生命科学交易的成功率只有32%——安永对225笔交易的分析显示，绝大多数并购未能实现预测的增长目标。与此同时，行业可用交易融资能力达到2.1万亿美元，3，700亿美元增长缺口迫使企业持续出手。在这一矛盾之下，AI正在成为提升交易成功率的关键工具——从识别标的企业、评估资产吸引力到执行尽职调查，AI正在改变交易的全流程。本文拆解AI在医药交易中的双重角色：作为被交易的资产和作为交易执行的赋能者。
交易困境——不得不做，但成功率仅32%
交易数据揭示了生命科学行业交易的两个基本现实。第一，行业对交易高度依赖——交易更活跃的企业资本回报率高于不活跃同行，既积极收购又主动剥离资产的企业整体表现优于只做单向交易的企业。第二，大多数交易未能达到预期——安永对225笔交易的分析显示，仅71笔（32%）实现了交易模型中预测的增长目标。
这两个现实意味着生命科学企业被迫持续做交易，但交易成功的概率并不高。成功交易的共同特征是——收购方在自身已经具备经验和业务基础的治疗领域内进行收购。进入全新领域的收购，即便资产已上市、临床风险较低，成功率仍然很低。
在热门资产估值高企、竞争加剧的背景下，企业必须找到提升交易判断准确性和执行效率的方法。这正是AI进入交易流程的根本驱动力。
AI资产的交易热潮——2025年的数据印证
2025年，企业为获取AI技术平台而达成的合作交易金额大幅增加。AI资产本身已成为医药交易的热门标的——覆盖AI制药、AI辅助临床设计、AI驱动的靶点发现、AI赋能的药物重定位等方向。
生物制药行业对AI的关注主要集中在缩短新药研发周期、降低研发成本的潜力上。但从短期价值看，更直接的机会或许在于利用AI改善交易过程本身——帮助企业在海量数据中识别潜在标的、评估资产的科学价值和商业价值、预测交易后的整合效果。
AI赋能交易全流程——从识别到整合的六大环节
从交易周期的始端到末端，AI都在展现加速和优化交易流程的能力。
在标的识别环节，AI系统可扫描全球范围内的临床数据、专利数据、文献数据和交易数据库，自动识别符合战略方向的潜在标的。在战略评估环节，AI可快速分析资产的临床前/临床数据质量、靶点竞争格局、市场规模预测，帮助决策者判断资产是否具备同类最优潜力。在尽职调查环节，AI可自动审查合同文本、数据完整性、监管合规记录，大幅缩短尽调周期。在交易执行环节，AI可模拟不同条款组合的财务影响，优化首付款、里程碑和分成比例的结构设计。在投后整合环节，AI可辅助团队快速梳理研发管线、识别协同效应、制定整合优先序。在价值追踪环节，AI可持续监测资产开发进度，对比交易预期与实际进展，及时预警偏差。
从洞察到自动协调——智能体驱动的未来
从更长期来看，AI已经超越了“洞察生成”的层面，正在演变为推动自动协调、使收购方能够高效、快速整合新资产的引擎。
未来，由自主智能体组成的数字化工作体系将承担交易全流程中的关键任务——从尽职调查、交易执行一直延伸到长期价值创造。这些智能体可在预设规则下自动执行数据收集、风险评估、合同审核、进度追踪等重复性工作，将专业团队从繁琐事务中解放出来，专注于更高价值的判断和谈判。
随着生命科学行业的格局在不同类型企业、不同治疗领域、不同技术平台之间日益复杂和碎片化，AI将不再仅是交易过程中锦上添花的辅助工具，而会成为这一流程中心必备的赋能技术。
对中国的启示——AI资产出海的新窗口
对中国创新药企而言，AI赋能交易具有双重意义。
一方面，中国企业可以作为AI资产的供给方——中国在AI制药、AI辅助临床设计等领域积累了独特的数据优势和工程能力，相关平台和技术正在进入全球买家的视野。
另一方面，中国企业在进行对外授权和并购交易时，应主动将AI工具引入交易流程——无论是评估海外合作方的资产质量，还是优化自身交易条款的设计，AI都能提供更精准的决策支持。
在3，700亿美元增长缺口的驱动下，全球药企对优质资产的需求将持续旺盛。中国创新药企既需要当好“资产供给者”，也需要成为“AI赋能的交易者”——这两个角色都将在未来的全球交易格局中占据重要位置。
