AI虚拟细胞行业白皮书：30亿美元资本涌入开启商业化元年，拆解规模化落地瓶颈与解法 - NBA数据复盘

2026年被业界视为AI虚拟细胞商业化的起始年份。技术取得突破、政策给予支持、资本大量涌入以及市场需求释放，这些因素在同一时期汇聚，推动该行业正式迈入产业化落地的阶段。然而，在热度之下，产业各方对于AI虚拟细胞的概念界定、技术路径、竞争态势以及真实挑战，仍欠缺统一的认知。

这份白皮书旨在解答三个核心问题：全球参与者形成了怎样的竞争格局，哪些路径更具长期发展潜力？从数据到模型再到应用落地，真正的障碍在哪里？产业界已经出现了哪些值得关注的创新解决方案？

为此，动脉智库梳理了全球AI虚拟细胞的技术演进和产业脉络，访谈了多家企业，盘点了数据供应、模型开发、商业落地等各个环节的参与者布局。我们发现，尽管行业热度高涨，但数据层面高价值数据的缺乏、模型层面预测能力未达产业预期、应用层面验证标准与闭环机制的缺失，构成了关键制约。与此同时，一批企业正在数据生产、跨模态对齐、干湿闭环和真实场景交付方面展开探索，为行业走向规模化落地提供了现实可行的突破口。

核心内容与观点：

以下为白皮书内容节选：

爆发增长，AI虚拟细胞开启生命科学新范式

1、定义与三层技术架构

虚拟细胞（Virtual Cell）是指利用数学方程、物理模拟和AI技术，在计算空间中构建细胞行为的数字化模型，使研究者能够在不依赖实体湿实验的条件下，预测细胞对外部扰动（如药物、基因编辑、环境变化等）的响应。

需要指出的是，虚拟细胞并非单一产品，而是一类技术体系的总称。根据建模方法的不同，目前主要存在两条技术路线。

数据驱动的AI建模路线，使用大规模神经网络从数据中学习细胞行为的映射关系。该路线规模化能力强、迭代速度快，但黑箱特性明显，缺乏因果性解释能力。2024年12月，斯坦福大学、基因泰克与陈-扎克伯格基金会联合在《Cell》上提出的AI虚拟细胞概念，是这一路线的代表性框架。

经典计算细胞生物学路线，基于数学物理方程，从已知的生化反应动力学出发构建模型。该路线机制透明、可解释性强，但扩展性差，难以适配真实生物系统的高复杂度、动态化特征。

当前行业的前沿探索方向，是在数据驱动框架中融入生物机理约束，试图兼顾规模化能力与可解释性。

虚拟细胞技术路线

在讨论AI虚拟细胞时，有几个相近的概念有必要厘清边界。

AI虚拟细胞与相近概念内涵及关系

动脉智库从技术构建到产业落地的实际流程，将AI虚拟细胞技术划分为数据层、模型层、应用层三层架构，同时由闭环主动学习驱动持续进化。

AI虚拟细胞三层技术架构

（1）数据层：由先验知识、静态架构、动态状态组成

先验知识整合已发表的生物医学文献、已知的分子表达规律和多尺度成像数据，明确细胞生命活动的基础规则。静态架构收录细胞形态结构、分子空间分布等固定信息，还原细胞固有物理特征。动态状态是构建具备真实推演能力模型的关键，聚焦细胞自然发育、衰老、药物干预、基因编辑等外部扰动下的状态变化，是支撑AI虚拟细胞实现动态仿真的核心数据底座。

（2）模型层：多类模型构成的能力矩阵

模型层基于数据层提供的信息，构建能够表征和预测细胞行为的数字化模型，产品形态大致分为以下几类。

细胞表征模型是当前数量最多的类型。扰动预测模型是目前核心竞争方向，在单细胞基础模型底座之上，针对性优化外部扰动响应建模能力，预判药物、基因编辑等干预行为对细胞状态的影响。多模态整合、跨尺度建模模型是长期演进方向，是贴合真实细胞生命活动规律、突破现有仿真精度瓶颈的必然发展趋势。

（3）应用层：面向生命科学全链条的价值落地

应用层将模型能力转化为实际应用场景中的解决方案，包括药物研发领域，可覆盖靶点发现与验证、候选药物虚拟筛选、药效评估、毒性预测、适应症拓展等，以及再生医学、合成生物学等领域。

（4）闭环主动学习：AI虚拟细胞的进化引擎

在数据层、模型层和应用层之间，存在一个关键的动态机制——闭环主动学习。

AI虚拟细胞在应用过程中自主识别模型认知缺口与预测不确定性区域，针对性设计基因编辑、小分子药物处理等新型湿实验方案，产出新数据，再将新增数据回流至数据层，驱动模型迭代优化。这使得AI虚拟细胞从静态的预测工具，变为一个能够持续逼近真实细胞行为的学习系统。

2、行业爆发窗口：技术、政策、资本、市场四维共振

技术拐点：AI建模与数据获取技术的双重突破。 AI建模层面，AI大模型技术向生命科学领域渗透，行业摆脱人工预设生物规则的传统模式，形成数据驱动、自主学习、动态推演的全新建模逻辑。数据获取层面，单细胞测序、蛋白质组学、器官芯片等技术的逐步成熟，提供了不可或缺的燃料基础。

政策拐点：主要经济体同步加码AI for Science。 2025年以来，美国、英国、欧盟、日本、中国等主要经济体密集出台AI for Science政策，普遍将其上升为国家级战略工程。

主要经济体AI for Science重点政策（2025—2026年）

资本拐点：全球资本加速入局，产业资金条件逐步成熟。 截至2026年8月底，全球AI虚拟细胞领域融资总规模突破30亿美元，成为生命科学智能方向的重点投资赛道。国内市场后发加速，融资热潮集中于2026年，呈现出早期化特征。

全球AI虚拟细胞投融资事件盘点

需求拐点：传统研发体系承压，行业迎来刚性需求。 AI虚拟细胞的爆发，离不开传统新药研发体系长期积累的弊端。下游需求已经从前沿技术探索转向实质性采购，这一变化由多重行业压力驱动。

四重压力驱动下的药企需求拐点

数据、模型、验证矛盾待解，规模化落地面临瓶颈

在产业热度之下，从数据生产、模型构建到场景验证的全链条中，仍存在多项深层次矛盾。动脉智库沿着数据、模型、应用三层产业链路，逐层拆解制约行业扩张的核心痛点，梳理现存约束。

1、数据层约束：高价值数据生产与标准化推高产业落地门槛

数据获取与加工痛点

（1）生产端：扰动、蛋白与阴性数据供给不足

扰动数据成本高，实验周期长，供给存在明显缺口。 扰动数据需要通过定向干预实验产出，获取成本高、实验周期长，整体积累速度远慢于静态观测数据，难以支撑模型持续迭代。

蛋白质数据获取面临成本与技术瓶颈，供给严重不足。 在细胞信息构成中，DNA仅承载约10%的静态信息，RNA反映约20%-30%的预备状态，蛋白质的功能修饰承载超过60%的信息权重。但质谱检测成本尚未出现指数级下降趋势，且蛋白覆盖率有限，使得蛋白组学数据获取的难度和成本都相对较高。

药物研发与阴性数据的缺乏，对AI虚拟细胞模型性能也有重要影响。 药企内部的研发数据是模型学习真实药物作用机制的核心素材。特别是阴性数据，覆盖无效分子、毒性反应、失败扰动等边界场景，能够提升真实研发场景中的预测稳定性与可靠性。但药企内部研发数据通常不会对外共享，且行业惯例只留存阳性结果，大量失败实验数据被丢弃，公开数据清洗时也仅保留阳性结果，导致模型无法学习失败边界。

（2）加工端：标注与对齐两大梗阻制约数据可用性

即便数据被生产出来，进入模型前的加工环节仍面临双重梗阻。生物数据标注远比文本复杂，单个细胞状态需同时标注基因表达谱、蛋白丰度、表观遗传状态等多个维度，几乎缺乏自动化标注手段，高度依赖专家。

跨模态、跨尺度数据对齐同样困难。 单细胞测序具有破坏性，测完一个组学后其他组学无法再测，天然难以实现模态对齐。跨数据源对齐整合需要大量批次效应校正和归一化处理，目前缺乏行业公认的统一流程。

数据层面的缺陷，会沿着模型能力、商业落地、规模效应形成负向传导。首先，模型能力固化，难以建立可靠的预测能力，其次，模型输出与商业需求错位，药企对描述性模型付费意愿有限，再次，Scaling Law局部失灵，单纯扩大模型参数量难以提升性能。

2、模型层瓶颈：通用架构与生物系统运行规律的结构性错配

模型层核心痛点

■ 困境一：先验缺失，通用架构缺乏生物拓扑的内建理解

结构性先验错配诱发通用AI架构核心功能失效。Transformer的自注意力机制假设序列中任意位置均可直接交互，但生物系统的相互作用具有严格的拓扑约束。通用架构未内建这些生物先验，只能依靠数据从零拟合。在样本有限的高维生物场景中，参数效率极低。

■ 困境二：表征割裂，组学模态与跨尺度动态难以统一

多组学数据格式不统一，跨模态整合停留在特征拼接层面。 这引发了三重问题：其一，不同模态的噪声相互干扰，高噪声模态会稀释低噪声模态的有效信号；其二，模型对模态完整性要求过高，缺失任一模态就会导致整条样本不可用，数据利用率明显下降；其三，不同模态的量纲与分布差异干扰梯度优化，导致训练不稳定。

时空尺度跨越多个数量级，现有模型难以同时实现分子到组织过程动态建模。

■ 困境三：解释性缺位，黑盒预测与高风险决策需求的错配

深度学习模型的黑盒特性在消费互联网场景中通常不构成主要问题，但在药物研发等高风险决策场景中会直接影响其可信度和实际采纳。当前模型仅能输出相关性层面的预测结果，无法提供因果层面的机制解释，导致预测结果无法转化为可执行的实验设计。

模型层架构与生物规律的错配，导致模型从核心决策依据退为辅助参考工具，商业化落地进度显著滞后于早期市场预期，尚未跨过大规模商业化应用的门槛。

3、应用层挑战：从技术验证到产业落地之间的断层

虚拟细胞应用层核心矛盾与结论

标准缺位，模型价值难以被客观量化。 AI虚拟细胞领域至今缺乏类似CASP的行业级统一评估框架。现有评测任务多为预定义、有限范围的学术场景，无法覆盖药企实际面对的复杂决策情境。评估标准碎片化，导致不同模型之间难以横向比较，药企在技术选型时缺乏可靠参照。

接口错位，模型输出与药企研发流程难以嵌入对接。 系统层面，多数药企数字化实验流程尚不完善。认知层面，模型输出多为计算原生格式，而研发团队习惯消费决策友好格式，跨界人才稀缺导致对接高度定制化。决策层面，大型药企技术引进决策权高度集中，早期合作往往依赖既有关系网络。三重错位叠加，使商业化落地难以脱离项目制模式。

闭环断裂，干湿循环未打通，制约模型进化。 AI虚拟细胞的核心价值是以计算预测替代湿实验试错，但当前模型预测结果的可靠性本身仍需湿实验验证。类器官、器官芯片或动物实验等验证路径成本高、周期长，许多企业只能做到算完即弃，无法将验证结果结构化回流至模型进行迭代优化。干湿闭环的断裂，使模型丧失了通过预测、验证、反馈循环持续提升能力的关键机制。

竞争路径分化，数据与闭环能力决定长期竞争力

过去两年间，一批企业和机构在数据基建、模型搭建和商业应用上展开了探索，针对行业痛点形成了多元化的技术突破路径与落地解决方案。

本章基于行业发展现状，系统盘点市场参与主体类型、产品形态与整体发展进度，构建企业能力全景图谱，从数据、模型、应用三个层面梳理行业参与者的综合实力与发展差异。

1、参与类型多元，形成七大差异化发展路径

AI虚拟细胞行业格局全景图谱

目前行业参与者类型多元、覆盖维度广泛，不同背景的企业与科研机构依据自身资源禀赋，分别在产业数据层、模型层、应用层形成差异化布局，呈现出多点开花、协同发展的繁荣格局，尚未形成高度集中的竞争态势，各类主体仍处于能力搭建与赛道卡位阶段。

可以发现，业内企业虽处同一个赛道，选择的发展路径却差异显著，从上游数据供给到下游临床应用，从技术驱动到需求拉动，从商业公司到非营利机构，不同参与者基于初始资源禀赋、数据获取方式、技术切入逻辑与壁垒建设思路，形成了七条发展路径，不少企业随业务推进，会叠加多条发展路径。

■ 路径一、全栈平台型：资本驱动的全链条布局

该路径先投入重金建设数据基础设施和计算模型平台，形成从数据生成、模型训练到管线推进的全链条能力，再通过自研管线或对外合作实现长期价值回报，入场门槛极高，需要大规模的前期资本投入，且回报周期较长。

■ 路径二、服务验证型：以药企合作锚定技术价值

该路径用跨国药企的合作合同为自身技术定价，是当前行业认可度最高的技术验证路径之一。

■ 路径三、数据供给型：将数据资产作为核心产品

该路径打破数据作为实验副产品的传统定位，将生物数据打造为独立商业化产品，通过自主搭建实验体系规模化生产AI适配数据，供给模型研发企业。

■ 路径四、场景飞轮型：用临床场景驱动数据积累

该路径将真实临床场景作为数据入口，通过业务持续落地沉淀结构化数据，以数据迭代优化模型能力，再依托升级后的模型深化场景渗透，形成自我强化的正向循环，具备场景真实性强、数据维度贴合临床需求的特点。

■ 路径五、干湿闭环型：物理实验与计算模型互补

该路径通过器官芯片湿实验体系弥补纯算法建模的短板，构建AI预测、实验验证、数据回流、模型优化的闭环迭代体系，依托干湿结合的差异化路径形成独特竞争优势。

■ 路径六、公共基础设施型：搭建公共科研生态

该路径以非营利科研机构为主，通过搭建公共数据平台、建立行业评测标准、组织产业学术赛事等方式构建行业基础设施。

■ 路径七、临床牵引型：从临床痛点反向定义能力

该路径以临床痛点为导向，先明确临床诊疗、药物研发中的实际问题，再针对性定义AI虚拟细胞模型的能力需求，通过适配的数据采集、算法优化补齐技术短板，实现技术与场景的精准匹配。

七种发展路径对比

2、数据层：从公开数据集到私有资产壁垒的构建

仅依靠公开数据集，不足以支撑具备产业实用价值的模型，必须依托定向产出的私有实验数据完成训练与校准，这推动一批专业化数据生产商快速切入AI虚拟细胞赛道。

发展现状：专业化数据生产商快速崛起

AI虚拟细胞数据生产商布局

目前，数据供给端已经形成多元参与者矩阵。 单细胞测序企业是重要数据来源，包括10x Genomics、寻因生物、墨卓生物、新格元等。类器官与器官芯片企业可产出贴近生理环境的细胞实验数据，代表有耀速科技、淇嘉科技等；蛋白质组学企业依托自研质谱平台，产出转录组难以覆盖的功能蛋白、翻译后修饰数据，包括嘉华药锐、西湖欧米等；部分生物医药企业也开始对外输出数据资产，例如神拓生物这类体内治疗技术企业，沉淀大量真实研发过程数据与失败边界信息。

数据层的核心竞争要点集中在数据集积累速度与客户迁移成本。一旦主体完成规模化、体系化的数据资产沉淀，后来参与者很难在短周期复刻同等体量与质量的数据资源。

单一模态数据很难完整还原细胞复杂运行逻辑，多组学融合的数据集合可以有效降低模型的认知偏差。业内数据生产商正积极通过跨主体合作补齐自身数据维度短板，淇嘉科技与赛陆医疗共建AI虚拟细胞数据训练平台，耀速科技联合珞米科技探索器官芯片叠加蛋白组学的数据体系，都是这一趋势下的实践案例。

与此同时，模型开发企业也意识到了数据底座的价值，数据生产商已经成为模型开发与迭代不可或缺的外部合作伙伴。2026年赛道诞生多起产业合作，例如衍因科技与神拓生物，百图生科与耀速科技，无界进化与墨卓生物，百曜科技与新格元，无尽方舟与寻因生物，英矽智能与墨卓生物，百图生科与华大智造，数据层与模型层的绑定日益紧密。

数据生产企业与模型开发企业合作案例

数据供给主体数量持续增长的背景之下，不可忽视的是，行业尚未建立统一的数据质量评判标尺，不同机构产出数据集的一致性、可复用性参差不齐。想要成为合格的AI虚拟细胞数据供给方，需要打造标准化的AI Ready数据体系，围绕模型训练诉求重构数据生产、整理与输出逻辑。

首先，企业需要优化数据整体分布结构。 常规药物设计实验聚焦优质有效靶点与阳性化合物，数据样本高度集中于有效区间，会导致模型学习维度片面，难以掌握完整的细胞作用规律。合格的数据生产需要主动拓宽样本覆盖范围，均衡布局全维度实验空间，补齐无效、临界状态等薄弱数据区间，让模型实现对细胞调控与药物作用空间的全面认知。

其次，需要重构样本构建规则，重视全量实验数据与配套信息的留存。 传统研发场景仅关注阳性有效样本，大量具备研究价值的阴性样本被舍弃，数据生产商需要合理优化正负样本比例与分布结构，留存实验批次、环境参数、操作条件等元数据，完善数据溯源体系，这是传统实验场景无需关注、却是AI模型训练不可或缺的内容。

同时，数据生产商需要建立数据与模型的协同思维，摆脱被动生产实验数据的模式。 企业需要精准匹配模型迭代需求，了解模型训练的数据短板与优化方向，以低成本、高质量的定制化实验方案，补齐模型所需的关键数据，实现数据生产与模型开发的联动。

最后，需要具备多组学多模态数据的对齐与整合能力。 AI虚拟细胞模型的高精度训练，依托于多维度生物数据的关联匹配。数据生产商需要针对性设计多类型扰动实验，统一多组学数据观测标准，梳理不同维度数据的内在关联，完成多模态数据的标准化对齐与结构化整理。

从传统实验数据生产到AI Ready数据体系的模式转变

但AI Ready数据体系的落地将显著推高实验与人力成本，对企业资源能力要求较高，多数中小企业难以承担，未来数据供给端大概率迎来一轮淘汰整合。

数据层创新方案：面向模型训练需求，补齐关键数据短板

面对AI虚拟细胞对特殊类型数据的迫切需求，产业端已经涌现多项创新解决方案，针对性缓解跨模态跨尺度数据难以对齐、扰动数据稀缺、大规模功能蛋白组获取困难、药物研发阴性数据不足等行业痛点。

（1）跨模态跨尺度数据对齐

多组学、多尺度数据的对齐融合是一大现实难题。百图生科是行业内少数已经落地跨尺度、跨模态