人工智慧（AI）正以前所未有的速度席捲全球生技產業，並在藥物研發與臨床試驗中扮演關鍵角色。在近期北美生技大展（BIO 2026）期間舉辦的 2026 年生技人工智慧峰會（2026 BIO AI Summit）上，產業專家深入探討生命科學企業在導入 AI 時所面臨的策略選擇。他們指出，AI 的成功應用絕非單純將技術點狀植入現有業務，而是需要從底層的資料基礎建設做起，配合深度的組織文化變革與跨模型的韌性佈局。透過自上而下的高層支持與廣泛的全員推廣，企業方能真正將龐大的 AI 潛能轉化為實質的研發生產力。

根據知名生技數據平台 Benchling 於半年前針對生命科學領域進行的調查，AI 在生技研發各個模態（Modality）與工作流程中的滲透率已呈現顯著差異。儘管業界對於 AI 帶來的成本效益仍有待時間驗證，但不可否認的是，在抗體與蛋白質工程等特定領域，科學 AI 模型已經展現出將數月實驗工作壓縮至數天完成的過人實力。然而，許多企業在推進 AI 試點專案時，常受阻於資料品質與內部變革管理的挑戰，這顯示出建構乾淨的結構化數據基礎與靈活的風險調適能力，是生技企業在數位轉型浪潮中脫穎而出的關鍵。

數據基本品質至關重要，乾淨資料才能有效釋放人工智慧潛能

生技企業要從 AI 技術中獲益，首要條件在於擁有高品質且上下文完整的結構化記錄。Benchling 的調查數據指出，高達 55% 的受訪者認為「資料挑戰（Data challenges）」，即資料的可取得性與完整性（Availability and integrity），是導致 AI 試點專案失敗或表現不如預期的最主要因素。許多科學家與 IT 團隊在嘗試導入大語言模型（Large Language Models, LLMs）時，往往面臨歷史實驗數據雜亂、缺乏統一標準的困境，這使得 AI 模型難以進行有效的學習與精準的推理。

過去十年間，生命科學產業投入了大量精力推動實驗室數位化，而這些努力正是為了今日的 AI 應用鋪路。一個包含分子資訊、實驗過程、決策路徑及工作交接上下文的結構化資料庫，對 AI 而言是一片極其肥沃的土壤。企業若想充分發揮過去在數位化基礎建設上的投資效益，就必須確保輸入 AI 專案的數據是乾淨且具備結構性的。唯有建立起堅實的資料基礎，AI 科學家等先進工具才能精準地將大型語言模型與預測模型結合，進而加速整個設計、構建、測試與學習（Design-Build-Test-Learn）的研發循環。

組織變革由上而下，高管身先士卒打破推行僵局

除了技術與資料層面的挑戰，組織內部的變革管理（Change management）更是決定 AI 能否成功落地的核心關鍵。在調查中，有 41% 的受訪者將變革管理與現有工作流程的整合限制視為試點失敗的主因。許多企業的 IT 部門習慣採取傳統的、分階段的控制模式，試圖預先定義所有的應用案例、限制提示詞（Prompts）的運用，並嚴格挑選少數超級使用者進行工具推送。然而，實務經驗顯示這種傳統科技導入模式在 AI 時代完全行不通，因為管理階層很難提前預知誰會是自然的早期採用者，且工具的使用情境因人而異。

專家建議，生技企業在導入 AI 時，需要採取自下而上的廣泛推動與自上而下的強力支援雙軌並進。企業的高層領導者與高管必須身先士卒，不僅要扮演政策的宣導者，更要成為技術的實際使用者。例如，在管理層會議中固定安排時間，由不同的高階主管輪流展示並演示他們如何將 AI 工具融入自身的工作流程中。此外，透過舉辦「AI 週」等全員活動，讓整個組織在特定時間內刻意放慢日常業務，提供員工充分的空間與時間，利用 AI 重新思考並重構其工作流程，方能真正激發組織內部的創新動能。

突破盲點快速迭代，克服法務資安與時間成本

生技產業在導入 AI 時，往往面臨法務、網路安全與品質控管團隊的嚴格審查，這構成高達 50% 受訪者所擔憂的智慧財產權與數據安全（IP, data security & compliance issues）障礙。許多 AI 專案之所以陷入停滯，是因為跨部門之間缺乏一套安全的共識機制來說「是的，我們可以安全地這樣做」。由於 AI 軟體與科學模型的演進速度極快，今日無法解決的技術瓶頸，可能在一個月後隨著底層模型的升級而迎刃而解。因此，如果一項 AI 試點專案的內部安全評估與測試流程長達三到五個月，在該期間內技術環境可能早已發生本質上的改變。

這種高度動態的技術特性，要求生技企業必須建立「快速失敗（Fail fast）」的容錯文化，並對技術的重新評估保持全然開放的心態。與此同時，企業在設計 AI 試點時，應避免過度設計或預先定義過於死板的成效指標，因為這不符合 AI 軟體動態發展的自然規律。在評估 AI 對研發的實質影響時，數據顯示已有 50% 的企業在「加速科學發展過程與節省時間」上看到可衡量的成效，但在「降低研發成本」方面，目前僅有 15% 的受訪者表示已經看到顯著改變。這提醒管理階層，AI 在現階段的關鍵價值在於效能與速度的壓縮，而非立即性的營運費用裁減。

多模型韌性配置，靈活切換通用與科學模型

面對市面上琳瑯滿目的 AI 模型以及供應鏈穩定性的隱憂，專家指出，將企業的 AI 策略侷限於單一模型或單一供應商絕非良策。在通用推理與大語言模型的應用上，不同的底層模型各自擁有獨特的優勢與劣勢。例如，某些模型在處理電子病歷（Electronic Health Records, EHRs）時可能表現卓越，而另一種模型則可能在生物資訊學（Bioinformatics）的複雜運算中更勝一籌。因此，生技企業應建立「多模型（Multi-model）」的韌性配置架構，讓組織能夠根據具體的業務任務，靈活地從多個來源獲取通用智慧。

此外，開源模型（Open-source models）的迅速崛起也為產業提供更多元且具成本效益的選擇。雖然開源技術在通用前沿智慧上通常落後頂尖商業模型約 6 至 12 個月，但對於許多高度特定、重複性高的生技研發任務而言，開源模型的表現已綽綽有餘。透過同時佈局商業前沿模型與內部微調的開源模型，生技企業不僅能有效分散基礎設施供應短缺的風險，更能優化長期的運算成本，確保 AI 驅動的研發飛輪能夠持續且穩定地運轉。

跨越模態點石成金，抗體與蛋白質工程領航

從微觀的技術應用來看，AI 在生技研發的不同模態中展現出截然不同的成熟度。根據 Benchling 的調查，科學模型的採用目的目前高度集中於「蛋白質結構預測（Protein structure prediction）」，其採用率高達 73%，緊隨其後的則是佔比 72% 的「通用目的大語言模型（General purpose LLMs）」。在抗體（Antibodies）與蛋白質工程（Protein Engineering）領域，AI 的應用被視為當前最炙手可熱且正在成熟的級距，包含結構預測、親和力成熟（Affinity maturation）以及穩定性預測等，科學家得以藉此直接跳過數月的傳統濕實驗工作。

相較之下，小分子藥物（Small Molecules）的生成式設計與 ADMET（吸收、分佈、代謝、排泄與毒性）預測雖然擁有強烈的市場訊號，但整體發展仍處於相對早期或發展中的階段。在細胞與基因治療（Cell & Gene Therapy）以及 mRNA 或寡核苷酸（Oligos）等前沿領域，AI 目前主要被應用於製程優化、載體工程（Vector engineering）與序列優化，整體展現出早期發展的潛力。這項數據揭示出 AI 在藥物研發中的實際效用與市場炒作（Hype）之間確實存在著段差，企業在配置資源時，應理智識別不同模態技術的真實成熟度，方能精準將科技轉化為實質的研發產出。

挽救流失的機構知識，代理 AI 讓過往實驗價值不浪費

在生物技術與製藥產業中，一個長期存在的痛點是「機構知識（Institutional knowledge）的大規模流失」。由於大廠頻繁併購中小型研發團隊，在人員流動與組織頻繁更迭的過程中，大量的關鍵研究經驗與實驗數據往往隨著人才的離職而隨之焚燬。有時，即使母公司擁有所有子公司完整的歷史資料庫，但由於資料缺乏結構、散落在成千上萬的 PDF 檔案與非結構化報告中，除非研究人員確切知道要尋找什麼並認識當初負責的科學家，否則這些寶貴的數據將永遠埋沒在系統深處，導致相同的實驗被反覆執行，造成資源的嚴重浪費。

代理式 AI（AI Agents）的出現，為解決這項產業深淵帶來全新曙光。以某家全球前十大的製藥公司為例，該公司在準備執行一項全新的腫瘤學小鼠模型實驗前，利用 AI 代理對內部既有的 10,000 個歷史實驗 PDF 檔案進行全面的自動化掃描與結構化提取。值得留意的是，掃描結果顯示在他們即將開展的 20 項新研究中，有高達 18 項在過去就已經由內部其他團隊執行過。AI 成功在龐大的數據乾草堆中幫科學家找到關鍵的目標，不僅直接避免重複實驗的巨額開銷，更將流失的機構知識重塑為企業的實質資產。

資料來源：
基因線上「AI Summit Kickoff: Data on AI Adoption in Biotech」論壇現場報導。

英文報導：
Biopharma Leaders Confront Operational Realities and Data Hurdles at BIO 2026 AI Summit

延伸閱讀：
1. 基因線上「2026 年北美生技大展」特別報導中文專區。
2. 基因線上「2026 年北美生技大展」特別報導英文專區。