《北京市加快推动“人工智能+医药健康“创新发展行动计划（2025-2027年）》深度解读
引言
随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划（2025-2027年）》，旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势，构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系，打造具有国际影响力的创新策源地、应用高地和产业集聚区。本报告将深入分析该行动计划的核心内容，并从医疗AI专家视角解读其中蕴含的战略机遇与挑战。
行动计划的战略背景与意义
北京市发布"人工智能+医药健康"创新发展行动计划，是深入贯彻落实国家关于"人工智能+"战略部署的具体举措，也是加快培育医药健康产业新质生产力的重要步骤。该行动计划的出台，标志着北京在人工智能与医药健康融合发展的战略规划上迈出了坚实的一步，彰显了北京市在推动新兴技术与传统产业深度融合方面的前瞻性和系统性思考。
从全球视角看，人工智能技术正在深刻改变医药健康领域的创新模式和研发路径。人工智能驱动的生命科学研究新范式、药物研发新方法、医疗诊断新模式等，正在加速全球医学基础研究、临床应用研究以及药械研发进程。在此背景下，北京市通过制定专门的行动计划，旨在抢占"人工智能+医药健康"发展制高点，构建先发优势。
从北京市自身发展来看，该行动计划是落实《北京市加快医药健康协同创新行动计划（2024-2026年）》的重要延续和深化，体现了北京市对医药健康产业发展的持续关注和系统布局。行动计划明确提出，要充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势，以应用牵引为导向，统筹推进前沿技术创新、数据汇聚流通、深度赋能应用和产业生态培育，激发"人工智能+医药健康"创新发展潜能。
北京市在人工智能领域的技术积累、医药健康领域的资源禀赋以及丰富的医疗数据资源，为"人工智能+医药健康"融合发展提供了得天独厚的条件。通过该行动计划的实施，北京市将进一步整合各类创新要素，构建协同创新体系，推动人工智能技术在医药健康领域的深度应用，形成具有国际竞争力的产业集群。
行动计划的核心目标与愿景
北京市"人工智能+医药健康"创新发展行动计划设定了明确的发展目标，勾勒出了未来三年的发展蓝图。这些目标既体现了北京市推动"人工智能+医药健康"融合发展的决心，也反映了其构建国际影响力创新高地的战略意图。
总体目标：构建"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系
行动计划明确提出，到2027年，要构建形成北京市"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系，基本建成具有国际影响力的"人工智能+医药健康"创新策源地、应用高地和产业聚集区。这一总体目标强调了创新与应用并重的发展理念，旨在通过技术创新驱动应用落地，通过应用需求牵引技术突破，最终形成良性互动的产业生态系统。
具体目标：多维度量化指标引领发展
在总体目标下，行动计划设定了多个具体目标，形成了完整的指标体系，为行动计划的实施提供了明确的方向和可衡量的标准。这些具体目标包括：
技术突破目标：取得一批具有国际领先水平的创新成果，产出一批"人工智能+医药健康"新技术、新工具、新模式，落地转化30个以上核心技术和创新产品。这一目标强调了原始创新的重要性，要求在基础理论、关键技术、核心算法等方面取得突破，形成具有自主知识产权的创新成果。
应用推广目标：以人工智能技术助力不少于20个创新药械研发进入临床试验阶段，加速推进人工智能技术在医疗服务、康养服务、医学科教、医疗健康保险及公共卫生等领域不少于10个场景的应用。这一目标聚焦于技术成果转化和实际应用，强调了人工智能技术在医药健康领域的落地效果。
生态建设目标：广泛凝聚医、产、学、研、用各方力量，布局建设一批创新孵化加速平台，引育不少于100名高水平人才，梯度培育创新主体，形成2-3个具有竞争力的产业聚集区，构建技术自主可控、产业协同创新、风险有效防控的创新生态体系。这一目标关注产业生态的构建和完善，强调了人才培养、平台建设、产业集聚等方面的重要性。
这些多维度的量化指标，既体现了北京市推动"人工智能+医药健康"融合发展的决心，也反映了其构建完整产业生态系统的系统性思考。通过设定明确的发展目标，行动计划为各参与方提供了清晰的行动指南，有利于形成合力，共同推动"人工智能+医药健康"创新发展。
重点任务：推动"人工智能+医药健康"融合发展的关键举措
行动计划围绕推动基础研究突破、加速数据汇聚流通、推进深度赋能应用、培育产业发展生态四个方面，提出了15项重点任务，形成了推动"人工智能+医药健康"融合发展的系统性方案。这些任务既有战略高度，又有具体措施，体现了北京市推动融合发展的系统思维和务实态度。
推动基础研究突破，引领前沿科技创新
基础研究是技术创新的源头，行动计划高度重视基础研究突破，提出了两项关键任务：
探索人工智能驱动的生命科学研究新范式：依托国家实验室、新型研发机构等创新主体，研究适用生命科学领域的人工智能基础理论和算法，利用人工智能技术探索揭示生命本质规律、致病机制的新方法、新工具，突破人工智能虚拟细胞、医学数字孪生、DNA存储等技术，加速生命科学基础理论和前沿技术创新。探索认知智能、类脑智能、超级智能等前沿技术在医药健康领域的应用研究。
这一任务聚焦于生命科学领域的基础研究，强调了人工智能在揭示生命本质规律、致病机制等方面的应用。通过发展人工智能虚拟细胞、医学数字孪生、DNA存储等技术，将加速生命科学基础理论和前沿技术创新，为医药健康领域的颠覆性创新奠定基础。
推动创新药基础大模型研发：支持创新主体联合研发自主可控的分子、细胞、器官/系统等多尺度生物医药基础模型，通过模拟分子相互作用、细胞通路及系统调控等，实现高维度生命科学数据的深度表征学习、跨模态关联分析及生成式预测，提升靶点发现、临床试验等效率及成功率。
这一任务聚焦于药物研发领域的基础模型建设，强调了多尺度生物医药基础模型的研发。通过模拟分子相互作用、细胞通路及系统调控等，实现对高维度生命科学数据的深度学习和分析，将显著提升靶点发现、临床试验等环节的效率和成功率，加速创新药物的研发进程。
加速数据汇聚流通，夯实研发应用基础
数据是人工智能发展的基础要素，行动计划高度重视数据汇聚流通，提出了两项关键任务：
推动高质量数据资源建设：加快北京全民健康信息平台建设，整合影像云平台、医疗健康大数据平台和"三医"数据底座等，实现医疗健康数据的高效汇集。聚焦重大疾病队列，鼓励高校、科研院所、医疗机构、医药企业等开展疾病数据资源库建设。加快医学数据标注能力建设，加强医药健康数据分类、标注标准研究，支持跨模态数据整合、数据质量治理体系建设、真实世界数据挖掘等工作，建设一批面向行业级应用的公共数据集。
这一任务聚焦于医疗健康数据资源的建设，强调了数据整合、疾病数据资源库建设、数据标注和质量治理等方面的工作。通过建设高质量的医疗健康数据资源，为人工智能技术在医药健康领域的应用提供丰富的数据支持。
创新数据应用流通机制：搭建医药健康可信数据空间，完善质量评定、价值评估等标准体系，支持数据资源登记认定和资产入表，支持数据资产交易、数据集合作开发利用和数据资源开放共享。发挥北京数据基础制度先行区优势，支持医药企业和