[비즈한국] 在29日於青瓦臺迎賓館舉行的“韓國大跨越三大巨型專案國民報告會”上，提出了改變韓國產業未來的宏偉藍圖。李在明總統正式宣佈，將半導體、AI資料中心以及“物理AI”作為引領國家大跨越的三大核心支柱。過去，AI技術主要集中在基於軟體的虛擬探索，而如今，AI（人工智慧）與機器人結合，能夠感知實際物理環境、採取行動並驗證結果的“物理AI”已上升為國家戰略課題。
在製藥生物領域，物理AI作為能夠改變新藥開發正規化、提高研發生產力和可重複性的技術也備受關注。最近，英矽智慧（Insilico Medicine）首次成功利用生成式AI設計的藥物進入臨床二期。其特發性肺纖維化（IPF）治療藥物在臨床2a期證明了具有顯著的肺功能改善效果，目前正準備後續臨床試驗，這提高了人們對AI新藥商業化的期待。展望未來，超越現有成果，將AI預測結果在實驗室中快速驗證，並將實測資料反饋至AI模型的“基於物理AI的自主實驗室”進化，將是必然過程，也是決定產業競爭力的分水嶺。
自主實驗室與現有的高通量篩選（HTS）等僅機械重複研究人員預設協議的簡單自動化裝置有所不同。它是將AI與機器人基礎自動化系統相結合，在最大程度減少人工干預的情況下，將假設建立、實驗執行、資料分析、模型更新連線成一個閉環（closed-loop），從而實現自主探索並快速得出最優結果的自動化系統。
在全球領先國家，自主實驗室已超越單個裝置或實驗室層面，擴充套件為多個機構相互協作的平臺。加拿大的加速聯盟（AC）構建了涵蓋從藥物化學到人體器官模擬、再到規模化生產的研發全週期平臺，在短時間內得出了21個以上的候選藥物。澳大利亞聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）也引入了機器人與AI驅動的自主實驗室（SDL）系統，將以往需要約5年時間的催化劑開發週期（從尋找最佳組成/反應條件到商業化的整個研發過程）縮短到了6個月左右。
特別是中國晶泰科技（XtalPi）的成果引人注目。晶泰科技在全球範圍內運營著300多個機器人工作站，構建了24小時不間斷執行的大規模實驗研究體系。他們將500多個自有AI模型和量子力學演算法結合在自動化裝置上，實現“設計-合成-檢測-分析”的新藥研發週期超高速迴圈。
憑藉這種技術實力，晶泰科技正在與全球製藥巨頭禮來（Eli Lilly）合作開展規模最高達2.5億美元（約合3873億韓元）的創新藥發現研究專案。他們也正在與韓國製藥公司JW中外製藥001060旗下的C&C新藥研究所進行共同研究，旨在最佳化此前從未有開發成功先例的“STAT6”蛋白靶點抗炎治療藥物的先導化合物。
相比之下，韓國國內生態系統與全球水平相比差距明顯。國內仍處於單個實驗室層面的初步概念驗證（PoC）階段。雖然韓國科學技術研究院（KIST）的“OCTOPUS OS”以及韓國製藥生物協會與延世大學K-NIBRT事業團的實習基礎設施開始建立，但有指出認為，在單個裝置間的連通性及資料標準化方面仍需完善。
專家建議，韓國製藥與生物行業應擺脫硬體擴張的“數量型戰略”，轉向以整合管理資料流和實驗流程的作業系統（OS）為中心的“質量最佳化”。當前最迫切的是建立將分散在各裝置的資料透過標準格式和後設資料體系進行整合，並透過實時實驗反饋提高AI模型決策能力的結構。韓國保健產業振興院首席研究員金民錫強調：“與僅僅重複既定協議的現有自動化不同，SDL的核心在於透過學習實驗結果自主探索和調整下一個條件的閉環體系。如今的競爭力已不在於單個裝置的效能，而在於資料標準化、互操作性和運營軟體的完成度。”
為實現這種技術和制度上的轉型，有人提議必須由政府和地方自治團體主導，建立“開放型共用自主實驗樞紐”。由於初期建設成本高昂，且需要結合AI、機器人、資料和實驗專業知識，僅靠單一製藥公司或實驗室建設具有侷限性。金研究員補充道：“研究資料安全、智慧財產權（IP）管理以及官民聯合運營模式等制度基礎也需要同步配套。”