本蓝皮书由沙利文发布，全面解析 AI for Life Sciences（AI4LS）行业的发展生态、技术矩阵、应用场景及未来趋势，聚焦 AI 技术对生命科学领域的范式重构与产业赋能，为行业参与者与投资者提供权威参考。
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- 核心定义与演进：AI4LS 是 AI 与生命科学深度融合的新型科研范式，从 “工具辅助” 迈向 “范式重构”，通过数据与机理双轮驱动，实现从 “模仿” 到 “创造” 的跨越。行业发展分为三阶段：2016-2021 年概念导入期（实验模拟）、2021-2026 年基础设施建设期（可预测模型）、2026 年后成熟应用期（自主创新）。
- 多维驱动体系：
- 产业需求：生命科学研发面临实验成本高、周期长、数据孤岛等痛点，AI4LS 成为破局关键。
- 政策支持：国家与地方出台多层级政策，从顶层设计到场景落地，推动技术标准化与产业化。
- 技术支撑：构建 “数据 – 算法 – 算力 – 知识 – 团队” 五大核心技术支柱，形成闭环科研生态。
- 资本赋能：投融资热度回升，2024 年融资总额同比提升 44.8%，资本聚焦技术落地与平台型企业。
- 市场规模：2023 年中国 AI4LS 市场规模达 47 亿元，预计 2025 年增至 60 亿元，中长期有望突破千亿元，覆盖药物研发、合成生物学等多领域。
- 药物研发：AI 重构全流程，涵盖靶点发现、苗头化合物筛选、先导化合物优化、成药性评估及临床前验证，将研发周期缩短 30%-50%。国内管线以肿瘤、代谢疾病为主，67% 处于 I 期，部分项目进入临床中后期。
- 基因组学与个性化医疗：AI 突破传统分析瓶颈，实现单细胞测序解析、表观遗传调控分析、精准治疗决策等，推动从群体疗法向个体定制化治疗转型。
- 合成生物学与生物制造：AI 优化代谢通路设计、酶工程改造及发酵工艺，实现绿色可持续生产，代表企业通过智能化平台提升产业化效率。
- 智慧研发实验室：通过自动化设备、数据中台与 AI 算法，解决传统实验室效率低、数据碎片化、结果不可复现等问题，形成 “感知 – 构思 – 执行” 闭环系统。
- 核心挑战：
- 数据层面：多模态数据缺乏统一标准，数据质量与共享机制不足。
- 技术层面：AI 模型可解释性弱，算力资源分配不均，跨学科融合存在壁垒。
- 生态与伦理：行业标准缺失，复合型人才稀缺，数据隐私与算法合规风险凸显。
- 应对策略：
- 数据治理：推动实验标准化与数据共享平台建设，采用隐私保护技术打破数据孤岛。
- 技术优化：融合知识驱动与数据驱动建模，加强算力基础设施与跨学科协作。
- 生态构建：加快行业标准制定，完善人才培养体系，建立 AI 伦理评价与监管沙盒机制。
- 发展趋势：
- 产业合作深化：通过 “验证 + 协作”“标准 + 接口”“整合 + 落地” 路径加速商业化。
- 平台型企业崛起：技术跨领域复用催生贯通医药、材料、能源的多元化生态。
- 全球竞争力提升：科研、产业、创新三重驱动，孕育具备国际影响力的龙头企业。
- 代表企业：
- 镁伽科技：自主智能体解决方案领先，覆盖智慧实验室与智能制造多场景。
- 望石智慧：多模态 AI 分子生成模型为核心，提供药物研发平台与实体库服务。
- 予路乾行：以分子动力学平台为核心，提供 Hit-to-PCC 一体化研发服务。
- 剂泰科技：聚焦 AI 驱动纳米递送系统，构建 NanoForge 核心平台。
