交通運輸部：7月份共收到網約車訂單信息7.87億單 環比增長4%
2026-03-05 07:37 7,421次浏览合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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)
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