2024年中國智能制藥行業

• 李基錦 2024年3月14日 來源：互聯網 1410 93
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智能制藥是以信息、科技和管理手段及其應用為核心的革新式制藥技術，旨在構建更加智能化和標準化的藥物生產體系。

智能制藥是以信息、科技和管理手段及其應用為核心的革新式制藥技術，旨在構建更加智能化和標準化的藥物生產體系。

智能制藥將自然語言處理、機器學習及大數據等人工智能技術應用到制藥領域各環節，以提升、優化新藥研發的效率及質量，降低臨床失敗概率及研發成本。智能制藥技術可以應用于靶點選擇、虛擬篩選產生先導化合物、優化藥物性能預測等過程，同時還可以應用于臨床實驗的設計、病人的選擇、藥物聯用的推薦以及老藥新用的方向等。

使用智能技術來加工生產藥物，實現優化藥品質量、價格及成本控制、生產過程自動化管理等現代化的藥品生產管理。采用大數據、云計算、物聯網、機器學習等特殊裝備和技術，實現智能化、有效化的藥品生產，以提高制藥企業的生產效率和制藥行業的可持續發展能力。注重智能藥物質量控制。智能控制藥物質量是智能制藥技術的核心，關乎著制藥企業的日常運營安全性及社會責任承擔能力。從而有效的避免流行病擴散，保障社會的公共衛生安全，提高制藥行業的社會信任度。

根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》分析

智能制藥行業的產業鏈上下游結構

在產業鏈上游，主要是以制藥數據為核心的一系列公司，它們負責為AI制藥企業提供數據庫、數據聯盟以及數據處理軟件等工具。這些工具是智能制藥的基礎，它們為藥物研發提供了豐富的數據源和高效的數據處理能力。特別是具備高通量數據生成能力的智能實驗室，逐漸成為數據公司的核心競爭力。

中游則是智能制藥的主體，包括傳統藥廠和互聯網公司。傳統藥廠通過自建團隊、對外投資、與CRO(合同研究組織)及技術合作等方式進入AI制藥賽道，利用AI技術優化藥物研發流程，提升研發效率。而互聯網公司則多以對外投資、打造自有相關平臺、提供算力及計算框架服務的方式參與智能制藥，以其強大的技術實力為藥物研發提供技術支持。

在下游，智能制藥的產品和服務則直接面向消費者、傳統藥廠以及授權代理商。這些產品和服務包括但不限于藥物研發外包合同、藥物管線早期研發工作、藥物分子結構結果等。通過直銷模式，智能制藥企業能夠直接將產品和服務送達消費者手中，實現商業化進程。

智能制藥行業發展現狀

據2022年第三季度的全球AI制藥行業數據，該行業的總投資額達到了1158.4億美元。全球約有600家AI藥物研發公司，其中美國在該市場處于領先地位，亞洲和中東地區的AI制藥公司數量也在持續增長。預計到2031年，全球AI制藥市場規模將增長到85.02億美元，中國AI制藥市場規模也將顯著增長。AI技術在制藥行業的應用，正在加速藥物研發過程，提高生產效率，優化藥物配方，從而推動整個行業的發展。

中國的AI制藥行業也顯示出積極的發展趨勢。AI技術在藥物研發、生產、銷售和使用環節中發揮著越來越重要的作用。2021年中國AI制藥市場規模為1.6億元，同比增長100%， 2023年市場規模達到4.14億元。中國的投融資活動主要集中于珠三角、京津冀以及長三角等醫藥產業較為發達的地區。

智能制藥行業的發展趨勢

近年來，隨著國家政策的支持和引導，制藥企業正在積極進行數智化轉型。這包括運用信息整合和控制系統來打造智能工廠，實現數智化制造，特別是在藥物研發、生產、銷售和使用環節中實現全鏈條的數智化。

AI技術在制藥行業的應用正在迅速增加，這包括利用機器學習、深度學習、自然語言處理等AI技術來進行藥物化學分子分析、靶點發現、化合物篩選等。AI技術的應用能夠加速藥物研發過程、提高生產效率、優化藥物配方等，推動整個行業的發展。

AI新藥研發(AIDD)正改變著傳統藥物的開發模式。AI技術可以融入藥物發現的各個階段，從設計新分子到預測臨床試驗結果，從而減少藥物發現及開發所需的時間和資源，同時提高臨床試驗的成功率。

了解更多本行業研究分析詳見中研普華產業研究院《2024-2029年中國智能制藥行業深度調研與投資戰略研究報告》。同時, 中研普華產業研究院還提供產業大數據、產業研究報告、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、智慧招商系統、IPO募投可研、IPO業務與技術撰寫、IPO工作底稿咨詢等解決方案。

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