生物计算行业市场前瞻 生物计算行业未来投资战略

• 吴澳燕 2023年1月8日 来源：中研网 互联网 798 48
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生物计算是指利用生物系统固有的信息处理机理而研究开发的一种新的计算模式。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。

生物计算是指利用生物系统固有的信息处理机理而研究开发的一种新的计算模式。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。

根据中研普华产业研究院发布的《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：

生物技术与信息技术的融合发展，颠覆了生命科学的传统研究范式，提升了人类认识生物、调控生物、改造生物的能力，同时启发了信息技术的仿生研究和发展，驱动新兴信息技术的开发。两者的深度融合，塑造了新产业和新业态，为生物经济的发展带来重要机遇，不仅为破解人类发展所面临的健康、能源、资源、环境等重大问题提供了新思路、开辟了新路径，也改变了人们的观念和生活方式，尤其是促成以“疾病”为中心向以“健康”为中心的转变、从“治已病”向“治未病”的转变，推动“主动健康”模式的形成。

当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，生命组学、合成生物学、脑科学等生命科学的研究，基因编辑、细胞工程、生物传感等技术的开发和运用，推动人类在认识和理解生命的尺度、维度、深度上不断深入;同时，云计算、大数据、人工智能等新兴信息技术正广泛渗透和应用于各领域，助力千行百业的数字化、智能化发展。

生物计算是个高度融合的学科，生物+计算的融合，会带来巨大的突破和进步。依靠生物计算引擎，能够有效利用大量的生物数据，把药物发现的“大海捞针”变成“按图索骥”，为人类的生命健康谋福祉。

生物计算行业市场前瞻

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。

超大规模模型是AI行业的明珠，背后需要巨大的投入和综合的底层技术能力，而这正是生物计算大模型被宋乐看好的原因。“药物发现问题的商业价值极高，比起其他任务场景，更能支持大规模模型的建设投入，目前百图生科作为平台型生物计算企业敢于这样做，未来一定也会有更多企业投身到这个趋势中，最终推动生物计算大模型成为AI届最亮的明珠”。

今天生物计算领域与当年互联网信息领域高速发展的状态有诸多相似之处，基因组学研究带来的人体数据、新药研发过程中积累的知识以及新生的各类机器学习的算法这三个关键指标在高速增长，正在共同促进生物计算给人类创造价值。生物计算产业的发展，需要生态和产业链的协同，构建开放的生物计算创新生态，去探索广袤浩瀚的生命科学“无人区”。

生物计算行业未来投资战略

生物计算行业其实很像二十多年前互联网行业爆发的前夜，有人说21世纪是生物学的世纪，也有人说21世纪是人工智能的世纪，我觉得人工智能技术赋能下的生物医药行业，将会成为这个世纪最有潜力的方向。

生物计算在商业领域的应用之一是加速创新药和新品类药物的研发，新药研发最大的难题是生物体过于复杂，而目前对通路的研究仅落在少数几个蛋白质和核酸的功能上，对生物系统中的交互作用认识有限，因而经常出现实验对象在预期表型上失败。

生物计算背后的逻辑是通过计算机技术链接数据孤岛，以整体论去研究生物系统中所有组成成分的构成，以及在特定的条件下这些组分间的相互关系。计算机科学可通过数学模型来定量描述和预测生物功能表型和行为，一旦模型建立出来，机器学习技术Machine Learning可以自己模拟分析来解决传统生物学难以理解和计算的各层次的生物问题。

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。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《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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  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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