2025中国AI4LS行业发展蓝皮书

2025蓝皮书中国Al4LS行业发展《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》2《肿瘤分子诊断产业发展蓝皮书》| 2024从工具到范式，AI重塑科研AI4LS正推动生命科学从“工具辅助”迈向“范式重构”，深度融合机器智能与科学原理，突破传统研发瓶颈。它通过数据与机理的双轮驱动，在蛋白质预测、分子设计等领域实现突破，标志着从“模仿”向“创造”的演进。产业需求、政策、技术与资本协同驱动AI4LS发展受产业需求、政策引导、技术矩阵与资本赋能四重驱动：需求端破局生命科学产业所面临的成本、效率与数据瓶颈，国家政策从量到质演进，“数据-算法-算力-知识-团队”五大技术支柱构建闭环科研生态，资本赋能技术壁垒高、商业化路径清晰企业，推动行业健康成熟。场景应用与挑战：多场景落地，挑战仍存AI已广泛渗透至多样化的应用场景并发挥效应，加速药物研发全程、驱动研发实验室实现智能化与自动化升级、赋能基因组学迈向精准医疗、优化合成生物制造全链条。然而，数据质量、算法透明性、伦理法规等系统性挑战亟待解决，需构建针对性策略以实现高质量发展。中国AI4LS发展趋势：逐步从技术追随者向具备全球竞争力的体系构建者转变从产业合作来看，中国AI4LS企业正通过“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。与此同时，AI4S技术的通用性正推动跨领域融合、多场景复制，众多平台型企业加速崛起，构建起贯通医药、材料、能源等产业的多元化创新生态。未来，中国AI4LS企业在科研投入、产业基础和创新能力的三重驱动下，正逐步建立起支撑管线开发、自主创新和全球竞争的系统性优势，孕育出面向国际舞台的行业龙头企业。摘要AI for Life Sciences（AI4LS）正加速构建以数据为核心生产要素的新型科研基础设施。该体系涵盖高通量数据采集、智能算法建模、自动化实验验证与知识图谱构建等关键技术模块，形成创新的研发生态。当前，AI4LS已在药物研发、研发实验室、基因组学、合成生物学等多个前沿领域展现出赋能效应。可以预见，AI4LS将持续引领生命科学向更加高效、精准、可预测的方向演进，成为推动生物经济高质量发展的关键引擎。沙利文谨此发布《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》（以下简称“蓝皮书”），全面解析了AI4LS从科学研究范式演变、多维驱动体系到场景应用落地的全景生态，并系统梳理了技术矩阵、商业模式及未来趋势。通过对高潜力赛道与核心增长动力的深度挖掘，本蓝皮书旨在为相关企业与投资者提供具备前瞻性的市场洞察与战略决策参考。《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》3第一章 AI4LS的概览1.1 科学研究范式演变----------------------061.2 AI4S定义解析----------------------071.3 AI4S应用领域----------------------081.4 AI4LS在生命科学领域的发展历程----------------------10第二章 AI4LS多维驱动体系2.1 产业转型升级需求----------------------122.1.1 湿实验成本及重复性人工操作依赖等问题阻碍科学突破----------------------122.1.2 线性流程与复杂的临床招募及设计制约行业效率----------------------132.1.3 数据规模、高质量数据资源匮乏及数据孤岛形成数据瓶颈 ----------------------142.1.4 伦理压力影响实验进展----------------------172.2 顶层设计与政策布局----------------------182.3 技术矩阵的搭建----------------------222.3.1 数据资源——生命科学领域的“基础设施”----------------------222.3.2 算法平台——从海量数据中萃取科学发现----------------------242.3.3 算力平台——规模化、高速的计算能力驱动算法落地----------------------252.3.4 领域知识嵌入——确保AI模型的输出符合科学规律----------------------262.3.5 复合型团队——支撑系统运行与交叉创新的关键----------------------272.4 AI4LS赛道的资本共识----------------------282.4.1 中国AI4LS投融资情况----------------------282.4.2 AI4LS重点应用领域企业投融资概览----------------------29第三章 场景应用解析和挑战应对策略3.1 AI应用场景：药物研发----------------------31目录《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》43.1.1 靶点的发现与验证----------------------323.1.2 苗头化合物发现----------------------343.1.3 先导化合物优化----------------------353.1.4 成药性优化----------------------363.1.5 临床前验证----------------------373.1.6 AI技术企业与药物管线----------------------383.1.7 药物研发场景的代表性AI企业----------------------413.2 AI应用场景：基因组学与个性化医疗----------------------433.3 AI应用场景：合成生物学与生物制造----------------------463.4 “集大成者”的智慧研发实验室----------------------483.5 AI4LS面临的核心挑战与策略应对----------------------52第四章 中国AI4LS行业发展趋势一览4.1 产业合作推动AI4LS商业化落地----------------------554.2 跨领域协同带动平台型企业崛起----------------------574.3 科研、产业、创新三重驱动下的孕育环境----------------------58第五章 部分中国AI4LS领域的企业介绍5.1 镁伽科技----------------------605.2 望石智慧----------------------625.3 予路乾行----------------------645.4 剂泰科技----------------------66目录5第一章节AI4LS的概览从“工具辅助”至“范式重构”，AI4LS通过机器智能与科学原理的深度融合，重塑生命科学的研究规则《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》《2025中国AI4LS行业发展蓝皮书》61.1 科学研究范式演变图灵奖得主Jim Gray提出的四范式理论为理解科研模式演变提供了经典框架，而当前科学家们正在提出的第五范式——以AI为核心的智能化科研AI for Science（AI4S