毕马威报告：生成式AI如何重塑中国生命科学产业

2024年起，生成式人工智能正以空前迅猛的势头融入中国生命科学产业的全链条环节。从新药研发到临床试验，从医患互动到品牌推广，GenAI不仅显著优化了作业效率，更深度重构了行业创新范式与竞争生态。毕马威最新发布《释放潜力：生成式人工智能对中国生命科学行业的影响》报告，全面剖析该趋势的发展动因、现实进展、典型场景、资本流向、潜在风险及演进方向。本文聚焦报告核心观点，凝练关键发现，展现GenAI对我国生命科学领域的系统性变革力量。

报告显示，中国在生命科学领域GenAI相关专利申请量高居全球首位，累计达3181件。同时，中国占全球生命科学GenAI市场约三分之一份额，2024年市场规模为5750万美元。

这一领先地位，源于国家战略引导与底层技术突破的双重支撑。自2020年起，国家卫健委、药监局、科技部等部委密集出台政策，加快AI在医药健康领域的标准制定与场景落地。2025年印发的《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的指导意见》明确要求，至2027年建成若干临床专病大模型及智能体示范应用；2026年初发布的《"人工智能+制造"专项行动方案》则进一步聚焦智能诊疗设备、脑机交互、AR/VR可穿戴等前沿方向的产业化路径。

但需理性看待“领先”二字。换算为实际规模，5750万美元相较生命科学整体数千亿美元体量，凸显两点事实：GenAI渗透仍处萌芽阶段，中国虽起步靠前，但整个赛道尚在筑基期。

报告对2019—2025年中国生命科学AI领域私募股权与风险投资数据展开深度挖掘，揭示资本热度的阶段性演变。2019至2021年，市场情绪高涨，融资额与项目数持续走高，于2021年见顶。此后逐步回归审慎，资金更倾向已通过临床验证、取得监管许可或具备海外商业化能力的成熟型项目。

从融资阶段分布看，2025年B轮及之后项目数量占比近半，较2024年上升10.2个百分点，而2019年该比例仅为33.3%。资本正加速向中后期聚集，优先选择技术变现路径清晰的标的。

细分赛道中，AI驱动的医疗器械类项目数量最多（479起），但单笔平均融资额仅0.96亿元，明显低于生物医药领域的2.34亿元。后者单笔金额最高，反映资本市场对高技术门槛、长研发周期的创新药方向赋予更高长期估值。

报告采用"4E框架"评估GenAI在生命科学各环节的应用成熟度。目前，分子建模、靶点识别、语音图像分析等应用已趋成熟，临床试验设计与药品推广等场景亦快速推进。

实践案例显示，某本土生成式AI制药企业依托自研平台，完成全球首个全程AI主导的TNIK小分子抑制剂开发——从靶标锁定到临床前候选物确认全程无人工介入，将传统4.5年周期压缩至12–18个月。国际药企方面，AI应用于GLP-1类I期试验受试者筛选，使I期成功率提升20%；另有企业融合AI视觉与数字孪生技术，实现单抗产量跃升50%。

上述实例印证：GenAI正由辅助角色升级为驱动产业变革的核心引擎。

报告指出，国内创新药企与跨国巨头在GenAI落地策略上呈现鲜明分野。本土企业多采用"自主构建"路径，打造专属AI平台，覆盖研发全流程，直接赋能自有管线；跨国企业则偏好"开放协同"模式，联合科技公司共建实验室、与AI新锐联合攻关，整合算力、算法与数据资源，实现端到端赋能。

两类路径各具优势：自研保障核心技术自主与数据安全；合作模式更具弹性、成本更低，利于快速引入前沿能力。报告强调，决定成败的关键，在于能否将AI能力深度嵌入核心业务流程。

尽管前景广阔，报告亦坦率指出当前GenAI在生命科学落地所面临的多重瓶颈。

数据安全与合规是首要制约。GenAI训练高度依赖真实患者数据，涵盖基因序列、电子病历等高度敏感信息，而我国个人信息保护配套法规体系仍在完善中。

模型可解释性不足与AI幻觉问题同样突出。医药研发强调“全过程可溯、结果可验”，但GenAI固有的“黑箱”属性难以完全满足该要求，其生成的虚假信息或错误推论可能引发临床偏差与监管风险。

基础设施与算力短板在国内尤为紧迫。当前生物医学数据标注体系薄弱、术语标准不一，中文医疗文本电子化率偏低，大量高质量数据沉睡于孤立系统。叠加GenAI对高性能算力的刚性需求，与国产高端芯片供给缺口形成双重掣肘。

此外，报告亦关注生物安全与技术两用风险——若AI增强的合成生物学工具遭滥用，可能诱发不可控后果。最后，既懂生物医药又通AI工程的复合型人才严重匮乏，制约技术向生产力的有效转化。

面向未来，报告提出六大演进趋势：由支持工具迈向核心驱动力、协同创新实验室规模化建设、量子机器学习启动商业试点、产业协作生态加速迭代、区域发展竞合加剧、个体化诊疗纵深拓展。

对长三角人工智能联盟成员单位而言，本报告提供了一幅精准坐标图：中国已在生命科学GenAI赛道占据先发位置，但“领先”本质是“早布局”，而非“强领先”。下一阶段比拼重心，将从“是否参与”转向“是否用深”——数据治理水平、跨职能协同效能、合规体系建设质量，方为真正决胜之钥。

本解读依据毕马威《释放潜力：生成式人工智能对中国生命科学行业的影响》（2026年3月版）整理，欲获取完整分析请参阅原报告。

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