红网时刻新闻记者 王星睿 冯竞萱 长沙报道

清晨起床，长沙市民李先生拿起手机，询问可孚医疗C11呼吸机APP上的智能体：“我昨晚睡得怎么样？”

几秒钟后，屏幕上跳出一份通俗的解答：昨晚使用呼吸机7小时，呼吸暂停次数明显减少，整体睡眠平稳……以往晦涩的专业波形和医学术语，被AI翻译成了明白易懂的“大白话”。

在九典制药的实验室里，科研人员正用AI辅助酶改造，虚拟筛选效率提升了60倍；爱威科技生产的检验设备，机器视觉技术让检验时长缩减至少10倍以上，检验结果也更标准化。

从新药研发、样本检验到居家健康监测，三个场景，指向同一件事：AI正深度融入生物医药产业核心流程。

告别“沙里淘金”，新药研发跑出加速度

“过去新药研发就像在沙里淘金，靠经验驱动、大量试错，不仅周期长，还容易陷入局部最优。”九典宏阳AI生物研发负责人罗博士表示，两年前九典主动拥抱AI，把算法真正引入了研发的核心业务流程。

以入选工信部《2025年人工智能应用典型案例》的酶改造项目为例，研发人员利用自主开发的JDHYevo平台，输入蛋白质序列和已有数据，让AI先预测有效突变，再开展针对性实验。

实打实的数据印证了转变：分子虚拟筛选效率提升60倍，药物研发周期平均缩短40%以上，中试放大成功率从35%跃升至65%。

九典制药光谱实验室。

算法能力还在向更多药物合成场景延伸。九典制药的展厅里，一款治疼痛的凝胶贴膏被拿来做例子：活性分子有两种构型，像左右手一样对称存在，传统化学合成“两只手”各占一半，但起效的只有一种。目前，团队正通过AI技术，探索直接合成“单一手性”的分子。

“技术成熟后，患者吃100克药就是100克在起效，服药量更小，用药成本也能压下来。”罗博士透露，目前已有三到四种融合AI技术的新药进入中试阶段，近一两年内有望迎来产品上市。

从实验室走向车间，数智改造也在同步发力。九典制药入选国家卓越级智能工厂，关键设备数控化率达100%，不仅生产效率提升19%，运营成本下降7%，也推动药品研制周期进一步压缩20%，让实验室里的算法成果能更快转化为好药。

AI助力显微镜检，效率提升近十倍

新药研发用算法攻坚，医院检验科里的显微镜也在被AI重塑。

传统标本形态学检验，高度依赖检验人员的个人经验与肉眼判读，面临着标准化难、效率瓶颈、人员负荷重、质量参差等隐形挑战。

“人看久了眼睛会花、脑子会晕，但机器不会偷懒，能24小时按统一标准不间断运转。”爱威科技股份有限公司产品经理杨大科说。

作为国内“AI+医学显微镜检”的先行者，爱威科技今年凭“全自动粪便分析仪”入选湖南省级人工智能终端产品。“过去人工镜检一小时最多完成10份标本，而该产品一小时能稳定处理90份样本，检测效率提升近10倍。”爱威科技副总经理林常青介绍。

爱威科技检验室，杨大科介绍血细胞形态学自动化分析流水线机器。

目前该技术已从单一产品延伸至尿液、粪便、血液、妇科白带等多个检验场景。以全自动血细胞形态学分析流水线为例，AI介入前，检验员每小时仅能完成5至8份；引入AI后，标本自动推片染色、异常细胞高亮预警，阅片速度达每小时60份，效率同样提升近十倍。

“不是AI直接替代医生，而是让AI承担机械重复的扫描与初筛，把检验人员重心转向疑难判读与质控审核。”林常青表示，建立“AI初筛+人工复核”质控闭环，既为医生大幅减负，也让检验结果更加精准可靠。

数据互联互通，家用器械配备“健康管家”

在家用产品上，AI正让沉默的医疗器械变得“耳聪目明”。

以往慢病患者使用呼吸机，面对一连串晦涩的数据往往看不懂；一旦佩戴不适需要调参，甚至还需专程跑医院排队，耗时数天甚至数周。

可孚医疗入选省级人工智能终端产品的C11 AI呼吸机，破解了这一痛点。“我们给呼吸机装上了‘专业大脑’。”可孚医疗人工智能研究院、呼吸支持研究院院长羊全钢介绍。

可孚医疗呼吸机自动化产线。

依托搭载的云端大模型，呼吸机与手机App全面打通。用户随口问一句睡眠情况，AI便结合前夜真实数据秒级给出解读。目前，该AI智能体累计交互超过百万次，云平台登记设备超过10万台，当月活跃患者约3万人。

更为实用的是“远程调参”功能。云端大模型能结合历史治疗数据生成方案，用户发起，经后台注册医生审核确认，参数直接远程推送至设备，实现“3天完成调参、10天随访验证”。

“这还只是第一步。下一步是把血压计、血氧仪、制氧机、雾化器都接进来，多模态数据将打通分析。”羊全钢表示，“一个人血压偏高，是不是因为晚上没睡好？夜间血氧不稳定，是不是呼吸暂停引起的？过去孤立的数字，未来都能由智能体综合判断。”

三家企业能跑通各自的AI路径，背后是湖南日益厚实的产业家底与政策支撑。

截至2025年底，全省生物医药产业总产值突破3520亿元。2025年，湖南省出台《湖南省贯彻落实国务院“人工智能+”行动实施方案》，明确将“AI+医疗健康”列为重点民生福祉领域，提出深化AI在临床辅助决策、医学影像诊断、慢病管理等场景的融合应用；今年初出台的《关于促进生物医药产业创新发展的若干意见》，明确支持高质量数据集建设，为AI进厂筑牢了要素底座。