2023生物计算行业投资前景及市场前瞻分析

• 方蔓桃 2023年1月5日 来源：百度 759 45
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不同于蛋白质计算，RNA 计算与 DNA计算是利用生化反应，更确切地讲，是以核酸分子间的特异性杂交为机理的计算模型。由于RNA分子不仅在实验操作上没DNA 分子容易，而且在分子结构上也不如DNA 分子处理信息方便，故对 RNA 计算的研究相对较少，蛋白质计算与RNA计算D

生物计算行业前景如何?具体来说，就是根据不同类型的生物数据(比如浓度、序列、图像等)来构建算法和模型，从而理解生物系统本身(比如分子、细胞、组织和器官等)，并推进相关研究及应用的学科。

生物计算研究包括器件和系统两个方面。利用有机(或生物)材料在分子尺度内构成的有序体系、提供通过分子层次上的物理化学过程信息检测、处理、传输和存储的基本单元。称为分子器件。生物计算系统的结构和计算原理不同于传统的计算系统，它的结构一般是并行分布式的。信息存储往往是短时记忆和长时记忆的结合，是通过学习完成的。它的计算则表现为复杂的动态过程，不仅存在精确的时间同步，甚至要求在分维时间尺度上才能描述。

不同于蛋白质计算，RNA 计算与 DNA计算是利用生化反应，更确切地讲，是以核酸分子间的特异性杂交为机理的计算模型。由于RNA分子不仅在实验操作上没DNA 分子容易，而且在分子结构上也不如DNA 分子处理信息方便，故对 RNA 计算的研究相对较少，蛋白质计算与RNA计算少有进展，但DNA计算发展很快1。

而从应用划分，目前主要落地领域包括序列分析、结构和功能分析、生物分子动力学、系统建模、进化和群体基因组学、相关性网络……

以AlphaFold2为例，它是基于基因序列预测蛋白质结构，属于结构和功能分析范畴。

可以看到的是，计算生物学属于工具性质的学科。某种程度上这决定了市面上尚不存在严格意义上的计算生物学公司，而是以AI制药、组学、精准医疗等名义出现。

根据中研普华研究院《2022-2027年中国生物计算行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》显示：

生物计算行业现状分析

在中国全面进入数字经济时代，以及国家推动生物经济成为经济发展的新引擎的双重背景之下，CB Insights 中国关注生物计算领域，力争锁定数字经济时代下活跃的中国生物计算企业，期望为前沿科技成果转化，企业和人才发展带来新的契机。

生物计算一方面是用生物技术赋能计算技术的领域，CB Insights 中国研究团队认为，生物计算是生物技术和计算技术的前沿交叉领域，具有十分广阔的内涵。

人工智能落地已经进入“大模型”时代。大规模预训练模型使用自监督学习的方法让模型对海量无标注数据中的规律和知识进行提炼、学习，当面向任务和场景应用时，只需要少量的任务标注数据，就能通过持续微调得到在应用场景中非常好用的模型，对具体任务的赋能效果显著，大规模预训练模型在NLP、CV等多类任务上已经展现出强大的优势。

人工智能大模型的下一个奇迹，将出现在生物计算领域，生物计算行业将出现规模最大、效果最好、价值最高的大模型，成为行业的重大基础设施，不仅彻底改写药物研发的技术能力，也将对人工智能底层技术发展起到巨大的推动作用，反哺其他行业的AI技术发展。

今年8月阿里云正式发布飞天智算平台,以算力和大数据AI一体化的解决方案服务于生物医药等算力高需求行业,其用户深势科技与阿里云合作定向优化其分子动力学仿真模拟模型,训练效率提升了5倍;北大化学与分子工程学院进行靶向药物研究的数据集构建效率提升了100倍。

生命科学数据的大爆发,传统研究方法在现有算力条件下面临计算成本过高、效率过低的问题。由此,智能计算成为突破药物设计中分子蛋白质结构或功能预测、药物亲和力分析、成药性评估等关键难点问题的有力武器。

生物计算行业前景分析

从现状分析来看，计算生物学行业离商业化爆发还需至少5年时间，目前还不好做市场规模计算。

可以预见的是，计算生物学未来的产业链将会是以数据提供商为底层支撑+上层各类相关从业公司(包括提供计算平台和软件、分子建模/机器学习框架、算力以及智能实验室的企业)的结构构成。

眼下，要想实现以上期待，年轻的计算生物学还有着以下几大关键瓶颈待突破——有的问题为该行业独有，也有的是整个AI科学领域都存在的：

一是对生物底层原理的明确。目前，我们还有大量关于生物学本身的底层机制待研究透彻，在进行模型构建、生物验证及人体落地时，需要引入这次知识来减少不符合领域认知的偏差，保证准确率。

二是统一的计算和数据框架。基于微观手段，一些生物学上的特定问题能够得到解决，但要最终落地，所需的模型需要能够覆盖多组学数据、多环节及功能并行。

此外，需要保证计算生物学中的多种异构数据，例如图像、视频、分子图谱、DNA 代码、基因表达、电信号等，有明确的标准和通用格式，以便在不同算法和平台之间互操作。

三是消费级数据的获取。在分析师看来，基因组学相关的计算生物学，其关键的产业发展阶段是数据采集达到了消费级水准。

四是工程落地能力。目前学术上有很多机器学习算法和模型已经相当成熟，关键是如何在具备底层数据的情况下，加入对生物学的具体理解，进行精细地调整。

最后就是数据隐私的问题，以及如何让相关模型具备可解释性，取得这一特殊行业的信任问题。

随着互联网的普及和技术的发展，大数据和云计算已经渗透在人们的生活的各个方面，在金融，零售，能源，交通等领域已经得到广泛应用。而对于生物信息来说，生物的DNA，基因序列，生物芯片等无时无刻不产生新的数据，生命科学的数据来源和形式多样，包括基因测序、分子通道、不同的人群等。每个临床试验需要千上万病患的数年统计资料，而DNA测序的每个样本产生的数据则以兆兆位计算;如果能高效、高速地利用这些大数据，无疑将为生命科学领域带来无限机遇。

目前国家大力支持生物云计算行业的发展。随着行业竞争的不断加剧，国内优秀的企业愈来愈重视对行业市场的研究，特别是对产业发展环境和产品购买者的深入研究。一大批国内优秀的企业品牌迅速崛起，逐渐成为行业翘楚。

本报告综合了生物计算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。报告对于生物计算产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值，对于研究我国生物计算行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

想了解更多关于生物计算行业专业数据分析，请点击查看中研普华研究院出版的报告《2022-2027年中国生物计算行业市场前瞻分析与未来投资战略规划报告》。

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