传金所 “配角”站上C位，上海科技服务业迎“AI时刻”｜上海科技服务业调研

编者按：

长期以来，在科技生态中，科技服务业往往被视作低调的“后勤配角”。然而，当AI for Science为核心的技术力量从实验室触达产业界，科技服务业也正迎来底层逻辑的重塑时刻。

科技服务业的价值，也由此需要重新衡量。它既产生自身的营业收入，也影响其他产业获得技术、验证技术和使用技术的成本。后者更难统计，却可能产生更广泛的经济影响。

而上海，正加快推动科技服务业发展，其深层价值在于提升整个创新体系的运行效率。近期，第一财经开展上海科技服务业调研，总结地方探索宝贵经验。

在上海浦东张江，一处高通量自主实验室凌晨两点依然灯火通明，但操作台前没有通宵跑数据的科研人员。机器正按照算法规划的路径精确称量、移液，物流机器人则在不同功能的实验区穿梭。

这一幕并非电影中的虚构场景，而是上海科技服务业企业一线真实发生的场景。

晶泰科技实验室

长期以来，科技服务业被打上一些“刻板印象”：它是代办高新资质的咨询中介是承接基础外包的CRO（合同研发组织），或是撮合技术交易的中间商。然而，作为科技生态的“底座系统”，科技服务业摊薄了全社会的创新固定成本。这种隐形的成本分摊机制，正是激发新质生产力爆发的关键动力。

尤其是当AI for Science（人工智能赋能科学研究，简称AI4S）向各行各业渗透，这个关键却长年隐于幕后的行业，正经历着一场颠覆性的质变。

一组数据说明了这个“底层系统”的重要性，2026年1-7月，上海市研究开发、检验检测、技术转移、创业孵化、知识产权、技术推广等专业服务类规上企业营收达到2282.18亿元，同比增长15.4%。

两位数增长的背后，这个曾经“低调”的行业，如何站到台前C位？

AI把科学发现变为生产力

早在去年上海就出台了《关于进一步深化改革创新加快科技服务业高质量发展的若干意见》，8月最新公布的《上海市科技研发与创新服务业高质量发展行动方案》提出到2028年，全市规模以上科技服务业企业数量超过3000家，科技服务业营收规模达到7500亿元，涌现出一批细分领域领军企业和平台企业。

其中第一项任务中，就提出构建高端化、体系化研发服务供给。推进人工智能赋能科学研究（AI4S），加快基础设施大模型、工程科学大模型建设，推动人工智能在重点领域的应用示范，培育研发服务新模式新业态。

AI4S的意义，在于改变研究者探索未知的方式。其价值不仅是让一次计算更快，更是让有限的研发资金、设备和人员投入更有信息价值的实验。上海拥有集聚的临床医院、高校院所与跨国药企总部。这为科技服务业提供了充足的落地场景。AI4S在这里落地，能以最快速度完成从算法、实验到临床的完整验证。

“过去三十年，生物医药与材料科学的研发逻辑本质上是‘爱迪生式试错’——拿几十万个化合物去撞运气，烧掉十亿美元，赌一个分子的活性。”一位长期跟踪硬科技赛道的投资人坦言，“AI4S的出现，直接终结了这种粗放的研发逻辑。”

上海的一批算法驱动型的科技服务企业正在打破这种沉没成本的诅咒。

在张江扎根的英矽智能(03696.HK)，让AI制药的讨论进一步接近临床结果。

2026年7月，该公司宣布启动治疗特发性肺纤维化的候选药物rentosertib的Ⅲ期临床试验，计划纳入约320名患者，治疗观察期为52周。而该项目的靶点识别和分子设计均使用了其AI平台。

依靠端到端生成式AI平台，英矽智能将一款特发性肺纤维化候选药物从靶点确认推至提名临床前候选化合物，仅耗时18个月，花费仅约几百万美元——这在过去动辄耗费四年以上、耗资数千万的传统新药研发周期中几乎不可想象。算法不仅在“找药”，更在把新药发现的边际成本按数量级向下压缩。

英矽智能。（受访者供图）

“传统研发之所以慢和难，是因为它高度依赖个别化学家和生物学家的个人经验，容易受限于人类线性思维的局限，采用‘串行试错’的模式，往往在优化活性的同时忽略了毒性或代谢问题，导致后续实验数据不理想再倒回去从头再来。而AI是基于海量数据与文献，集成了整个科研界最顶尖的脑力与智慧。它也可以打破人类的思维定式，具备强大的非线性思维能力，不仅能在设计之初就对20多个参数进行‘多目标同时优化’，还能突破传统化学库的束缚，生成令人眼前一亮的创新化学结构。”英矽智能首席科学官兼联席CEO任峰告诉第一财经记者。

他补充，更有意义的是，传统筛选依赖现有的物理化合物库和化学家既有经验，面对缺乏标准结合口袋的靶点往往无能为力，而AI凭借非线性思维可以直接从头生成全新的化学骨架，从而有望攻克“难成药靶点”。从本质上来说，AI带来的效率提升是用“高维算力与数据驱动”取代了“经验和试错”。“我们并非省去了必要的验证流程，而是在原有的基础上，增加了AI的能力，从源头上提高了分子优化的成功率与创新度。”

但仅有云端算力远远不够。算法生成的分子结构如果不经实验验证，终究只是数字代码。

这正是晶泰科技(02228.HK)在上海押注的护城河。走进晶泰科技AI自主实验室，算法与物理世界形成了高度闭环：在其自研的XtalPi Science科学智能平台中，AI负责科学推理与实验规划，机器人执行实验，实验数据再回流至模型，支持后续决策与迭代优化。原本依赖人工操作的实验环节，也因此变得更加标准化，实验过程与结果可以被完整记录和追溯。

“以前培养一个熟练实验员需要数年，人会疲劳，操作会有微小公差；AI和具身智能技术让实验通量提升了数倍。”一位晶泰科技的工作人员表示。

这种“干湿闭环”的科技服务模式，使得初创研发团队不必再自建数亿元的重资产实验室，只需调用接口，就能享受到顶尖的研发基建能力。

“AI4S是贯穿数字世界与物理世界的科研新范式。”晶泰科技联合创始人、首席执行官马健接受第一财经采访时说，AI4S正在推动更多前沿技术和基础研究成果，从实验室走向产业应用，价值在于通过计算、实验验证与持续迭代，解决药物研发等科学领域的具体问题。

特别是传统科技服务业往往依赖专家经验和人力规模。AI、机器人等进入该行业后，最先被改变的是物理世界的实验验证执行与数据生产环节。

“以晶泰科技Agentic HTE（智能自主高通量实验）为例，化学研发中单次‘设计—合成—测试—分析’迭代周期由传统3到4周压缩至1周内。数据生产方式同步重塑，人的角色随之上移：科学家从重复操作中解放，专注假设提出、创造性设计与关键决策。”马健介绍，晶泰科技在上海建有超20,000平方米实验室，团队人员超700人，其中AI、自动化实验室、具身智能等开发人员200余人，机械、电气工程师100余人。

晶泰科技的最新业绩呈现了这些部署的张力，2026年上半年，晶泰AI4S智慧解决方案收入1.935亿元、同比增长136.4%，占总收入比重由上年同期约16%升至49%；剔除上年管线授权高基数影响后，总收入同比增长73.8%。跨行业复用方面，能力已延伸至钙钛矿光伏、锂电池、分子筛等材料场景，并经XtalPi Science平台向生态伙伴开放底座能力。

不可忽视的隐形乘数效应

评价AI4S的经济效果，需要追踪整个项目周期。比如早期筛选的成本、后期验证的投入、失败项目消耗的资源，都应进入同一本账。单个环节提速，不能直接等同于整体研发回报提高。

这正是科技服务业的基础作用所在。它为研发提供可调用的实验、检测和工程能力，帮助创新企业完成自身难以独立承担的验证工作。服务体系越成熟，前端成果越有机会顺利进入下一阶段。

和AI药物发现企业的业务定位不同，处于工程转化端的上海本土企业——和元生物的打法说明，算法进入研发之后，仍需依托工艺和质量体系完成转化。

基因与细胞治疗的商业化痛点在于工艺极其复杂，生产批次稳定性极难把控。作为本土CXO代表企业，和元生物（688238.SH)提供研发外包及合同研发生产服务，工作涉及工艺开发、质量分析和规模化生产。这些环节关系到研发方案能否形成稳定、可交付的产品。

和元生物总经理潘俊屹近日在第一财经的节目中表示，和元生物选择以AI全面提升运营效率，增强竞争实力——公司已开发了许多个智能体，覆盖从业务到职能的各个部门，从文件翻译、报告撰写到技术研发、工艺开发全流程。潘俊屹指出，“AI在我们公司的运用非常多，涉及方方面面。”

不只是科学发现和工程转化，科技服务业衡量的，是整个创新体系的收益。

通常来说，科技服务业包含“两本帐”，一本是服务企业的收入、利润和现金流。另一本是客户减少的研发支出、缩短的验证周期，以及新增的产业化成果。两本账并不总是同步。政策评价因此需要穿透营收规模。公共平台是否提高了有效使用率，专业服务是否缩短了交付周期，中小企业是否获得了原本难以负担的能力，都应成为衡量依据。

“科技服务业的成效，因此不能只看自身营收。还应观察客户是否减少了研发支出，成果是否缩短了验证周期，企业是否提高了产业化成功率。服务企业的经营质量，决定能力能否持续供给。客户的创新产出，决定这些能力是否创造了增量价值。”一位长期跟踪科技创新生态的业内专家告诉记者。

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