（CXO跟踪研究）癌症2大突破，CXO潜力无限
2026年8月22日，上海——张江高科一家AI制药初创公司的实验室里，自动化移液工作站正按照算法指令，将化合物母液精准分装到微孔板中。这台设备已连续运转72小时，几乎不需要人工干预。
“过去我们做一个靶点验证，需要博士生花三个月，现在有了‘科研智能体’调度，无人实验室三天就能跑完一轮干湿闭环实验。”该公司联合创始人、计算生物学博士李明（化名）告诉本报记者。他身边的屏幕上，强化学习模型正根据上一轮湿实验数据，自主设计下一批分子结构。
这并非科幻场景，而是天风证券最新研报所定义的“AI4S 3.0阶段”的日常切片。该机构于2026年8月发布的《AI4S加速科研范式变革，中国CXO有望迎来产业与估值共振》专题报告指出，科研智能体（AI Scientist Agent）与无人实验室（Autonomous Lab）的结合，正将生命科学研发从“手工时代”直接推向“自动驾驶时代”。
[IMG:1]报告核心观点认为，AI制药已跨越纯算法迭代的2.0阶段，进入“模型创新+干湿闭环验证”的3.0时代。这一转变的直接后果是：上游科研服务需求开始放量，而非收缩。“以前AI公司买算力就行，现在必须买服务、买自动化设备、买高纯度的实验耗材，因为模型需要高质量、标准化的湿实验数据来反馈迭代。”天风证券分析师在报告中强调。
据美国化学文摘社（CAS）2026年6月发布的《AI驱动合成化学白皮书》，在引入无人实验室系统后，先导化合物优化周期平均缩短了62%，而每个成功靶点所消耗的自动化实验耗材成本是传统手工模式的2.3倍。这组数据侧面印证了“需求放量”的逻辑。
与此同时，全球创新药投融资环境正在发生微妙而关键的转变。据医药行业数据平台Pharma Intelligence统计，2026年上半年全球生物医药风险投资总额为286亿美元，同比回升14%，但仍低于2021年峰值。更重要的是结构性变化：有明确AI辅助数据的管线项目，其融资成功率比纯传统管线高出近一倍。
[IMG:2]“投资人不再听概念，他们要求看湿实验的重复性数据。”李明坦言，这正是中国CXO（医药研发外包）企业的新机会。天风证券研报判断，创新药融资与外包率正同步改善，中国CXO有望确立新一轮景气周期。
这一判断的底层逻辑在于：全球大型药企在降本压力下，倾向于将AI验证环节外包给成本更低、产能更成熟的东方供应链。据中国医药保健品进出口商会2026年7月发布的《上半年医药外包服务行业运行分析》，国内头部CXO企业来自海外AI制药客户的订单同比增长41%，其中“干湿闭环一体化服务”的客单价是传统合成服务的5.8倍。
然而，繁荣之下暗流涌动。一位不愿具名的外资投行医疗分析师向记者表示：“中国CXO在产能和速度上的优势无可争议，但在AI专用数据库的合规性、跨境数据流动监管，以及高精度自动化设备的国产替代率方面，仍存在明显短板。”他引用弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）2026年Q2报告数据指出，国内CXO实验室核心自动化设备（如高通量质谱、自动化细胞培养系统）的进口依赖度仍高达74%，这将侵蚀毛利率。
[IMG:3]对此，天风证券在研报中亦用专门章节提示风险，但总体持乐观态度。其核心论据是“头部化+新分子+全球化”三重结构性优势：头部CXO企业正通过自研或收购构建AI数据护城河；新分子类型（如PROTAC、多肽、核酸药物）的合成复杂性天然需要AI辅助，且外包意愿更强；而中国工程师红利与完整的中间体供应链，是东南亚和印度短期内无法替代的。
“我们不是简单地重复2019-2021年的CXO牛市。”天风证券分析师在报告结论部分写道，“这一轮由AI4S 3.0驱动的景气，是生产效率的质变，而非单纯的资金泡沫。那些能提供‘从靶点发现到IND申报’全流程AI干湿闭环的头部CXO，有望迎来业绩与估值的共振。”
深夜十一点，李明的实验室依然灯火通明。无人实验室的机械臂还在安静地工作，屏幕上跳动着第7轮迭代的数据曲线。他不关心二级市场的估值模型，但他关心另一个数字：这个项目从启动到获得候选化合物，只用了47天。而在三年前，同样的工作至少需要14个月。“技术变了，成本结构变了，生意的逻辑当然也得变。”他说。
（本文参考天风证券2026年8月研报、CAS《AI驱动合成化学白皮书》（2026.6）、Pharma Intelligence 2026上半年融资统计、中国医药保健品进出口商会2026年7月行业分析、Frost & Sullivan 2026年Q2医疗设备市场报告）
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