智能制药行业发展趋势及市场现状如何?智能制药工程是一个化学、生物学、药学(中药学)和工程学交叉的工科类专业，以培养从事药品研发制造，新工艺、新设备、新品种的开发、放大和设计人才为目标。这个名称正式出现在教育部的本科专业目录是1998年。尽管制药工程专业在名称上是新的，但是从学科沿革来看它的产生并不是全新的，是相近专业的延续，也是中国科学技术发展到一定时期的产物。

(资料图片仅供参考)

3月14日，美国人工智能(AI)公司OpenAI宣布正式发布为ChatGPT提供支持的更强大的下一代技术GPT-4。ChatGPT近一段时间来的爆火，让一切与AI有关的领域再次站上风口，加之疫情让AI制药领域关注度不断上升，全球众多药企研发力度持续增加。

另外，下一个重磅药物可能由AI发明。AI设计的治疗淋巴癌、炎症性疾病和运动神经元疾病等的药物正在进行人体试验。如果成功，AI有望为制药业带来新发展，它将大幅缩短开发新药所需的时间，并帮助科学家识别迄今还未发现的新药物分子。制药商获利的同时，患者也能以前所未有的速度获得更多创新药物。

由AI设计的针对淋巴癌和运动神经元疾病的药物正在进行人体试验。

据中研普华产业研究院出版的《2023-2028年智能制药行业市场深度分析及发展策略研究报告》统计分析显示：

智慧制药行业市场深度分析

在智慧工厂里，人、机器和资源如同在一个社交网络里一般自然地相互沟通协作。主要涵义包括：在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上的人工干预、即时正确地采集生产线数据、合理的生产计划编排与生产进度;集绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。

从制药装备生产企业分布看，我国制药装备企业主要集中在湖南、浙江、江苏、北京、上海等地区。制药装备行业不存在明显的周期性。由于下游制药企业通常在建筑工程完工后才要求装备制造商发货、调试、现场验收，受华北、东北、西北地区冬季施工限制因素影响，通常制药装备企业下半年的发货量会高于上半年，行业存在一定的季节性特征。

从制药装备生产企业分布看，我国制药装备企业主要集中在湖南、浙江、江苏、北京、上海等地区，上述五个地区规模以上制药装备企业数量及营业收入占行业规模以上制药装备企业的比例超过75%。

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。

首批进入AI制药领域的研发公司Exscientia的创始人安德鲁·霍普金斯曾表示，未来所有药物都会以AI的方式设计，这是一种更有效的分子设计方式。问题只在于，该行业会以多快的速度采用这一技术。

然而，临床AI公司Sensyne Health的濒临倒闭和IBM超级计算机“沃森”引入医疗行业的失败，让人们觉得在开发新药方面，AI还是“太年轻”。

目前，所有人的目光都集中在AI设计的药物对人类是否安全、对疾病是否有预期的效果，以及是否能够达到与传统药物一致的监管标准。随着多种AI设计的药物正在进行人体测试，这一关键时刻可能很快就会到来。

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。根据2017年塔夫茨药物开发研究人员的调查显示，单一药品的平均上市成本为27亿美元，然而大量资金的投入依然伴随着项目延后和较高的失败率。

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。

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。

2022年，辉瑞延长了与一家以色列AI公司的合作;阿斯利康扩大了与英国AI制药公司Benevolent AI的合作;赛诺菲宣布与Exscientia开展新的合作，并与英矽智能达成合作协议。

阿斯利康负责计算化学、发现科学和研发的副主任奥拉·恩奎斯特表示，AI工具应用于该公司约70%的小分子药物发现项目，即由化合物制成的传统药物。他们还将AI用于抗体设计等更复杂的项目。虽然AI自始至终还没有创造出一种新药，但“也许我们正在朝着这个方向前进”。

智能制药行业投资前景及潜力

目前，在药物发现和开发中使用AI的前提是，使用算法来搜索海量数据，包括化合物的结构、动物研究和患者信息，以确定药物在人体内的靶标、哪种分子最适合，以及如何创造新的分子。这些海量数据包括从不同分子化学组成的数据到研究论文和患者数据等等。否则，AI无法提供最准确的结果。对于规模较小的私营公司来说，数据的可用性或是一个主要障碍。

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。

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。

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。

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。

制药业在“十三五”时期(2016~2020年)既要为国家全面建成小康社会做出重大贡献，又要为行业的未来长远发展奠定更加坚实的基础。行业要以创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展的理念，引领制药业发展方式的转变，使制药业更加适应时代的要求、更加符合发展的规律，应该是制药行业发展不懈的追求目标。

《中国制造2025》将激发制药行业的发展活力和创造力，促进制药行业转型升级。未来的药厂，将是智能化的制药工厂。如何开启制药行业的智能制造，建设智能化的制药工厂，将现有的制药工厂转变成智能化的制药工厂，既是一个挑战，也是一个机遇。

智能化制药工厂的定义为在制药行业一系列科学管理的实践上，深度融合智能科学技术、信息通信技术和自动化技术，围绕数据、信息和知识管理，建立具有核心竞争力的新一代制药企业及其生产系统。

智能化的制药工厂，以创造《质量：全新的客户价值》和《服务：最佳的用户体验》为最高宗旨，透过对大数据的分析与应用，涵盖了广泛的协作网络和知识集合。自动化的工厂、信息化的工厂、智能化的工厂，是现代制药企业发展的目标。

从市场趋势来看，制药智能化是现代工业、制造业的大势所趋，是实现企业转型升级的一条优化路径。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2023-2028年智能制药行业市场深度分析及发展策略研究报告》。由中研普华研究院撰写，本报告对我国智能制药行业的供需状况、智能制药发展现状、智能制药子行业发展变化等进行了分析，重点分析了智能制药行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、智能制药行业的发展建议、智能制药行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。智能制药报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。