传统药物设计面临挑战，亟需提升效率一一研发团队需要从上亿的小分子化合物中找到对目 标靶点最有效的那一个，并不断修改药物结构，来提高活性和成药性。每一次更新都意味着合成 路线、药效评估试验等一系列方案需要重新设计和验证。这一传统模式不仅耗时巨大，而且面临 着极高的试错成本。 基于华为云盘古药物分子大模型，西安某医院构建了系统化的AI辅助药物设计流程，极大 加快了药物分子的筛选过程。该方案通过华为云AI辅助药物设计服务平台进行药物分子筛选， 建立了从分子对接到活性与属性预测再到分子优化的完整技术链条。其显著的效果是，极大加 快了药物分子的筛选过程，将先导药的研发周期从数年缩短至约一个月，并将研发成本降低了 70%左右。作为具体成果，该模型成功研制出超级抗菌药肉桂酯菌素，并协助研发了世界上首 次发现噬菌体编码靶向细菌类组蛋白HU的抑菌抑制剂，这一成果有望成为全球近40年来首个新 齐、大模型增量训练易发生遗忘现象、传统模式难以支撑全产业链数据的深度挖掘、以及面对 复杂知识与场景的处理能力不足，等等。 云南白药与华为合作研发雷公大模型，赋能中医药研发、辅助决策、知识科普场景，实现 大模型在中医药领域的工程化落地。该方案主要有两个亮点：第一，雷公大模型学习干万级高 的中医药疾病理解能力，从而能够提供精准药物推荐与治疗方案，为解答大众中医药疑问、提