世界智能制藥行業市場現狀 智能制藥市場需求分析

• 2022年1月10日 ZhouXun來源：互聯網 680 40
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人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

世界智能制藥行業現狀分析

一、世界智能制藥行業特點

人工智能是未來核心生產力。“AI+醫療”為健康生活和醫療服務帶來更多可能。制藥業作為一個古老悠久又對人類至關重要的行業，“AI+制藥”優化了傳統的流程與方式，為這個古老的行業注入了新的活力，也被認為是制藥業未來趨勢。

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，大多數企業和個人都充分意識到采用技術的必要性和優勢。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藥行業的轉型之路，并對許多人的生活產生深遠的積極影響。其系統最初是通過將物聯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控和管理。這創建了一個互聯的機械生態系統，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化的數據。

為了充分發揮智能生產的優勢，需要對其進行有效利用。這要通過持續的教育、培訓和意識實現的，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。現在培訓和開發可以通過數字平臺遠程完成，這個過程更容易了解和管理。可以通過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，還有所有員工的優勢，以及更好的生產對業務以外的其他人的影響。

二、世界智能制藥行業動態

藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，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。

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”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，大大提升新藥發現的效率。

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

世界智能制藥市場現狀分析

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技術在藥物研發中的真正作用也引發了一系列討論。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展獲得了良好的條件。

而在需求端，傳統生物制藥企業在進行新藥研發時長期存在的研發周期長、失敗率高、成本高等痛點也給AI制藥行業帶來了巨大的增量。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、以色列等傳統科技強國。這也展現了中國市場在新興科技領域發展的巨大的潛力。

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的身影涌現。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。

但是，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。

智能制藥市場需求分析

藥物的從研發到市場投放是一個昂貴且漫長的過程。小分子藥物的發現可以分成以下幾步：建立疾病假說，發現靶點，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。

隨著人工智能浪潮的興起，AI也被用于提高藥物研發效率，新藥的設計、發現、研發過程得到縮短，成本也相應降低。“AI+藥物研發”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，大大提升新藥發現的效率。

截止到2020年10月，海內外”AI+制藥“企業獲得融資總額超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技術在藥物研發中的真正作用也引發了一系列討論。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展獲得了良好的條件。

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

了解更多行業詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2027年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》。

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  2022-2027年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告

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