近年来，生物医药领域加速智能化转型，大模型和算法工具已广泛应用于药物发现、分子设计、靶点筛选及数据分析等环节。但实验室表现优异的模型在进入企业生产环境时，常遭遇落地难题：模型与业务系统脱节、部署流程复杂、底层算力与环境差异大、接口不统一、运维成本高等问题，导致许多项目止步于试点阶段，难以实现规模化应用。该从"模型可用"到"业务可用"的关键跨越，被业界称为AI制药的"最后一公里"。
当技术创新从单点突破转向系统协同，基础设施的桥梁作用日益重要。生物制药领域的实践表明，只有打通算法与产业应用间的"毛细血管"，才能释放智能技术的真正价值。这既为其他行业的数字化转型提供了参考，也启示科技创新需要更多聚焦实际痛点的系统性解决方案。