2025年中国AI4LS行业发展蓝皮书.pdf
中国AI4LS行业在蓬勃发展，正处于从技术追随到范式引领的转变阶段。其核心在于科研、产业和创新三重驱动的协同效应。
**科研驱动：**
中国在人工智能与生命科学交叉研究领域投入巨大，科研产出快速增长。AI在蛋白质建模、基因组学、药物研发等关键领域展现出巨大潜力。传统方法在数据解读、模型构建等方面的局限性，正在被AI技术逐步弥补。
**产业基础：**
庞大的医药健康市场需求、完善的供应链体系以及政策层面的大力支持，为AI4LS提供了坚实的应用场景与资源保障。
**创新能力：**
本土企业在AI与生命科学融合方面展现出强大活力，特别是在跨学科团队协作、算法与实验平台的紧密结合以及成果转化等方面。
**技术发展与应用场景：**
AI4LS技术正重塑生命科学研究范式，其核心技术支柱包括数据、算法、算力、知识和团队。AI赋能的应用场景广泛，从靶点发现、苗头化合物发现、先导化合物优化、成药性优化、临床前验证，到基因组学与个性化医疗、合成生物学与生物制造，AI正逐步渗透并重构多个科学领域的研究模式。
在药物研发领域，AI正逐步优化药物研发流程，提高效率、降低成本，加速创新药的开发。
在基因组学与个性化医疗领域，AI能够重塑基因组学的数据理解与决策方式，推动个性化医疗迈向智能化。
在合成生物学与生物制造领域，AI能够实现从代谢通路设计到酶工程改造与发酵工艺优化的智能化加速与精准控制。
**关键挑战与应对策略：**
AI4LS领域面临数据质量、技术透明性、跨学科融合、伦理法规与生态建设等多方面的挑战。
* **数据与技术挑战：** 解决数据标准化、模型可解释性与工程可控性、算力基础设施建设等问题。
* **科学融合挑战：** 构建统一的跨模态知识表示框架，加强跨学科人才培养，建设联合攻关平台。
* **伦理与法律挑战：** 构建AI伦理评价与算法透明性框架，完善相关法规。
* **生态与系统挑战：** 完善标准体系、推动开源共享、构建多层次人才培育与引进机制。
**商业模式与平台型企业：**
中国AI4LS企业正积极嵌入医药产业链，通过“验证+协作”、“标准+接口”、“整合+落地”的深度产业合作路径，加速技术落地转化与商业模式构建，正逐步形成联合开发、平台定制和实验室整体解决方案等多元商业路径。
跨领域协同和技术复用，正在催生生态级的平台型企业。
**未来趋势：**
中国AI4LS行业在产业合作、跨界融合与自主创新的协同驱动下，正加速形成全球竞争力，迈向从技术追随到范式引领的转变。
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