中國智能制藥行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

• 2022年1月6日 HaoChenChong來源：互聯(lián)網 1382 91
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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，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低。

中國智能制藥行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景分析

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，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國內公司累計融資總額超14億美元。

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發(fā)數據的不斷積累以及計算機硬件設備與人工智能算法的改良使得AI技術在生物制藥領域的發(fā)展獲得了良好的條件。

而在需求端，傳統(tǒng)生物制藥企業(yè)在進行新藥研發(fā)時長期存在的研發(fā)周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業(yè)帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅動力也正式助推了這場資本熱潮。

根據中研普華研究報告《2022-2027年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告》統(tǒng)計分析顯示：

第一節(jié) 世界智能制藥行業(yè)分析

一、世界智能制藥行業(yè)特點

人工智能是未來核心生產力?！癆I+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業(yè)，“AI+制藥”優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式，為這個古老的行業(yè)注入了新的活力，也被認為是制藥業(yè)未來趨勢。

采用數字化思維方式：

技術變革仍然存在一些阻力，但總的來說，特別是由于新冠肺炎(Covid-19)大流行，大多數企業(yè)和個人都充分意識到采用技術的必要性和優(yōu)勢。這場大流行無疑證明了我們在必要時采用數字思維的速度有多快，但是在做出這些改變之后，我們需要確保向前邁進，它們以積極的方式滲透到我們的生活中。

智能生產有助于引領全球醫(yī)藥行業(yè)的轉型之路，并對許多人的生活產生深遠的積極影響。其系統(tǒng)最初是通過將物聯(lián)網和人工智能集成到生產和包裝過程中而形成的。從位于機器關鍵位置的傳感器收集的有用數據由人工智能系統(tǒng)收集和分析。可以通過安全的用戶界面訪問數據，便于對世界各地機器的監(jiān)控和管理。這創(chuàng)建了一個互聯(lián)的機械生態(tài)系統(tǒng)，并允許進行準確的預測和遠程維護的可能性，以及生成和分析可用于優(yōu)化的數據。

為了充分發(fā)揮智能生產的優(yōu)勢，需要對其進行有效利用。這要通過持續(xù)的教育、培訓和意識實現(xiàn)的，確保所有從頭開始參與工作的人都參與到工作場所的數字化中，并投資于提高勞動力的技能?，F(xiàn)在培訓和開發(fā)可以通過數字平臺遠程完成，這個過程更容易了解和管理?？梢酝ㄟ^傳播對好處的認識來抵制變革——不僅僅是關鍵績效指標和衡量標準，還有所有員工的優(yōu)勢，以及更好的生產對業(yè)務以外的其他人的影響。

二、世界智能制藥行業(yè)動態(tài)

藥物的從研發(fā)到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。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，設計化合物，展開臨床前研究。這些步驟平均需要五年時間，花費可達數億美元。隨后的臨床開發(fā)過程需要對藥物進行多次測試，仍需要花費大量時間與金錢。根據2017年塔夫茨藥物開發(fā)研究人員的調查顯示，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目延后和較高的失敗率。

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，新藥的設計、發(fā)現(xiàn)、研發(fā)過程得到縮短，成本也相應降低?！癆I+藥物研發(fā)”的方式多種多樣，其核心是運用NLP算法對海量的數據庫掃描，識別新穎藥物、藥物基因和其他與治療有關的聯(lián)結，進而尋找潛在的藥物新分子。此外，AI還可以用于對藥物結構、疾病病理生理機制、現(xiàn)有藥物的功效、顯微鏡下的樣本觀察等等結果進行快速分析，大大提升新藥發(fā)現(xiàn)的效率。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業(yè)獲得融資總額超45億美元，國內公司累計融資總額超14億美元。

第二節(jié) 世界智能制藥市場分析

一、世界智能制藥消費情況

2020年，AI制藥領域在資本市場獲得了很高的關注度，對于AI技術在藥物研發(fā)中的真正作用也引發(fā)了一系列討論。從供給端看，隨著基因檢測技術的進步，各種藥物研發(fā)數據的不斷積累以及計算機硬件設備與人工智能算法的改良使得AI技術在生物制藥領域的發(fā)展獲得了良好的條件。

而在需求端，傳統(tǒng)生物制藥企業(yè)在進行新藥研發(fā)時長期存在的研發(fā)周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業(yè)帶來了巨大的增量。這些來自供需兩端的驅動力也正式助推了這場資本熱潮。

從全球AI制藥投融資事件來看，2020年前三季度，行業(yè)投資事件數量達到289起。

目前這一領域的絕大多數公司仍然處于早期階段，但仍有少數頭部公司已經初露鋒芒。

二、世界智能制藥消費結構

從地區(qū)分布上看，美國仍然占據了融資交易的主要份額，近5年來在AI制藥領域有50.6%的融資交易發(fā)生在美國。中國以9.4%的比例緊隨其后，成為了除美國外最大的新興市場，超越了英國、韓國、以色列等傳統(tǒng)科技強國。這也展現(xiàn)了中國市場在新興科技領域發(fā)展的巨大的潛力。

第三節(jié) 2021年中外智能制藥市場對比

近年來，在AI制藥這類新興賽道上越來越多中國企業(yè)的身影涌現(xiàn)。在中國一級市場上AI制藥主題的公司受到追捧，晶泰科技2020年完成了三億美金的超大額融資，估值達到10億美金。市場上還有若干一億美金左右估值的公司。

AI+制藥的好處顯而易見，然而目前提前進行布局的主要是跨國藥企，我國國企在運用人工智能方面還暫缺條件。我們和發(fā)達國家比仍存在較大差距，原創(chuàng)性理論基礎薄弱，重大產品和系統(tǒng)缺失，人才供應不足。

但是，在自動化方面，我國僅極少制藥企業(yè)達到一定程度的過程自動化，絕大多數企業(yè)還停留在設備控制的單體自動化階段。如在制劑生產方面，生產設備和過程大多是斷離、孤立的;生產過程中的原輔料、中間產物的轉運相當一部分還是以人工為主;相當一部分設備還比具備完整的重要質量參數和工藝條件參數的數據輸出功能，更沒有提供外部系統(tǒng)對其進行統(tǒng)一協(xié)調和優(yōu)化控制的輸入條件。

想要了解更多智能制藥行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2027年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告》

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  2022-2027年中國智能制藥行業(yè)深度調研與投資戰(zhàn)略研究報告

  人工智能是未來核心生產力。“AI+醫(yī)療”為健康生活和醫(yī)療服務帶來更多可能。制藥業(yè)作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業(yè)，“AI+制藥”優(yōu)化了傳統(tǒng)的流程與方式，為這個古老的行業(yè)注入了新的...

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