在后疫情时代，随着国内对科技创新日益重视，配套医改政策不断推进，加上疫情等突发公共卫生事件，医药企业对于数字化的认知越加深刻。
AI制药是一个未被完全验证过的行业，自然语言处理、图像识别、深度学习、认知计算等前沿技术逐步落地，但落地的深度可能远不及安防产业。其中的原因离不开药物研发的行业属性，毕竟靶点确定到临床试验需要一步一步来，AI制药的风口不过才两三年的时间，但无法阻碍质疑声的出现。
人们利用计算机辅助制药（CADD）来评估分子多样性、构建化合物库、开展基于分子相似性的筛选。建立大型化合物库与生物靶标自动对接软件，并分别打包变成研发系统的组件。
根据抗生素干扰代谢过程的不同，抗生素常分为细胞壁合成抑制物、蛋白质合合成抑制物等，前者可通过抑制细胞壁的合成可达到杀菌效应，如青霉素类、头孢类等β-内酰胺类抗生素，但对没有细胞壁的支原体等微生物没有作用。
尽管现代医学的高速发展拯救了越来越多的生命，但一个不可否认的事实是，当前，现代医学已研发出的药物，与现存的疾病数目相比，依然是九牛一毛。有许多疾病至今无药可治，而新的病毒又层出不穷。
AI制药发展虽然看似火热，但也只是刚刚拉开了序幕，重量级的选手还一直处于试水阶段。随着药物数据的逐渐积累，AI制药将会迎来一个数据驱动的2.0时代。届时，随着大家逐渐消除疑虑，深度拥抱AI制药，行业的春天也将真正到来。
