2023年智能制藥行業市場現狀分析及投資風險預警

• 陳觀秋 2023年6月29日 來源：百度 1403 92
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人工智能是未來核心生產力。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+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

智能制藥行業發展如何?人工智能是未來核心生產力。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+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。

“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。

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。

智能制藥行業市場現狀分析

技術變革仍然存在一些阻力，但總的來說，特別是由于新冠大流行，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。

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。。

根據美國FDA的統計數據，目前經過FDA審批通過的AI產品共計41款。中國也有6款AI產品獲得國家醫療器械三類證。同樣在AI制藥這一細分領域也不乏Schrodinger、Insilico Medicine、BenevolentAI、晶泰科技等明星公司的身影。

據中研產業研究院《2023-2028年智能制藥行業市場深度分析及發展策略研究報告》分析：

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。

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%。

智能制藥行業投資風險預警

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。

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。

智能制藥行發展機遇

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。

《中國制造2025》將激發制藥行業的發展活力和創造力，促進制藥行業轉型升級。未來的藥廠，將是智能化的制藥工廠。如何開啟制藥行業的智能制造，建設智能化的制藥工廠，將現有的制藥工廠轉變成智能化的制藥工廠，既是一個挑戰，也是一個機遇。

報告對行業相關各種因素進行具體調查、研究、分析，洞察行業今后的發展方向、行業競爭格局的演變趨勢以及技術標準、市場規模、潛在問題與行業發展的癥結所在，評估行業投資價值、效果效益程度，提出建設性意見建議，為行業投資決策者和企業經營者提供參考依據。

如果企業想抓住機遇，并在合適的時間和地點發揮最佳作用，那么我們推薦您閱讀我們的報告。我們的報告包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

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