瓊州海峽客滾船恢復渡運 750臺滯留貨車過海
2026-02-08 19:24 7,257次浏览北京8月7日電(記者 張尼)AI製藥領域大額訂單頻現。5日，晶泰控股丟出重磅炸彈，晶泰科技與DoveTree完成總訂單規模近60億美元的管線合作籤約。對於這筆大單，資本市場也予以積極回應，6日，晶泰控股開盤大漲，截至收盤，漲幅超12%。 截圖自晶泰控股公告 近60億美元超大訂單 8月5日，晶泰控股發布公告，其間接全資附屬公司深圳晶泰科技有限公司宣布與DoveTree完成總訂單規模近60億美元的管線合作籤約。 根據協議，集團將利用其基於「AI+機器人」的端到端人工智慧藥物發現平臺，為DoveTree選定的多個主要針對腫瘤學、免疫及炎症疾病、神經系統疾病及代謝失調領域的靶點，發現和開發小分子及抗體類候選藥物，DoveTree將獲得以上產品全球範圍的獨家開發和商業化權利。 公告稱，集團已收到協議約定的首付款5100萬美元，並在最終協議的條款規限下，有權獲得4900萬美元的進一步付款，並有資格獲得金額達58.9億美元的潛在監管裡程碑及商業裡程碑付款，以及基於產品年度淨銷售額的潛在個位數百分點的特許權使用費。 晶泰科技是一家基於量子物理，以人工智慧賦能和機器人驅動的創新平臺型科技公司。其與深度智耀、英矽智能、劑泰科技並稱「AI製藥四小龍」。 中新健康注意到，這筆超大訂單的總額，相當於晶泰控股2024年營收的100多倍。 另據媒體統計，該訂單是迄今全球AI藥物發現領域公開的最大單筆合作，也是中國生物醫藥史上排名前列的License-out交易。 利好消息不斷 海量資金正流向AI製藥領域 藥物研發通常需要十幾年的時間，10億至15億美元的投入，但成功率卻很低。AI技術的出現，正試圖打破這個魔咒。近年來，AI製藥市場規模也快速擴張。 有研究數據顯示，2019-2024年中國AI製藥市場規模由0.7億元增加至7.3億元，年複合增速達47.8%。預計2025-2028年，市場規模將由12.1億元增加至58.6億元，年複合增速達68.3%。 近2個月，「AI製藥四小龍」也頻頻傳來好消息。 6月，英矽智能的在研藥Rentosertib(ISM001-055)的IIa期臨床研究結果被刊登於全球頂尖學術期刊《自然·醫學》。據悉，Rentosertib是一種潛在全球首創用於治療特發性肺纖維化的候選藥物，其靶點識別和分子設計均由生成式AI平臺Pharma.AI驅動。 本月初，劑泰科技的OpenCGT平臺在北京大興落地。劑泰科技聯合創始人兼CEO賴才達接受中新健康採訪時就曾評價，中國創新藥發展將迎來工程師紅利階段。 從全行業看，近期，AI製藥領域的大額訂單頻現。諾和諾德與AI製藥公司Deep Apple Therapeutics達成8.12億美元合作；禮來與Juvena Therapeutics(美國AI製藥公司)籤署超過6.5億美元的協議；阿斯利康與石藥集團達成最高達53億美元合作，利用石藥集團的AI藥物發現平臺開發小分子候選藥物……海量資金正流向AI製藥領域。 對於晶泰本次籤訂大單，業內分析稱，若研發管線順利推進至商業化階段，晶泰控股有望實現從技術服務商向創新藥收益共享者的角色轉變，也將印證AI製藥技術從「實驗室」到「市場」的商業化閉環能力。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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