2022年中国AI制药行业发展现状及趋势分析,“科技制药”的时代正在来临,行业将进入全新的发展模式「图」

一、行业综述

1、定义

AI制药主要指将自然语言处理、机器学习及大数据等人工智能技术应用到制药领域各环节,以提高、优化新药研发的效率及质量,降低临床失败概率及研发成本。据统计,使用AI技术能够将药物发现时间缩短40%,药物临床试验时间节约50%至60%,进而达到节省药物研发成本的目的。

AI制药相关介绍

AI制药相关介绍资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

2、发展历程

自1956年达茂斯会议提出制造智能机器的科学和工程后,Al逐渐引入到药物研发领域。1966年赛勒斯·利文索尔将计算机模拟与分子图像相结合实现蛋白质和核酸结构可视化,正式标志着计算机辅助药物设计的开始。自此,随着数据和算法的快速推动,Al+药物设计得到快速发展。

AI制药行业发展历程

AI制药行业发展历程

资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

二、行业背景

1、政策环境

如今AI的快速发展已经渗透了社会的各行各业,依托AI的特性和功能,可以大幅度降低行业的时间和人工成本。AI制药已经慢慢走向成熟,为了赶上世界的脚步,政府出台了一系列相关政策,旨在提高行业相关规范和标准,为行业制定发展要求,在政策上给予鼓励,使得行业能够稳定健康持续发展。

中国AI制药行业相关政策梳理

中国AI制药行业相关政策梳理资料来源:政府公开报告,华经产业研究院整理

2、技术环境

公开资料显示,预计2022年中国生成式AI商业应用规模为663亿元,到2025年商业应用规模有望达到2070亿元,按此数据计算,三年CAGR为46%左右。当前伴随ChatGPT的问世,未来AIGC商业应用规模的扩张速率将更高。AI的持续茁壮发展为AI制药行业的发展奠定了坚实的基础。

2020-2025年中国生成式AI应用规模及增速情况

2020-2025年中国生成式AI应用规模及增速情况

资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

相关报告:华经产业研究院发布的《2023-2029年中国AI制药行业市场运行态势及投资战略规划报告

三、产业链

根据供需关系,Al新药研发产业链大致可分为:上游主要为数据资源、数据科学处理工具和Al技术开发基础工具等的供应商;中游主要包括基于分析、预测、筛选等功能的大数据和人工智能软件,医药科研辅助平台,自动化实验室以及A智能制药精控系统;下游主要是CRO服务企业、制药和生物技术企业和药物研发科研院校等。

AI制药行业产业链

AI制药行业产业链

资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

四、行业发展现状

1、AI医疗市场规模

在人工智能的所有应用中,医疗行业位列首位,据统计,2020年Al医疗已占人工智能市场的18.9%。2O21年中国医疗AI市场规模已达到95亿元,同比增长61.02%,预计2023年AI医疗行业市场规模将达到200亿元,2019年到2023年复合增长率为44.4%。

2019-2023年中国AI医疗市场规模及增速情况

2019-2023年中国AI医疗市场规模及增速情况资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

2、AI制药市场规模

2021年中国Al制药市场规模为1.6亿元,同比增长100%,2023年市场规模将达到4.14亿元,2019-2023年CAGR=57.41%,总体市场增速较快。2021年在疫情驱动、资本加持下,AI制药企业投产获取第一轮成效,增速攀升,之后增速回归冷静期。

2019-2023年中国AI制药市场规模及增速情况2019-2023年中国AI制药市场规模及增速情况

资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

3、投融资情

随着数据和算法的快速推动,Al+药物设计得到快速发展,也引起了资本的重视。全球AI制药行业市场规模逐年攀升,从2017年的2.41亿美元增长至2022年的62.02亿美元,复合增长率为91.47%,增长势头迅猛。

2017-2022年全球AI制药行业投融资及增速情况

2017-2022年全球AI制药行业投融资及增速情况资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

五、市场竞争格局

1、竞争格局

互联网公司借助对外投资、打造自有相关平台、提供算力及计算框架服务。由于较大的市场空间及研发需求,各大头部互联网公司在搭建数据模型后纷纷落地医药产业。通过对AI制药初创企业进行投资、自主研发建立AI制药平台及与外部合作研发A制药项目的方式进场。我们预计未来随着大模型及数据的逐渐完善,互联网界巨头在AI制药领域的活跃度及渗透率或进一步提升。

国内互联网大厂建立的医药Al数据平台

国内互联网大厂建立的医药Al数据平台资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

2、重点企业分

美迪西是国内临床前一体化CXO龙头公司,服务涵盖医药临床前新药研究的全过程。公司积累了丰富的创新药物分子设计经验及技术储备,如通过计算机辅助药物设计(CADD)及借助人工智能(AI)技术评估设计化合物和靶标蛋白的结合,优化化合物的设计,从而提高化合物的生物活性的成功率、大幅缩短分子结构优化的时间、加速新药研发的进程。2021年启动了基于AI的药物开发平台建设。

2016-2021年美迪西公司收入构成情况

2016-2021年美迪西公司收入构成情况

资料来源:公开资料,华经产业研究院整理

六、行业发展趋势

随着制药行业关于提高药品质量,促进产业转型升级等各种政策相继推行,借助人工智能、自动化等先进手段,实现高水平高效率的智能化生产已经成为制药领域主流发展趋势。

近年来,随着人工智能、物联网、互联网等新一代信息技术的快速发展,以及《中国制造2025》规划和《中医药发展战略规划纲要(2016-2030)》的推进,越来越多传统制药企业都进行了不同程度的数字化、智能化改革,在生产设备和工艺上也引入了更多的新技术。与传统模式相比,智能化生产模式更能提质增效,并能够为药企们大大降低能耗和成本。业内预计,未来的制药生产车间,智能化设备将“唱主角”。从公开信息来看,越来越多国内药企正积极拥抱数字化、智能化,打造智能生产车间,以应对集采常态化下药品利润下降带来的成本控制、市场竞争激烈、产能扩张等挑战。

华经产业研究院通过对中国AI制药行业海量数据的搜集、整理、加工,全面剖析行业总体市场容量、竞争格局、市场供需现状及行业典型企业的产销运营分析,并根据行业发展轨迹及影响因素,对行业未来的发展趋势进行预测。帮助企业了解行业当前发展动向,把握市场机会,做出正确投资决策。更多详细内容,请关注华经产业研究院出版的《2023-2029年中国AI制药行业市场运行态势及投资战略规划报告》。

本文采编:CY402

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