生命科学AI转型为何卡在规模化

研报来源：毕马威《KPMG Global tech report 2026: Life Sciences》，报告时间为2026年，全文16页。本篇基于全文梳理。报告样本为124位生命科学行业技术职能负责人，覆盖大型和中型制药、生物技术、医疗器械、产品分销商和CRO等机构；结论反映受访样本，不等同于全部企业情况。

图1：原报告第1页。报告封面。来源：KPMG。

生命科学行业并不缺AI热情。KPMG这份报告真正值得读的地方，是它指出行业已经越过“是否采用AI”的问题，但还没有越过“能否把AI规模化变成企业价值”的问题。换句话说，AI已经进入工作流，但价值还没有充分进入收入和组织能力。

一、四个核心结论

1. AI采用已经很高，但价值贡献仍偏小

报告事实： 报告第3页显示，75%的受访者信任AI输出并用于战略或运营决策；87%的机构已将AI agents整合进工作流、产品或服务。但同页也显示，93%的受访机构数字化项目贡献的年收入不足1%，97%的机构数字技术投入占年收入不足1%。

机构观点： KPMG认为，生命科学行业已经从实验性部署进入核心技术广泛采用阶段，但价值实现仍处在早期。

编辑判断： 这组数字形成了关键张力：AI adoption不等于AI transformation。行业可以在局部流程中使用AI，却仍未把它转化为收入、平台能力或生态级效率。

图2：原报告第3页。生命科学行业技术转型关键发现。来源：KPMG Global tech report 2026: Life Sciences。

2. AI正在从分析工具走向业务内嵌

报告事实： 报告第4页显示，48%的组织正在将AI战略性整合进核心业务功能，87%已在工作流、产品和服务中整合AI agents；同时，44%的生命科学组织在AI和自动化的资金支持、支撑或规模化方面成熟度有限。

机构观点： KPMG认为，AI adoption已经成为行业基线预期，但企业仍面临资金、治理和大规模实施能力约束。

编辑判断： 生命科学行业的AI难点不是“有没有模型”，而是监管场景下的可验证、可追溯、可复用。尤其在临床、监管、医学事务、商业化和并购授权等领域，AI一旦进入核心流程，就必须被治理体系接住。

图3：原报告第4页。技术采用、成熟度与AI adoption。来源：KPMG。

3. 数据管理和云基础设施是AI规模化的底座

报告事实： 报告第6页展示了技术职能成熟度，企业数据管理、技术合规、IT服务管理、技术治理和战略、技术采购和供应商管理、网络与云基础设施等能力处于不同成熟阶段。报告第7页进一步指出，企业数据管理成熟度不足会导致数据孤岛、数据不一致和偏差风险，并限制AI、数字孪生、生态平台和监管可追溯能力。

机构观点： KPMG认为，“managed”成熟度在智能时代并不足够，企业需要向可持续改进、可复用平台和跨职能规模化的“optimized”成熟度演进。

编辑判断： 这对生命科学企业很现实：AI项目失败往往不是算法问题，而是数据、云、供应商、合规和业务流程没有被平台化。底座能力不足时，AI只能成为点状工具。

图4：原报告第6页。核心技术职能成熟度。来源：KPMG。

4. 价值实现的瓶颈在“规模化”，不是“试点”

报告事实： 报告第10页指出，基础平台和AI技术正在带来有意义的运营改善，但影响通常偏中等；近半数生命科学组织报告数字技术带来超过1亿美元的高层级回报，其中多数位于2.5亿至4.9999亿美元区间；48%的机构实现显著投资回报，62%的机构从基础和核心技术平台中获得大量数字价值。

机构观点： KPMG将生命科学的价值故事概括为“scaling story”，即价值实现越来越取决于能否把能力工业化扩展。

编辑判断： 报告并不是否定AI价值，而是提醒企业：价值不在试点成功时出现，而在跨市场、跨职能、跨合作伙伴稳定复制时出现。

图5：原报告第10页。数字技术价值实现与回报情况。来源：KPMG。

二、行业影响

生命科学的AI转型会比消费互联网更慢，但壁垒也更深。因为它涉及临床证据、患者安全、监管合规、研发数据和跨机构协作。报告第12页强调，当前价值更多是运营性的，而非转型性的。企业如果只把AI当作效率工具，可能会获得局部收益；如果能把数据、云、治理和流程共同平台化，才可能形成更高层次的研发、商业和患者服务能力。

图6：原报告第12页。治理、运营模式与价值实现建议。来源：KPMG。

三、机会、约束与风险

• 机会： 数据治理、云平台、AI合规工具、临床和商业流程自动化、数字孪生和供应商生态管理都可能成为生命科学数字化投入重点。
• 约束： 行业预算投入保守，97%的受访机构数字技术投入占年收入不足1%；监管和风险治理会放慢跨组织复制速度。
• 风险： 报告为调研型咨询报告，样本量为124位技术负责人，存在样本结构和主观评分限制；AI价值数据也需要结合企业实际财务口径验证。

结语

这份报告的核心提醒是：生命科学行业已经进入AI采用阶段，但还没有全面进入AI价值规模化阶段。后续最值得跟踪的指标，不是企业发布了多少AI试点，而是数据平台是否打通、治理责任是否清晰、AI能力是否能在研发、临床、商业和监管流程中稳定复用。

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