記得我曾說在導入「雙軸轉型」(數位轉型、智慧製造)之後要另建置「第三隻腳」(AI人工智慧)，我們能三角鼎立、均衡發展、加速成長。生技產業目前正處於導入AI的黃金關鍵時點。隨著全球先進企業加速佈署AI，透過「數據輸入、模型訓練、持續學習、流程優化」的自循環系統，已為企業營運帶來顯著的正面價值。面對這波科技浪潮，生技產業不僅應該投資，更必須將其視為決定未來十年企業存續與競爭力的核心戰略。
我們生技產業為什麼必須現在投資AI？因生技醫療產業核心的痛點在於「高成本、高風險、長週期」。傳統的新藥研發（R&D）平均需耗時10至12年，投入數十億美元，且成功率不到10%。AI的持續學習與優化循環，恰好能精準破解這些痛點：
1.縮短研發週期：AI能在數天內篩選出數百萬種分子化合物，預測藥物與標靶的結合率，將臨床前的研發時間縮短一半以上。
2.降低失敗成本：透過大數據與深度學習，AI能在臨床試驗前預測毒性與副作用，避免企業在後期投入巨額資金後才面臨失敗。
3.優化生產與供應鏈：生物製劑的生產條件極為苛刻。AI能即時監控生物反應器的參數，預測產量並優化製程，確保產品品質的穩定性。
而投資AI必須注意的四大核心項目，生技產業具有高度的專業性與嚴格的法規限制，企業在佈署 AI 時，絕不能盲目跟風，必須系統性地評估並注意以下關鍵項目：
1.數據品質與「持續學習」機制的建立。AI的核心是數據。生技數據（如基因組學、臨床試驗、蛋白質結構）通常具有高度的複雜性與異質性。企業必須先建立標準化的數據清理與結構化流程。
2.法規合規性與 AI 的「可解釋性」。生技醫療關乎人類生命安全，受到各國衛生主管機關（如 FDA、TFDA）的嚴格監管。傳統深度學習常被視為黑盒子，無法解釋其預測背後的邏輯。企業投資AI時，必須優先選擇具備「可解釋性」的AI架構，確保研究人員能向監管機構清楚說明AI決策的科學依據。
3.跨領域人才的引進與企業文化轉型。生技產業投資AI，最大的瓶頸往往不是資金，不是設備，而是人才。企業需要的是既懂生物醫學、製藥流程，又懂機器學習與資料科學的跨領域人才。
4.資訊安全與隱私保護。生技企業的核心資產是專利分子結構與患者的臨床隱私數據。運用生成式 AI 或雲端計算時，必須確保企業的機密研發數據不會被意外用於訓練公共模型，導致核心技術外洩。
結論，AI在生技產業的應用，已經從「未來願景」轉變為「現在進行式」。生技企業投資AI，不是為了科技而科技，而是為了提高研發勝率、降低營運風險並加速價值創造。現階段，企業應採取「小步快跑、精準切入」的策略，選擇特定痛點（如特定快篩試劑或製程監控）作為導入起點，在累積成功經驗與優化循環後，再擴大至全企業的數位轉型。現在著手佈署，正是跨入未來智慧生技賽道的最佳關鍵時點。
文/劉昌奇Charles 實創國際生技股份有限公司董事長
