近年来，全球智能制药市场规模持续增长。智能制药是指以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术替代大量实验，对药物结构、功效等进行快速分析，以达到缩短试验周期、节省成本、促进新药发现、提升试验成功率等目的。
智能制药主要应用于靶点发现、化合物合成、化合物筛选、药物晶型预测、患者招募、药物重定向与临床试验设计优化等场景。通过AI技术的辅助，研究人员能够更快速、更准确地找到潜在的药物分子和靶点，从而加速新药研发的进程。AI技术已在药物发现、蛋白质结构预测、化合物虚拟筛选、ADMET预测等方面得到广泛应用，并可辅助临床试验设计患者招聘等。这些技术的应用大大提高了新药研发的效率，缩短了研发周期。同时，AI算法的不断优化和深度学习技术的突破，也为智能制药行业带来了更多的可能性。
目前，AI在制药领域的应用主要集中在发现、设计、临床试验和生产等环节。AI技术可以通过高通量筛选、分子对接、深度学习等方法快速筛选出具有潜在活性的化合物，增强研发效率。然而，尽管有多款AI研发的药物进入了临床阶段，但尚无AI研发的药物成功上市。例如，日本住友制药和大冢制药合作的ulotaront药物在精神分裂症临床试验中未能达到主要终点。
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。
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。
根据中研普华产业研究院发布的《》显示：
据统计，2022年全球AI制药市场规模为10.4亿美元，预计到2026年将达到29.94亿美元，年平均复合增长率高达30%。这显示了智能制药行业的巨大市场潜力和增长动力。在中国市场，智能制药行业也呈现出快速增长的态势。2023年第一季度，AI制药累积投资额已达到60.2亿美元的一部分。2024年上半年，AI制药融资有22起，融资金额达到18.09亿元。预计随着技术的不断进步和应用场景的拓展，中国智能制药市场规模将继续保持快速增长。
智能制药行业的竞争格局日益激烈。全球范围内，已有700多家AI制药企业，其中美国占据了超过一半的市场份额，其次是欧盟、英国和亚洲(不含中国、中东)。在中国市场，也涌现了近80家AI制药初创企业，主要集中在北京、上海、深圳等沿海城市。这些企业在AI技术、药物研发经验、资金实力等方面存在差异，形成了多元化的竞争格局。
国内外众多企业纷纷涉足AI制药领域，包括传统制药企业、互联网公司以及新兴的AI制药创业公司。例如，阿斯利康、强生等老牌制药巨头都在AI制药领域推进多个创新合作项目。在中国市场，恒瑞医药、石药集团等传统药企也积极与AI创新公司开展合作，通过战略合作、股权投资等不同形式积极拥抱AI。
智能制造行业呈现出算力增长、高度自动化与智能化生产、数据驱动的决策与优化、个性化定制与柔性生产以及互联与协同等趋势。这些趋势将推动制药行业从传统模式向智能化转型，提高生产效率，降低生产成本，满足多样化市场需求。
随着全球研发需求的不断增长，智能制药市场前景广阔。预计到2025年，全球制药市场规模将达到100亿美元以上。随着技术的不断进步，AI有望实现从药物发现到生产的全过程智能化，大幅增进制药效率，减少研发成本。同时，智能制药技术的发展将有助于提升我国医药产业的研发水平，推动转型升级，提高药物的可及性，减轻患者负担。
综上所述，智能制药行业正经历着快速发展和变革的阶段，市场规模持续增长，竞争格局日益激烈，技术进展迅速且应用场景广泛。未来，随着技术的不断进步和应用场景的拓展以及政府政策的持续支持和市场需求的不断增长，智能制药行业将迎来更加广阔的发展前景和更多的机遇。
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