全球生命科學人工智能競爭力指數排名: 中國第三

2026-05-13 | 來源: 牛員外 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

一份新出爐的全球排名，把中國推到了一個頗具挑戰性的位置。

深度知識集團於2026年5月發布的《全球人工智能競爭力指數》顯示，在生物技術、醫療保健與長壽領域的AI綜合競爭力評估中，中國以85.3分位列全球第三，僅次於美國和英國，超過了瑞士和德國。這份排名不是通常意義上的論文引用數統計，而是涵蓋AI基礎設施、生物技術生態、人才儲備、政策支持和市場規模等多個維度的綜合評估。

85.3分，說明中國在這條賽道上已經是公認的重量級選手。但和領跑的美國相比，差距究竟在哪裡？

規模優勢，是真實的，也是有邊界的

中國能拿到第三，最硬的底氣來自三個字：體量大。

截至2026年第一季度，中國生物科技公司在全球藥物開發管線中的占比已接近30%，在研新候選藥物超過1200個，進入臨床試驗階段。與此同時，到2026年中期，至少有12種依托AI發現或優化的候選藥物正在中國進行臨床試驗，其中3種已推進到關鍵的二期階段。

這些數字背後是真實的產業動能。華為(专题)、百度、騰訊、阿裡健康等科技巨頭全線進場，覆蓋從醫學影像輔助診斷、藥物分子設計、蛋白質結構預測，到智能手術室管理的幾乎所有環節。截至2025年底，中國通過NMPA審批的人工智能醫療器械累計達207款，政策通道正在快速打通。

政府的推力同樣不可忽視。2025年底，國家衛健委聯合工業和信息化部、國家發展和改革委員會等四部門聯合印發《關於促進和規范"人工智能+醫療衛生"應用發展的實施意見》，明確了AI在臨床診療、公共衛生監測、中醫藥數字化等方向的落地路徑，被業界視為中國AI醫療領域迄今最系統的頂層框架。

饒毅:中國生命科學水平,相當於日本八十年代

禮來與英偉達在2026年初聯合成立AI醫藥創新實驗室，其中中國市場的數據資源和臨床基礎設施是重要考量，這從另一個側面印證了中國在這條賽道上的吸引力。

真正的差距，藏在數據質量和源頭科學裡

然而，第三名的位置並不意味著可以坐穩。

波士頓(专题)咨詢集團的分析直接點出了中國AI制藥的核心短板：競爭力的決定因素正在從算法和算力，向高質量數據資產的沉澱傾斜，而美國在源頭科學與"AI×科學"融合能力上依然保持顯著優勢。簡單說，中國目前擅長"快"和"量"，但在真正拉開差距的源頭創新上，路還很長。

這種差距體現在具體指標上。美國的AI制藥企業在靶點發現、多模態生物數據整合、臨床前到臨床的轉化效率上，仍然領先中國一個身位。中國的眾多AI制藥初創公司在拿到早期融資後，將大量精力放在模仿驗證已知靶點，而非原創性的機制探索，導致管線同質化程度較高。

數據壁壘同樣是個繞不開的問題。盡管中國擁有海量患者數據，但跨機構、跨地區的數據互通和標准化程度參差不齊，高質量的多中心臨床數據集仍然是稀缺資源，直接制約了AI模型的訓練深度和泛化能力。

德勤2026年發布的全球生命科學展望報告指出，中國的醫療科技高管對未來增長抱有81%的樂觀預期，與美國同行持平，但這種樂觀更多基於本土市場的規模紅利，而非全球化競爭的真正底氣。

在《華爾街日報》的報道中，多家跨國藥企高管承認，中國生物技術公司已經比西方同行"更快、成本更低"，部分細分領域的分子設計能力甚至開始反向輸出。但從整體生態看，突破性的first-in-class創新仍主要誕生於美國和歐洲。

全球第三的位置，是中國AI醫療領域真實實力的寫照，但也清楚劃出了下一步攀登的難度刻度。規模和政策可以快速堆出來，但高質量數據積累和源頭科學突破，需要的是時間和耐心，不是一道政策文件就能解決的事情。