2025年，生物技术产业正通过与人工智能的融合迎来前所未有的变革期。预计全球基于AI的新药开发市场将从2024年的85亿美元增长至2025年的120亿美元，增幅达41%，这表明传统新药开发方式正在发生根本性变化。特别是利用机器学习和深度学习技术的药物发现平台将新药开发周期从传统的10-15年缩短至5-7年，大幅提高了制药行业的研发投资效率。在韩国，政府通过宣布“K-生物大挑战”项目，计划到2025年在AI基础生物领域投资3万亿韩元，这加速了国内生物企业对AI的引入。
目前，生物技术领域中AI应用最活跃的领域是新药靶点发现和化合物优化阶段。位于美国加州的Recursion Pharmaceuticals通过其AI平台每周自动化执行超过200万次生物实验，其中发现的15种新药候选物已进入临床试验阶段。英国的Exscientia利用AI开发的强迫症治疗药物DSP-1181在2024年临床二期试验中显示出比现有治疗药物高出30%的疗效，受到业界关注。这些成果表明，AI不仅是简单的辅助工具，而是新药开发的核心引擎。
在韩国生物行业中，三星生物制剂展示了领先的AI引入案例。总部位于仁川松岛的三星生物制剂从2024年下半年开始，通过自主开发的“Bio-AI Platform”正式将AI应用于生物药品生产工艺优化。该平台通过实时分析细胞培养条件、纯化工艺、质量管理等生产全阶段的数据，将产量提高了平均15%。特别是在第四工厂进行的全球制药公司的委托生产（CMO）项目中，通过AI基础的工艺管理将生产时间缩短了20%，获得了客户的高度评价。
Celltrion也积极投资于AI基础的生物仿制药开发。总部位于仁川的Celltrion在2025年上半年计划推出的贝伐单抗生物仿制药“CT-P16”开发过程中，利用AI算法进行了原料药的结构分析和生产工艺优化。通过这些措施，开发周期缩短了18个月，并在临床试验中确认了与原药98.5%的等效性。Celltrion目前拥有13个生物仿制药管线，其中8个产品的开发过程中应用了AI技术。
精准医疗与个性化治疗的AI创新
在生物技术领域，AI的另一个核心应用领域是精准医疗和个性化治疗。预计全球精准医疗市场将从2024年的1050亿美元增长至2025年的1280亿美元，增幅为22%，其中AI基础解决方案的占比将从35%扩大至45%。特别是在基因组分析、生物标志物发现、治疗反应预测等领域，AI的应用正在迅速增加。美国Illumina的下一代测序（NGS）平台与AI分析工具结合的解决方案已在全球主要医院和研究机构中引入，并已发展到能够在48小时内分析3万个基因的水平。
在国内，Yuhan Corporation在AI基础精准医疗平台建设中发挥了领先作用。总部位于首尔的Yuhan Corporation通过其子公司Yuhan Medica于2024年推出了“Y-Precision”平台。该平台通过综合分析患者的遗传信息、临床数据、生活模式等，提出最佳治疗方案，目前在首尔大学医院、三星首尔医院等5家主要医院进行试点项目。特别是在抗癌治疗领域，预测患者治疗反应的准确率达到85%，有助于减少不必要的副作用并提高治疗效果。
在全球制药行业中，瑞士的Roche在AI基础个性化治疗领域表现最为领先。Roche通过其子公司Foundation Medicine提供综合基因组分析（CGP）服务，并计划到2025年在全球50个国家建立每月处理10万例基因组分析的能力。特别是利用AI算法优化其抗癌药物“Tecentriq”和“Herceptin”的处方，患者治疗反应率提高了30-40%。预计这将带来每年约15亿美元的额外收入。
美国的Johnson & Johnson通过其子公司Janssen专注于AI基础临床试验优化。J&J通过与IBM的合作伙伴关系，于2024年开发了“Clinical Trial Optimization Platform”，将临床试验患者招募时间平均缩短了40%。该平台通过分析电子病历（EMR）数据自动识别临床试验合格患者，并预测各地区患者分布以选择最佳临床试验中心。目前，J&J的所有临床试验中有65%使用了该AI平台，通过此举每年节省约5亿美元的研发费用。
生物制造与质量管理的智能化
在生物药品制造领域，AI技术的引入也在迅速推进。传统的生物药品生产由于复杂的生物工艺导致质量波动性高且产量预测困难，但结合AI和物联网传感器的智能生物工厂正在解决这些问题。预计全球生物制造市场中AI解决方案的占比将从2024年的8%激增至2025年的15%，这意味着约45亿美元的市场规模。特别是在实时工艺监控、预测性维护、自动化质量管理等领域，AI的应用度正在提高。
三星生物制剂在该领域拥有亚洲最高水平的技术实力。位于松岛生物集群的三星生物制剂的四个工厂全部由AI基础的综合管理系统运营，总生产能力为36万升。特别是在第四工厂，建立了实时分析细胞培养过程中产生的数千个数据点并自动调节最佳培养条件的系统。通过这些措施，将批次产量波动性从原来的±15%减少到±5%以内，并宣布整体生产效率提高了25%。
在全球制药行业中，瑞士的Novartis被评为AI基础生物制造领域的领军企业。Novartis自2023年起在其所有生物药品生产设施中引入了“Manufacturing Intelligence Platform”，通过此平台建立了生产工艺的数字孪生（Digital Twin），在虚拟环境中模拟工艺优化。该系统利用机器学习算法，平均可提前6小时预测工艺异常，从而将生产中断时间减少了60%，每年节省约3亿美元的成本。
美国的Pfizer基于其新冠疫苗生产经验，正在构建AI基础的疫苗制造平台。Pfizer在比利时Puurs工厂和美国Kalamazoo工厂将AI引入mRNA疫苗生产工艺，实现了质量管理自动化。特别是通过AI算法自动化mRNA的完整性检查和脂质纳米颗粒（LNP）的尺寸分布分析，将检查时间从原来的4小时缩短至30分钟。基于这些技术实力，Pfizer计划在2025年将同一AI平台应用于RSV疫苗和带状疱疹疫苗的生产。
在生物技术产业中，AI引入的最大挑战是监管环境的复杂性和数据质量的保障。美国FDA于2024年发布了“AI/ML-Based Software as Medical Device (SaMD) Guidance”，明确了AI基础医疗设备的审批程序，但由于监管不确定性，许多企业仍对引入AI犹豫不决。特别是由于AI算法的黑箱特性，确保决策过程的可解释性成为重要课题。在欧洲，随着2025年AI法案的实施，将对高风险AI系统施加严格的监管，生物企业需要进行额外投资以确保合规。
数据质量和标准化问题也是AI引入的主要障碍之一。在生物药品开发和生产过程中产生的数据具有多种形式和格式，为了用于AI模型学习，需要进行大量的预处理工作。特别是在整合和标准化由不同设备和系统生成的数据过程中，耗费了大量成本和时间。为解决这一问题，国际药品监管协调委员会（ICH）于2024年通过“ICH M12指南”提出了生物药品数据的标准化方案，主要制药公司正在积极引入。
从投资角度来看，AI基础生物技术领域在2025年预计将继续保持增长。全球风险投资公司在2024年总共向AI生物初创公司投资了180亿美元，较前一年增长了25%。特别是在新药发现、精准医疗、数字健康领域的投资集中，韩国也通过政府的K-生物政策和民间投资的结合支持相关企业的增长。三星生物制剂在2024年实现了3.5万亿韩元的销售额，较前一年增长了15%，预计随着AI基础服务的扩展，2025年也将持续增长。
未来，AI在生物技术产业中的角色预计将进一步扩大。特别是在多组学（Multi-omics）数据分析、合成生物学、细胞治疗开发等新领域中，AI的应用将增加。此外，通过量子计算与AI的结合进行分子模拟、云基础AI平台的扩展，以及通过实时患者监测实现个性化治疗的深化等将成为主要趋势。这些变化将重塑生物技术产业的竞争格局，并进一步强化拥有AI能力的企业的市场主导地位。
