*本文参考报告：《2024年中国人工智能药物发现与开发行业概览：从“制药”走向“智药”》，首发于头豹科创网。

近期，美国制药巨头礼来公司宣布，已经与OpenAI达成合作，将利用其生成式人工智能技术，共同开辟抗菌药物研发的新路径。OpenAI首席运营官Brad Lightcap对此合作表示乐观，强调双方合作旨在突破现有治疗局限，通过AI的创新力量，为抗微生物感染领域带来新曙光，惠及广大病患。

此外，阿斯利康、强生等跨国药企也都在积极推进与AI制药企业的合作项目。在国内，恒瑞医药、石药集团，以及药明康德等CXO企业，也通过战略合作与投资股权等多种形式，深化与AI技术的融合。

"AI+制药"模式标志着制药行业正利用AI的强大能力，为全球医疗卫生领域注入强劲的发展动力。AI技术在制药领域的融入，有效提升了研发效率，降低了成本，并加速了数据处理过程，同时为发现新靶点和药物结构提供了新的可能。

本文，头豹研究院将对中国人工智能药物发现与开发行业产业链图谱、行业规模以竞争格局等进行分析，以期对未来的发展市场方向提出研判。

01

中国人工智能药物发现与开发行业综述

人工智能药物发现与开发是指将自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）及大数据（Big Data）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。

在药物研发阶段，传统的药物靶点识别、药物筛选、分子合成等方式周期长、成本高，因此AI在药物研发领域的应用最为广泛。AI可对大量现有的药物数据进行深度学习，以此分析药物的化学性质和生物活性，更快地设计新药物，预测药物的吸收、代谢和毒性等复杂过程，从而缩短药物研发时间。相较于传统药物研发，AI技术能将药物发现、临床前研究的时间缩短近40%，临床新药研发成功率可从12%提高到约14%。在药品生产领域，通过AI模型的分析和挖掘，企业可以提升药品生产过程检测的效率。在药品营销领域，AI已具备快速分析目标市场和患者画像的能力，可提供药品个性化的营销与药品推荐。

传统的药物研发具有研发周期长、资金投入大、研发失败风险高的特点，药物发现和临床试验中累计研发成本投入持续增加，成功率却基本维持在10%，导致研发风险不断攀升，药物研发的转型升级需求显著提高。

人工智能药物发现与开发通过应用机器学习、深度学习、大数据和自然语言处理等技术，对化合物的结构、药物作用机制、基因等海量数据进行结构化分析处理，快速精准地确定靶点、筛选最佳化合物分子、预测药代动力学性质。人工智能药物发现与开发可大幅缩短药物研发各环节所需周期、降低企业在研发新药时的成本投入，同时提高药物研发的成功率、降低新药研发风险，提升企业的投资回报率，相较于传统制药在新药研发领域拥有绝对优势。

过去几年，中国人工智能药物发现与开发市场规模快速增长的原因有：

（1）政策鼓励人工智能等新一代信息技术赋能医药研发。

（2）AI技术的迭代推动人工智能药物发现与开发行业的发展。

未来，随着AI在药物发现与开发领域的渗透率持续提高，市场将以68.5%的年复合增速高速发展：AI技术在新型疗法中的应用迅速增加，更为成熟的应用有望实现商业化，驱动行业发展。小分子药物处于AI在药物发现应用中的领先地位，赋能包括模拟小分子-靶标相互作用、先导候选物优化和安全性预测等多个环节，应用较为成熟。随着AI技术和包括RNAi、CRISPR-Cas9、CAR-T和重组DNA等平台技术的迭代，驱动行业进一步扩容。

02

中国人工智能药物发现与开发行业市场主体分析

AI在传统制药行业中可应用方向相对较广，因此人工智能药物发现与开发行业产业链所包含的企业类型涉及较广，大致可以分为上游工具层、中游研发层、下游销售层。

上游涉及算力、算法和数据，主要分两大类：提供AI技术的企业和提供生物技术的企业；中游是主体部分，主要分为四大类：AI+biotech、AI+CRO、AI+SaaS以及IT头部企业在产业中的均有所布局；下游分为传统药企和CRO企业，传统药企主要通过自建团队、对外投资、CRO及技术合作等方式进入赛道，传统CRO们主要通过风险投资、建立内部算法团队、采用外部AI技术、与中游领域公司进行合作等方式切入该领域。

欲查看完整高清版图表，请前往文末获取

人工智能药物发现与开发初创企业通常利用自身的AI技术优势切入制药场景中的一个或多个环节，一般以与大型药企合作的形式进入市场；近年来，愈多在人工智能药物发现与开发领域有所布局的传统药企和CRO企业选择与人工智能药物发现与开发初创企业合作，旨在最大程度节省研发成本，利用双方优势提升新药研发效率。

03

中国人工智能药物发现与开发行业市场竞争力分析

竞争格局形成原因有：

（1）AI技术服务能力市场主体竞争力的核心。拥有世界领先的AI技术、且技术应用越成熟，技术优势越显著，就越能获得大型企业合作方的青睐，从而提升企业的商业能力和商业价值。

（2）自研管线丰富度决定企业竞争能力。涉足更多的制药环节，提供更完整全面的技术服务，有利于对市场的进一步渗透，同时也能为转型成为创新型研发中心或药企后进一步扩大行业领先优势奠定基础。

未来市场竞争或愈加激烈：

（1）多领域企业入局，大型药企和互联网头部企业凭借自身优势抢占市场。全球前十的大型药企及百度、腾讯等互联网头部企业都已有所布局，凭借医药领域基础及AI技术使其拥有领先优势。

（2）商业模式的拓展将刺激企业形成更完整的业务链，扩大市场优势。业内领先的初创企业将纵向拓展并形成更完整的业务链，完善人工智能药物发现与开发流程，从单环节或多环节向端对端的“一站式新药研发”转变；同时横向形成多元化商业模式，进一步扩大市场优势。

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随着AI技术在药物研发上的应用价值逐步被认识与释放，人工智能药物发现与开发企业表现突出，获得资本市场持续关注。

从资金用途来看，过去十年间，人工智能药物发现与开发相关交易主要集中于加强研发及开发和商业化许可，反映生物制药公司希望通过AI驱动创新提高效率，从而更快的预测全新的药物靶点及可能与已知医学靶点相互作用的化合物，进而实现药物价值。

目前全球前十的大型药企都已在人工智能药物发现与开发领域有所布局， 大型药企进入市场的方式主要有三种，一是内部自建AI研发团队；二是对外部人工智能药物发现与开发初创企业进行投资并购；三是与互联网巨头或AI初创公司合作。

随着国内外大型药企逐渐意识到AI技术应用在制药领域的价值，为进一步提高新药研发效率，愈多的传统药企和CRO企业涌入人工智能药物发现与开发领域，全球范围内人工智能药物发现与开发项目数量逐年递增。

此外，我们还在报告中完整分析了中国人工智能药物发现与开发行业代表企业案例，可前往文末获取完整版报告。

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