JPM Week 再次将全球医药行业的注意力集中于旧金山，而真正值得关注的并不是会议本身，而是行业底层结构正在经历的深度转折。
过去一年中，AI 在药物研发全流程的渗透已从试点阶段进入系统级变革，从靶点优先级评估、序列设计、药效预测到临床运筹与商业化路径，多个关键节点开始出现真正的可规模化趋势。2026 年将成为决定这一变革是否进入“行业级采用”的关键一年。
传统研发流程中的瓶颈正在被快速重写。早期创新公司率先引入高通量自动化系统，将 wet-lab、dry-lab 与模型迭代融合成闭环；中大型 Pharmas 则在加速建设 AI-native 运营体系，将组织能力从“实验驱动”迁移至“模型驱动”。这种迁移带来的不是效率提升，而是研发顺序本身被打散重组，项目从线性 Gantt chart 转向动态决策网络，从而让创新速度第一次获得跨数量级改善的可能性。
同时，新的生物医药 modality 正在与 AI 的生产方式形成耦合，包括 RNA therapeutics、gene modulation、protein degradation、cell engineering 等方向都在重新定义“可药性”边界。以往需要数年才能完成的作用机制探索，如今能够在模型辅助下实现快速收敛，慢性病领域更因此迎来新的突破窗口：不仅是糖尿病、心肾代谢等赛道，神经退行性疾病的多维生物标志物体系也在被重新建构。
这种行业变化也推动跨生态合作的加速。在过去一年内促成大量跨国团队、创业者、投资人之间的深度交流，不仅扩展资源网络，也加速了中美创新路径的对接。随着越来越多的 early adopters 跳入 AI-first pipeline，生态组织的价值也从“信息连接”跃升到“创新流动的加速器”。
1 月 12 日下午将是行业参与者集中交换未来方向的窗口期。无论是正在推进全流程自动化的研发团队，还是在关注新型 modality 和慢性病药物突破的投资与 BD 团队，这个时间点将是一场关于未来数年行业走向的深度对话。对于正在寻找下一次结构性机会的人而言，这是一个值得占据的位置。
#AI赋能药物研发 #全流程自动化 #慢性病药物研发 #生物医药趋势 #研发数字化 #CABS #医药未来 #H7
过去一年中，AI 在药物研发全流程的渗透已从试点阶段进入系统级变革，从靶点优先级评估、序列设计、药效预测到临床运筹与商业化路径，多个关键节点开始出现真正的可规模化趋势。2026 年将成为决定这一变革是否进入“行业级采用”的关键一年。
传统研发流程中的瓶颈正在被快速重写。早期创新公司率先引入高通量自动化系统，将 wet-lab、dry-lab 与模型迭代融合成闭环；中大型 Pharmas 则在加速建设 AI-native 运营体系，将组织能力从“实验驱动”迁移至“模型驱动”。这种迁移带来的不是效率提升，而是研发顺序本身被打散重组，项目从线性 Gantt chart 转向动态决策网络，从而让创新速度第一次获得跨数量级改善的可能性。
同时，新的生物医药 modality 正在与 AI 的生产方式形成耦合，包括 RNA therapeutics、gene modulation、protein degradation、cell engineering 等方向都在重新定义“可药性”边界。以往需要数年才能完成的作用机制探索，如今能够在模型辅助下实现快速收敛，慢性病领域更因此迎来新的突破窗口：不仅是糖尿病、心肾代谢等赛道，神经退行性疾病的多维生物标志物体系也在被重新建构。
这种行业变化也推动跨生态合作的加速。在过去一年内促成大量跨国团队、创业者、投资人之间的深度交流，不仅扩展资源网络，也加速了中美创新路径的对接。随着越来越多的 early adopters 跳入 AI-first pipeline，生态组织的价值也从“信息连接”跃升到“创新流动的加速器”。
1 月 12 日下午将是行业参与者集中交换未来方向的窗口期。无论是正在推进全流程自动化的研发团队，还是在关注新型 modality 和慢性病药物突破的投资与 BD 团队，这个时间点将是一场关于未来数年行业走向的深度对话。对于正在寻找下一次结构性机会的人而言，这是一个值得占据的位置。
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