上海生物医药科学智能“数据工厂”能带来什么？

建设生物医药科学智能“数据工厂”的提议

纳入重大基础设施规划

2026年上海市政府工作报告提出要在生物医药领域加快实施重大产业项目。陈启宇建议在“十五五”期间，由政府主导投资建设上海生物医药科学智能“数据工厂”，并将其纳入上海市科技创新重大基础设施规划，保障基础投入与长期运营。

制定补贴政策

为降低企业数据获取与应用门槛，陈启宇提议制定针对创新药企、研发机构使用“数据工厂”数据的补贴政策。这将有助于企业更便捷地利用数据，推动生物医药研发的发展。

“数据工厂”的构建策略

公共平台的构建

该工厂应构建为数据汇聚、清洗、标注、模拟于一体的公共平台。优先聚焦肿瘤、中枢神经系统、代谢疾病等高价值领域，采取“实验数据整合”与“物理计算生成”双轮驱动策略。

双轮驱动策略

一方面，系统整合临床数据、化合物库、基因组学与蛋白质组学数据；另一方面，部署高性能科学计算集群，形成“真实数据验证，模拟数据扩充”的增强回路，提升数据工厂的效能。

算力支撑与模型开发

推动一体化协同

陈启宇建议推动算力、数据、模型一体化协同，支持部署国产科学计算机，突破百万原子模拟、微秒级动力学计算等瓶颈，实现算力效率提升10倍以上。

联合开发模型

鼓励企业与高校联合开发垂直领域模型，强化AI模型的可解释性与可靠性，为生物医药研发提供更有力的技术支持。通过这些举措，有望大幅缩短药物临床前研究周期，降低研发成本。

相关问答

建设上海生物医药科学智能“数据工厂”有什么意义？

有助于推动生物医药研发进入新阶段，缩短药物临床前研究周期，大幅降低研发成本，促进生物医药产业发展。

“数据工厂”将如何构建？

构建为数据汇聚、清洗、标注、模拟于一体的公共平台，采取“实验数据整合”与“物理计算生成”双轮驱动策略。

算力支撑方面有什么建议？

推动算力、数据、模型一体化协同，支持部署国产科学计算机，突破相关计算瓶颈，提升算力效率。

为什么要鼓励企业与高校联合开发模型？

强化AI模型的可解释性与可靠性，为生物医药研发提供更有力的技术支持，助力产业发展。

数据工厂会优先聚焦哪些领域？

优先聚焦肿瘤、中枢神经系统、代谢疾病等高价值领域，集中资源推动这些领域的研发进展。

补贴政策对创新药企有什么帮助？

能降低企业数据获取与应用门槛，使企业更便捷地利用数据，推动自身研发工作，促进创新。