一份新出炉的全球排名，把中国推到了一个颇具挑战性的位置。
深度知识集团于2026年5月发布的《全球人工智能竞争力指数》显示，在生物技术、医疗保健与长寿领域的AI综合竞争力评估中，中国以85.3分位列全球第三，仅次于美国和英国，超过了瑞士和德国。这份排名不是通常意义上的论文引用数统计，而是涵盖AI基础设施、生物技术生态、人才储备、政策支持和市场规模等多个维度的综合评估。
85.3分，说明中国在这条赛道上已经是公认的重量级选手。但和领跑的美国相比，差距究竟在哪里？
规模优势，是真实的，也是有边界的
中国能拿到第三，最硬的底气来自三个字：体量大。
截至2026年第一季度，中国生物科技公司在全球药物开发管线中的占比已接近30%，在研新候选药物超过1200个，进入临床试验阶段。与此同时，到2026年中期，至少有12种依托AI发现或优化的候选药物正在中国进行临床试验，其中3种已推进到关键的二期阶段。
这些数字背后是真实的产业动能。华为、百度、腾讯、阿里健康等科技巨头全线进场，覆盖从医学影像辅助诊断、药物分子设计、蛋白质结构预测，到智能手术室管理的几乎所有环节。截至2025年底，中国通过NMPA审批的人工智能医疗器械累计达207款，政策通道正在快速打通。
政府的推力同样不可忽视。2025年底，国家卫健委联合工业和信息化部、国家发展和改革委员会等四部门联合印发《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，明确了AI在临床诊疗、公共卫生监测、中医药数字化等方向的落地路径，被业界视为中国AI医疗领域迄今最系统的顶层框架。
礼来与英伟达在2026年初联合成立AI医药创新实验室，其中中国市场的数据资源和临床基础设施是重要考量，这从另一个侧面印证了中国在这条赛道上的吸引力。
真正的差距，藏在数据质量和源头科学里
然而，第三名的位置并不意味着可以坐稳。
波士顿咨询集团的分析直接点出了中国AI制药的核心短板：竞争力的决定因素正在从算法和算力，向高质量数据资产的沉淀倾斜，而美国在源头科学与"AI×科学"融合能力上依然保持显著优势。简单说，中国目前擅长"快"和"量"，但在真正拉开差距的源头创新上，路还很长。
这种差距体现在具体指标上。美国的AI制药企业在靶点发现、多模态生物数据整合、临床前到临床的转化效率上，仍然领先中国一个身位。中国的众多AI制药初创公司在拿到早期融资后，将大量精力放在模仿验证已知靶点，而非原创性的机制探索，导致管线同质化程度较高。
数据壁垒同样是个绕不开的问题。尽管中国拥有海量患者数据，但跨机构、跨地区的数据互通和标准化程度参差不齐，高质量的多中心临床数据集仍然是稀缺资源，直接制约了AI模型的训练深度和泛化能力。
德勤2026年发布的全球生命科学展望报告指出，中国的医疗科技高管对未来增长抱有81%的乐观预期，与美国同行持平，但这种乐观更多基于本土市场的规模红利，而非全球化竞争的真正底气。
在《华尔街日报》的报道中，多家跨国药企高管承认，中国生物技术公司已经比西方同行"更快、成本更低"，部分细分领域的分子设计能力甚至开始反向输出。但从整体生态看，突破性的first-in-class创新仍主要诞生于美国和欧洲。
全球第三的位置，是中国AI医疗领域真实实力的写照，但也清楚划出了下一步攀登的难度刻度。规模和政策可以快速堆出来，但高质量数据积累和源头科学突破，需要的是时间和耐心，不是一道政策文件就能解决的事情。
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