报告由世界经济论坛联合波士顿咨询 2026 年 5 月发布，聚焦 AI、生成式模型与互联数据对生命科学全产业链的结构性重构，指出行业已从数字化单点优化迈入价值链重塑阶段，企业必须做出清晰战略取舍才能构筑长期竞争优势。

当前 AI 已深度渗透研发、生产、商业化全链路，实现显著效率提升：分子设计周期由 4-5 年压缩至 8 个月，临床试验延期缩短 38%，AI 设计药物一期临床成功率提升至 80%-90%。但行业成熟度偏低，仅 29% 生物制药企业、34% 医疗科技企业完成 AI 规模化落地，多数企业仍停留在试点阶段，仅靠流程改良无法应对行业变革。

报告提出行业两大核心结构性变革。一是研发逻辑重构：AI 打破靶点、实验、数据等资源稀缺瓶颈，药物发现通量大幅提升，全球 AI 药物发现市场年增速 25%，超 60 款 AI 研发药物进入临床。行业瓶颈从上游药物发现转移至临床开发、成果转化、监管审批下游环节。企业可选择三类差异化研发战略：1. 人工智能支持型科研引领者，深耕底层生物学研究，依托 AI 挖掘疾病机制，适合布局复杂慢病、肿瘤赛道；2. 资产整合者，依托生态筛选外部创新管线，凭借审批、商业化能力完成资产价值兑现，赛诺菲收购 Formation Bio 管线是典型案例；3. 开发引擎，以高通量自适应临床转化能力为核心，承接多方创新资产，提升临床成功率。三类路径不可均等布局，否则会出现战略稀释。

二是市场准入与分销模式重塑。生成式 AI、数字渠道催生三条并行商业化路径：其一优化医疗机构渠道，深度嵌入医院诊疗系统，以临床价值、控费成效巩固医护端核心话语权；其二搭建直达患者平台，Z 世代超八成人群更信任 AI 辅助诊断，企业通过数字平台提供健康管理服务，开辟自费市场，但需严控数据伦理与算法偏见；其三颠覆传统分销渠道，亚马逊药房等新玩家入局，传统渠道中间商截留大量利润，企业需适配电商、物流平台全新定价与合作逻辑。

报告强调行业转型离不开公私协同。监管规则、医保报销、数据治理决定 AI 商业模式规模化上限，当前全球监管适配速度滞后技术迭代，数据合规、真实世界证据认定、跨境监管差异均带来不确定性。公共部门需同步完善 AI 治理、临床证据标准与数据共享机制，私营企业需主动对接政策框架。

最后报告给出两大核心建议：企业需摒弃零散数字化项目，搭建贯通研发、临床、上市全周期的一体化数据底座，深度联动产业生态；管理层必须基于重构后的价值链明确赛道取舍，平衡内部自研、外部收购与临床转化能力。未来行业竞争不再是渐进式效率比拼，而是全链路 AI 体系与清晰战略定位的综合较量，主动重构模式、联动公私体系的企业方能主导行业新格局。