多模态空间智能驱动：生成式CAD与AI仿真融合解决方案
南京熊星图灵科技有限公司南京熊星图灵科技有限公司由麻省理工学院AI博士周睿领衔创立，依托数十篇顶刊成果构筑多模态空间智能核心技术壁垒。公司以自研空间智能引擎为底座，形成UrsaGen（生成式CAD工业设计）、UrsaCAE（AI仿真）、UrsaTwin（数字孪生）、UrsaVision（3D工业检测）四大全链路闭环产品矩阵，覆盖"设计—工艺—生产—预测"全流程。生成式AI辅助CAD设计与AI加速仿真一体化平台1. 高端制造业三维CAD设计高度依赖工程师经验，制图周期长、试错成本高；2. CAE物理仿真求解
北大携手上市企业，共创AI生物制造研发平台
深波聚焦合成生物领域近日，北京大学与协创数据联合成立的“药物研发与生物制造智能创新实验室”在英杰交流中心完成签约揭牌。雷晓光课题组、张铭课题组成员及协创数据智算事业部代表出席仪式。双方将围绕AI基础模型开发、新药研发和生物制造等领域，开展合作攻关，致力于产出可转化的创新成果，并培育跨学科人才。紫杉醇与三尖杉：雷晓光团队合成生物学深厚积淀实验室的设立并非巧合。近年来，雷晓光教授团队在创新药物分子研发、生物合成与生物催化方面已有扎实积累。多个创新药物分子已进入临床阶段，紫杉醇完整生物合成通路解析等成果也陆续发
三大驱动力助推创新药扬帆出海
■肖伟 近几年，我国创新药领域的整体交易体量迎来跨越式飙升，跨境合作频率与项目品质显著跃升，领军药企纷纷敲定重量级国际协作，行业热度居高不下。国家药监局最新披露数据表明，今年上半年国内创新药对外授权交易总额逼近1100亿美元，刷新历史纪录。 作者认为，创新药“出海”热度不减，其深层原因在于国内产业体系加速成熟、全球供需态势演变以及“出海”路径更新这三重逻辑的深度融合。 首先，国内创新药全链条日渐健全，政策、人才及技术红利正加速兑现。 历经多年深耕，我国创新药产业已走出早期链条断裂、关键环节依赖进口的困境，
Charles River将公布Q2业绩 收入预期下滑引发关注
Charles River International宣布，将在8月5日美股开盘前发布2026年第二季度财务报告。公司高管团队将在当日早晨9点召开电话会议，深入探讨业绩成果并进行业务展望。 Charles River是全球知名的药物研发及临床前研究服务供应商，主营业务包括实验模型的生产与供应、药物安全性评价服务、以及生产制造解决方案三大领域，为全球医药企业、生物技术公司及科研院所提供从早期研发到商业化生产的全流程产品与服务。 市场对此次财报的焦点集中在管理层此前给出的业绩指引上。公司此前预测第二季度收入将
Intensity恢复三阴性乳腺癌术前II期试验入组
生物技术企业Intensity Therapeutics公布，已重新开启INVINCIBLE-4研究的患者治疗与招募进程。此项研究聚焦于早期可手术三阴性乳腺癌群体，属于随机、开放标签及多中心的II期临床试验。 前期初步数据释放了积极的疗效信号。公司在2026年3月披露，A组（术前先注射两剂INT230-6，随后进行标准免疫化疗）的7例患者中，5例（71.4%）在手术时实现了病理完全缓解；相比之下，仅接受标准治疗的B组6例患者中，仅有2例（33%）达成pCR。此外，A组患者出现3级及以上不良事件的比例比B组
AI制药刷新里程碑
一款完全由人工智能驱动、涵盖靶点发现至分子设计的药物，已正式迈入III期临床阶段。7月8日，英矽智能（Insilico Medicine）公布：其自主研发的AI平台Pharma.AI所发现的候选药物Rentosertib，已在中国47家研究中心启动III期临床试验，计划招募320名特发性肺纤维化（IPF）患者，试验周期为52周。这是全球首款从靶点筛选到分子构建完全由AI完成，并成功推进至III期临床阶段的创新药。本研究由北京协和医院徐作军教授牵头，钟南山院士与上海市肺科医院陈昶院长共同担任联合负责人。传统
日媒感叹：中国车企研发效率惊人，日本难以追赶
快科技7月15日消息，据《日经亚洲评论》报道，在华销售的日系电动汽车正日益依赖中国零部件，日本顶级车企管理层曾持有的“中国永远无法赶超”的观点如今已荡然无存，本田、丰田纷纷拥抱中国电动汽车技术。 今年4月，本田汽车社长三部敏宏独自前往广州，花了3天时间走访包括广汽集团在内的多家公司。 访华行程结束后的5月14日，三部敏宏宣布本田将在中国采用“由本土合作伙伴提供的平台”。 报道认为，这反映出日本车企在销售自有品牌汽车的同时，很大程度上采用了中国技术，并借此学习如何实现更具成本效益、更快速的生产制造方式。 实
2026年全球AI医疗产业蓝皮书解读
本篇PDF文件可以通过扫下方知识星球下载。弗若斯特沙利文发布的这份蓝皮书系统梳理全球 AI 医疗全产业链发展现状，指出行业已从单点算法工具迈入大模型、多模态融合驱动的体系化落地阶段，各国依托自身医疗体系形成差异化发展路径，同时面临数据、合规、临床转化多重约束，长期向全流程智能化生态演进。分维度来看，应用层面 AI 已渗透诊疗、康复、医院运营、医保、药物研发、医学科研全链条，医学影像凭借标准化数据实现规模化注册落地，全国已有 134 款三类 AI 影像软件；全球发展路径分化，美国走市场化验证路线，欧洲以数据
AI如何重塑3D制造行业
未来，也许不是AI在制造产品，而是AI正在重新定义产品的创造方式。 ⸻过去几年，很多人热议AI是否会取代画家、程序员或教师。但鲜有人探讨：AI将如何变革制造业？如果用一句话回答，我会说：AI不会取代制造业，而是会重塑制造业的每一个环节。而3D制造业，或许是最先迎来变革的领域之一。 ⸻ 第一，它将革新产品设计。如今设计一双鞋，我们需要考虑诸多因素： * 它该是什么样子？ * 鞋底需要多柔软？ * 适合哪些人群？ * 多久不会变形？ * 使用何种材料？ 过去，这些问题需要设计师和工程师反复试验修改。未来，AI
新书推荐|《化学生物信息学与人工智能》
2026年全国教育工作会议明确指出：“扎实推进人工智能赋能教育，加快普及全学段的人工智能通识教育。”与此同时，2026年政府工作报告第三次将“创新药”纳入其中，并将生物医药列为新兴支柱产业。在2026年全国两会上，多位代表委员共同呼吁。中国科学院院士、南京大学副校长周志华建议，系统化培养既精通领域知识又掌握前沿AI技术的“双语”科学家；中国科学院院士、清华大学化学系教授李景虹则明确提出，应在高校系统布局建设一批“AI+X”交叉学科，打破传统院系壁垒。AI与生命科学的深度融合，正在重塑药物研发的底层逻辑。在
AI赋能企业研发：工具辅助而非完全接管
2025年，Cadence公开了一份三星的客户实例：在一颗包含数十亿实例的4nm AI芯片流片过程中，团队借助其时序签核方案，在24小时内完成了16亿个单元的分析；Cadence表示，该方案使功耗降低了22%。这同样是一份由供应商发布的案例，数据需按其披露标准来解读。它无法证明任何企业接入工具后都能获得相同成效。但案例中有一个细节，比“24小时”和“22%”更值得研发管理者关注。系统并未被要求“自由设计一颗芯片”。它是在既定工艺、设计规则、时序目标、功耗要求和审核流程中运作的。工程团队首先设定边界，然后让
大秦数能冲刺港股上市：创始初期94%股权由亲属代持 超九成营收依赖分销商研发费用率大幅落后竞争对手
出品：新浪财经上市公司研究院 作者：渚 2026年6月26日，大秦数字能源技术股份有限公司（以下简称"大秦数能"）正式向联交所主板递交上市申请，国泰海通(18.170, -0.17, -0.93%)担任独家保荐人。 大秦数能业务版图高度集中于海外市场，欧洲地区贡献六成以上营收，销售网络几乎完全依托分销商体系。审视公司报告期内的财务表现，呈现出剧烈的V型反转：2023与2024年度，因碳酸锂高价时期大量囤货、欧洲市场需求疲软，计提大额存货跌价准备，连续两年陷入亏损泥潭，毛利率一度下探至-19.9%；直至20
科大讯飞2026年中期业绩预告：归母净利润预计增长5%至25% 境外收入激增160%
新浪科技讯 7月14日晚间消息，科大讯飞(41.180, -0.72, -1.72%)发布2026年度上半年业绩预告。今年上半年，公司预计营业收入、毛利较上年同期增长5%~10%；归母净利润为-2.28亿元~-1.80亿元，同比增长5%~25%。此外，上半年公司销售回款总额约118亿元，较去年同期增长约15亿元，公司合同额同比提升27%。科大讯飞指出，公司把握通用人工智能的历史新机遇，持续加大在算力、模型等底层能力上的战略布局。2026年上半年，公司研发投入金额超28亿元，较去年同期增长约5亿元，占营业收
芯原股份：毛利走低亏损持续，资金结构矛盾与股东减持引关注
炒股就看权威分析报告，专业，全面，及时，助您把握投资先机！ 来源：证券之星 近期，芯原股份(270.330, -1.21, -0.45%)（688521.SH）回应了交易所的年报质询函，就业务毛利、研发支出及资金双高问题做出解释。 证券之星观察到，因毛利下降和期间开支扩大等因素，该公司已连续多年陷入亏损，累计亏损超过17亿元。账面上虽有近30亿元资金，但超七成被募集资金用途和并购款项锁定，公司可自由调配的资金仅剩8.53亿元，因此维持了较高水平的有息债务。在算力板块热潮的带动下，芯原股份股价大幅攀升，但早
AI技术推动生物医药研发模式转型与应用实践探索
本文刊载于《中国科学院院刊》2026年第6期"国家科学技术思想库：人工智能赋能科学研究"生物医药产业是关乎国家科技创新发展与民生保障的重要领域。随着人工智能（AI）技术的快速发展及其与生命科学的深度融合，生物医药研发正经历由传统经验驱动的试错模式向数据驱动与预测验证相结合的范式转型。文章系统梳理了数据驱动、机制驱动与智能驱动融合下的生物医药研发范式重塑路径，重点分析了AI在药物发现与设计、成药性评价、递送系统设计和优化、非临床与临床研究及智能制造等关键环节中的应用进展。在此基础上，进一步探讨了未来发展趋势