2026人工智能时代的战略抉择塑造生命科学行业的未来格局报告

院工业经济研究所对该报告进行了编译，期本报告探讨了人工智能、生成式模型和日益互联的数据生态如何推动生命科学价值链发生结构性重构，并分析这一变化对创新产生、转化和应用发生所带来的影响。在这一系列变革中，研发与商业化两大领域均涌现出三大战略路径。在研发领域，企业可围绕三种战略定位进行选择：人工智能赋能科学领军者、资产整合者或开发引擎；在市场准入与分销领域，企业可强化医疗机构主导的渠道、建立直接面向患者的关系，或挑战传统分销模式。人工智能同时重塑创新产出与交付模式，生命科学企业不能再局限于优化传统商业模式，必须搭建全新产业体系，重新定义未来数十年价值创造、价值获取和价值持续发展的方式。二、引言人工智能、生成式模型和日益互联的数据生态，正在重塑价值创造的场景与模式。相关变化的信号已经十分明显：人工智能赋能的生物技术研发管线复合增长率已突破20%；部分原生人工智能企业所拥有的研发管线规模，已达到头部传统药企的一半；数字化、人工智能技术可缩短超三分之一的临床试验周期。在生物制药研发领域，人工智能的影响主要体现在药物发现与临床开发；在医疗技术领域，人工智能的作用则体现在设备智能化、临床决策支持以及流程优化方面。因此，行业竞争的基础正在发生演变：竞争核心不再是单纯追求效率提升，而是探索完全差异化的价值创造与价值获取模式。鉴于生命科学行业具有独特的社会属性，处于严监管、高信任门槛、公共资金参与度高的体系中，这些结构性转变的影响范围已超出企业战略层面。监管标准、报销设计和数据治理规则，将决定哪些新兴模式能够实现规模化发展，因此公私两大体系必须同步迭代适配。三、人工智能与数字化已深刻影响生命科学行业生物制药与医疗技术价值链上的数字化转型不再停留于试点阶段，目前已取得实质性进展（见图1）。从研发、生产制造再到商业化落地，人工智能赋能的能力在速度、成本、可靠性和可规模化方面实现了跨越式提升。生产制造供应生产制造供应链与业务规划商业化与分销人工智能辅助生产降低资本开支12%生产成本下降14%人工智能优化实现批次产量增加15%至30%偏差管控人员工作效率提高7.5%，前置周期缩短30%至40%直接/间接物料损耗下降10%-20%库存规模缩减15%-30%需求预测准确度提升15至30个百分点生产周期缩短10%销售额增加5%至10%推广效率提升30%医疗卫生专业人士（HCP）覆盖范围提升5%至15%通过运输方案优化、仓库自动化，物流成本下降15%至30%研发监管与医学事务分子设计周期缩短至约8个月I期试验成功率提升至约85%（历史平均水平仅40%至65%）试验执行速度提升10%至20%编制申报材料初稿耗时减少60%至70%申报相关工作耗时减少63%试验延期时长减少38%患者入组评估时长缩短45%然而，相关行业人工智能应用成熟度仍存在明显差异。根据 波士顿咨询公司（BCG）发布的《2025年面向未来构建人工智能 3.0的全球调研》，仅有34%的医疗技术企业和29%的生物制药企业达到了真正意义上的“人工智能规模化型企业”或“未来构 建型企业”成熟度，其余企业仍处于“起步阶段”或“停滞阶段”（见图2）。软件样本企业累计占比样本企业累计占比设备、元器件与半导体航空航天与国防生物制药全行业均值2025年BFFxAI成熟度评分四、全新研发生态以及市场准入与分销模式重构将重新定义竞争优势（一）人工智能打破研发资源稀缺困局，重塑企业研发差异化竞争模式II期临床试验安全成功率历史平均水平人工智能设计的分子这一转变是可量化的。全球人工智能药物研发市场年增速约为25%，人工智能分子设计将早期研发周期从四到五年压缩至一年以内，同时大幅提升早期临床成功率（见图3）。已上市已上市III期临床试验II期临床试验I期临床试验因此，在生物医学研究领域，人工智能正在改变研发节奏，它能够获得数量庞大的科研假设、药物靶点和候选分子，其规模已经超出各类机构与产业生态体系实际承接、推进的上限。这种转变并未彻底破除研发束缚，而是将核心瓶颈向下游环节转移。此外，研发模式逐步脱离割裂式临床阶段的划分，转向全周期持续学习体系，打通临床试验数据、真实世界证据与患者长期预后数据。这套模式下，数据洞察不仅可用于药品申报，还可用于迭代优化疗法、调整研发策略，并为后续的创新周期提供指导。1、人工智能赋能型科研引领者其中一条战略路径是成为人工智能赋能型科研引领者：深耕科研深度，将其视作核心战略资产；同时借助人工智能拓展、完善生物学机理认知、转化医学研判以及实验经验积累。尽管技术不断进步，治疗领域的发展仍受限于致病因果机制认知短板。“2035靶标计划”数据显示，迄今为止，仅有约5%的人类蛋白质组成功成为药物开发靶点。因此，该战略的核心理念是：即便人工智能扩大了可验证假设的范围，持久的竞争优势依旧建立在深层次的生物学认知之上。这一逻辑同样适用于医疗技术行业。在该领域，差异化优势来源于诊疗专业知识系统化积累、依托真实世界数据优化设备性能，以及在治疗系统当中嵌入自适应智能模块。在上述两个领域中，核心竞争分水岭不在于产出规模，而在于能否将人工智能发现的信号转化为具有可靠性、可信度的洞察，以此优化下游成果。人工智能赋能型科研引领者模式，正在重塑传统的研发范式，且拥有全新的运行逻辑。其核心目标并非获取更多资产，而是提出更有价值的问题、设计高效实验，尽早降低研发不确定性。因此人工智能是科学推理的增效工具，而非替代品。该模式之下，科研人才依旧处于核心地位，但岗位职责发生转变。科研人员不再以提出科研假设为主，转向对人工智能得出的研究洞察进行筛选梳理、深度研判与验证。仅上海一地规划建设的生命科学地产建筑面积达7.8万平方米以上2024年在中国获批的新药数量90多项2024年由中国企业发起的临床试验占全球总量的百分比约30%中国从药物发现到人体临床试验启动所需时间仅为全球行业平均水平的一半级人工智能发展战略以及集中整合医疗健康数据预计至2030年复合年增长率为8%包括印度血清研究所等龙头企业3000家生产工厂总数达1万多家（其中650家符合美国食品药品监督管理局标准）有利的监管环境，包括《人工智能治理指南且负责任的落地应用）>7.8万>10000家3000家>90项~30%夯实深层次科研实力不仅需要投入大量资源，同时对企业文化有着极高要求，因此，该战略也存在较大风险。企业需要平衡探索性基础研究与管线纪律，避免为追求短期效率而削弱核心专2、资产整合者如今，行业创新来源日趋分散。2021至2023年，医疗人工智能领域近60%的投资来自风险投资，10%来自大型科技企业，而生物制药企业的投资占比不到5%。此外，前20大制药企业约45%的药物研发管线源自外部实验室；这一现象表明原生人工智一。，，、，一,。一一一,、,。一,,一,。、、,,、。、、,。、,、。。、。、,、、--、。一--。，、。，一一--一一,、、。,、、，、、，一,、。，。，,。、，。-)。，。,,。,、、一。，一,。一一,、一。。。。--。-。。一。，,、。一-、-、,。、、,