從無人倉庫到人工智能客服再到自動駕駛技術，甚至可以輔助醫學診斷......到如今，許多制藥巨頭企業也在嘗試AI+制藥模式，如雨后春筍般冒出。
從無人倉庫到人工智能客服再到自動駕駛技術，甚至可以輔助醫學診斷......到如今，許多制藥巨頭企業也在嘗試AI+制藥模式，如雨后春筍般冒出。
業內人士預計，未來，如果在AI的幫助下，藥品價格也可能會隨之降低。一方面，新藥研發時間縮短，藥品的上市速度得以加快，企業可以獲得更多的專利保護年限;另一方面，臨床試驗成功率提高，藥品成本自然下降。也就意味著藥企將不必將更多的臨床失敗成本轉嫁給消費者。
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。業內表示，我們和發達國家比仍存在較大差距，原創性理論基礎薄弱，重大產品和系統缺失，人才供應不足。
縱觀制藥工業發展水平，自動化、信息化程度普遍不高、現階段制藥行業不管在設備方面還是整個軟件工藝方面都存在很多問題。影響市場規模的因素如下：
在技術方面，制藥行業在大規模制造時產量大，多產品共線時規格多，而在設備、設施、工程之間接口又不兼容，沒有統一的設計。這是由于傳統的工程項目實施，客戶一般會尋找很多家供應商，而不同部分的系統又沒有統一的設計，很難做到系統層面的集成，且項目周期較長，項目管理很復雜。
在自動化方面，我國僅極少制藥企業達到一定程度的過程自動化，絕大多數企業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對其進行統一協調和優化控制的輸入條件。
在信息化方面，很多藥廠的生產過程不可視，不能實時了解生產現場中在制品、人員、設備、物料等制造資源和加工任務狀態的動態變化。藥品生產的特殊性和復雜性(生產過程中包含了高溫、高壓、污染等一系列條件，生產環境復雜多變)也使得關鍵數據難以準確采集。部分藥廠現場數據信息大多依賴人工錄入，增加了出錯的機率，制造過程信息的真實性很難保證。還有一個常見的現象就是現場總線標準不統一，硬件、軟件接口不統一，企業在總線使用上出現“八國聯軍”，不同國家不同廠商的生產總線無法統一，數據信息傳遞出現障礙。
隨著智能制藥行業競爭的不斷加劇，大型企業間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內外優秀的智能制藥企業愈來愈重視對行業市場的分析研究，特別是對當前市場環境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領市場，取得先發優勢。正因為如此，一大批優秀品牌迅速崛起，逐漸成為行業中的翹楚。中研普華利用多種獨創的信息處理技術，對智能制藥行業市場海量的數據進行采集、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，最大限度地降低客戶投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力。
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2021-2025年中國智能制藥行業市場深度分析及發展前景預測研究報告
從無人倉庫到人工智能客服再到自動駕駛技術，甚至可以輔助醫學診斷......到如今，許多制藥巨頭企業也在嘗試AI＋制藥模式，如雨后春筍般冒出。業內人士預計，未來，如果在AI的幫助下，藥品價格也...
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