群雄逐鹿渐起分化——《中国AI新药研发市场洞察分析》报告正式发布

　　市场展开分析，报告总结了行业发展和市场现状，分析了市场发展的主要驱动力，并对未来的趋势进行了展望。对市场主要厂商和市场竞争态势进行分析，对部分重要厂商在产品和服务方面的多个维度能力进行评估，并对厂商的优势和挑战做了简要分析。报告可供医疗及生命科学用户在选择技术厂商时提供参考。

　　近年来，在“带量采购”、“药品一致性评价”、“两票制”等政策的推动下，在传统药物研发面临成本高、收益率下降的困境下，中国AI制药领域呈现出高速发展的态势。此外，2020年疫情爆发，再次推动中国的AI制药领域发展加速，行业自此进入了发展元年。

　　当前，AI技术与药物研发领域的结合越发深入，并已经在靶点发现、苗头化合物发现、化合物筛选、ADMET性质预测、晶型预测等多个药物发现环节中展开探索。尽管AI技术的应用提高了药物研发的效率，AI新药研发技术已然成为常态化工具，但基于AI技术的应用尚处于初期阶段，目前为止尚没有成功的药品上市，该类技术的成功性仍待进一步验证。

　　AI新药研发领域的快速发展吸引了多类厂商参与，主要包括药企、互联网技术厂商、创新型厂商。其中，创新型AI厂商是行业内的主要参与角色，并在近年发展中不断涌现出新兴厂商，并快速升级技术、产品、服务等多方面能力。基于厂商的基因背景、资源积累、业务不同，各类厂商在行业探索中具备优势也面临挑战。当前，行业处于较为分散的状态，在部分集中的研发环节，厂商之间不仅展开了竞争，同时也在不同布局环节展开了合作。

　　在近年的发展过程中，各类厂商不断磨砺内功，持续优化算法、算力、数据的核心技术，深化AI技术在药物发现领域的应用环节和深度，并在市场上展开多种合作模式的探索，向多类用户开放自身的能力。在循环往复的市场探索过程中，各类厂商的AI新药研发技术也在研发环节覆盖、算法模型、数据积累、管线研发、生态合作等维度方面迎来了升级。

　　基于此，IDC在本次报告研究中，设计了多个产品（包含研发环节覆盖、模型与算法开发、数据源与应用、模型预测性能、研发平台应用、药物管线研发）和服务（包含服务模式、药企合作、生态支持）评分维度，对多个重要的AI新药研发厂商进行了技术评估。重点厂商如下：

　　开拓性地在大分子药物领域自主研发的算法和模型，模型的性能达到较高水平。此外，快速应用大模型技术建立千亿参数的大规模跨模态生物计算大模型体系；在北京和苏州建立了自动化实验室，能够更快获取优质的数据，形成干湿数据闭环。

　　建立了自主研发的算法和模型，并在多个研发环节上展现出了良好的准确性和计算效率；独特性地应用分子建模的方式弥补了优质数据短缺的问题，提升了模型的精准性和独特性。此外，深势科技开放了多样化的合作模式，各模式相辅相成，能够更好的满足客户的多元化需求。

　　具备行业较为领先管线项目合作案例，且率先在国内将管线推进至临床II期。建立了端到端平台Pharma.AI，是为数不多同时具备生成生物学和生成化学方面经验的公司。公司在建立早期便逐渐搭建起具有自主知识产权的数据库，通过众多科研项目、自动机器人实验室等，实时收集实验数据，进一步弥补了数据短缺的问题。

　　除以上厂商外，IDC在评估过程中还重点关注了晶泰科技、深度智耀、望石智慧、云深智药、哲源科技等多家AI新药研发厂商（厂商出现顺序按拼音首字母顺位排列）。从最终评估结果来看，厂商之间已经在算法开发、模型性能等方面展开竞争，而在数据积累、管线研发、药企合作等多个维度上已经拉开了差距，并将在未来的发展过程中愈发显著。

　　未来阶段，AI制药行业将回归理性，行业进一步进入成果验证阶段。AI算法和模型将在AI制药领域得到更广泛的应用，并形成一定的成效。大模型技术将与各类场景结合，真正发挥应用价值。AI制药厂商将提高技术能力、适用药品类型、药物研发环节，提升市场拓展能力，推动技术的商业化落地，市场迎来更广阔的增长空间。

　　IDC中国行业研究与咨询服务部高级市场分析师林红表示，AI技术在新药研发领域得到快速发展，并展现出良好的应用前景。当前，行业发展的第一波热潮已经过去，AI新药研发技术正迎来成果验证阶段。行业逐步从算法、模型的竞争过渡到了数据竞争，从单一环节展开了全链路的竞争，从技术转向了综合能力的竞争，行业的门槛进一步高筑。随着各方力量布局， AI新药研发领域已经有多类厂商参与，厂商的长期发展需要获得大量的资金、人才、技术的投入和积累，也需要长期的坚守，而新入局者更需要有独树一帜的技术或资源优势，才能更快脱引而出，建立起竞争优势。

　　本文中的内容和数据均来源于IDC所发布的报告，所有内容及数据均为我公司所有。未经IDC书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、发表或引用。

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