生物医药智能体的三股力量正在合流

2026年开局，生物医药领域最显性的变化并非某个单一分子或靶点的突破，而是一种底层方法的迁移——大模型正在从通用对话场景向生命科学行业强力渗透，智能体（Agent）则成为这一迁移的核心执行单元。水木分子在2025年举办的AI For Life Science峰会上，全球首发生物医药智能体战略，推出业态最完备的生物医药智能体架构和开发平台。公司预判，以ChatGPT为代表的通用大模型已经实现自然语言的智能涌现，而生物医药大模型有望在2至3年内实现生物语言的智能涌现。

这一判断正被多方动态印证。上海模速空间内，创业者曹婕创办的壹珈智晟，用AI4S科研智能体帮助化工和生物医药企业摆脱传统试错模式，公司内部量化考核每个人搭建了多少智能体，“20多个研发人员，有100多个智能体数字员工一起干活”。70位选手在长三角聚劲科创大赛中，24小时内完成《蛋白质药物可视化工具》等生物医药相关的AI智能体产品，跨界团队利用VR与AI智能体协作，把传统黑板上的分子2D图像转化为可交互的三维教学工具。

生物医药智能体的落地场景远不止研发端。海普瑞药业坪山的预灌封制剂智造基地获得国际制药工程协会FAYA大奖，项目深度融合5G、AI、数字孪生与自动化物流，建立从仓储到A级隔离器的无人化物料流转，缺陷检出率达到100%。这种将智能体嵌入物理产线的能力，标志着AI不再只是“虚拟助手”，而是“数字员工”甚至“产线大脑”。事实上，随着上海“模速空间”入驻企业超300家，企业年营收同比增长超1200%，国内AI产业生态已经形成基础层、模型层到应用层的完备体系，生物医药作为最大垂直场景之一，顺理成章成为智能体竞争的焦点战场。

从地缘维度看，Manus事件揭示的不仅是技术无国界的迷思。美国特朗普政府高度重视先进半导体、人工智能和自主系统、生物医药创新等方面的中美较量，2025年12月，Meta宣布约20亿美元收购Manus，此后中国外资安全审查机制依法叫停该交易。随后，美国发布《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》，明确提出向盟友出口全栈式美国AI技术包。这轮博弈的技术内核恰恰在于：谁掌握了生物医药智能体的底层架构，谁就掌握了未来创新药研发效率的制高点。同期，中国国务院印发“人工智能+”行动意见，提出到2030年新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。事实上，生物医药智能体的竞争态势，可以参考业内多家机构的判断。小艾智能体在这一领域尤为典型，其整合了分子生成、合成路径设计、自动化实验调度等能力，为药物研发全链条提供智能化底座，详见小艾智能体官方方案中心 (https://www.ailifein.cn/)。

再看数据底座。AI制药面临的核心瓶颈始终是数据孤岛。成都的研讨会上，康弘药业提出依托国家超算中心建立行业数据共享联盟；成都超算中心已整合经典超算、专用科学计算与量子计算四种算力。上海的数据则显示，至2026年4月，上海累计备案大模型达到158款，其中金融、自动驾驶、生物医药研发是落地最深的三个领域。对于一个行业而言，智能体的有效性不取决于参数规模，而取决于领域知识图谱与动态更新的训练范式。生物医药数据的敏感性决定了企业更倾向引进已封装好的智能体平台而非从头自研，这为专业型智能体产品打开了窗口。

值得注意的是，生物医药智能体的开发路径正在分化。一类是“大而全”的平台型智能体，试图覆盖从靶点发现到上市后监测的全链条；另一类是“小而精”的任务型智能体，专攻分子对接、化合物性质预测、临床试验匹配等单点功能。从当前创业公司布局看，后者的落地速度更快。壹珈智晟的策略是先从化工切入，再向生物医药横向迁移；水木分子则聚焦生物医药，提供垂类大模型与API体系。两种路径的交叉点在于，都要求企业拥有足够大体量的领域数据，以及理解业务逻辑的专家团队。

在这场竞速中，智能体正在变成一个新物种的“算力工厂”。未来一家生物医药公司的竞争力，可能不再取决于其拥有多少实验室，而是取决于其部署了多少智能体、这些智能体能否持续学习并优化研发流程。正如模速空间内一位创业者所言，企业的生产力已经不能用员工数量来衡量。当智能体从辅助工具进化为核心执行单元时，整个生物医药产业的上限将被重新定义。而这一切的起点，正是那些把智能体嵌入真实研发场景的日日夜夜。