以 AI 贯通研发全链条，
让发现、验证与开发协同推进。
君恒已构建贯穿立项评估、候选筛选、实验设计、工艺开发与项目管理的 AI 研发框架，以证据整合明确研究优先级，以实验反馈优化开发路径，以动态资源配置推动项目执行。
AI 贯穿每一步，
让创新持续向前。
从“为什么立项”到“下一步做什么”，
在同一条证据链上连接科学与执行。
从临床需求，识别值得投入的机会。
围绕目标人群、未满足需求与现有治疗，AI 比较研发机会，形成可追溯的立项判断与优先级。
输入 / 证据
临床需求 · 竞争格局 · 可用证据
输出 / 决策
机会评价、目标产品设想、继续或停止的条件
从疾病问题，连接可验证的机制。
连接适应症、靶点与作用方向，比较单靶点和组合机制，明确支持证据、反证与关键缺口。
输入 / 证据
疾病机制 · 靶点证据 · 作用方向
输出 / 决策
机制假设、靶点组合、证据与缺口清单
把天然多样性，转化为候选空间。
针对天然来源原创分子、全球植物药与中药创新药分别设计候选，比较分子、药材、提取物与复方特征，明确下一步验证的问题。
输入 / 证据
植物与成分 · 分子结构 · 初步活性
输出 / 决策
候选优先级、设计依据、需要验证的假设
让实验回答真正影响决策的问题。
AI 组织验证路径，比较药效、方向、暴露与安全证据，将实验结果与原假设逐项对照。
输入 / 证据
候选假设 · 药效与暴露证据 · 安全信号
输出 / 决策
实验建议、证据更新、候选推进或调整依据
让创新，具有可开发的质量基础。
围绕原料、成分表征、工艺与质量属性组织研究，识别批间一致性和放大过程中的开发风险。
输入 / 证据
成分谱 · 工艺信息 · 质量研究结果
输出 / 决策
质量研究框架、工艺风险、待验证控制策略
围绕目标产品，连接转化路径。
整合非临床、药代与临床证据，辅助构建开发路径与研究方案；临床实施与安全决策须经责任专家审查。
输入 / 证据
非临床结果 · PK/PD · 临床研究证据
输出 / 决策
转化问题清单、研究方案草案、阶段评价
在研发早期，看清关键边界。
把创新性、专利线索与注册路径纳入研发讨论，形成有出处的资料包与待核实事项，衔接专业评估。
输入 / 证据
技术方案 · 公开专利 · 相关注册资料
输出 / 决策
创新性线索、注册路径问题、专业审查资料包
让每一步推进，都连接下一步决策。
围绕里程碑、资源、依赖关系与风险，规划 AI 驱动的项目管理。以新证据触发复评，让计划随研究进展更新。
输入 / 证据
里程碑 · 资源与依赖 · 风险与新证据
输出 / 决策
任务优先级、风险预警、里程碑复评建议
新证据回流，驱动下一轮决策。关键实验、临床安全与开发节点由责任团队审查。
科学证据，是研发的共同语言。
把药材、成分、靶点与适应症连接起来，只是研究的起点。我们关注关系来自什么证据、作用方向是否明确、实验条件是否适用，以及结论还缺少什么。预测与已验证结果分别表达，让后续研究有据可循。
让 AI 参与从选择到执行的全链条。
立项决策比较机会与风险；候选设计提出可检验的假设；实验规划找出最影响结论的问题；项目管理围绕资源、依赖与里程碑更新下一步行动。
新证据，让研发持续学习。
一次实验可能支持原假设，也可能改变项目方向。我们把新数据与原来的判断连接起来，保留反证、版本与变更原因，形成“提出问题—设计验证—评估结果—更新决策”的循环。
清晰的决策，也需要清晰的责任。
AI 生成研发分析、优先级和行动建议，科学团队负责实验质量与结果解释。临床实施、安全、正式注册和关键项目由相应责任人及专业团队审核。每一阶段都应定义可继续、需补证据或停止的条件。