重点通报！抗菌药物研发陷入困境：创新乏力亟待突破

抗菌药物研发陷入困境：创新乏力亟待突破

世界卫生组织发布最新报告

据世界卫生组织（WHO）近日发布的最新报告，全球抗菌药物研发正面临严峻挑战，研发中的抗菌药物数量不足且创新力度不够，难以应对日益严重的细菌耐药威胁。

报告指出，截至2023年，全球正在进行临床和临床前开发的抗菌药物数量仅为97种，相比2021年有所增加，但仍远远低于抗击耐药病原体的需求。更令人担忧的是，其中真正具有创新性的药物仅有12种，占比不到一半。

研发困境重重亟待破局

报告分析了抗菌药物研发困境的原因，认为主要包括以下几个方面：

• 缺乏经济激励: 传统抗菌药物研发成本高、利润低，缺乏足够的经济激励吸引制药企业投入研发。
• 科学挑战: 发现新的抗菌作用机制和靶点难度大，临床试验风险高。
• 监管壁垒: 抗菌药物研发审批流程复杂、周期长，导致新药上市时间长、成本高。

多方行动刻不容缓

报告呼吁全球各方采取行动，共同应对抗菌药物研发困境，保障全球公共卫生安全。建议采取以下措施：

• 加强政府支持: 加大财政投入，建立健全抗菌药物研发激励机制。
• 促进产学研合作: 加强制药企业、科研机构和高校之间的合作，共享资源、共克难关。
• 优化审批流程: 合理化抗菌药物审评审批流程，提高审批效率。
• 合理使用抗菌药物: 加强公众用药教育，提高抗菌药物合理使用意识，减少耐药性产生。

抗菌药物是人类对抗感染性疾病的重要武器，其研发创新刻不容缓。国际社会应携手合作，共同攻克抗菌药物研发难题，维护全球公共卫生安全。

参考资料：

• 世卫组织发布抗菌药物发展状况报告：研发中的抗菌药太少 创新也不够

百度CTO王海峰：人工智能规模定律指引未来发展方向

北京讯（记者 张晗）6月14日，在2024智源大会上，百度CTO王海峰发表演讲，表示“人工智能的规模定律，在未来若干年仍然会有效”。他指出，随着数据量、算力、算法的不断提升，人工智能模型的性能将持续提升，这将推动人工智能技术在各行各业的广泛应用。

王海峰表示，规模定律是人工智能领域的一个重要规律，它指的是人工智能模型的性能往往与训练数据量和算力呈正相关关系。近年来，随着大数据技术的發展，人工智能模型的训练数据量得到了大幅增长，同时，计算芯片的性能也得到了大幅提升，这使得人工智能模型的性能取得了突破性进展。

以自然语言处理为例，在过去，自然语言处理任务往往需要多个子模型协同完成，例如，分词、句法分析、语义匹配、机器翻译等等。而现在，随着大语言模型的出现，一个模型就可以完成绝大多数自然语言处理任务。此外，大语言模型还可以支持跨语言理解、多模态融合等功能，这使得它们在各行各业的应用前景更加广阔。

王海峰强调，人工智能规模定律不仅体现在自然语言处理领域，也体现在其他人工智能领域，例如，计算机视觉、语音识别、机器人控制等等。随着人工智能模型性能的不断提升，人工智能技术将渗透到社会生活的各个方面，并深刻改变人们的生产生活方式。

王海峰最后表示，百度将继续加大对人工智能基础设施的投入，并积极探索人工智能在各行业的应用，推动人工智能技术的规模化发展和应用落地。

以下是本报道的几点扩充：

• 王海峰在演讲中还提到了百度在人工智能领域的最新进展，例如，百度研发的文心一言大模型，在多项自然语言处理任务上取得了世界领先的成绩。
• 王海峰还呼吁业界共同努力，推动人工智能技术规范发展，避免人工智能技术被滥用。

以下是本报道的新标题：

人工智能规模定律指引未来发展方向 百度CTO王海峰：大模型将成主流