生命科学工程与研发；D脉冲2026

核心观点与关键数据

• 行业挑战：地缘政治不确定性、人才短缺、AI加速、成本与时间压力是重塑生命科学工程的关键力量，导致战略意图与执行准备之间存在显著差距。
• 主要威胁：53% 的受访者将地缘政治不确定性视为主要威胁，57% 认为应对其影响的准备不足；50% 将 AI 视为威胁与机遇并存；43% 指出技能稀缺是重大威胁；82% 报告成本上升，91% 认为创新周期延长。
• 战略重点：65% 的受访者强调合规的重要性（排名首位），18% 将敏捷性列为首要任务，52% 列为第二优先；成本节约（48%）和缩短上市时间（45%）也是重要目标；48% 将拥抱数字技术以创新作为优先事项。
• 应对策略：生命科学领导者主要通过三个主导领域应对挑战：
  1. 提升组织敏捷性：79% 实施灵活运营系统，85% 投资数字工具进行情景规划；但 67% 难以重新分配资源，71% 指出供应链缺乏灵活性，61% 存在内部变革阻力。
  2. 拥抱 AI 与新技术：60% 认为 AI 具有高度变革潜力，68% 相信 AI 能贯穿研发全生命周期，74% 计划增加 AI 投资超 10%；AI 投资激增，但 72% 关注其可靠性与准确性，67% 担忧其环境影响，68% 缺乏内部治理框架。
  3. 转向全球运营模式与获取全球人才：57% 已建立战略导向的离岸/远程卓越中心，77% 计划扩大；76% 已进行特定工程与运营活动的近岸/共同外包，62% 计划增加；83% 计划增加基于绩效的外包，83% 计划扩大离岸卓越中心；80% 投资数字化现代化。
• 转型障碍：结构性、文化和技术障碍制约转型：72% 指出技术专长短缺，43% 指出预算限制；49% 指出组织阻力，58% 指出创新文化薄弱；60% 指出遗留系统集成复杂；67% 指出供应链限制。
• 研究结论：行业亟需采取果断行动，将合规能力化身为竞争优势，将组织敏捷性作为结构性能力，从 AI 实验转向 AI 大规模应用，将全球运营模式视为战略创新能力，并以同等紧迫性解决人才危机。

五大行动建议

1. 将合规打造为竞争优势：投资 AI 驱动的合规自动化，建立全球合规卓越中心，实现并行化、持续化合规。
2. 构建组织敏捷性：投资数字化系统集成、模块化基础设施和文化转型。
3. 从 AI 实验转向 AI 大规模应用：建设支持 AI 规模化的基础设施，制定 AI 治理框架，关注人机协作与变革管理。
4. 将全球运营模式视为战略创新能力：建立领域专长和先进数字能力的卓越中心，采用基于绩效的商业模式。
5. 以同等紧迫性解决人才危机：实施短期 co-sourcing 与长期 workforce 开发、再培训相结合的策略。