排序
| 時間窗 | 領域 | 里程碑 | 機率 | 商業化 | 台灣切入點 |
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把 30 年的科學進展對照台灣的資產：資料、晶片與精密製造、法規與臨床試驗網絡。每一項標出建議的切入時點，並連到相關里程碑。
2026 → 2056 · 生技創業專家團隊
16 個領域的已實現進展與預測里程碑。2026 欄是已發生的事實並附來源；之後每一格是「在該時間窗結束前發生」的機率估計。切換到 AI 加速情境，可以看到哪些里程碑會提前，哪些不會動。
首批 iPSC 療法在日本獲准、中國核准商用侵入式腦機介面、首個 pan-RAS 抑制劑上市、個人化 mRNA 癌症疫苗第三期成功、首例部分重編程人體試驗開跑。
AI 分子第一期成功率 80–90%，明顯高於歷史平均；第二期約 40%，則與歷史平均相當。AI 情境下設計型里程碑大幅提前；需要人體試驗、懷孕期或太空軌道的里程碑幾乎不動。
商用侵入式腦機介面率先獲准、首例活體病人輔助性豬肝移植；NASA 取消火星樣本返回後，天問三號可望在 2031 年率先帶回樣本。
美國 NIH 與疫苗政策劇烈波動；FDA 優先審查券讓審查縮短到 1–2 個月；歐盟基因編輯作物法規 2028 年 7 月適用。
| 時間窗 | 領域 | 里程碑 | 機率 | 商業化 | 台灣切入點 |
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把 30 年的科學進展對照台灣的資產：資料、晶片與精密製造、法規與臨床試驗網絡。每一項標出建議的切入時點，並連到相關里程碑。
每個里程碑的百分比，是我們估計「在時間窗結束前發生」的機率。依據包括：2026 年的臨床管線與主管機關時程、歷史成功率（新藥第二期約 30–40%）、技術成熟度、資金與政策環境。2026 欄的每一則事實都附原始來源。
條帶濃度借用凝膠電泳的讀法：條帶越深，訊號越強，發生的把握越高。
假設 2030 年前後，AI 已能大幅自動化假說、分子設計與實驗規劃。依每個里程碑的瓶頸類型，把「距今的等待時間」按比例縮短；機率不變，只移動時間。
| 瓶頸類型 | 等待時間縮短 | 例子 |
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這比〈Machines of Loving Grace〉一文「5–10 年完成 50–100 年進展」的極端壓縮保守，也比「AI 沒有改變第二期成功率」的懷疑論樂觀。真正的分水嶺指標是第二期臨床成功率是否明顯上升。
遠期預測的不確定性很高，里程碑之間也互相依賴；台灣切入點是策略建議，不保證市場。正式的法規、財務與臨床決策，請諮詢律師、會計師、法規事務與臨床專業人員。