制药公司与初创企业如何携手推动AI落地

在波士顿举办的首届PharmStars制药科技创新峰会上，来自初创企业的创始人与制药公司高管同台分享了双方在合作开发AI解决方案过程中积累的经验与教训。

与会者普遍认为，成功落地不仅仅依赖技术本身是否有效，还需要企业内部有合适的推动者、明确的关键绩效指标（KPI），以及一套将项目从试点阶段推向全面部署的完整方案。

初创企业需要了解的制药行业规则

当制药科技初创企业主动寻求与制药公司合作时，双方都需要以正确的心态入局。

武田制药（Takeda）美国患者诊断卓越中心负责人Stephanie Klock表示："我认为成功的关键在于能否真正共同创造。初创企业带来的是创新，但光有创新想法是不够的。初创企业需要认识到，对方是一家拥有深厚科学知识、商业化经验以及强大能力储备的公司。双方需要融合各自的优势，不能只是说'我的想法很棒，直接用就行'，而是要思考如何共同打造出真正可行、能充分发挥双方专长与资源的方案。"

拥有一位了解制药行业的团队成员——无论是投资人还是导师——也至关重要。

Fusion Fund创始人兼管理合伙人张璐表示："我一直告诫那些纯粹来自AI背景的年轻创始人，在真正进入这个行业之前，必须先找一位懂行业的伙伴。这个市场规模确实很大，占美国GDP的20%，但同时也极其复杂。"

Alexion创新加速器负责人Taibi Quraishi指出："那些失败的初创企业，往往没有搞清楚一个根本问题：在制药行业，买方不是用户，用户也不是决策者。你必须应对这个双重难题，为整个生态系统提供解决方案……这在本质上通常是一个激励机制问题，而不是技术问题。"

赛诺菲（Sanofi）数字化计算机模拟研究负责人Ilan Wapinski对此表示认同："我总是告诉潜在合作伙伴，技术可以非常出色，甚至是有史以来最好的，但它只是三个关键要素之一，而且可能是最不重要的那个。最重要的是，你的解决方案能否与我们在赛诺菲所做的一切深度融合。"

这意味着初创企业不仅需要深入了解制药行业的整体情况，还需要充分研究目标合作公司的具体情况。此外，初创企业必须对自身的进展和能力保持诚实。

CSL数字创新基金与项目负责人Jonathan Walsh表示："从我们的角度来看，一家公司处于早期阶段并不是问题。实际上，我们更倾向于这种情况，因为我们关注的创新领域往往还没有现成的解决方案，所以我们需要找到那些真正在思考我们想解决的问题的公司。作为初创企业，很多人会刻意掩饰自己的早期阶段，这种做法其实适得其反。"

制药公司需要了解的初创企业规则

那么从另一面来看，大型制药公司在与初创企业合作时需要注意什么？Ethos联合创始人兼总裁Sasha Seymore表示，他们遇到过几乎没有任何AI战略的制药公司，也遇到过基础设施完善的公司，而他清楚地知道自己更愿意与哪类公司合作。

"有些公司已经建立了自己的AI体系，并明确表示希望你把工具接入他们的AI系统，"他说，"我认为这些公司是最能清楚看到我们价值的，因为他们已经想清楚了：这是未来的方向，有巨大价值，我们要以结构化、清晰的方式推进，并给你明确的执行指引。而那些毫无准备的公司，往往让人陷入迷茫，不知道该怎么做、能不能做。"

Picture Health首席执行官Trishan Arul则指出，制药公司还需要了解初创企业能够承受的项目时间周期。

"我们早期的一些制药客户希望我们尽快进入他们的试验流程，"他说，"他们建议我们直接与CRO（合同研究组织）签约，说这样会更快。但我现在正在处理的主服务协议（MSA），有些是在我们开始合作超过一年之后才谈的。对于初创企业来说，根本等不起这么长的时间。"

有时候，初创企业与大型制药公司之间的文化差异难以弥合，在这种情况下，从规模较小的企业开始合作或许是更明智的选择。

OmniScience创始人兼首席执行官Angela Holmes表示："我们所有的经验积累都来自生物科技公司。大型制药公司永远不会第一个吃螃蟹，我们也从不要求它们这样做。所以我们先在免疫学、肿瘤学、罕见病、神经科学等领域，通过生物科技公司和中型投资组合规模的合作来验证我们的方案。我们清楚地知道，在开始与大型制药公司对话之前，大概需要两年的积累。"

找对推动者，定好KPI

要让合作真正奏效，初创企业不仅需要在制药公司内部找到支持者，更需要找到合适的支持者——这其实并不容易。

PharmStars联合创始人Shrawan Patel表示："你需要一个级别合适的内部支持者——他既要足够靠近有预算的高管，又要足够贴近实际问题、真正理解问题所在。他能够向高管层解释清楚，也懂技术，能配合团队推进工作，能合理规划试点方案，知道需要多少人才能把项目推进到可扩展的阶段。这样的人真的存在吗？"

与会者坦言，这样的人未必总能找到；有时候需要在一家机构内部建立多个支持者网络。但如果找错了人，很容易陷入困境。

Ampersand Health创始人兼首席执行官Nader Alaghband表示："在我看来，成败之间的差异，往往就在于负责搭建试点的那个人，是否能接触到真正掌握预算的人，以及对方的KPI是否直接与你所做的事情挂钩。"

在KPI的制定上，关键在于提前明确，并清楚地定义什么叫做成功。

赛诺菲的Wapinski表示："我认为有帮助的做法是，从早期就建立清晰的成功基准。当你试图与外部合作伙伴共同定义成功标准时，这并不容易，但你需要明确，在哪些里程碑节点上，合作关系才能继续推进，技术才能持续演进，影响才能不断扩大。"

Klock也表示："不仅要准备好对问题的理解，还要清晰呈现你的解决方案定位，并从数据角度展示你已经测量了什么、能够测量什么，同时高度聚焦于具体指标。"

关键在于找到既能被初创企业量化、又与制药公司战略重点相契合的核心指标。

"大家都急着说，开始试点吧，开始试点吧，"Arul说，"但首先要把试点定义清楚，确保你真正理解它的内容，并与内部支持者达成共识，确认这些指标对双方来说都是正确的。"

从试点迈向全面部署

初创企业和制药公司都很容易只专注于完成试点，而没有为之后的全面部署做好准备。

CSL的Walsh表示："试点阶段用的是运营性支出，比较容易获批。但一旦涉及规模化，就需要将整套流程全面引入企业，触及的人数可能会扩大十倍。"

从试点过渡到全面部署，往往需要沿途不断调整，这时候双方作为共同创造者的关系就显得尤为重要。

"你必须找到一个平衡点，"Walsh说，"在真正进行测试时，要做好心理准备：你很可能会发现一些之前未曾预料到的问题，也很可能需要对产品或商业模式进行调整。"

OmniScience的Holmes表示，她越来越认同一位导师的观点——"试点"这个概念本身，可能正在拖累制药行业的进步。

"不要再叫试点了，"她说，"在你真正启动一个项目之前，双方都已经投入了大量时间和金钱，尤其是引入新技术时，还要走合规、采购、安全、审计等一系列流程。如果你已经选定了市场上最好的公司——不只是技术领先，还是你信任、愿意共事的伙伴——那就不应该存在'通过还是失败'的问题。这个项目的核心应该是：我们如何共同学习、共同协作，从第一天起就规划规模化的路径。没有人能承受投入一年之后却以失败告终。"

多位与会者指出，制药行业对AI的态度正在迅速转变，对此类合作的需求也比以往任何时候都更为强烈。例如，Arul提到，《通货膨胀削减法案》中的药品价格谈判机制，已经催生出对AI在药物研发领域更大的需求。

"随着强制性价格谈判倒计时的启动，一旦他们在某个项目中发现了有潜力的药物，就会快速在大量适应症上进行验证，"他说，"正因为我们能够结合药物的作用机制与生物应答来进行分析，他们的推进速度非常快，我们正在快速连续签署六七份合同。"

从整体来看，业界的讨论已经从对AI的质疑，转变为不愿错过这一技术浪潮的迫切感。

Endava高级客户合伙人Mark Linver表示："我今天早上刚刚和一位客户通话，他说：'除非你有办法整合AI，否则我不想听你说话。'这是我们现在听到的新共识。但你必须拿出真正可行的方案，而且必须是经过验证的。那种试错式的试点思维已经过时了。你必须能够说：这是一套经过验证的方法，这是可行的路径，但要实现它，让我们作为一个团队共同推进——不是'我来对你做'，而是'我们一起做'。"

Q&A

Q1：制药科技初创企业在与大型制药公司合作时，最容易犯哪些错误？

A：最常见的错误包括：只带着创新想法去谈合作，却不愿意与制药公司共同改进方案；没有充分研究目标合作方的内部结构和需求；对自身能力和进展过度包装，而非保持诚实透明。此外，很多初创企业忽视了制药行业"买方不是用户，用户不是决策者"的核心特点，导致无法真正打通利益相关方的激励机制。

Q2：在制药AI合作中，如何定义和衡量成功的KPI？

A：成功的KPI需要在项目启动前就与内部支持者共同确定，而不是在试点结束后才进行评估。关键是要找到既能被初创企业量化、又与制药公司战略优先级相匹配的指标。赛诺菲的Wapinski建议，从早期就建立清晰的成功基准，并明确在哪些里程碑节点上合作关系可以继续深化。避免在未达成共识的情况下草率启动试点。

Q3：制药AI项目如何顺利从试点阶段过渡到全面部署？

A：从试点到全面部署，最大的挑战在于资源投入的量级变化——参与人数可能扩大十倍，流程也会全面介入企业体系。成功的关键在于：从项目第一天起就规划规模化路径，而不是把试点当成独立的验证阶段。OmniScience的Holmes建议，放弃"通过/失败"的试点思维，转而聚焦于双方如何共同学习、持续迭代，并确保内部支持者与企业高层之间的预算和KPI高度对齐。