当人工智能遇到生物医药，复合型高管人才从何处来？

时值2022年初，在整理总结过去这一年前沿科技及数字化高管寻访时，发现人工智能和生物制药的交叉融合领域，专业的复合型人才需求旺盛和现实人才储备匮乏成为了聚焦点，值得我们关注和浅析。

在高科技领域，数字化转型已经是一个普遍共识和正在各个行业深入渗透的变革。起初我们经历了内容数字化，其次是企业数字化，当下我们看见物理世界和生物世界的数字化。近5年来，伴随着人工智能等新技术的突破性发展和商业落地，AIDD (AI-Driven Drug Discovery)即AI驱动的药物设计，具有学习、预测、以及处理海量信息的能力，吸引着资本注入与企业入局，形成了传统药企、AI初创公司、科技公司三派竞争的风云格局。

据不完全统计，2018年至2021年10月国内共有52起AI制药融资事件，累计获投金额为93亿人民币。从融资趋势来看，2020年后AI制药融资异军突起，与2019年相比，融资事件与融资金额皆成大幅度增长，近两年到达高峰期。

探其原因是AI /大数据和算力的大幅提升，在药物研发上的价值逐渐释放，例如对靶点、化合物结构、生物基因序列等数据可进行快速研发。在此基础上，逐渐发展出了以数据为基础的人工智能制药和以物理规则为基础的计算制药两种范式。

从整个行业发展来看，AI生物计算公司已经从技术概念过渡到了价值验证阶段，据公开信息，超过30款AI计算技术参与研发的药物进入临床试验阶段。同时在资本市场，全球已有10多家公司成功上市。

据艾瑞报告，产业链方面，AI制药的上游为AI模型数据集供应或物理模型供应；中游为药物研发的主体即AI制药企业、CRO企业或其他企业，云算力的供应方即云服务厂商，药物分析与试验外包服务的供应方CRO企业；下游为新药研发的需求者即药企。

然而AI计算生物制药属于多学科交叉领域，涉及药物化学、分子生物学、量子力学、大数据、云计算、分子动力、分析力学等学科。同时，由于兴起的时间比较短，特别是计算机相关学科和原本的药学、生物学属于完全不同类别的学术领域，有不同的语言体系和思维模型，如何将两个跨学科领域完美融合，互相促进发展是关键所在。例如针对同一张图，AI科学家看到的是各种不同的神经网络、算法模型；生命科学家看到则是蛋白质、细胞，以及各种生命结构功能。因此应该如何提取研究对象，如何利用研究数据，都是需要统一研究解决的问题。

随着资本注入，传统医药公司、AI初创公司以及科技公司在进入生物计算领域的研究实验和商业运作中，市场需求是潜力巨大。而另外一个痛点，就是该类复合型人才的匮乏和短缺。由于专业壁垒较高，人才培养与各学科人才的融合仍然是这个领域的极大挑战。因此在2021年的前沿科技人才招聘寻访中，我观察到了几个趋势：

• 在国外有AI人工智能及生物制药研发丰富经验的海外华人，尤其是那些在80年代末/90年代初移居美国、并在大型跨国制药企业/高科技公司/顶尖学术机构工作的人才陆续回国，加入高速发展的AI生物制药创新团队，担任高层管理职务，开启了崭新的职业生涯。甚至有一些领军的科学家不惜关闭自己在海外运营多年的实验室，带领整个科研核心团队回国创业。当然在2021年由于疫情的影响，海外华人科学家回归之路还是漫长和曲折。但是很多人已经接受了国内的相关公司邀请，在其海外办公室或者远程工作的方式已经参与到多个相关项目的研究和商业运作中。

• 出于文化契合的考虑，AI生物制药创新企业优先招聘具有中国背景或华裔背景的高管候选人，在这个高速成长的平台中一起为生命科学事业做出贡献。同时很多外籍科学家也成为了该赛道中很多中国创业公司的外部科学家顾问甚至是首席科学家。

• 国内在该领域拥有极高学术声望的科学家也纷纷得到了资本的支持，将科研成果转变了商业落地，AI生物制药创业公司以强有力的发展趋势成为了生命科学领域的耀眼明星。

• 具有高科技行业工作经验的人工智能科学家和具有生物学背景的科学家同时投身AI生物制药行业，交叉融合工作，相辅相成，成为了当下该领域人才储备的中坚力量，帮助该复合交叉领域的破壁之旅。

• 国内高校学术研究培养复合型人才。2020年张亚勤博士离开百度加盟清华大学智能产业研究院AIR。短短一年时间，多名世界顶级科学家已经加盟AIR。而该产业研究院重要科研项目之一，就是利用AI技术开发抗体，研究DNA序列,预测蛋白质结构。同时以西湖大学为首的科研研究所的人才梯队培养，也是这个领域重要的生命力军。这个过程包括从海外引进高知人才进驻大学研究所，作为学术带头人，到研究所招募对应研究生定点培养，再到利用产业基金孵化对应的尖端科研项目，实现其商业落地。同时，2021年夏天北京大学未来科技学院正式揭牌，以未来生命健康及疾病防治技术为主要方向，将创建大数据与生物医学人工智能系，向全世界发出了博士生培养的招生邀请。而在2021年第三季度Page Executive生命科学及新科技高峰论坛中，中科院的唐鲲博士也向我们表示了高校在未来科技和交叉生物人才培养中的使命及计划。

由于中国的AI计算生物制药领域极大地受人才驱动，因此Page Executive提早布局，积极地与该领域的投资机构、AI生物制药企业家、高校人才培养的学术带头人，以及工业界的AI人工智能和生物制药专业人才保持紧密的联系，填补市场上该领域人才不均衡的空缺。

对于那些难以寻觅的人才，我们也会建议雇主需要在某些时候做出适当妥协，以灵活的方式完成共同协作。比如提供更开放的平台供生物科学家和计算科学专家融合交流，以及共同参与研发新药的项目中，互相理解和沟通达到双方的协同合作；与相关领域的全球高校实验室和领军人物取得紧密的联系，校企合作研究的方式解决生物计算复合人才的培养和使用；增强创业公司核心团队的国际化视野，更加开放包容地迎接全球生物计算科学家加入中国的生物科技公司，利用双方的优势，互相成就彼此。

未来人工智能与生物制药的破壁之旅，将会呈现出百舸争流，奋楫者先。而作为前沿科技和数字化的高管候选人们，唯有不断精进掌握前沿科技的发展，及早布局业务领域和生物计算人才的吸引及培养，夯实落地于细分的商业应用场景，才能站在市场的风口浪尖，运筹帷幄。

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