2026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_18页_5mb

生成式人工智能对中国生命科学行业的影响总结

核心内容

生成式人工智能（GenAI）正在迅速改变中国生命科学行业的研究、临床开发和其他垂直领域，推动中国成为全球生命科学创新的重要中心。GenAI的应用不仅提升了药物开发的效率，还优化了医患互动和临床试验流程，同时带动了行业内的技术革新与投资增长。

主要观点

• 技术驱动创新：GenAI在药物发现、分子设计、临床试验优化、患者参与和市场营销等方面展现出强大潜力，缩短研发周期，提高效率。
• 政策支持：中国自2020年起加强了对GenAI在生命科学领域的政策支持，推动标准化建设、技术创新与应用落地，以促进AI在医疗健康领域的合规与安全应用。
• 行业增长：中国在生命科学GenAI专利申请方面处于全球领先地位，拥有3,181项专利，2024年GenAI市场规模达到5,750万美元，占全球三分之一。
• 投融资变化：近7年，中国生命科学与AI融合的融资市场经历了从快速升温到回归理性的转变，资本更关注技术变现能力和成熟项目。
• 应用成熟度：GenAI在药物研发、临床试验和患者参与等领域已逐步成熟，部分应用进入成型阶段，如医学写作、医学信息处理等。
• 风险与挑战：包括数据隐私和安全、模型可解释性不足、泛化能力受限、生物安全与两用风险、基础设施不足和人才短缺等问题。

关键信息

技术应用现状

• 药物研发：GenAI在分子设计、药物发现、靶点识别和临床试验优化方面发挥重要作用，缩短研发周期，降低成本。
• 患者参与：通过自然语言处理（NLP）和图像识别技术，GenAI提升了患者体验和医患互动效率。
• 市场营销管理：GenAI平台简化内容供应链，优化营销策略，提高市场推广效率。
• 生物技术与AI融合：AI技术被用于从研发到生产质量控制的全生命周期，推动生物技术行业创新。

政策支持

• 标准化与安全：政策推动了AI在生命科学行业的标准化和安全应用，包括建立高质量数据集、制定应用标准和加强数据安全监管。
• 应用场景落地：政策强调推动AI在医疗卫生领域的应用，如智能诊断、健康管理、医保服务等，提升基层医疗能力。
• 创新支持：鼓励AI与生物医药的深度融合，支持高端化、智能化、绿色化和融合化发展。

投融资情况

• 趋势变化：从2019年到2025年，投融资市场经历了快速升温到回归理性的过程，资本更关注技术成熟度和商业化潜力。
• 细分领域分化：AI制药在融资金额和项目数量上领先，而医疗器械和医疗技术则处于早期验证阶段。
• 投资轮次：2025年，中后期项目融资占比显著上升，表明市场对技术变现能力的认可度提高。

风险与挑战

• 数据隐私与安全：GenAI依赖大量患者数据，涉及高敏感信息，数据泄露和隐私保护成为主要风险。
• 模型可解释性不足：AI生成的结论和数据难以追溯，存在“AI幻觉”风险，影响临床和法规合规。
• 泛化能力受限：许多模型在实验室环境中表现良好，但在真实临床场景中仍需验证。
• 生物安全与两用风险：AI驱动的生物工具可能被用于合成病原体或设计毒性分子，存在生物安全风险。
• 基础设施与算力瓶颈：生命科学基础设施存在“重建设、轻共享”问题，算力资源分布不均，影响技术应用。
• 人才短缺：缺乏兼具生命科学与AI技术背景的复合型人才，影响技术转化效率。

未来展望

• 技术演进：GenAI将从辅助工具演变为药物研发的核心引擎，深度嵌入研发、生产、商业化全链条。
• 协同实验室体系：通过AI模型、AI Agent和自动化实验室构建闭环研发流程，提升研发效率。
• 量子机器学习：量子计算与AI结合有望解决高维生物数据计算难题，推动技术商业化。
• 行业生态重构：行业整合加快，大型制药企业与AI初创公司之间的合作与并购增多，高校与科研机构成为创新驱动力。
• 区域竞争：欧美维持领先地位，而中国、印度等新兴市场加速追赶，形成激烈竞争格局。

行业生态与区域竞争

• 中国优势：凭借高专利量和政策支持，中国在GenAI生命科学应用方面处于领先地位，推动全球标准的制定。
• 欧美动态：欧美国家继续巩固其在全球AI制药领域的领先地位，通过政策扶持和资金投入保持优势。
• 新兴市场：中国、印度等国家加快追赶步伐，推动本土企业与国际巨头之间的合作与竞争。

政策摘要

• 2026年1月：工信部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，推动智能医疗装备创新。
• 2025年11月：国家卫生健康委等五部门发布《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，推动AI在基层医疗和专科诊疗中的应用。
• 2025年8月：国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动AI在居民健康助手、辅助诊疗和医保服务等场景的应用。
• 2025年4月：国家卫生健康委等六部门印发《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，推动医药工业数智化转型。
• 2024年11月：国家卫生健康委等三部门发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确AI在医疗领域的应用场景。
• 2024年7月：国家中医药管理局、国家数据局发布《关于促进数字中医药发展的若干意见》，推动AI与中医药的结合。
• 2023年7月：国家互联网信息办公室等七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，规范GenAI服务管理。
• 2023年3月：中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》，推动“互联网+医疗健康”发展。
• 2022年11月：国家卫生健康委等三部门发布《“十四五”全民健康信息化规划》，强调AI在提升医疗服务质量和效率中的作用。
• 2022年7月：科技部等六部门发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，推动AI在医疗影像、临床诊疗等场景的应用。
• 2022年3月：国家药监局器审中心发布《人工智能医疗器械注册审查指导原则》，规范AI医疗器械的技术审评。

联系方式

• 于子龙
  生命科学行业主管合伙人
  毕马威中国
  电话：+86（10）85533588
  邮箱：cz.yu@kpmg.com

• 季刚
  生命科学行业数字化赋能业务合伙人
  毕马威中国
  电话：+86（10）85084430
  邮箱：andrew.ji@kpmg.com
  网站：https://kpmg.com/cn/zh/about/office-locations.html

总结

生成式人工智能正在深刻影响中国生命科学行业，推动技术创新与应用落地。尽管面临数据隐私、模型可解释性、泛化能力、生物安全和人才短缺等挑战，但政策支持和技术进步正助力行业快速发展。未来，GenAI有望成为药物研发的核心引擎，加速从实验室到产业化的转化，同时促进行业生态的重构与区域竞争的升级。