本报告导读：

AI 技术迭代升级，推动CXO 产业范式革新，头部企业加码自研与合作构建产业壁垒，助力行业效率提升。

投资要点：

AI技术渗透加速CXO 产业范式革新。AI 技术在生物医药领域深度应用有望重构CXO 产业价值链。DeepSeek 等通用大模型在蛋白质折叠预测准确率突破90%（AlphaFold 基准测试），叠加生成式AI 实现分子结构生成效率提升5-8 倍，推动AI+CXO 融合进入新阶段。

全球药企降本增效诉求升级，叠加AI 技术成熟度提升，驱动CXO企业加速智能化转型。头部CXO 企业如药明康德、康龙化成、凯莱英、泰格医药等已通过自研或合作构建AI 技术壁垒，在靶点发现、患者招募、工艺优化等环节实现效率提升，行业正从“人力密集型”向“技术驱动型”演进。推荐标的：药明康德、药明生物、凯莱英、康龙化成、泰格医药、昭衍新药、博腾股份、药石科技；受益标的：

药明合联、皓元医药、泓博医药、成都先导。

临床前CRO：AI 重塑药物发现范式，头部企业构建数据壁垒。AI技术在靶点识别、ADMET 预测等环节具备独特优势，通过高通量数据挖掘与分子模拟，显著缩短靶点筛选与化合物优化周期。药明康德基于DEL 库（DNA 编码化合物库）与AI 毒性预测模型联动，成功实现“分子设计-体内毒理验证”闭环，临床前开发周期从18 个月缩短至12 个月。生成式AI 在虚拟化合物生成中的应用有望深化，企业需通过积累独家实验数据（如DEL 库、PB 级生物数据库）优化模型精度。

临床CRO：AI 破解患者招募瓶颈，数据合规成竞争关键。患者入组效率低下是临床试验核心痛点，AI 通过多源数据整合与动态匹配优化试验流程。泰格医药AI 患者动态匹配系统整合全国800+医院脱敏数据，运用迁移学习技术提升患者匹配精度至89%，患者入组周期缩短28%。去中心化临床试验（DCT）与AI 结合有望成为趋势，具备医疗数据及合规处理能力的企业有望构筑护城河。

CDMO：AI 赋能工艺智能化，生产质控标准升级。AI 可以赋能CDMO 领域实现工艺参数实时调优与质量预测，突破传统经验驱动模式。凯莱英通过强化学习动态优化多个关键参数，在连续化生产中将某抗病毒药物中间体合成收率从72%提升至88%，批次稳定性从8.5%降至2.3%。未来，生成式AI 在合成路径预测中的应用（如逆合成分析、杂质谱模拟）有望释放更大价值，构建工艺知识库与自动化产线实现“数据-模型-生产”闭环有望推动行业降本增效。

风险提示：技术落地不及预期风险、行业竞争加剧风险、地缘政治风险、数据安全及合规风险。