2023智能制藥市場發展現狀及投資前景調研報告

• 黃文玉 2023年3月14日 來源：互聯網 469 24
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智能制藥工程是一個化學、生物學、藥學(中藥學)和工程學交叉的工科類專業，以培養從事藥品研發制造，新工藝、新設備、新品種的開發、放大和設計人才為目標。

智能制藥工程是一個化學、生物學、藥學(中藥學)和工程學交叉的工科類專業，以培養從事藥品研發制造，新工藝、新設備、新品種的開發、放大和設計人才為目標。這個名稱正式出現在教育部的本科專業目錄是1998年。盡管制藥工程專業在名稱上是新的，但是從學科沿革來看它的產生并不是全新的，是相近專業的延續，也是中國科學技術發展到一定時期的產物。

智能制藥市場發展現狀及投資前景分析

在智慧工廠里，人、機器和資源如同在一個社交網絡里一般自然地相互溝通協作。主要涵義包括：在數字化工廠的基礎上，利用物聯網的技術和設備監控技術加強信息管理和服務;清楚掌握產銷流程、提高生產過程的可控性、減少生產線上的人工干預、即時正確地采集生產線數據、合理的生產計劃編排與生產進度;集綠色智能的手段和智能系統等新興技術于一體，構建高效節能的、綠色環保的、環境舒適的人性化工廠。

從制藥裝備生產企業分布看，我國制藥裝備企業主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區。制藥裝備行業不存在明顯的周期性。由于下游制藥企業通常在建筑工程完工后才要求裝備制造商發貨、調試、現場驗收，受華北、東北、西北地區冬季施工限制因素影響，通常制藥裝備企業下半年的發貨量會高于上半年，行業存在一定的季節性特征。

從制藥裝備生產企業分布看，我國制藥裝備企業主要集中在湖南、浙江、江蘇、北京、上海等地區，上述五個地區規模以上制藥裝備企業數量及營業收入占行業規模以上制藥裝備企業的比例超過75%。

世界智能制藥行業發展情況分析

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。

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。根據2017年塔夫茨藥物開發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。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國智能制藥市場深度全景調研及投資前景分析報告》顯示：

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。

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。

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。

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。

智能制藥行業投資前景及潛力

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。

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。

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