过去一年中，人工智能（AI）的进步令人目不暇接，我们都在期待下一个被打破的基准和生物学中可以解决的新问题。然而，生物制药行业对AI的期望同样伴随着漫长的旅程和技术的诸多不确定性。在2025年的生物制药科技状态报告中，我们深入了解了公司如何实际采用AI及相关技术，以支持其AI驱动战略。无论是在大型还是小型生物制药公司，行业正在努力应对AI准备度，调整文化、技术和系统，以实现AI的大规模应用。2025年，故事将不再是关于AI的炒作，而是关于AI的准备度。
大型生物制药公司：大举押注AI
尽管AI在药物发现和研发周期中带来的全部益处尚未完全显现，但大型生物制药公司并未采取观望态度。大型生物制药公司的AI采用率几乎是小型公司的三倍（67% vs 23%），AI/机器学习（ML）在其未来三年的投资优先级中排名第二，仅次于研发数据平台。这种承诺反映了高层领导对AI变革潜力的信心：一半的大型生物制药受访者报告称，高层推动了AI/ML的采用，而小型生物制药公司中这一比例仅为28%。
在2025年，我们可以预期看到大型组织——凭借其丰富的资源和规模优势——进一步整合AI，以缩短里程碑时间和加速发现管线。与此同时，大型生物制药公司的规模也是一把双刃剑。这些公司正面对着定制化和脱节的软件、数据孤岛和系统的复杂迷宫，同时进行数据的集中和结构化以适应AI/ML的应用。然而，它们高度动机解决这些数据和系统挑战，因为相信AI将对速度产生实质性影响：四分之三的大型生物制药受访者预计，如果AI在其组织中全面部署，将在12至24个月内显著影响里程碑时间。
小型生物制药公司：专注目标，新兴机会
虽然一些小型生物制药公司，尤其是“科技生物”公司，围绕AI驱动的战略建立，但大多数公司对采用支持技术采取了审慎的态度。重新配置以适应AI通常伴随着显著的成本和风险，可能导致注意力从核心科学目标转移，因此许多小型公司将其AI使用限制在试点项目和概念验证项目中。结构性障碍加剧了这种审慎的做法，53%的受访者表示招聘技术人才的能力有限，42%指出获取高质量、结构化的数据和元数据存在挑战。
尽管如此，小型生物制药公司仍然认识到技术在改善研发成果中的价值和重要性。近70%的受访者预计，如果在未来12至24个月内全面采用研发数据平台、科学软件和互联实验室仪器等支持技术，将显著提高质量和减少人为错误。然而，实施解决方案的成本往往限制了较小组织的更广泛采用。
展望2025年，小型生物制药将继续采取审慎且投资回报驱动的技术采用方式。与此同时，开源工具和可访问的AI框架的兴起有望拉平竞争环境，为小型公司提供新的竞争和创新机会。
弥补AI准备度差距
AI准备度——涵盖人才、数据基础设施和统一工作流程——仍然是行业的重大障碍。只有14%的大型生物制药公司受访者报告其组织在所有关键方面（即人才、数据捕获、处理和生成以及最终的统一和迭代工作流程和必要的计算能力）为AI做好了准备。甚至更少的小型公司受访者达到这一标准，仅占3%。在2025年，公司可能会直接应对这些差距：
- 人才获取：大型生物制药公司将继续从外部行业（如科技）招募AI专家，招聘趋势显示来自Nvidia、Nike和Google等公司的顶尖人才。小型公司将强调其使命，吸引被快速发展的高影响力生物技术初创公司环境吸引的专业人士。
- 湿实验和干实验集成：大型生物制药公司受访者认为AI准备度的最大差距在于统一湿实验和干实验工作流程（41%的准备度）。在2025年，预计将有更多公司采用集成结构，使用共享记录系统并扩展湿实验操作以匹配干实验输出。这些领域的进步可以解锁更迭代和混合/计算方法的研发。
研发的未来：大规模应用AI
2025年将是生物制药公司大规模应用AI的一年。对于处于前沿的组织而言，准备度意味着转变研发流程，利用连接系统，并确保湿实验和干实验协同运作。优先进行基础投资的公司——例如研发数据平台、结构化和集中化的数据和元数据捕获以及云连接工具——将在AI准备度和部署方面领先。
然而，AI的影响不仅限于个别公司。AI技术的广泛应用有可能彻底改变行业，加快并更成功地开发新药。为了使这一承诺成为现实，生物制药社区必须合作解决结构性挑战，普及高级工具的使用，并建立能够支持这些进步的劳动力。
生物制药行业的人工智能集结不仅仅是追逐短暂的趋势，而是为持久转型奠定基础。到2025年底，我们预计AI准备度将取得实质性进展，领先的公司将展示如何通过战略性投资和组织变革释放AI的全部潜力。对于生物制药行业来说，这不仅是技术进步的问题，而是更快、更经济地为患者提供更好的药物，并重塑医疗保健的未来。
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