离开互联网算法岗，切入最近大行其道的AI生物医药研发靠谱吗？ 第1页

接触过AI制药，工作跟医药数据有关，平日和算法团队合作紧密，勉强算个半吊子。我觉得AI制药有前途，但不是现在，至少还要等10-20年。

我研究生是做生物信息学，第一份工作也是生物信息相关的，跟AI医药算沾边吧，但是我很快就转行了，因为看到了1个难以解决的矛盾：你算法再NB，产品再好，不能直接给患者用，中间隔了1个裁判（医院科室主任）。当前算法没有办法做到无比显著的差异，或者说成本没有办法降低到挑战传统做法的程度，终端用户（患者）没有办法直接感知，裁判说了算。也就是说，搞定裁判是最重要的一环，这跟互联网to C的玩法有很大差别。

说到AI制药，问题也是一样的，计算机模拟的再好，你没有实验室数据支撑，监管机构就不会让你上临床；你说帮助大药企做辅助设计，提高筛选效率，药企凭什么把积累下来的核心数据交给你；就算数据也不是问题，那些老一代的合成生物学专家接不接受也是个问题（他们很多时候是有1票否决权的）。此外，医药行业的容错率比互联网行业低得多，对算法和数据的要求上了好几个档次。所以现在很多AI制药公司都开始自己建实验室，自己做药了，这好像又跟初衷完全不一样了。

所以，如果真的想去做AI制药，建议等算法再成熟一点，数据积累的再多一点，医药圈的接受程度再高一点，监管再与时俱进点，新老交替快完成的时候，再去！

不是什么大佬，因为最近工作原因做过一些相关的分析，来回答两嘴。

个人不建议去，主要有几个原因吧。

首先从AI医疗赛道来说，现在最大的瓶颈完全不在于算法和模型，而在于数据的积累及标注、对医疗场景的理解（医生或者生物医药出身）、大量的钱以及三类医疗器械审批证书。

你分析一下这几家AI医疗的创业公司可以发现，不管是场景还是产品都非常同质化，大部分都是CV病灶识别，或者用图算法做一些蛋白模型，用的算法也基本上大差不差，很多甚至用的都是一些开源算法。在这样的公司做算法，我不清楚是否有大量的落地场景及丰富的数据，模型及产品是否能做到快速的反馈以及迭代。

其次你找几家头部AI医疗的招股书看看，大部分公司的业务从15、16年就开始做了，但是到现在为止基本上每家的营收还是都非常小，营收好的勉强才过亿。这么小的收入，怎么撑起来几十亿上百亿美金的估值，怎么证明这是一条需求量极大的赛道这样的故事。

要是你还不放心可以看看四小龙，四小龙起家是靠着当年从政府拿到大量安防的单子，但是就算如此这么多年了基本上依然没有找到一个理想的盈利模式，还是处于烧钱内卷技术的阶段。

成熟的安防赛道做了这么多年尚且如此，AI+医疗又能翻出多大水花呢。