2025中国AI4LS行业发展蓝皮书

摘要 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。 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。 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。 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。 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。 目录 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----------------------17 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 3.1.1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5.2望石智慧5.3予路乾行5.4剂泰科技 ----------------------60----------------------62----------------------64----------------------66 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 1.1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） 科研四范式与AI工具的碰撞 图灵奖得主Jim Gray提出，将科学研究分为四类范式，揭示了人类认知世界的四次方法论革命。依次为几千年前的经验科学，主要通过感官或简单工具记录自然现象，依赖实验观察与经验总结；几百年前的理论科学，使用数学模型或归纳法构建理论，强调逻辑演绎与普适性规律；几十年前的计算科学，主要利用计算机模拟复杂的现象，解决解析方法难处理的非线性问题；今天是数据探索，统一于理论、实验和模拟，数据依靠信息设备收集或模拟产生，依靠软件处理，用计算机进行存储，使用专用的数据管理和统计软件进行分析。从经验观察到数据探索，每一范式均建立在前一范式基础上，同时突破其局限：经验科学受限于主观观察，理论科学突破经验局限但面临验证难题，计算科学弥补理论验证的不足，数据探索则通过海量数据揭示传统方法难以捕捉的复杂规律。 随着人工智能在研究和生产上的渗透，科研流程也在发生变化。AI不断刷新数据的获取和处理速度，通过数据、算力、算法的深度耦合，更快、更准确地理解复杂问题环境，其与人类相似的学习能力大幅提高了科学研究的效率，给现有的科学研究方法带来巨大变革。在AI的加持下，当前的科学研究正向第五范式——以AI为核心的智能化科研方向进化，体现了人类现代科学认证体系的深度、广度、方式和效率的演进。 1.2 AI4S定义解析 AI技术具有工具属性，服务于人类已有知识框架下的效率提升。而AI4S是从工具到范式的质变，利用机器智能加速科学进程、提高研究效率并推动成果转化，从而拓展人类认知边界 AI4S范式的核心定义 AI for Science所代表的下一代科学范式是指融合机器学习、深度学习等人工智能技术，分析处理多维度、多模态、多场景下的模拟和真实数据。不同于传统计算机，其作用仅能代替人类完成复杂繁琐的计算。AI更加追求“智能”，希望计算机能够模拟人类思考，从而进行学习、推理与决策。AI4S将四个发展阶段的科学研究方法有机结合，使用已知的科学规律进行建模，同时又挖掘海量数据的规律，在计算机的强大算力的加持下，进行科学问题的研究。 值得强调的是，AI4S范式被进一步沉淀为可落地的“智能化科研工作流”，可以打破既往“提出问题-验证假设-发布成果”的线性链条，而是一个非线性、动态演化的系统。环节之间相互作用和反馈：选题方向的变化可能引发对数据结构或算力平台的全新需求；基础设施的升级又可能激发更复杂问题的提出；模型推理与实验验证过程中的反馈信息，能够直接回溯优化前端的数据处理、建模策略甚至问题定义本身。此外，该系统具备高度适应性，能够根据科研进程、技术进步或外部条件的变化灵活调整路径，实现真正意义上的自我迭代和智能协同。 AI4S范式的技术路径 自文艺复兴以来，科学研究的演进始终沿着数据驱动与模型驱动两条并行的范式展开。在统计学方法与机器学习技术的推动下，数据驱动的范式演变为解决复杂问题的利器，尤其在缺乏明确理论框架的场景中。然而，这种经验主义方法论固有的“黑箱”特性，导致其难以对结论形成机理层面的解释。与之形成对照的是，模型驱动研究始终坚守第一性原理的探索传统，通过揭示自然界的底层规律推动理论科学的突破性发展。苦于计算量巨大，在需要使用这些原理时，人们往往陷入空有理论而无法使用的境地。 人工智能技术破解传统范式所面临的发展瓶颈，更开创性地将两者深度融合。即借助算力将模型驱动和数据驱动深度融合，形成AI4S系统工程。从“数据”中提炼经验性“原理”，也使用“原理”来仿真模拟出“数据”。相较于其他领域如自然语言处理中大模型对符号关联的浅层建模，AI4S所实现的机理层融合使得复杂的系统研究成为可能。 1.3 AI4S应用领域 AI4S通过数据、算法与算力的深度融合，逐步渗透并重构了多个科学领域的研究模式，从生命科学、材料科学到地球科学、能源领域，AI正成为推动创新发展的重要引擎 中国AI4S的市场规模及未来预测 目前中国市场仍处于初期发展阶段，但表现出显著的增长潜力。截至2023年，中国AI4S市场规模已达到47亿元人民币，涵盖药物研发、合成生物学、基因测序、材料开发及电池与储能等核心领域，预计2025年将达到60亿元。从中长期发展来看，随着AI4S迈入3.0阶段并扩展至更多学科，市场规模有望突破千亿元体量，并在2070年达到1,499亿元人民币，发展成为战略新兴产业。 从生命科学中的蛋白质结构预测，到材料科学中的新型配方设计，再到地球科学中的气候建模与能源系统优化，AI正深入嵌入科学发现与工程实践的各个环节。跨领域的深度应用不仅体现了AI4S技术的普适性和潜力，更为未来更广泛、更深入的科学创新奠定了坚实的基础。 1.3 AI4S应用领域 AI在多个领域提升效率与创新，尤其是在生命科学中，AI4LS与生命科学核心需求的契合促成了从基础研究到临床转化的全面加速 生命科学是AI4S展现价值的理想领域之一 AI4S的应用边界正迅速从单一学科拓展至多学科协同，涵盖从物理、化学到地球科学、工程技术等关键领域。在这一广泛赋能的背景下，某些领域因其独特的科研特征与产业需求，成为AI4S能力释放最为彻底、价值体现最为显著的代表。其中，生命科学因其数据基础深厚、问题复杂度高与应用前景广，正逐步确立其作为AI4S最理想应用场景之一的地位。 生命科学领域的研究对象具有极高的复杂性与多样性，从微观的分子结构到宏观的生理过程，往往面临数据过于庞大、变量关系难以解析以及研发周期漫长等诸多难题。而AI4LS恰好具备处理多维复杂数据的天然优势，快速发现隐藏在海量数据背后的潜在规律，并将这些规律转化为精准的预测与优化策略，大幅提升研究与产业开发的效率和成功率，驱动生命科学领域的创新变革。 更广的跨尺度整合 更准的模拟预测能力 •生命过程本质上是多尺度、多层级的复杂系统，分子、细胞、组织与器官间存在许多非线性耦合的关系，AI4LS能够完成跨尺度层面精准模拟模型的构建，将人体系统转化为AI知识模型，推动系统生物学发展。 •在蛋白质结构预测方面，AI4LS模型已经实现了接近实验分辨率的三级结构预测，为靶点发现和生物设计提供指导；同时，