世界智能制药行业市场现状 智能制药市场需求分析
医疗ZhouXun2022/1/10
人工智能是未来核心生产力。“AI+医疗”为健康生活和医疗服务带来更多可能。制药业作为一个古老悠久又对人类至关重要的行业，“AI+制药”优化了传统的流程与方式，为这个古老的行业注入了新的活力，也被认为是制药业未来趋势。
一、世界智能制药行业特点
人工智能是未来核心生产力。“AI+医疗”为健康生活和医疗服务带来更多可能。制药业作为一个古老悠久又对人类至关重要的行业，“AI+制药”优化了传统的流程与方式，为这个古老的行业注入了新的活力，也被认为是制药业未来趋势。
技术变革仍然存在一些阻力，但总的来说，特别是由于新冠肺炎(Covid-19)大流行，大多数企业和个人都充分意识到采用技术的必要性和优势。这场大流行无疑证明了我们在必要时采用数字思维的速度有多快，但是在做出这些改变之后，我们需要确保向前迈进，它们以积极的方式渗透到我们的生活中。
智能生产有助于引领全球医药行业的转型之路，并对许多人的生活产生深远的积极影响。其系统最初是通过将物联网和人工智能集成到生产和包装过程中而形成的。从位于机器关键位置的传感器收集的有用数据由人工智能系统收集和分析。可以通过安全的用户界面访问数据，便于对世界各地机器的监控和管理。这创建了一个互联的机械生态系统，并允许进行准确的预测和远程维护的可能性，以及生成和分析可用于优化的数据。
为了充分发挥智能生产的优势，需要对其进行有效利用。这要通过持续的教育、培训和意识实现的，确保所有从头开始参与工作的人都参与到工作场所的数字化中，并投资于提高劳动力的技能。现在培训和开发可以通过数字平台远程完成，这个过程更容易了解和管理。可以通过传播对好处的认识来抵制变革——不仅仅是关键绩效指标和衡量标准，还有所有员工的优势，以及更好的生产对业务以外的其他人的影响。
二、世界智能制药行业动态
药物的从研发到市场投放是一个昂贵且漫长的过程。小分子药物的发现可以分成以下几步：建立疾病假说，发现靶点，设计化合物，展开临床前研究。这些步骤平均需要五年时间，花费可达数亿美元。随后的临床开发过程需要对药物进行多次测试，仍需要花费大量时间与金钱。
随着人工智能浪潮的兴起，AI也被用于提高药物研发效率，新药的设计、发现、研发过程得到缩短，成本也相应降低。“AI+药物研发”的方式多种多样，其核心是运用NLP算法对海量的数据库扫描，识别新颖药物、药物基因和其他与治疗有关的联结，进而寻找潜在的药物新分子。此外，AI还可以用于对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析，大大提升新药发现的效率。
截止到2020年10月，海内外”AI+制药“企业获得融资总额超45亿美元，国内公司累计融资总额超14亿美元。
一、世界智能制药消费情况
2020年，AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度，对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。从供给端看，随着基因检测技术的进步，各种药物研发数据的不断积累以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。
而在需求端，传统生物制药企业在进行新药研发时长期存在的研发周期长、失败率高、成本高等痛点也给AI制药行业带来了巨大的增量。这些来自供需两端的驱动力也正式助推了这场资本热潮。
从全球AI制药投融资事件来看，2020年前三季度，行业投资事件数量达到289起。
目前这一领域的绝大多数公司仍然处于早期阶段，但仍有少数头部公司已经初露锋芒。
二、世界智能制药消费结构
从地区分布上看，美国仍然占据了融资交易的主要份额，近5年来在AI制药领域有50.6%的融资交易发生在美国。中国以9.4%的比例紧随其后，成为了除美国外最大的新兴市场，超越了英国、韩国、以色列等传统科技强国。这也展现了中国市场在新兴科技领域发展的巨大的潜力。
2021年中外智能制药市场对比
近年来，在AI制药这类新兴赛道上越来越多中国企业的身影涌现。在中国一级市场上AI制药主题的公司受到追捧，晶泰科技2020年完成了三亿美金的超大额融资，估值达到10亿美金。市场上还有若干一亿美金左右估值的公司。
AI+制药的好处显而易见，然而目前提前进行布局的主要是跨国药企，我国国企在运用人工智能方面还暂缺条件。我们和发达国家比仍存在较大差距，原创性理论基础薄弱，重大产品和系统缺失，人才供应不足。
但是，在自动化方面，我国仅极少制药企业达到一定程度的过程自动化，绝大多数企业还停留在设备控制的单体自动化阶段。如在制剂生产方面，生产设备和过程大多是断离、孤立的;生产过程中的原辅料、中间产物的转运相当一部分还是以人工为主;相当一部分设备还比具备完整的重要质量参数和工艺条件参数的数据输出功能，更没有提供外部系统对其进行统一协调和优化控制的输入条件。
药物的从研发到市场投放是一个昂贵且漫长的过程。小分子药物的发现可以分成以下几步：建立疾病假说，发现靶点，设计化合物，展开临床前研究。这些步骤平均需要五年时间，花费可达数亿美元。随后的临床开发过程需要对药物进行多次测试，仍需要花费大量时间与金钱。
随着人工智能浪潮的兴起，AI也被用于提高药物研发效率，新药的设计、发现、研发过程得到缩短，成本也相应降低。“AI+药物研发”的方式多种多样，其核心是运用NLP算法对海量的数据库扫描，识别新颖药物、药物基因和其他与治疗有关的联结，进而寻找潜在的药物新分子。此外，AI还可以用于对药物结构、疾病病理生理机制、现有药物的功效、显微镜下的样本观察等等结果进行快速分析，大大提升新药发现的效率。
截止到2020年10月，海内外”AI+制药“企业获得融资总额超45亿美元，国内公司累计融资总额超14亿美元。
2020年，AI制药领域在资本市场获得了很高的关注度，对于AI技术在药物研发中的真正作用也引发了一系列讨论。从供给端看，随着基因检测技术的进步，各种药物研发数据的不断积累以及计算机硬件设备与人工智能算法的改良使得AI技术在生物制药领域的发展获得了良好的条件。
而在需求端，传统生物制药企业在进行新药研发时长期存在的研发周期长、失败率高、成本高等痛点也给AI制药行业带来了巨大的增量。这些来自供需两端的驱动力也正式助推了这场资本热潮。
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