2023智能制药市场发展现状及投资前景调研报告

• 黄文玉 2023年3月14日 来源：互联网 469 24
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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。

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。

智能制药市场发展现状及投资前景分析

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%。

世界智能制药行业发展情况分析

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。

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。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国智能制药市场深度全景调研及投资前景分析报告》显示：

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。

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。

智能制药行业投资前景及潜力

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。

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