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深度解读丨2026 科研人员洞察报告(附下载)

动脉网 2026-05-27 10:03


在充满不确定性的宏观经济环境下,科研市场的预算分配与用户的采购习惯正在发生润物细无声的深刻变革。丁香园、丁香通联合发布《2026 科研人员洞察报告》,报告基于对 1843 名科研人员的定量调研和定性访谈,力求真实还原科研人员在工作学习、信息获取、产品采购及 AI 使用方面的行为趋势,探索行为背后的底层逻辑,让我们更懂科研人员。




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01


时间去哪儿了?科研人的「实操焦虑


科研是一项脑力与体力并重的工作,线上科研已成高频常态,科研需求也在悄然发生变化。




高强度与碎片化并存的科研生态

报告显示,逾半科研人员日均科研时间在 6 小时以上,29% 日均科研时间更是在 8 小时以上,其中高等院校和科研院所仍是生命科学研究主力军。相比之下,医院的科研时间受临床节奏影响,呈现出高度的碎片化特征。




从「看文献」到「求实操」的需求演变

在线上科研时间分配中,「文献检索与阅读」依然占据主导地位,42% 的科研人员在此项上投入时间最多。但实验方法与技能学习需求更为广泛,说明科研人员不仅要读文献懂理论,更迫切需要解决「实验怎么做」的现实难题。


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02


信息获取渠道多元化,传统与新兴并行


学术信息和产品信息的获取渠道已经彻底去中心化,传统渠道与新兴平台正在重构客户的心智。




传统文献库的核心地位与 AI 工具的狂飙

在学术信息的获取上,专业外文文献库(64%)和中文文献库(56%)依然是科研的「基础设施」。此外,AI 工具的渗透率攀升至 56% ,已成为获取学术信息的关键入口。


从不同身份人群来看,文献库是获取学术信息的首要入口,差异化更多体现在 AI 工具、学会/协会官方渠道、社交平台等渠道选择上。


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产品信息获取的「熟人推荐」与「平台种草」

实验产品信息获取的 TOP3 渠道分别是老师/师兄姐/同行推荐(58%)、文献提及(53%)和科研采购信息平台(53%)。


对于普通的采购参与者而言,获取信息更依赖同行推荐(68%)和文献提及(58%)。但对于采购的主要决策者,通过科研采购信息平台(60%)和企业销售代表(42%)获取产品信息的比例远高于其他人群。


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03


高度理性的科研采购逻辑


科研采购与日常消费有着本质区别,它是以实验结果的可靠性为核心的循证过程。




实验室科研经费整体平稳

实验室科研经费整体呈现稳中有增的趋势,37% 的实验室经费与去年持平,27% 的实验室经费有所增长,其中 7% 增幅超过 50%。




采购权限下放,呈现「高频低额」特征

报告显示,约 6 成科研人员拥有一定的自主采购权,主要集中在通用耗材(50%)、常用化学/生化试剂(48%)等品类上。从金额来看,1 万元以内的实验室产品,60% 拥有采购权的科研人员可以自主采购。这呈现出典型的高频次、低客单价特征。




采购决策影响,用数据建立信息底盘

在科研人员的采购决策逻辑中,实验的可靠性远比价格诱惑更为关键:54% 科研人员将「产品介绍详细,有数据支持」视为首要关注因素,品牌知名度(43%)次之。


相比之下,产品价格的综合关注度仅处于中游(33%),而促销活动对决策的影响相对乏力(5%)。这种理性的决策思路或源于对实验试错成本的警惕。


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04


国产替代的「冷」与「热」


国产替代是行业近几年的主旋律之一,透过报告数据,看到了市场的务实与理性。国产替代并非一句口号就能一蹴而就,不同品类和不同机构间存在着巨大差异。




试剂耗材加速替换,核心仪器壁垒依旧

常规消耗品(如生化试剂、低值耗材)是国产替代最先、也是最容易突破的领域。46% 的受访者表示增加了该类国产产品的采购,关键试剂(如抗体)紧随其后,增加采购的比例为 34%。这说明在低门槛和试错成本相对较低的领域,加之缺货、涨价等供应链波动极大地促进了国产替代进程。


当目光转向中大型仪器设备(如测序仪、质谱仪)时,仅有 24% 的科研人员表示增加了国产品牌仪器的采购。科研人员对于这类对实验结果有着决定性影响、且单价高昂的精密设备,替换态度相对谨慎。


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机构差异:高校拥抱变革,医院稳字当头

不同机构对待国产替代亦有不同态度。高等院校在国产化进程中扮演了「排头兵」的角色。在常规消耗品和关键试剂上,高校增加国产采购的比例分别高达 51% 和 40% ,远高于平均水平。医院系统在采购上更为保守,对国产与进口属性的敏感度也较高。


05


拥抱 AI 时代,仍存合规与隐私之忧


人工智能正在以前所未有的速度重塑科研工作流,它不再仅仅是一个辅助工具,而正在演变为一种基础科研设施。




AI 已深度嵌入科研核心环节

目前文献阅读与信息提炼(57%)、实验方案设计与优化(46%)以及文献检索(36%)成为了 AI 渗透最深的三大科研场景,标志着其已实质性介入科研脑力劳动。


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尽管 AI 应用火热,但隐忧犹存。数据隐私与安全(70%)以及学术合规性(69%)是科研人员最主要的使用顾虑。此外,超过半数(54%)的用户对 AI 生成结果的准确性持保留态度。


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