AI制药人才，在万亿泡沫中起飞别把AI制药当灵丹妙药

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别把AI制药当灵丹妙药，也别唱衰。文｜廖丽君编辑｜陈桐来源｜职场Bonus（ID：ZhiChangHongLi）封面来源｜视觉中国这两年， AI制药的火热程度，堪称生物医药领域的“元宇宙” 。
在新药研发平均花费26.3亿美元，耗时十年起步，失败率却高达92%的背景下， AI制药通过数据交叉比对、加速筛选、从头生成等方式，更快、更便宜地发现药物，被视为创新药的突破口， 2020“全球十大突破性技术”（《麻省理工科技评论》评选）。
AI制药创业公司层出不穷，融资一轮又一轮。
大厂下场，腾讯、百度成立AI制药公司云深智药和百图生科，华为给药物研发算法工程师开出最高超百万年薪。
大药企们在将信将疑中，也建立起AI制药团队，赛诺菲甚至与AI制药企业Exscientia达成了高达52亿美元的合作。
这样的AI制药不得不让人产生“起飞”的想象。
“AI+制药”这对在21世纪看起来最有前景的专业组合，真的最有前景吗？今天的AI制药从业者们享受到红利了吗？现在入局AI制药是不是一个好选择？
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科学家等待突破，工程师在边缘挣扎截至当前，全球范围内，还没有一支AI研发药物顺利上市，而在国内，基础的分子生成和平台开发也还磕磕绊绊。
“很多AI制药的小公司我们都合作过，其实都挺差的。 ”一名内资药企AI制药工程师直言不讳地告诉职场Bonus：一家成立较早的创业团队给他们生成的分子完全没有活性；另一家乙方公司的项目周期漫长到他们自己的内部团队已经走得更超前；好不容易看到一家专业性做得不错的AI制药服务平台，用了半个小时就不想再用下去了。 “平台上没有使用指引，药化专家们甚至不知道下一步该点哪，非常用户不友好。 ”
某团队的AI制药科学家李来向职场Bonus表示：“AI制药不是灵丹妙药，而是计算机辅助制药在当前技术条件下的又一次迭代。此前，计算机辅助制药已经发展了30年，药物设计过程、实验手段和技术都经历了多番迭代， AI制药还很新，需要时间才能实现技术的积累和突破。 ”
进一步说，当前的AI制药还处于“科学研究”阶段。在实际的AI/CADD（计算机辅助制药）方法研究工作上，必须兼顾科研方法本身的基础研究与实际业务应用的应用研究。 “只有两者能够被整合成为端到端的流程，计算方法才算是在药物开发的管线中真正落地。 ”
因此，作为AI制药科学家的李来，日常工作中，除了写代码，还要阅读大量的学术文献，并发表文章。
创业者刘雨松也认为， AI只是药物设计的辅助，核心作用是帮助药化科学家实现专业上的突破。所以他没有像大多数AI背景出身的AI制药创业者一样，让AI技术团队主导研发，而是走“药化科学家主导， AI技术人员辅助”的路线。
目前， AI制药科学家的薪酬已经远高于同级别单一背景的专家了。应届博士或刚工作一年的博士后年薪能达到70多万，而一般化学出身的应届博士，薪酬大概在30万~40万。
但对于AI技术人员来说，打辅助也意味着“边缘化” 。
从AI深度学习模型的角度出发，要出研究成果，最关键的环节之一就是数据。数据量是否够多，数据质量是否够好，都决定了AI模型的效果。
但数据在每家公司都是绝密的，非常难获取。在大药企里，只有极少数药化专家能够理解AI模型的成长需要数据训练，大部分药化专家至今都不相信AI制药能有用，拒绝尝试。少数愿意尝试的专家试过以后发现“不能100%预测准确” ，也会“粉转黑” 。