迎政策利好我国AI制药行业投融资市场活跃龙头格局渐显国内企业追赶势头强劲

2025-05-07 09:20

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前言：

人工智能技术的快速发展，为制药行业高成本、长周期、高失败率的困境带来希望。随着全球创新药研发热潮来袭，AI制药进入快速发展阶段。但目前AI技术主要用于药物研发阶段，市场渗透率仍有提升空间。近年来，我国也紧跟全球发展步伐，相继发布一系列政策法规，推动AI技术发展、加大创新药物研发投入和鼓励AI赋能医药研发。AI制药迎政策利好，行业蓬勃生长，吸引资本的广泛关注，我国AI制药行业投融资市场逐渐活跃。

AI制药主体包括AI制药初创企业、传统药企/CRO公司以及互联网企业三大类，不同企业掌握不同资源禀赋在竞争中具有不同优劣势。目前多家AI制药公司业务布局较为领先，行业龙头格局逐步显现。与国际AI制药企业相比，国内AI制药企业起步较晚，但追赶势头强劲，未来有望占据更多的市场份额。

一、全球AI制药行业进入快速扩展期，市场渗透率仍有提升空间

根据观研报告网发布的《中国AI制药行业发展趋势分析与未来投资研究报告（2025-2032）》显示，长久以来,制药行业面临着高成本、长周期、高失败率等痛点问题。按照行业普遍规律，一款新药从最开始的药物发现到最终上市，平均耗时超过10年，投入超过10亿美元。在传统药物发现阶段，先导化合物结构设计高度依赖研究人员的经验，筛选失败率高。根据统计数据，从靶点到苗头化合物筛选，再到先导化合物优化，药物发现的整体成功率为51%。近年来，随着常见蛋白质或通路几乎被开发完全，使用传统方法找到新分子的难度越来越大。

人工智能技术的快速发展为突破创新药的研发困境带来了希望。AI制药以医药大数据为基础，通过运用机器学习、深度学习等AI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。

随着全球创新药研发热潮来袭，AI制药进入快速发展阶段，2021-2024年市场规模由7.92亿美元增长至18.22亿美元，CAGR为32.0%。预计2025年全球AI制药市场规模达24.05亿美元，同比增长32.0%；2026年全球AI制药市场规模达29.94亿美元，同比增长24.5%。

数据来源：观研天下数据中心整理

目前，AI技术主要用于药物研发阶段，市场渗透率仍有提升空间。随着技术的不断突破和发展，AI技术参与制药的环节将增多，市场将进一步扩大。

AI制药在制药流程中的应用

制药环节		应用
药物研发	靶点选择	通过自然语言处理和机器学习技术，从大量的文献和研究中发现新的靶点，为药物研发提供新的方向。
	基于表型的药物发现	通过机器学习，直接使用生物系统进行药物筛选，在表型筛选中关联细胞表型和化合物作用方式，获得靶点、信号通路或遗传疾病相关聚类。
	分子生成	通过机器学习、深度学习中的变分自编码器(VAE)和生成式对抗网络(GAN)及基于自然语言处理的循环神经网络(RNN)、长短期记忆人工神经网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和Transformer等技术，对海量化合物及药物分子进行学习，获取成药性及分子结构相关的规律，从而生成新的小分子作为候选药物分子，形成高质量、规模性药物分子化合物库。
	化学反应设计	将药物分子结构映射为可通过机器学习算法处理的形式，形成多条合成路线并推荐最佳合成路线，或在给定反应物的前提下通过深度学习预测化学反应结果。
	化合物筛选	通过机器学习中的决策树、支持向量机、深度神经网络、随机森林等算法及分子对接、自由能微扰等技术，构建化合物化学结构与生物活性之间的关系模型，实现对药物化合物作用机制的快速预测。
	ADMET性质预测	通过深度学习，对筛选后的化合物进行药代动力学测试识别，根据得到的相关特征评估多个ADMET参数间的隐藏关系和趋势，预测化合物的药性，如代谢性、细胞渗透性、溶解性、毒性等性质。
用药安全	临床试验	通过自然语言处理和机器学习改善临床试验的设计、管理、监控和患者招募，从各种结构化与非结构化数据类型中提取信息，找到符合临床试验入组标准的受试者，或关联各种大型数据集，找到变量间的潜在关系，改进患者与试验的匹配情况。
用药安全	药物风险评估	通过机器学习，实现从接收药物不良反应到报告全流程的自动化，提高药物警戒工作效率，并通过样本分析和预测进行药物风险评估。

资料来源：观研天下整理

二、迎政策利好，国内AI制药行业投融资市场活跃

在科技与健康的交汇点上，AI正在生物医药领域掀起一场深刻的变革。近年来，我国也紧跟全球发展步伐，相继发布一系列政策法规，推动AI技术发展、加大创新药物研发投入和鼓励AI赋能医药研发。《“十四五”国家高新技术产业开发区发展规划（2020-2025）》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《“十四五”智能制造发展规划》等政策均强调在生物技术行业等关键行业进行技术创新，并推动产业向自动化转型。国家发改委发布的《“十四五”生物经济发展规划》明确指出，利用AI等信息技术推动生物医药产业向精准化和规模化转型，生物制药成为AI技术应用的前沿阵地。

我国AI制药行业相关政策

时间	政策	主要内容
2022.09	《“十四五”国家高新技术产业开发区发展规划（2020-2025）》	生物医药、智能制造、新材料、新能源等特色产业聚集效应日益明显，5G、人工智能等数字经济蓬勃发展。
2022.08	《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》	针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求，基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施，运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术，建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院，提升基层医疗服务水平。
2022.07	《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》	推动人工智能技术成为解决数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等领域的重大科学问题的新范式，充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面作用，重点围绕新药创制、基因研究、生物育种研发、新材料研发、深空深海等领域，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，实现重大科学问题和发现的研究突破。
2021.12	《“十四五”生物经济发展规划》	推进研发生产，面向心脑血管疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、糖尿病等重大疾病，依托人工智能技术、生物医学和健康大数据资源，发展智能辅助决策知识模型和算法，辅助个性化新药研发，为疾病诊断治疗提供决策支持。
2021.12	《“十四五”智能制造发展规划》	加强部门协同，统筹实施智能制造工程，深入开展技术攻关、装备创新、示范应用、标准化、人才培养等。
2021.12	《“十四五”医药工业发展规划	探索人工智能、云计算、大数据等技术在研发领域的应用，通过对生物学数据挖掘分析、模拟计算，提升新靶点和新药物的发现效率。
2020.07	《国家新一代人工智能标准体系建设指南》	到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准实验验证平台，提供公共服务能力。

资料来源：观研天下整理

国内AI制药迎政策利好，行业蓬勃生长，吸引资本的广泛关注。根据数据，2019-2024年我国AI制药市场规模由0.67亿元增长至5.62亿元，CAGR为53.0%。2022年我国AI制药投融资数量达43起，排名全球第二位，仅次于美国的71起。

数据来源：观研天下数据中心整理

三、全球AI制药行业龙头格局逐步显现，中国企业追赶势头强劲

AI制药主体包括AI制药初创企业、传统药企/CRO公司以及互联网企业三大类，不同企业掌握不同资源禀赋在竞争中具有不同优劣势。对于AI初创公司来说，其优势在于拥有较强的技术和算法能力，但在药物开发数据积累和资金上存在不足，药企/CRO公司拥有丰富的药物开发经验和数据以及资金实力，但AI技术能力较弱，对于互联网企业来说，算力和技术资源丰富，但存在行业经验不足的问题。现阶段，药企/CRO、AIBiotech和互联网公司开展更多的合作，取长补短共同推进AI药物的研发。

AI制药主体分类

类别		代表企业
大型药企	传统药企	默克(Merck)、诺华(Novartis)、艾伯维(AbbVie)、赛诺菲(Sanofi)、罗氏(Roche)、阿斯利康(AstraZeneca)、拜耳(BAYER)、强生、辉瑞等
大型药企	CRO	药明康德、凯莱英(Asymchem)、精鼎医药(Parexel)、艾昆纬(IQVIA)、美考伯医药科技(bioclinica)、Phlexglobal、维通利华(Charles River)等
互联网头部企业	国内	百度、腾讯、华为、平安科技、阿里巴巴、字节跳动等
互联网头部企业	海外	谷歌、微软、苹果、三星、惠普、英特尔、IBM、西门子、甲骨文等
AI制药初创企业	国内	冰洲石生物科技、燧坤智能、焕一生物、星亢原(neoX)、晶泰科技、英飞智药、星药科技等
AI制药初创企业	海外	Schrodinger、Atomwise、Owkin、Exscientia、Numerate、BenevolentAl、英矽智能(Insilico Medicine)等

资料来源：观研天下整理

目前多家AI制药公司业务布局较为领先，行业龙头格局逐步显现。按2022年全球药物发现及开发服务收入计算，Schrödinger、Recursion、Exscientia、Insilico Medicine（英矽智能）、BenevolentAI在AI制药领域的市占率分别为7.0%、6.5%、5.5%、5.0%、2.0%。

主要AI制药公司业务布局

相关公司	AI平台			涉及领域	2022 年药物发现及开发服务收入	市场份额
相关公司	靶点发现	分子生成	临床试验	涉及领域	2022 年药物发现及开发服务收入	市场份额
Schrödinger	无公开资料	√ (商业上可得)	无公开资料	肿瘤学	43.4百万美元	约7.0%
Recursion	√ (商业上可得)	无公开资料	无公开资料	肿瘤学炎症及免疫学罕见疾病	39.7百万美元	约6.5%
Exscientia	√ (商业上可得)	√ (商业上可得)	无公开资料	肿瘤学	32.9百万美元	约5.5%
Insilico Medicine	√ (商业上可得)	√ (商业上可得)	√(商业上可得)	纤维化肿瘤学免疫学	28.6百万美元	约5.0%
BenevolentAl	√ (商业上可得)	√ (商业上可得)	无公开资料	肿瘤学炎症免疫学神经病	13.1百万美元	约2.0%

资料来源：观研天下整理

与国际AI制药企业相比，国内AI制药企业起步较晚，但追赶势头强劲。商业模式端来看，国内英矽智能、晶泰科技在药物开发服务、AI软件服务、自研管线授权等业务领域逐步成熟。国内两家AI制药公司英矽智能、晶泰科技冲刺港股，AI制药业务模式得到基本验证。药物开发服务方面，部分与下游客户合作开发的产品进入临床阶段，AI赋能CRO服务具有较大的潜力；AI软件服务方面，英矽智能授权客户使用其Pharma.AI平台并收取预付订阅费；自研管线授权部分，英矽智能拥有15款候选药物管线，其中6种已取得进行临床试验的IND批准，核心产品为小分子候选药物ISM001-055，主要用于治疗纤维化相关适应症。

我国AI制药企业基本情况

企业名称	基本情况
英矽智能	英矽智能是一家由生成式人工智能驱动的生物医药科技公司，通过下一代人工智能系统连接生物学、化学和临床试验分析，利用深度生成模型、强化学习、转换模型等现代机器学习技术，构建强大高效的人工智能药物研发平台，识别全新靶点并生成具有特定属性分子结构的候选药物。英矽智能聚焦癌症、纤维化、免疫、中枢神经系统疾病、衰老相关疾病等未被满足医疗需求领域，推进并加速创新药物研发。目前，英矽智能已构建三款人工智能药物研发平台，贯穿新药研发的三个阶段，包括靶点发现平台PandaOmics，化合物设计和生成平台Chemistry42以及临床试验预测平台InClinico。英矽智能有16条管线，包括涵盖纤维化、肿瘤学、免疫学等适应症的潜在药物。其中特发性肺纤维化药物进入临床2期。
晶泰科技	晶泰科技成立于2015年，总部在深圳，凭借领先的量子物理以人工智能赋能和机器人驱动创新型研发平台，为制药及材料科学企业提供药物及材料科学研发解决方案及服务。公司是世界上少数几家领先的基于量子物理、人工智能赋能的药物及材料科学研发企业之一。与国际顶尖制药企业、国家级研究机构和政府部门建立良好的战略合作关系，譬如辉瑞、长江生命科技和实验药物开发中心（新加坡国家药物设计与发现平台）等机构。
药明康德	药明康德于2000年12月成立，是行业中极少数在新药研发全产业链均具备服务能力的开放式新药研发服务平台，以独创的“CRDMO”和“CTDMO”业务模式，不断降低研发门槛，助力客户提升研发效率，为患者带来更多突破性的治疗方案，服务范围涵盖化学药研发和生产、生物学研究、临床前测试和临床试验研发、细胞及基因疗法研发、测试和生产等领域。
成都先导	作为新药研发CRO行业领先企业，公司目前拥有超过1.2万亿的新药种子库。专注于两大创新药类型：小分子药、小核酸药；三种商业模式：技术合作、项目转让、产品销售；四大核心技术平台：编码化合物库（DEL）、分子片段及结构设计（FBDD/SBDD）、小核酸药（STO）、靶向蛋白降解（TPD），同时，正在建设的能力还有“AI+自动化”高效化合物优化平台，“DEL/SBDD+自动化+AI/ML”多技术融合不断拓宽实验科学的探索边界，提升小分子、小核酸、蛋白降解药物早研能力。公司围绕小分子和核酸药物，成功搭建DEL、FBDD/SBDD、STO、TPD四大核心平台，同时兼备药物化学、AI/ML等新药研发的关键技术平台，在CRO领域具有较强竞争力。随着核心平台技术不断升级迭代，海内外业务持续发力，平台商业项目稳中有进，公司业绩有望逐步恢复。