《2026 生物技术 AI 报告》

Benchling 这份 2026 年初发布的《2026 生物技术 AI 报告》想回答的是一个很具体的问题：在生物技术公司的研发流程里，AI 到底走到了哪一步——哪些用法已经真的被科学家日常依赖，哪些还卡在原地，卡住的原因又是什么。它值得现在看，是因为报告给出的判断并不是「AI 将改变药物研发」这类远景叙事，而是一个时间点上的切片：首个 AI 设计的药物尚未上市，但研发流程上游的决策方式已经在变。换句话说，这份材料的价值在于区分「已经落地的」和「仍在试点失败的」，而这个区分对正在配置 AI 预算的团队来说，比任何预测都更有参照意义。

报告的经验基础是 2025 年 11 月对约 100 家生物技术与制药机构的一次调研，所有受访者都已在研发中实际使用 AI，且必须满足「今天就在用」这一门槛才能入选。样本覆盖美国与欧洲，受访者来自发现研究、工艺与分析开发、生物分析科学、动物安全与毒理等职能，身份包括科学家、技术专家与高管，机构规模与类型上兼有大药企与千人以下的生物技术公司。报告明确说明，这不是一份泛行业情绪调查，而是对「生物技术 AI 领先者」具体实践与优先级的观察；调研由独立研究机构与专家网络执行以保证客观性。在所有受访者中，62% 表示在研发中常规使用 AI，38% 则用于更有针对性、高度特定的场景。

最扎实的一组发现是「杀手级应用」的名单与采用率：文献综述与知识提取 76%、蛋白结构预测 71%、科学报告撰写 66%、靶点识别 58%。这些用例之所以率先跑通，报告给出的解释是它们运作在数据干净且本地化的地方，结果容易验证，并且能自然嵌入科学家既有的工作流。与之对照，采用率在生成式设计（42%）、生物标志物分析（40%）、ADME 预测（29%）和 IND 申报（24%）等环节明显下降，限制更多来自数据环境而非模型本身——在这些领域，数据散落在十几个系统里，关键元数据常常缺失，验证输出所花的时间甚至可能超过做实验本身。由此可见，采用率的高低并不对应任务的技术难度，而对应数据是否就绪。

在收益侧，报告给出的数字同样具体：已经采用 AI 的机构中有一半报告靶点周期缩短，56% 预期两年内实现可观的成本下降，42% 看到科学模型带来准确率与命中率的提升。考虑到这一领域开发周期长达 10 至 12 年，报告认为上游的改进会复利式累积，更快的循环、更好的决策与更少的死胡同意义重大。工具习惯方面，89% 的受访者把 copilot 或推理工具作为查询数据的首选入口，66% 表示过去一年对 LLM 输出的信任度上升；外部数据的使用在加速，77% 依赖外部数据，71% 今年增加了使用量。试点失败的头号原因被归结为数据质量与可获得性，其次是知识产权与合规摩擦。

组织层面的变化可能是这份报告最容易被忽略的部分。AI 人才最主要的来源是内部技能提升（67% 提及），远超从科技行业招聘（21%）；集中式 AI 团队搭配嵌入研发的专家正成为标准做法，AI 领导权最常落在研发部门内部。在自建与采购的取舍上，团队倾向于在生物学真正独特的环节自建模型（55% 提及），而更常见的是采购成熟组件（60%），仅三分之一将开发外包。领先团队还在用 AI 加速器、跨学科冲刺小组来快速测试、验证并尽早失败，同时培养能在生物学、AI 与商业价值之间做翻译的新角色。这意味着当前的进展是「广而不深」——多数用例仍停留在预测类和干净本地数据上，下一波工作流编排、制造优化、多模态模型与早期 co-scientist 系统，对数据连接与集成的要求要高得多；报告认为，投资于互联数据、混合型人才与现代工作流的组织，才可能把当下的势头转成持续累积的发现系统。

读这份材料能拿走的东西比较明确：一份已被验证的高采用率用例清单，一组可对照的采用率数字，以及一个关于失败原因的排序——数据质量与可获得性排在模型能力之前。它也能帮读者判断自己所处的阶段：是在追那四个已经跑通的场景，还是准备啃生成式设计与申报这类数据环境更差的硬骨头。边界同样需要说明：样本约 100 家机构、全部位于美国与欧洲，且按定义只包含已在研发中使用 AI 的组织，因此它反映的是领先者的实践分布，而不是全行业的平均水位；报告呈现的是问卷中的自述数据与预期（例如 56% 的成本下降是「预期」而非实测），并不构成对具体工具效果的独立验证。

Biotech AI Report Breakthroughs, bottlenecks, and the power shift shaping biotech’ s AI future A handful of tools have broken out of pilot mode and become everyday parts of R&D for biotech AI leaders. These are the use cases scientists now trust and rely on: literature review and knowledge extraction (76% adoption), protein structure prediction (71%), scientific reporting (66%), and target identification (58%). These early ‘killer apps’ succeed because they operate where data is clean and local, results are easily verifiable, and they fit naturally into a scientist’ s workflow . AI is transforming R&D long before the first AI-designed drug. Biotech is hitting a ceiling with AI in complex, regulated science. AI in biotech has found its first ‘killer apps. ’ The effects of AI are showing up earlier in the pipeline, where decisions about