近日，mansion88·明升官方网站颁布《中国大健康行业AI转型成熟度调延追汇报
。公司高级副总裁段立新接受《E药经理人》专访，对换研了局进行了深度解读，分享其对于大健康行业AI转型蹊径、人才刷新及未来机缘的观察与思虑
。

2026年刚过半，英矽智能已陆续拿下施维雅、礼来、SK生物造药、武田造药等多家药企的BD合作，潜在买卖总价值逼近70亿美元，上半年预计营收突破1亿美元，初次实现扭亏为盈
。这个曾被行业疑惑“AI造药到底能不能赢利”的明星公司，在用密集的BD买卖，让行业沉新审视药企AI转型的贸易价值
。
固然人人都在讨论AI，但并非所有企业都站在统一条起跑线上
。办公室里，销售代表对着电脑输入客户信息，期待AI天生一份造访纪要；尝试室里，钻研员借助算法筛选化合物，试图缩短漫长的药物发现周期
。但这幅看似火热的图景之下，一个更性质的问题在浮现：AI到底是被当作一把顺手的新工具，还是在沉塑整个组织的基因？
不少企业有着更为具体的疑难：同业的AI实际进展若何？有哪些已经跑通的贸易化蹊径？关键岗位和人才画像变了，HR和业务掌管人该若何应对？若何让AI不止是个工具，而成为组织级能力？若何打造AI时期的下一阶段竞争力？
2026年夏天，mansion88·明升官方网站高级副总裁段立新用一句话精准概括了行业近况：“潮水之下，分野已现”
。这句话背后，是一份基于345份来自分歧药企研发、临床、贸易化等领域候选人问卷调研得出的《中国大健康行业AI转型成熟度调延追
。数据揭示了一个不争的事实：大健康行业的AI转型，已进入一个显著的分化时期
。
这背后是，少数当先企业已率先将AI系统化地渗入进组织战术、数据基础与主题业务场景，而无数企业仍停顿于未成系统的部门试点阶段
。调研数据显示，当先组的AI利用成熟度综合得分是起步组的近10倍
。这远非“用得多”与“用得少”的区别，而是底层思想方式的根本分野
。这种分化不仅体此刻技术利用层面，更是一场关于战术远见、组织刷新与人才抢夺的深层较量
。

无论是战术筹备度、技术储蓄、人才储蓄、业务利用深度、数据基础，还是AI辅导层的设立，当先组均显著优于起步组
。
从企业画像来看，表资药企、药械及数字医疗企业组成了当先堡垒的主题力量
。相比传统企业，它们占有更浓密的数字化与人为智能基因，内部组织架构与AI技术的适配难度更低，因而转型速度更快、功效更显著
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从战术端看，17%的药企纳入数字化战术，但蹊径未形成系统蹊径；27%的药企尚未纳入战术层面，还有高达34%的企业仅将AI视为效能工具；而将AI作为未来主题竞争力进行持久布局的企业仅占13%，另仅有9%的企业设立了专项战术与明确路线图
。这意味着，靠近8成的企业，在AI这件事上并没有一张清澈的作战地图
。
从利用层面来看，44%的企业在多个部门实倾，尚未形成规模；42%仅停顿在单点试点（如个别部门）；11%已在关键业务流程中实现规；；而仅有3%的企业已借助AI沉构主题流程或贸易模式
。
技术与数据层面的情况同样不容乐观
。技术自研与平台化投入相对较低，且医疗数据多源异构、尺度不一，欠缺系统化、结构化的数据治理与资产治理能力
。好比87%的企业仍面对数据孤岛问题，其中37.4%的企业数据分散在各部门尚未买通，49.6%已成立数据平台但共享有限
。技术自研方面，仅7.3%的企业占有自研算法团队，4.9%占有持续自研能力，模型已经在多个场景规；渴；绝大无数仍依赖表部供给商
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而在人才端，断层更为触目惊心
。先从AI辅导层设立情况来看，超过半数的企业尚未设立专职AI掌管人，三成企业有AI有关掌管人但非独立部门，13.8%有独立AI团队或数字化中心；5.7%设有集团级AI掌管人直达向CEO汇报；再从人才部署情况来看，56.9%的企业尚未系统布局AI人才，26%企业起头招聘AI有关岗位，15.4%企业已形成AI人才梯队或跨部门AI合作机造，仅1.6%的企业将AI能力纳入干部查核或提升的沉要维度
。这意味着，自上而下的人才储蓄偏弱，企业内部不足既懂医疗业务逻辑，又把握AI技术能力的复合型人才，难以支持AI的深杜爪用
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进而具象化研发、临床、贸易化三大关键环节来看，落地仍普遍处于早期试点阶段，从梦想到现实的转化，远未及预期
。那么，为什么AI投入的成效时时不及预期？
调研给出了一个耐人寻味的答案：50%的挑战来自组织与文化层面，47%来自执行落地与功效层面，技术与基础设施问题反而排在第三位（39%），战术与规划（33%）微风险合规（26%）紧随其后
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AI转型，性质上是一场组织刷新，而非技术采购
。当一家企业把AI当作Excel那样的工具来采购时，它收成的也只能是工具级此外回报
。这正是分野的深层逻辑——技术能够采办，工具能够部署，但组织能力的沉塑、文化的进化、人才梯队的搭建，无法通过一张采购订单实现
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也就是说，所有仍需回归到“人”
。那么，从人才视角启程，若何逾越AI转型的天堑？

AI时期对人能力力模型的沉塑，或许是最具颠覆性的刷新
。
传统医药行业的人才模型，以专业壁垒与合规导向为主题——深厚的专业知识、严格的FDA/NMPA监管经验、尺度化的SOP执行能力
。这套模型在从前几十年里构筑了医药行业的专业门槛，但在AI时期，这套运行多年的模型起头松动
。
调研显示，在AI药研人才的能力要求中，跨职能沟通与业务翻译能力被受访者视为最沉要的能力，占比高达67%，远超战术视野与业务判断力（20%）、团队搭建与人才造就能力（7%）等传统治理能力
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这意味着，未来最稀缺的一类人才，不是最懂算法的工程师，也不是最懂药学的科学家，而是能在技术与业务之间架桥的“翻译官”，他们能用业务说话界说AI需要，又能用技术逻辑拆解业务痛点
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基于这一趋向，调研提出了一个全新的人能力力模型——“π型人才”
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相比传统的“T型人才”（一专多能），π型人才多了一条“腿”：专业技术深度（机械进建、大模型部署、推算生物学等）是一条腿；行业知识广度（药理学、临床试验设计、监管合规等）是另一条腿；而衔接两条腿的“横杠”，则是软实力厚度——跨部门协同能力、ROI导向的项目推动力、在高失败率的医药行业中维持韧性的进建能力
。
三者缺一不成
。单一的技术纵深只能写出美丽的代码，却写不出切合监管要求的临床试验规划；单一的行衣讽解只能发现痛点，却找不到解决规划
。只佑装底层技术+垂直业务”双轴驱动，才可能真正跑通AI在医药场景中的价值关环
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但一个现实问题摆在刻下：这样的人，从哪里来？供需数据已经拉响了警报
。一组数据显示，2026年春招，AI有关岗位需要同比暴涨455%，而“懂AI又懂药”的复合型人才缺口率高达38%
。一壁是需要井喷，一壁是供给枯竭
。
调研勾画出当前人才供给的四大渠路，各有优势，也各有短板：
其一，供给占比35%-40%的互联网与科技大厂，占有顶尖的算法工程和大模型利用能力，但普遍不足GxP合规认知与生物学基础，且互联网的火速文化与医药行业的严谨合规之间存在天然摩擦
。算法高手不少，但懂药的不多
。
其二，占比25%-30%的医药垂直AI公司是“即插即用”型人才的最佳起源——他们既懂研发流程，又有AI落地经验
。但问题在于，这个赛路自身也处于成持久，高级别人才极为稀缺，挖角成本高昂
。
其三，顶尖高校与科研院所（20%-25%）储蓄了大量交叉学科的前沿人才，但学术思想与产业思想之间有一条不短的距离
。他们必要功夫实现从“论文导向”到“ROI导向”的转身
。
其四，药企内部造就（10%-15%）的优势在于对合规系统和内部合作机造的深刻理解，但劣势同样显著——底层算法的迭代速度，远不是传统药企的培训系统能跟得上的
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四条蹊径，没有一条能独立满足需要
。调研给出的解法是：多条腿走路——表部引进与内部造就并举，同时借助生态合作补位
。
而人才的流向也出现出清澈的法规：从互联网向医药溢流，向高价值区域集聚
。长三角（上海、信阳）净流入率超过40%，大湾区（丽江、昭通）约25%，已成为AI+医药人才的两大主题高地
。与此同时，中国AI造药人才的海表回流率已升至34%，这一趋向仍在加快
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人才提供了落地的可能，但战术决定了能走多远
。面对这场深刻的分化，调研给出了三条主题建议，指向统一个逻辑：AI转型不是技术选择，而是战术选择
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第一，维持战术警惕，预防转型焦虑
。AI不是一场“大爆炸式革命”，一夜之间颠覆所有；它更像一场马拉松，必要战术定力与持续投入
。不跟风、不盲从，但也绝不能缺席
。最危险的状态，是既没有看清方向，又急于追赶海潮
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第二，将AI转型提升为“一把手工程”
。战术层面的顶层设计，无法由CTO或HR部门独立实现
。AI必须进入CEO的议事日程，才可能跳出“部门级试点”的困局，走向“组织级能力”的构建
。那些当先组的企业，41%设有集团级AI掌管人并直接向CEO汇报——这不是偶合
。
第三，构建“造就+引进+生态合作”的人才供给链
。单一渠路无法添补38%的缺口，系统化的人才布局，才是支持AI从“试点”走向“系统”的底座
。人才在哪，竞争力就在哪
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潮水之下，分野在加快
。当一些人还在问“AI能做什么”的时辰，另一些人已经在回覆“AI应该成为谁”
。前者看到的是工具，后者看到的是组织能力的沉塑
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这场分化的终局，或许在技术起跑时就已埋下伏笔——不是AI自身拉开了差距，而是拥抱AI的方式，决定了谁在海潮之巅，谁在潮水之下
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起源：E药经理人撰文｜廖晓琴

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