2023-2025年AI制药产业现状与市场前景分析报告.pptx

BUSSNESS2023-2025年AI制药产业现状与市场前景分析报告目01AI制药行业综述录02AI制药行业环境03AI制药行业现状04行业制约因素及发展建议05行业发展趋势①AI制药行业综述行业定义、行业发展历程、行业产业链AI制药是指将机器学习、自然语言处理及大数据等人工智能技术应用到制药领域各个环节，显著优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。AI制药是指将自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）及大数据（BigData）等人工智能技术应用到制药领域各环节，以提高、优化新药研发的效率及质量，降低临床失败概率及研发成本。计算机视觉:机器代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。语音识别:让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。自然语言处理:实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，应用于机译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别等方面。机器学习:人工智能的核心，计算机通过模拟或实现人类的学习行为获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。大数据:涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。定义2016-2017年AI制药缓行过渡期，一方面是由于行业研究重心放在制药单个环节上，导致AI制药的规模化商业化受阻；另一方面，该时期的研发成果未能有效证明AI在新药研发过程中有显著的加速增效作用自此，部分初创企业开始探索新的商业模式，纵向拓展服务链条，如直接生产分子化合物2010-2015年AI制药发展初期，首批AI制药初创企业涉足AI药物发现研发领域，由于行业发展前景尚不明朗，资本市场大多持怀疑和观望态度，业内仅有少数企业合作。行业发展历程20世纪80年代A迅速发展首次正式应用制药领域:美国制药公司默沙东运用计算机辅助进行药物设计,涉及三维定量构效关系分析、分子对接、分子动力学模拟等计算技术2016-2017年AI制药缓行过渡期，一方面是由于行业研究重心放在制药单个环节上，导致AI制药的规模化商业化受阻；另一方面，该时期的研发成果未能有效证明AI在新药研发过程中有显著的加速增效作用自此，部分初创企业开始探索新的商业模式，纵向拓展服务链条，如直接生产分子化合物AI制药的应用场景可以追溯到20世纪80年代，经过数十年的发展，随着AI应用技术的不断成熟以及资本市场对该行业信心的不断增加，受国内外新冠病毒疫情形势影响，当前AI制药已步入快速发展期产业链上游AI制药行业上游龙头企业已开始对产业链进行延伸，逐渐进军原材料生产领域，以规避高额进口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴随着上游原料生产企业的重组进程加快以及中国市场参与者技术水平的提高，AI制药行业上游原材料供应有望朝着专业化和规模化的方向继续发展，逐渐抢夺外资企业在行业内的话语权。 产业链上游分析产业链中游AI制药行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于AI制药企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。 产业链中游分析产业链下游AI制药行业下游企业市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。随着全球范围内生物医药行业研究的深入及产业化程度的提升，中国行业产品种类进一步丰富，应用领域持续增加，个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。 产业链下游分析②AI制药行业发展环境政治环境、经济环境、社会环境88%96%社会环境1社会环境2行业社会环境中国当前的环境下，挑战与危机并存，中国正面临着最好的发展机遇期，在风险中寻求机遇，抓住机遇，不断壮大自己。自改革开放以来，政治体系日趋完善、法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展；虽在一些方面上弊端漏洞仍存，但在整体上，我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，二十一世纪的华夏繁荣美好，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。 改革开放以来，我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。但同时我们也应看到其中的不足之处，最基本的问题便是就业问题，我国人口基数大，在改革开放后，人才的竞争更显得尤为激烈，大学生面对毕业后的就业情况、失业人士一直困扰着我国发展过程中，对于国家来说，促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决；对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。 行业发展社会环境传统AI制药行业市