人工智能技术与生物医药产业的深度融合，正在重塑全球制药行业的创新底层逻辑。

艾媒咨询数据显示，预计2026年全球AI制药市场规模将达29.9亿美元；中国市场的增速更为迅猛，2020年至2025年，五年市场规模增长超7倍。

市场的火热并非空穴来风。2026年初的JPMorgan大会上，跨国药企与英伟达等科技巨头的重磅合作接连宣布；国内头部药企的BD交易与出海动作频频，AI技术正成为继生物药之后中国生物医药领域出海的另一张名片。

在这场行业变革中，由清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的水木分子，凭借ChatDD智能体框架、OpenBioMed开源平台、水木知了面向C端全新的生命科学“超级大脑”工具及多模态大模型等核心成果，走出“工具赋能+管线自研”的双轮驱动路径，成为AI制药领域最具成长潜力的标杆企业之一。

清华大学万国数据教授、AIR首席研究员聂再清教授担任公司首席科学家

水木分子的诞生，离不开清华大学智能产业研究院（AIR）的科研沃土与核心团队的跨界积淀。

水木分子成立于2023年6月，由张亚勤院士创办的清华大学智能产业研究院（AIR）孵化，致力于打造生命科学领域的基础大模型和智能体平台。该公司的核心灵魂人物——发起人兼首席科学家聂再清教授，是清华大学万国数据教授、AIR首席研究员，也是“十四五”国家重点研发计划BTIT融合项目新药研发大模型方向的课题负责人。

在加入清华之前，聂再清教授曾任微软亚洲研究院首席研究员，是微软学术搜索和微软自然语言理解平台LUIS的技术负责人；后加入阿里巴巴，担任人工智能实验室北京负责人和天猫精灵首席科学家，主导了天猫精灵这一战略级智能助手项目的研发工作。

2020年，聂再清教授应邀加入清华大学智能产业研究院，将产业目光转向了生物医药领域，“我们当时判断，这一轮大模型带来的技术革新影响巨大，影响力不小于我们经历的任何一次工业革命。每一个行业都会被大模型和智能体技术改写，而生物医药行业是最好的切入点。”

聂再清教授解释，“这个行业有大量独特的数据，尤其是蛋白质数据，它有自己的‘语言’和语法——氨基酸序列决定蛋白质的结构与功能，这种独特性让我们有机会打造区别于通用大模型的、真正解决行业痛点的的多模态大模型和产品，实现自然语言与蛋白质语言的跨模态翻译，让AI真正服务于生物科研创新。”

正是基于这一判断，水木分子选择以“蛋白质语言+自然语言”的多模态理解为核心，切入AI制药赛道。目前，包括聂再清教授在内，水木分子聚合了一支全球顶尖的专家队伍，组建了覆盖科研、工程化、商业化的顶尖复合团队——张亚勤院士、马维英教授是水木分子的联合发起人，前药明康德副总裁邢杰出任首席运营官，前Pathos高级副总裁潘琦博士担任生物医药首席科学家，形成了“AI技术+药研经验”的双核心优势。

随着潘琦博士——这位拥有二十余年贯穿靶点发现、药物研发、临床转化及战略合作的端到端经验, 国际生物医药领域资深的研发与管理专家，强势加盟水木分子，出任生物医药首席科学家（Chief Scientific Officer, Biopharmaceuticals）。她全面负责公司生物医药与ChatDD（AI智能体驱动的人机协作药物研发） 科研战略、研发体系建设、AI 药物管线推进及全球合作布局，并组建团队, 实现干湿实验闭环,为水木分子的长期竞争力与持续发展注入核心动能。

水木分子选择从自免领域的适应症入手建立了第一条自研管线。这次选择的是一类由复杂多信号通路网络调控的自身免疫性疾病，现有疗法仅仅针对单一靶点，疗效有限。基于 ChatDD-Insight 对致病机制的系统分析， 决定用人工智能设计双特异性抗体，同时阻断两条核心信号通路。目前，基于ChatDD-Discovery平台的计算设计已经完成，已产出多款性能优异的候选分子, 接下来会继续进行湿实验和临床前的验证。

在推进管线项目的同时，水木分子正在同步构建两大核心能力：一是AI驱动的双特异性抗体设计平台；二是面向自免疫疾病的双靶点组合洞察与验证体系。

未来，水木分子将把这一能力扩展到肿瘤及更多疾病领域，用人工智能高速、系统性地打造一系列创新药物管线。

在核心团队带领下，水木分子成立以来实现了快速发展，里程碑成果不断涌现。水木分子已推出全球首个生物医药研发智能体ChatDD、首个多模态开源版大模型BioMedGPT和商业版大模型ChatDDFM^®。据水木分子披露，目前公司已与30+知名品牌达成合作，2025全年订单金额同比增速超过100%，储备客户数量超100家。

这一发展势头在2026仍被延续，近期，水木分子的产品矩阵再迎关键升级：B端开源平台OpenBioMed Skills正式发布，C端切入的行业大模型产品水木知了^®开启公测。这一“双赋能”策略，标志着水木分子形成了“B端赋能专业研发、C端普惠行业人群”的双产品矩阵，公司正从技术验证迈向生态构建的新阶段。

“如果要做生物医药版的‘小龙虾’，最缺的是生物医药的专业技能。”OpenBioMed Skills正是这一思路的产物，其底层逻辑源于聂再清教授团队对药研痛点的深刻洞察：“传统药研中，很多环节只能依赖老法师（专家）经验，而通用Skill库大多只是简单封装工具使用文档，无法真正解决复杂的科研问题。”

OpenBioMed Skills的核心突破在于将分散在学术期刊、工具文档、专家头脑中的知识，系统性沉淀为可共享、可迭代的技能库，让科研人员无需深厚编程功底，通过自然语言对话即可搭建并运行端到端的药研工作流。首批发布的45项精选技能分为5大类，覆盖生物化学/药物研发、蛋白质分析与设计、单细胞组学分析，同时也提供数据检索、工具调用等辅助技能。

 Skills架构图，图源水木分子

与市面通用Skill库相比，OpenBioMed Skills拥有显著差异化优势。它聚焦长线工作流设计，实现多工具协作、端到端执行与实时反馈调整。同时，它引入人机协作模式，将专家知识和决策集成到AI技能中，创建“专家大脑的数字分身”，内置领域解读框架对专业数据进行行业语境下的解读，“就像生物医药版OpenClaw”。此外，该产品支持完全本地化部署，所有数据处理和模型推理均可在用户私有环境中完成，致力于从根本上杜绝数据泄露。

聂再清教授表示，“OpenBioMed Skills的推出，标志着生物医药AI从‘工具可用’向‘专家能力可复用’的范式转变。”

目前，OpenBioMed Skills已部署至OpenBioMed平台，可直接调用PharMolixFM、BioMedGPT-R1、MutaPLM等自研多模态模型，代码已在GitHub开源，专家通过飞书、钉钉、微信即可远程指挥生物医药Agent。

在B端产品开源的同时，水木分子推出的C端产品“水木知了”正式开启公测，该产品源自内部的ChatDD-Insight模型，聚焦生命科学领域的情报解读与知识普惠，填补了C端专业生命科学AI工具的市场空白。

生命科研领域每天都有大量的情报信息产生，比方说新的技术平台、AI模型、靶点、临床前药物研发进展、临床实验进展、医疗器械、生物制造、管线交易、融资信息等各方面信息。水木知了会24小时不停歇地工作，为每个用户个性化地过滤重复、泛泛而谈的无效噪音，只将真正高价值的内容推送到你面前。你无需再在大海捞针，信息筛选效率直接提升10倍。

同时，水木知了基于ChatDDFM^®系列模型，可以针对用户的不同认知水平提供分层服务：对行业“小白”以通俗语言解释专业概念；对有一定经验的研究者提供深度但易懂的解读；对专家级用户则开放权威知识图谱，支持深度交流与AI咨询。

“水木分子更像是一个‘情报助手’，”聂再清教授介绍，“它可以解读今天发表的论文、行业动态，也可以回答用户的具体问题。把药物研发领域的高深黑话、行业术语、复杂机制用通俗易懂的方式给用户解读。我们设置了深度思考模式、自动决策模式和‘小红书’风格模式，希望既能帮助科研人员提升信息获取效率，也能助力生物医药知识普惠普及——实现原本只属于炼丹老法师们的知识‘平权化’。”

此外，该产品目前完全免费，当然不排除未来推出的深度报告、专业咨询等占用大量GPU资源的场景下考虑收费，B端客户也可选择内部部署专业版水木知了，进一步扩大了产品的覆盖范围。

基于上述产品，在合作生态方面，水木分子与数十家头部生物医药企业、医院和科研机构建立了深度合作，形成了“技术输出+合作研发”的多元化商业模式。

在出海布局方面，水木分子已启动相关规划，分为工具出海与管线出海两大路径，目前在工具出海领域达成相关合作，在东亚市场已取得初步进展，未来将逐步拓展全球市场。

当AI技术真正成为科研工作者的通用工具，生物医药科研的奇点时刻或将加速到来。水木分子的探索，正是这一变革的缩影——不是取代专家，而是让专家的经验与直觉通过智能体得以规模化复用；不是闭门造车，而是通过开源生态让最前沿的AI能力成为行业基础设施。从清华实验室到产业一线，从代码开源到管线自建，水木分子的故事正在继续。