智能制藥工程是一個(gè)化學(xué)、生物學(xué)、藥學(xué)(中藥學(xué))和工程學(xué)交叉的工科類專業(yè),以培養(yǎng)從事藥品研發(fā)制造,新工藝、新設(shè)備、新品種的開發(fā)、放大和設(shè)計(jì)人才為目標(biāo)。人工智能是未來核心生產(chǎn)力。“AI+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來更多可能。
智能制藥行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀如何?智能制藥工程是一個(gè)化學(xué)、生物學(xué)、藥學(xué)(中藥學(xué))和工程學(xué)交叉的工科類專業(yè),以培養(yǎng)從事藥品研發(fā)制造,新工藝、新設(shè)備、新品種的開發(fā)、放大和設(shè)計(jì)人才為目標(biāo)。這個(gè)名稱正式出現(xiàn)在教育部的本科專業(yè)目錄是1998年。盡管制藥工程專業(yè)在名稱上是新的,但是從學(xué)科沿革來看它的產(chǎn)生并不是全新的,是相近專業(yè)的延續(xù),也是中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展到一定時(shí)期的產(chǎn)物。
人工智能是未來核心生產(chǎn)力。“AI+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務(wù)帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個(gè)古老悠久又對(duì)人類至關(guān)重要的行業(yè),“AI+制藥”優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式,為這個(gè)古老的行業(yè)注入了新的活力,也被認(rèn)為是制藥業(yè)未來趨勢(shì)。
根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》顯示:
藥物的從研發(fā)到市場(chǎng)投放是一個(gè)昂貴且漫長(zhǎng)的過程。小分子藥物的發(fā)現(xiàn)可以分成以下幾步:建立疾病假說,發(fā)現(xiàn)靶點(diǎn),設(shè)計(jì)化合物,展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時(shí)間,花費(fèi)可達(dá)數(shù)億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對(duì)藥物進(jìn)行多次測(cè)試,仍需要花費(fèi)大量時(shí)間與金錢。根據(jù)2017年塔夫茨藥物開發(fā)研究人員的調(diào)查顯示,單一藥品的平均上市成本為27億美元,然而大量資金的投入依然伴隨著項(xiàng)目延后和較高的失敗率。
在智慧工廠里,人、機(jī)器和資源如同在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)里一般自然地相互溝通協(xié)作。主要涵義包括:在數(shù)字化工廠的基礎(chǔ)上,利用物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)和設(shè)備監(jiān)控技術(shù)加強(qiáng)信息管理和服務(wù);清楚掌握產(chǎn)銷流程、提高生產(chǎn)過程的可控性、減少生產(chǎn)線上的人工干預(yù)、即時(shí)正確地采集生產(chǎn)線數(shù)據(jù)、合理的生產(chǎn)計(jì)劃編排與生產(chǎn)進(jìn)度;集綠色智能的手段和智能系統(tǒng)等新興技術(shù)于一體,構(gòu)建高效節(jié)能的、綠色環(huán)保的、環(huán)境舒適的人性化工廠。
隨著人工智能浪潮的興起,AI也被用于提高藥物研發(fā)效率,新藥的設(shè)計(jì)、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短,成本也相應(yīng)降低?!癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣,其核心是運(yùn)用NLP算法對(duì)海量的數(shù)據(jù)庫掃描,識(shí)別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關(guān)的聯(lián)結(jié),進(jìn)而尋找潛在的藥物新分子。此外,AI還可以用于對(duì)藥物結(jié)構(gòu)、疾病病理生理機(jī)制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結(jié)果進(jìn)行快速分析,大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。從全球AI制藥投融資事件來看,2020年前三季度,行業(yè)投資事件數(shù)量達(dá)到289起。
截止到2020年10月,海內(nèi)外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元,國(guó)內(nèi)公司累計(jì)融資總額超14億美元。從制藥裝備生產(chǎn)企業(yè)分布看,我國(guó)制藥裝備企業(yè)主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區(qū)。
制藥裝備行業(yè)不存在明顯的周期性。由于下游制藥企業(yè)通常在建筑工程完工后才要求裝備制造商發(fā)貨、調(diào)試、現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)收,受華北、東北、西北地區(qū)冬季施工限制因素影響,通常制藥裝備企業(yè)下半年的發(fā)貨量會(huì)高于上半年,行業(yè)存在一定的季節(jié)性特征。
從制藥裝備生產(chǎn)企業(yè)分布看,我國(guó)制藥裝備企業(yè)主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區(qū),上述五個(gè)地區(qū)規(guī)模以上制藥裝備企業(yè)數(shù)量及營(yíng)業(yè)收入占行業(yè)規(guī)模以上制藥裝備企業(yè)的比例超過75%。
2020年,AI制藥領(lǐng)域在資本市場(chǎng)獲得了很高的關(guān)注度,對(duì)于AI技術(shù)在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看,隨著基因檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步,各種藥物研發(fā)數(shù)據(jù)的不斷積累以及計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備與人工智能算法的改良使得AI技術(shù)在生物制藥領(lǐng)域的發(fā)展獲得了良好的條件。
智能制藥行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)
而在需求端,傳統(tǒng)生物制藥企業(yè)在進(jìn)行新藥研發(fā)時(shí)長(zhǎng)期存在的研發(fā)周期長(zhǎng)、失敗率高、成本高等痛點(diǎn)也給AI制藥行業(yè)帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅(qū)動(dòng)力也正式助推了這場(chǎng)資本熱潮。
從地區(qū)分布上看,美國(guó)仍然占據(jù)了融資交易的主要份額,近5年來在AI制藥領(lǐng)域有50.6%的融資交易發(fā)生在美國(guó)。中國(guó)以9.4%的比例緊隨其后,成為了除美國(guó)外最大的新興市場(chǎng),超越了英國(guó)、韓國(guó)、以色列等傳統(tǒng)科技強(qiáng)國(guó)。這也展現(xiàn)了中國(guó)市場(chǎng)在新興科技領(lǐng)域發(fā)展的巨大的潛力。
中研普華利用多種獨(dú)創(chuàng)的信息處理技術(shù),對(duì)市場(chǎng)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、加工、分析、傳遞,為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務(wù),最大限度地降低客戶投資風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)成本,把握投資機(jī)遇,提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。想要了解更多最新的專業(yè)分析請(qǐng)點(diǎn)擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的《2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告》。
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2022-2027年中國(guó)智能制藥行業(yè)市場(chǎng)全景調(diào)研與發(fā)展前景預(yù)測(cè)報(bào)告
在現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,信息已經(jīng)是一種重要的經(jīng)濟(jì)資源,信息資源的優(yōu)先占有者勝,反之則處于劣勢(shì)。中國(guó)每年有近百萬家企業(yè)倒閉,對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)而言,因?yàn)槭д`而出局,極有可能意味著從此退出歷史...
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