醫藥AI Agent火熱！重磅報告：五大顛覆觀點，揭示行業真相！

生物制藥行業正站在一個變革的十字路口：Agent被公認為是繼大語言模型之后的下一代顛覆性技術。

與只能被動響應指令的傳統AI不同，Agent能夠主動規劃、行動、適應并完成復雜目標，整合多樣化的數據來源，從反饋和上下文中學習并持續改進，減少對人工持續監督的依賴。

制藥行業面臨著巨大的挑戰：藥物研發周期漫長，往往超過十年；成本高昂，每種新藥的研發費用超過20億美元；臨床試驗的失敗率更是超過90%。

Agent是一項極具前景的技術，大型藥企已將目光鎖定在它身上，將其視為加速藥物發現、優化臨床試驗的關鍵，從而縮短研發周期、降低成本并提高成功率。

近日，AI醫療公司Owkin發布《生物制藥的Agentic AI時刻：當Agentic AI走向主流，領導者如何平衡機遇與風險》，調查了202位藥企內部人士，大部分是1000人規模以上大型藥企的高管或科學家。

重點想要解答的是：Agentic AI對企業的重要性如何？推動其應用的最大驅動力和主要障礙是什么？在藥物研發的哪些領域，它能創造最大的價值？

報告揭示了一個令人警醒的真相：行業正在經歷一場“戰略錯位”。領導層的熱情高漲與一線科學家的謹慎保守之間存在巨大鴻溝，而更關鍵的是，多數企業的投資方向，可能跑偏了Agent當前能帶來的最大、最穩固的價值。

如果你是藥企的戰略制定者、研發負責人或科學運營總監，這份分析將為你敲響警鐘，并指明一條務實的落地路徑。

顛覆一：Agent的真正價值——不是“科學突破”，而是“數據基建”

讓我們直奔報告中最令人意外的核心發現：當被問及Agentic AI在哪里能帶來最大價值時，行業高管的選擇并非如我們想象的“發現下一個突破性靶點”或“設計創新藥物分子”。

壓倒性的首選是：克服數據挑戰（41.6%）。

這里的“數據挑戰”涵蓋了生物制藥行業多年來的頑疾：

• 數據協調（Data Harmonization）： 將不同來源、不同格式的數據統一標準。

• 質量控制（Quality Control）： 確保數據的準確性和完整性。

• 互操作性（Interoperability）： 讓不同的系統和數據庫能夠相互“對話”。

這提供了一個深刻的戰略啟示：Agentic AI的首要任務不是“造車”，而是“修路”。

在一個數據孤島林立、格式五花八門的行業，Agentic AI最緊迫的價值，是作為強大的“數據基建”，主動去執行那些繁瑣、耗時的數據提取、轉換和清洗任務。

Agentic AI的智能規劃和執行能力，能夠將科學家從“數據搬運工”解放出來，這才是其最直接、最能產生 ROI（投資回報率）的價值。

如果Agentic AI戰略沒有將大量預算和精力放在解決數據這一底層基礎設施問題上，那么后續的任何“突破性”應用都將是空中樓閣。

當然，“早期發現”（靶點識別、化合物篩選）以28.7%的比例位居第二，而“臨床試驗優化”和“轉化應用”緊隨其后。但重點在于，行業普遍認為，只有數據基礎設施完善了，高級科學應用才有根基。

顛覆二：戰略熱情與一線謹慎的“鴻溝”

雖然有高達66%的被調查者認為實施Agentic AI“重要”或“非常重要”，但報告揭示了不同職能角色之間的溫度差異，這預示著潛在的“落地危機”：

數據顯示，公司的經理和董事對實施Agentic AI的熱情極高，有82%-87%的人認為其“非常重要”。然而，一線的研究人員和科學家中，認為“非常重要”的比例卻降至最低（43%）。

為什么一線科學家不買賬？這并非是對技術本身的抗拒，而是源于務實的考量。

• 信任度低：科學家們沒有足夠的證據相信AI 跑出的結果是可靠的、可解釋的。

• 實施復雜性：他們擔心新的Agentic AI 難以與現有的系統，反而增加了工作流的摩擦。

這一巨大的“鴻溝”要求藥企在推廣Agentic AI時，必須改變思路：不能只談宏大的“科學突破”，而要聚焦于“實用性”。

對于管理層而言，他們最看重平臺在多模態數據（基因、蛋白、影像、臨床等）整合上的能力；而對于科學家而言，即時的數據交付更加重要，從而不必等待IT部門處理數據。

顛覆三：最佳實施策略——自建還是采購？

關于Agentic AI的部署，超過一半（51%）的調查者偏好“采購與自建相結合”的混合模式。

對外采購是為了效率：利用供應商在大語言模式和Agent技術上的專業優勢，快速獲得市場領先的工具和模型。

內部構建是為了控制：保持藥企對核心IP、內部研發數據和自定義工作流的絕對控制權。

這種務實的混合策略是平衡效率與安全的關鍵。然而，地域差異也揭示了不同的風險偏好：歐洲公司對內部構建的偏好明顯高于美國，這無疑是受嚴格的數據主權和隱私法規驅動。

在Agentic AI的投資上，市場正在迅速分化。

預算在300萬到3000萬美元的區間內最為常見，但最大型企業已將投資推高到3000萬美元以上。

最具決定性的信號來自行業巨頭。擁有1000名員工以上的大型公司，投入超過3000萬美元的預算的可能性，是小公司的兩倍以上。

與此同時，還有18.3%尚未定義明確的預算，仍正處于觀望狀態。

信號顯示，早期大額投入者有望建立顯著的競爭壁壘，這對尚未行動的企業構成了巨大威脅。

顛覆四：監管與寫作自動化是黃金機會

報告發現了一個被嚴重低估的價值領域：寫作自動化。

在藥物發現、開發和轉化應用的各個階段，受訪者都提到Agentic AI在生成監管級分析和報告、撰寫科學文檔和論文、生成競爭情報報告方面的潛力。

藥企是一個高度依賴文檔、合規性和監管備案的行業。Agentic AI的智能體能力可以高效地整合實驗數據、合規標準和既往文檔，自動化生成初稿或進行合規檢查。

這不僅能節省大量人力成本，更重要的是，能顯著縮短藥物從發現到上市所需的時間，這在競爭激烈的市場中具有無形但巨大的價值。

顛覆五：最大障礙不是技術，而是“信任”

藥企落地Agentic AI 最大的障礙，幾乎都指向了風險管理和信任危機。

排名前三的障礙分別是：數據保護（56.9%）、對結果的信任（43.1%）和系統集成（38.6%）。

這種對信任的極度需求，直接轉化為對Agentic AI 平臺最渴望的功能：提供可解釋性（41.6%）和多模態數據集成（53.5%）。

成功的Agentic AI 平臺，其首要使命就是通過透明化和數據可靠性，解決這一信任危機。

值得注意的是，規模越小的公司，越關注IP泄露（36.8%） 和 數據保護（68.4%）。它們需要供應商提供強大的安全保證和成熟的、可信賴的產品來降低風險。

而規模越大的公司，則更關注對結果的信任，他們在高風險決策中需要更高的準確性和可靠性。

Agent時代，如何取勝

Agentic AI提供的不僅僅是工具，而是一個重新定義研發流程的機會。藥企要想在這一波浪潮中脫穎而出，必須：

戰略歸位：承認并解決數據治理這一根本問題，將Agentic AI視為“數據基建”和“合規文檔加速器”。

以人為本：彌合領導層與科學家之間的認知鴻溝，通過提供可解釋性、易集成性、高可靠性的平臺來贏得一線研究人員的信任。

擁抱協作：采取務實的混合模式，讓Agentic AI成為輔助人類決策的“智能伙伴”。

只有將資源投入到真正能解決痛點、建立信任的領域，藥企才能充分釋放Agentic AI 的巨大潛力，以優化研發流程，加速為患者帶來新的治療方法。