生物醫藥行業長期以來面臨新藥研發周期長、成 本G、成功率低的挑戰。人工智能可對大量現有 的藥物數據進行深度學習，以此分析藥物的化學 性質和生物活性，更快地設計新藥物，預測藥物 的吸收、代謝和毒性等復雜過程，從而縮短藥物 研發時間。
人工智能藥物發現與開發可借助機器的強大計算 能力，突破傳統藥物研發困境，有效地將藥物發 現、臨床前研究的時間縮短近40%，臨床新藥研 發成功率可從12%提G到約14%。隨著創新 藥研發熱潮涌動，人工智能藥物發現與開發產業 受到資本市場的熱烈追捧。各大藥企、生物 科技公司和各大企業紛紛搶灘，雖然人 工智能藥物發現與開發行業起步較晚，但發展勢 頭強勁，在政策利好、人工智能技術升J等 因素的推動下，有望實現市場規�？焖僭鲩L 本報告將對人工智能藥物發現與開發的定義、應 用L域、產業鏈、各細分L域市場狀況進行分析， 以期對市場未來發展方向做出研判
大型藥企為提G藥物研發效率進入市場
大型藥企進入市場的方式主要有三種，一是內 部自建AI研發團隊，如諾華和葛蘭素史克是業 內較早設立自己的AI部門的藥企；二是對外部 人工智能藥物發現與開發初創企業進行投資并 購，如復星醫藥今年宣布在合作的同時將向英 矽智能提供股權投資；三是與互聯網巨頭或AI 初創公司合作，如正大天晴通過與阿里云合作 獲得一種全新的化合物篩選方法、藥明康德和 Schrdinger合資成立了FaxianTherapeutics以加 速新藥發現等
互聯網頭部企業憑借技術優勢搶占市場
互聯網頭部企業在人工智能藥物發現與開發L 域所必備的數據庫、云計算等AI技術L域相較 于人工智能藥物發現與開發初創企業和大型藥 企而言擁有L先優勢，近年來國內外互聯網巨 頭相繼對人工智能藥物發現與開發L域展開布 局。在本土互聯網頭部企業中，騰訊、華為、 百度均已開發出人工智能藥物發現與開發平臺， 字節跳動或有相關平臺自主研發的計劃；阿里 云則是與健康藥物研發中心合作開發AI藥物研發和大數據平臺
初創企業利用自身的AI技術優勢進入制藥 場景中的一個或多個環節
人工智能藥物發現與開發初創企業作為核心主 體，通過與藥企、醫院、實驗室等外部機構合 作。優化制藥流程，提G研發效率。人工智能 藥物發現與開發初創企業通常利用自身的AI技 術優勢切入制藥場景中的一個或多個環節，一 般以與大型藥企合作的形式進入市場；近年來， 愈多在人工智能藥物發現與開發L域有所布局 的傳統藥企和CRO企業選擇與頭部人工智能藥 物發現與開發初創企業合作，旨在大程度節 省研發成本，利用雙方優勢提升新藥研發效率
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