建议。
一、英矽智能：AI 全流程设计的代表
英矽智能（Insilico Medicine）常被引用，是因为它走的是「AI 贯穿靶点发现到分子设计」的路线。其代表性候选药 INS018_055 是一款针对特发性肺纤维化（IPF）的药物，被广泛报道为全球首个「AI 发现靶点 + AI 设计分子」并进入二期临床试验的案例。
这条线的意义在于：过去新药研发的靶点发现和分子设计往往是分开的——科研人员先找靶点，再设计对应分子；英矽智能用生成式 AI 把两个环节串起来。它验证的不是「AI 能造药」，而是「AI 能把研发链条前段的效率提上来」。但要注意：INS018_055 仍处于二期临床阶段，二期并不等于获批，最终能否成药仍要看后续临床数据与药监审批。
二、Recursion：用细胞影像做表型筛选
Recursion Pharmaceuticals 的路线和英矽智能不同。它不强调 AI 从零设计分子，而是用高通量细胞影像 + 机器学习做表型筛选——给细胞施加不同条件，用 AI 分析影像里的细微变化，从而发现已有药物的新用途或新靶点。
这种「影像表型」路线的好处是不依赖先验假设，能发现传统机理研究容易漏掉的现象。Recursion 也因与 Nvidia 在大模型上的合作而受到关注。但同样需要分清：管线进入临床阶段不等于获批上市，表型筛选发现的是「关联信号」，仍要后续机理验证与临床试验支持。
三、Schrödinger：基于物理的计算设计
Schrödinger 走的是第三条路——基于物理的计算。它的核心是用物理化学模拟来预测分子与靶点的结合，而不是纯靠数据驱动的生成模型。这家公司本身在计算化学软件领域有长期积累，蛋白结构预测（如 FTFold）和分子模拟是其技术底座。
物理计算路线的优势是对结合机理的刻画更细，劣势是计算成本高、规模化受限。它代表的是 AI 制药里「物理派」与「数据派」的分工——前者偏重机理可信度，后者偏重筛选效率。
三条路线的对照
| 维度 | 英矽智能 | Recursion | Schrödinger |
|---|---|---|---|
| 核心路线 | AI 靶点发现 + 分子设计 | 高通量细胞影像表型筛选 | 基于物理的计算模拟 |
| 代表进展 | INS018_055 进入二期临床 | 多条管线推进临床阶段 | 计算设计药物进入临床阶段 |
| 技术定位 | 生成式 AI 全链条前段 | 影像 + ML 发现关联 | 物理化学模拟刻画机理 |
| 共同点 | 均未跳过临床试验验证 | 均未跳过临床试验验证 | 均未跳过临床试验验证 |
这张表想强调的只有一件事：三条路线差异很大，但没有任何一家跳过了临床验证。AI 制药公司的「成绩单」不是「造出了多少神药」，而是「有多少候选药能进入并走完临床」——这条路的淘汰率本就很高。
怎么读这类公司新闻
- 区分「管线」与「上市」：管线进入临床是研发节点，不是产品上市。
- 区分「合作」与「成药」：与芯片巨头或大药企合作是资源信号，不等于药做出来了。
- 区分「数据派」与「物理派」：两者可信度逻辑不同，前者靠数据规模，后者靠机理刻画。
我们此前梳理过 AI 制药的科普全景（蔡磊的「声音」是AI重建的：AI制药到底走到哪一步了？）和生物制造层面落地（AI赋能生物制造）。对普通人来说，AI 制药不是要等到「AI 造出神药」才有意义——它在健康参考侧的能力已经可用：症状初筛、用药参考、体检报告解读等工具见 AI健康工具合集，登录后多数工具有免费试用机会。但这类工具提供的是参考信息，不能替代医生诊断。
（本文为科技科普内容，不构成医疗建议，亦不构成任何投资建议；文中公司管线进展请以各公司及药监部门公告为准。）
Q: 英矽智能的 INS018_055 是不是已经上市的 AI 药物？
不是。INS018_055 是英矽智能针对特发性肺纤维化（IPF）的候选药，被广泛报道为全球首个「AI 发现靶点 + AI 设计分子」并进入二期临床的案例。它目前处于二期临床阶段，二期不等于获批上市，最终能否成药要看后续临床数据与药监审批。任何用药决策请以药监部门审批结果和医生建议为准。
Q: Recursion 和英矽智能的 AI 制药路线有什么不同？
英矽智能走「AI 贯穿靶点发现与分子设计」的生成式路线；Recursion 走「高通量细胞影像 + 机器学习做表型筛选」的路线——给细胞施加不同条件，用 AI 分析影像细微变化，发现已有药物的新用途或新靶点。前者偏从头设计，后者偏表型发现，两者都仍需后续临床验证。
Q: 普通人怎么判断 AI 制药公司的真实进展？
看三点：管线与上市的区别（管线进入临床是研发节点，不是产品上市）、合作与成药的区别（与大厂合作是资源信号，不等于药做出来了）、技术路线的可信度逻辑（数据派靠数据规模，物理派靠机理刻画）。关键原则是：没有任何 AI 制药公司跳过了临床试验验证。涉及自身用药与治疗，请以药监审批和医生建议为准。
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