AI在中药制药中的应用

2026/05/14AI在中药制药中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

中药制药行业现状与挑战02

AI技术赋能中药现代化的核心路径03

AI在中药研发环节的创新应用04

AI驱动的中药生产工艺智能化升级05

AI在中药质量控制与监管中的应用CONTENTS目录06

典型企业实践案例分析07

AI+中药制药的支撑体系建设08

面临的挑战与对策09

未来展望：AI引领中药产业高质量发展中药制药行业现状与挑战01产业规模与地位我国中药产业基础不断夯实，规模以上中药企业数量和营业收入总额约占医药工业的1/4，中药材种植面积达到5000万亩左右，全国中药生产企业近5000家，全国中药市场规模超过7000亿元，已成为保障人民健康、服务经济社会发展的重要支柱。传统发展瓶颈中药产业长期面临三大核心痛点：经验化传承难复制，名老中医诊疗经验和古籍经典名方多依赖口传心授，难以转化为标准化技术体系；质量控制难统一，中药复方成分复杂、作用靶点多元，传统检测手段难以实现全流程精准质控；研发周期长、成本高，中药新药研发平均周期长达8-10年，成功率不足10%，远低于化药研发水平。现代化转型趋势中医药行业进入新发展阶段，现代化转型是传承与创新的必由之路。人工智能技术的快速应用，使AI已成为破解中药现代化痛点、激活产业新动能的核心抓手，推动中药产业向高端化、智能化、绿色化、融合化发展。中药产业发展概况传统中药制药的核心痛点经验化传承难复制名老中医的诊疗经验、古籍中的经典名方多依赖口传心授，难以转化为标准化、可复用的技术体系。质量控制难统一中药复方成分复杂、作用靶点多元，传统检测手段难以实现全流程精准质控，导致产品质量均一性差。研发周期长、成本高中药新药研发平均周期长达8-10年，成功率不足10%，远低于化药研发水平，制约产业创新活力。政策支持与行业转型需求

国家政策引领方向2024年7月，国家中医药管理局、国家数据局联合发布《关于促进数字中医药发展的若干意见》，提出用3-5年推动AI等数字技术融入中医药传承创新全链条。2025年3月，国务院办公厅印发《关于提升中药质量促进中医药产业高质量发展的意见》，明确推进中药工业数字化智能化发展。

两会提案聚焦核心抓手2026年全国两会期间，肖伟院士提出以“中药制药工业智能大模型”为抓手，推动AI技术全面融入中药原料筛选、工艺研发、质量管控、生产制造全链条，破解中药标准化、现代化难题。

行业发展本质诉求中药现代化核心诉求是用现代科学技术阐释中药的疗效机制、规范质量标准、提升产业效率，实现“守正不泥古、创新不离宗”的发展目标，AI技术成为破解产业痛点的关键支撑。

传统产业三大核心痛点一是经验化传承难复制，名老中医诊疗经验和古籍经典名方多依赖口传心授；二是质量控制难统一，中药复方成分复杂，传统检测手段难以实现全流程精准质控；三是研发周期长、成本高，中药新药研发平均周期长达8-10年，成功率不足10%。AI技术赋能中药现代化的核心路径02多成分数据分析与挖掘能力AI技术能够高效处理中药多成分、多靶点、多通路的复杂数据，整合古方文献、临床数据、药材图谱等海量资源，挖掘成分与疗效、靶点与适应症的内在关联，实现“数据说话”。经验传承与标准化转化通过算法模型将名老中医的辨证论治经验、中药炮制工艺转化为可复用的智能系统，打破传承壁垒，推动经典名方现代化“焕新”，解决经验化传承难复制的问题。全流程质量精准控制AI技术从中药材种植、新药研发到生产质控、临床应用，实现各环节的精准优化。例如，构建全自动化的智能提取系统，通过AI算法实现生产过程的精准控制，确保产品质量均一稳定。研发周期与成本显著降低AI加速新药研发与经典名方转化，大幅缩短研发周期、降低成本。传统中药新药研发平均周期长达8-10年，成功率不足10%，AI技术的应用有效提升了产业创新活力。AI破解中药复杂性的技术优势中药工业智能大模型的构建目标

实现中药物质基础清晰化通过AI技术整合古方文献、临床数据、药材图谱等海量资源，挖掘成分与疗效、靶点与适应症的内在关联，推动中药有效成分及其作用机制的科学阐释。

推动作用机制明确化利用AI构建“药物-成分-靶点-疾病”多维网络，解析中药复方多成分、多靶点、多通路的复杂作用机制，使中药疗效的科学内涵得到数字化诠释。

达成量效关系精准化借助AI算法模型分析工艺参数与药效、安全性的关联，实现中药生产过程中有效成分含量与疗效之间关系的精准把控，确保临床用药的有效性和一致性。

保障生产全流程质量均一稳定将AI技术全面融入中药原料筛选、工艺研发、质量管控、生产制造全链条，通过智能提取系统、在线质量监测等手段，破解中药标准化难题，打造可复制、可推广的中药智能制造示范标杆。AI与中药全产业链融合框架中药材种植环节：智能监测与优化AI传感器和无人机实时监测土壤、光照等数据，精准预判病虫害，帮助药农远程调控，使中药材有效成分含量波动缩小40%。中药研发环节：加速筛选与机制解析AI通过虚拟筛选算法从海量中药小分子中快速锁定活性成分，如澳门大学团队从3724个中药小分子中锁定抗阿尔茨海默病成分，传统需十年的筛选过程被压缩至几十秒。中药生产环节：智能控制与质量保障AI结合多源数据检测集成技术与大数据驱动的多维数据挖掘技术，构建从原料到成品的全程质量保障体系，如康缘药业AI模型能根据药材差异自动匹配最优提取曲线，实现生产参数精准调控。中药流通环节：全程溯源与智慧监管AI+物联网打造全流程追溯体系，患者扫码可查源头、质检报告；“AI-数字感官-区块链”三元协同质控范式，推动监管从“事后抽检”向“事中调控”和“事前预防”转型。临床应用环节：辅助诊疗与精准用药AI辅助诊疗系统融合名老中医经验，提供定制化处方，如徐州市中西医结合医院系统融合500多位国医大师理念和5000多则验方；AI结合基因组学实现“一人一方”精准用药。AI在中药研发环节的创新应用03中药活性成分快速筛选与机制解析AI加速活性成分虚拟筛选

澳门大学团队利用AI虚拟筛选算法，从3724个中药小分子中快速锁定山萘酚和丹叶大黄素，传统需十年的筛选过程被压缩至几十秒，相关成果发表于《自然-生物医学工程》。多靶点通路AI分析

博奥晶方基于全景化疾病通路数据库（覆盖900种中药、300种食品）和AI模型，实现中药组方“多靶点-通路”精准解析，提升药效可预测性。经典名方现代化机制阐释

连花清瘟胶囊的抗病毒机制分析借助AI模型，快速锁定多成分协同作用的靶点，推动经典名方向现代化“焕新”。研发周期与效率提升

AI通过构建“结构-活性关系”模型，可从数万种化合物中快速锁定潜在药效成分，效率提升数十倍，部分研究将传统研发周期缩短约50%。经典名方现代化转化与优化

AI赋能经典名方物质基础解析AI技术可整合古方文献、临床数据、药材图谱等海量资源，挖掘成分与疗效、靶点与适应症的内在关联，实现中药物质基础清晰化、作用机制明确化，为经典名方的现代化阐释提供数据支撑。

基于AI的经典名方配伍规律挖掘AI通过深度学习海量中医药古籍方剂与现代文献，能够智能识别中药“君臣佐使”的配伍规律，预测药物组合的协同或拮抗效应，发现新的药物组合模式，优化经典名方。

AI驱动经典名方工艺参数优化AI算法能动态优化炮制过程，如蜜炙百部可精确控制蜂蜜渗透率，酒炙川芎可实时监测温度变化避免有效成分流失，将传统经验转化为可量化参数，提升经典名方生产的标准化水平。

经典名方智能化研发案例康缘药业通过构建中药AI研发大模型，覆盖呼吸、心脑、妇科、骨伤等优势领域，加速经典名方转化，其数智化布局与肖伟院士“构建专用大模型、推动经典名方焕新”的建议高度契合。AI加速活性成分筛选AI技术通过虚拟筛选算法，能从海量中药小分子中快速锁定潜在活性成分，将传统需十年的筛选过程压缩至几十秒。例如，澳门大学团队利用AI从3724个中药小分子中快速锁定山萘酚和丹叶大黄素，用于阿尔茨海默病研究。多靶点作用机制解析提速AI结合网络药理学，构建“药物-成分-靶点-疾病”多维网络，系统解析中药多靶点作用通路。如博奥晶方基于全景化疾病通路数据库和AI模型，实现中药组方“多靶点-通路”精准解析，提升药效可预测性。研发周期显著压缩AI赋能下，中药新药研发周期大幅缩短。我国首款采用AI创制的中药新药仅用2年时间就实现工程转化落地，较传统方法缩短一半时间。机器学习算法从数万种化合物中筛选潜在药效成分，效率提升数十倍。临床试验设计与优化AI在临床试验阶段可辅助优化试验方案，如通过患者分层提高入组达标率，动态调整终点指标提升统计效力。某药企AI系统在NSCLC激酶抑制剂I期试验中，使统计效力提升至92%，节省样本量37%，提高临床试验成功率。新药研发周期缩短与成功率提升配图中多组学数据整合与网络药理学研究

01多组学数据的协同整合结合转录组学、蛋白质组学、基因组学等多组学数据，全面分析中药成分的生物活性和作用机制，为中药复杂体系的解析提供系统生物学视角。

02“药物-成分-靶点-疾病”网络构建运用AI与网络药理学，构建多维相互作用网络，如TCMBank数据库支持的“药物-成分-靶点-疾病”关联分析，揭示中药多成分、多靶点的协同作用规律。

03阿尔茨海默病新药发现案例澳门大学团队利用AI虚拟筛选算法，从3724个中药小分子中快速锁定山萘酚和丹叶大黄素，经多物种验证可显著改善认知障碍，传统需十年的筛选过程被压缩至几十秒。

04复方药效物质基础解析博奥晶方基于全景化疾病通路数据库（覆盖900种中药、300种食品）和AI模型，实现中药组方“多靶点-通路”精准解析，提升药效可预测性，助力经典名方现代化研究。AI驱动的中药生产工艺智能化升级04全自动化智能提取系统构建康缘药业构建了全自动化的智能提取系统，通过AI算法实现生产过程的精准控制，确保产品质量均一稳定。基于AI的提取参数动态优化AI模型能根据药材产地、采收期、水分含量、指标成分含量等差异，自动匹配最优提取曲线，得到最优质量的提取液，实现生产决策全靠数据说话。生产数据驱动的工艺规律挖掘康缘药业研发“大数据驱动的多维数据挖掘技术”，整合制药行业规范标准、生产参数、成品质量检测结果等信息，用AI算法深度分析，摸透“工艺怎么影响质量”的规律，指导生产实践。智能提取系统与工艺参数优化炮制工艺的数字化传承与精准调控传统经验的数字化转化AI技术通过解析《本草纲目》《伤寒论》等古籍，构建知识图谱，将名老中医的辨证论治经验、中药炮制工艺转化为可复用的智能系统，打破传承壁垒。炮制参数的智能优化AI通过分析温度、湿度、时间等参数，动态优化炮制过程。例如，蜜炙百部时，AI算法能实时调整火候与辅料比例；酒炙川芎时，AI可实时监测温度变化，避免有效成分流失；醋炙香附时，AI结合传感器数据动态调整辅料用量，确保药性稳定和批次一致性。炮制终点的精准判定近红外光谱+AI算法，可实时监测天麻蒸制、姜炭炮制等过程，精准判定炮制终点，告别传统“看烟辨色”的经验依赖，提升饮片生产的标准化水平。生产全流程质量均一稳定控制

智能化提取系统精准控制康缘药业构建全自动化智能提取系统，通过AI算法实现生产过程精准控制，依据药材产地、采收期、成分差异自动匹配最优提取曲线，确保产品质量均一稳定。

AI赋能道地药材鉴定与溯源利用AI技术开展道地药材鉴定与溯源，保障原料供应的稳定性与安全性，进一步降低生产成本，为中药生产质量控制奠定坚实基础。

多源数据检测集成与分析康缘药业采用“多源数据检测集成技术”，消除生产全流程“信息孤岛”，整合设备数据、工艺参数、质量检测结果，建成覆盖全流程的超大数据仓库，通过AI算法深度分析工艺对质量的影响规律。

生产参数智能优化与风险预判AI技术助力精细化调整生产参数，提前预判生产风险，自动生成质量分析报告，相较传统人工处理方式，效率和准确性大幅提升，实现中药生产从“经验判断”向“数据驱动”转变。AI制药机器人技术集成基于深度神经元网络的强化学习，融合先进检测技术、过程控制技术与人工智能，赋予机器人智能与进化能力，实现人机混合增强智能。生产效率与质量提升显著提升生产效率，如一人可管理多个提取罐；降低能耗，稳定提升产品质量，减少人工依赖，破解中药制造复杂性与多重目标平衡难题。智能制造示范标杆实践康缘药业等企业构建全自动化智能提取系统，通过AI算法精准控制生产过程，申报国家级中药AI智能制造示范项目，输出可复制的智能化转型方案。行业标准与生态构建《中药智能制造技术通则》等团体标准发布，定义数据采集规范与接口要求；龙头企业联合科研机构，打通数据壁垒，形成全行业智能制造数据生态。制药机器人与智能制造示范AI在中药质量控制与监管中的应用05中药材真伪鉴别与道地性评估01AI图像识别：突破传统经验依赖AI图像识别技术，如卷积神经网络（CNN），通过分析数万张样本图像，提取药材的形态、颜色、纹理等特征，显著提升药材鉴别的准确率。例如，四川翼方中药饮片采用AI智能分选系统，白芍分选效率提升3倍多，劣品漏检率从3.2%降到0.4%，准确率高达98.7%。02光谱分析与AI结合：实现成分快速检测结合近红外、拉曼等光谱技术与AI算法，可快速识别中药中的活性成分、进行真伪鉴别及道地性评估。如近红外光谱结合支持向量机（SVM）算法，对柴胡产地的平均识别率达到98.5%；太赫兹光谱技术和CNN结合，对三七产地的识别准确率高达97.62%。03多模态数据融合：提升评估精准度融合图像、光谱、气味等多源异构数据，构建更全面的质量评价模型。例如，融合电子眼（颜色）与电子鼻（气味）信息建立的丹参产地判别模型，准确率显著提升至94.4%；融合高光谱与X射线数据后，人参产地溯源模型性能明显优于单一数据模型。04显微特征智能分析：深化微观鉴别能力采用超分辨显微成像技术结合AI，构建高精度显微特征库，实现对细胞壁纹孔等微观结构的清晰辨识及与化学成分的关联分析。深度学习可构建多层特征金字塔，从微观纹理到宏观结构分层解析显微特征，弥补了传统显微鉴别高度依赖专业人员的不足，提升效率与准确性。多模态数据融合的质量检测技术多模态数据融合的技术路径整合图像、光谱、气味等多源异构数据，构建全面的质量评价模型。例如，融合电子眼（颜色）与电子鼻（气味）信息建立丹参产地判别模型，准确率显著提升至94.4%。图像与光谱数据的协同应用结合太赫兹光谱技术和卷积神经网络（CNN），对三七产地的识别准确率高达97.62%；利用高光谱成像与CNN模型，葛根药用标准判断准确率93.51%，生长年限区分准确率90.15%。跨模态信息的互补优势单一数据源存在局限性，多模态融合可提供更丰富维度的特征。如融合高光谱与X射线数据后，人参产地溯源模型的性能明显优于单一数据模型，解决复杂质控问题能力显著增强。全链条质量追溯与风险管理单击此处添加正文

AI赋能全链条溯源体系构建AI结合物联网、区块链等技术，打造从中药材种植、加工、储运到使用的全生命周期数据贯通的追溯体系，实现“从田间到药房”的全程可追溯，患者扫码即可查询源头及质检报告。智能风险预警与异常识别通过异常识别算法与预警模型，对生产过程中的关键参数进行动态监控，在工艺偏离阈值之前触发预警，推动监管重心前移，提高过程可控性，降低质量风险。AI驱动的质量风险评估与决策支持AI技术能够整合多源数据进行质量风险评估，辅助质量工程师进行根本原因分析（RootCauseAnalysis），快速关联分析偏差涉及的批次、物料、设备等数据，为决策提供数据支持，加速质量问题闭环。构建“AI-数字感官-区块链”三元协同质控范式创新性地融合AI技术、数字感官技术与区块链技术，形成协同高效的质量控制范式，提升中药质量监管的科学性与有效性，实现更高水平的安全保障和科学监管。AI辅助的智慧监管体系构建

全流程闭环监管网络以“人、机、料、法、环”五要素为基础，整合物联网、云计算、大数据分析等技术，构建涵盖生产准备、工艺执行、产品出库全流程的闭环监管网络。

智能化追溯与异常预警引入射频识别、区块链等手段实现从原料入库到成品出厂的端到端信息追溯；借助异常识别算法与预警模型，对关键参数动态监控，推动监管重心前移。

云端协同监管机制依托云端监管平台，构建多区域、多层级协同的动态监管机制，覆盖跨地域生产布局，缓解基层监管人力不足问题，提升监管效能。

数据贯通与标准统一推动数据治理层面的标准统一和结构化处理，打通企业、监管机构、科研单位和医疗终端之间的信息壁垒，实现中药全生命周期数据贯通。典型企业实践案例分析06康缘药业：数智化转型标杆实践立足“一体两翼”战略，奠定AI赋能基础康缘药业坚持“现代中药，康缘智造”愿景，以创新中药为主体，化学药与生物药为两翼。截至2025年上半年，拥有药品生产批文214个，其中50个为中药独家品种，覆盖呼吸、心脑血管等多个优势领域，为AI应用提供丰富产品载体与场景。AI赋能研发创新，强化龙头壁垒依托中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室，构建完善创新生态体系，累计获得发明专利授权超600件。通过构建中药AI研发大模型，覆盖呼吸、心脑等优势领域，加速新药研发与经典名方转化，践行“推动AI融入研发环节”的建议。智能化生产与质控，保障质量均一稳定率先推进中药工业智能化转型，构建全自动化智能提取系统，通过AI算法实现生产过程精准控制。利用AI技术开展道地药材鉴定与溯源，保障原料供应稳定性与安全性，降低生产成本，确保产品质量均一稳定。AI赋能商业化与战略落地，提升行业影响力利用AI技术辅助生物药研发，加速临床进展，推动中药与生物药协同发展。积极参与行业标准制定，申报国家级中药AI智能制造示范项目，输出可复制的智能化转型方案，打造示范标杆，提升行业话语权与品牌影响力。其他企业AI应用创新案例

扬子江药业：AI驱动药品绿色制造全链条创新入选2025年度数字化转型典型案例（数字增品种方向），通过AI技术优化药品绿色制造全链条，提升创新能力与可持续发展水平。

石药集团：AI驱动新药研发创新应用入选2025年度数字化转型典型案例（数字增品种方向），利用AI加速新药研发进程，提高研发效率和成功率，助力创新药管线拓展。

兰州佛慈制药：全链智能调度排产入选2025年度数字化转型典型案例（数字提品质方向），通过AI实现全链条智能调度排产，优化生产流程，提升生产效率与产品质量稳定性。

正大青春宝药业：中药智慧制造质量追溯管理应用入选2025年度数字化转型典型案例（数字提品质方向），构建中药智慧制造质量追溯管理体系，利用AI技术实现从原料到成品的全流程质量监控与追溯。

江西康恩贝天施康药业：智能在线质检体系建设入选2025年度数字化转型典型案例（数字提品质方向），针对中药配方颗粒及口服液建设智能在线质检体系，运用AI提升质量检测的效率与准确性。工信部"数字三品"中药案例解析数字增品种：AI驱动创新药研发扬子江药业集团有限公司"AI驱动药品绿色制造全链条创新"、石药集团中奇制药技术（石家庄）有限公司"AI驱动新药研发创新应用"成功入选，展现AI在拓展中药品种方面的核心作用。数字提品质：智能技术保障质量稳定四川科伦药业股份有限公司"科伦药业产供销协同一体化"、兰州佛慈制药股份有限公司"佛慈制药全链智能调度排产"、正大青春宝药业有限公司"正大青春宝中药智慧制造质量追溯管理应用"、华润双鹤药业股份有限公司"药品生产环节质量智能检测"、江西康恩贝天施康药业有限公司"中药配方颗粒及口服液智能在线质检体系建设"等5个案例入选，体现AI在提升中药品质上的广泛应用。标杆引领：推动产业转型升级《通知》要求充分发挥案例的标杆引领作用，深入挖掘经济效益和社会价值，营造良好舆论氛围和消费环境，助力中药工业向高端化、智能化、绿色化、融合化转型升级和高质量发展。AI+中药制药的支撑体系建设07中药智能制造标准体系构建

数据标准与接口规范2024年10月发布的《中药智能制造技术