9月27日，阿里云在上海国际生物医药产业周同期活动上透露，其飞天智算平台上的生命科学与生物医药用户已超过200家，为基因及其他组学分析、创新药物研发、药物临床数据分析等生命科学服务提供了智能算力。

“我们在和科研机构、产业的深度合作中发现，生命科学服务需要更高效、更智能、更绿色的算力，来提高生物信息及临床数据利用的效率，加速药物研发过程。”阿里云智能中国区副总裁韩飞在当天的飞天智算·生物医药高峰论坛上表示。

近年来，以机器学习、尤其是深度神经网络为代表的AI技术发展，为生命科学在生物计算、人工智能药物设计等方向带来了新的技术理念与突破。

以个性化药物用药为例，上海交通大学生命科学技术学院院长聘教授魏冬青指出，通过将AI药物发现技术整合到计算机辅助药物设计软件，把深度学习等非线性方法应用到药物构效关系、药物代谢以及毒理和基因表型相关性的研究中，对个性化药物用药有一定的指导意义。

随之而来的是生命科学数据的大爆发，传统研究方法在现有算力条件下面临计算成本过高、效率过低的问题。由此，智能计算成为突破药物设计中分子蛋白质结构或功能预测、药物亲和力分析、成药性评估等关键难点问题的有力武器。

今年8月阿里云正式发布飞天智算平台，以算力和大数据AI一体化的解决方案服务于生物医药等算力高需求行业，其用户深势科技与阿里云合作定向优化其分子动力学仿真模拟模型，训练效率提升了5倍;北大化学与分子工程学院进行靶向药物研究的数据集构建效率提升了100倍。

国际知名药企罗氏在药物早研业务中也引入了智能计算。药物早研不仅涉及人工智能、机器学习，还需要在前期做数据准备，并在模型训练完成后进行部署，完成模型推理和模型调优。“在飞天智算平台上，科学家可以更专注在模型本身的持续优化，而不用去考虑算力资源和运维问题。”罗氏高级解决方案架构师张弛说。

国内领先基因测序企业序祯达联合创始人兼CIO费家俊在谈及与阿里云合作时则表示：“运用阿里云的基因计算平台，序祯达生物在云端搭建起了全流程生产管理和数据处理系统，将实验室积累的知识和经验转化到云端，极大提升了生产效率，减少了前期投入。”

韩飞表示，未来阿里云在生物医药领域的投入将围绕三个方面展开：一是与浙江大学、中山大学、GHDDI等科研机构的合作，未来还会继续加强;二是借助阿里云智能计算、隐私安全计算和药企安全合规等技术能力，推动技术与产业的融合，提高生物医药企业的研发效率;三是联合伙伴打造产业生态，与相关部门共同推动行业标准建设。