隨著科技的進步和全球市場的開放，醫藥行業正面臨著個性化醫療、生物技術應用、數字化轉型等發展趨勢。2024年，人工智能在制藥領域的應用引起了廣泛關注,“AI制藥”被認為可能會徹底改變藥物發現和開發流程，并已在資本市場引發熱潮。2024年上半年行情恢復較好，全球AI制藥融資有69起，投資額33.36億美元;中國AI制藥融資有22起，融資金額18.09億元。
智能制藥行業是將人工智能、物聯網、大數據等前沿技術與傳統制藥工藝深度融合的新興領域。它通過智能化的生產設備、自動化控制系統以及數據分析平臺，實現藥品生產的全流程優化，從而提高生產效率、降低生產成本、提升藥品質量，并增強企業的市場競爭力。
隨著人工智能、大數據和生物技術的深度融合，智能制藥正成為全球醫藥產業變革的核心驅動力。傳統藥物研發模式因周期長、成本高、成功率低等問題面臨挑戰，而智能制藥通過算法模型加速靶點發現、分子篩選和臨床試驗設計，顯著提升研發效率。今年6月，AI制藥領域的大額訂單頻現。6月11日，諾和諾德與AI制藥公司Deep Apple Therapeutics達成8.12億美元合作;6月12日，禮來與Juvena Therapeutics(美國AI制藥公司)簽署超過6.5億美元的協議;6月13日，阿斯利康(AZ)與石藥集團達成最高達53億美元合作，利用石藥集團的AI藥物發現平臺開發小分子候選藥物。
國內AI制藥起步較晚，但近年來發展迅速。中國政府將生物醫藥列為戰略性新興產業，在政策扶持與資本加持下，國內藥企紛紛布局AI制藥賽道，從初創公司到傳統藥企均加快數字化轉型。與此同時，基因編輯、合成生物學等底層技術的突破，為智能制藥提供了更廣闊的應用場景。
據中研產業研究院《2025-2030年智能制藥產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》分析：
當前智能制藥的快速發展離不開技術迭代與市場需求的雙重推動。在技術層面，深度學習算法已能處理海量生物醫學數據，例如通過分析蛋白質結構預測藥物相互作用，而云計算平臺則為大規模計算提供了基礎設施支撐。然而，行業仍面臨數據孤島、算法可解釋性不足、監管政策滯后等瓶頸，這要求產學研各方進一步協同創新。從市場角度看，腫瘤、罕見病等領域的未滿足需求持續刺激智能制藥的投入，但商業化落地仍需平衡技術可行性與臨床價值。如何將實驗室成果轉化為實際治療方案，是下一階段行業發展的關鍵命題。
智能制藥產業鏈涵蓋數據采集、算法開發、藥物設計、臨床試驗到商業化應用等多個環節。上游的數據服務商通過構建生物信息數據庫為模型訓練提供燃料，中游的AI制藥公司則聚焦于靶點發現和分子生成，下游的藥企和CRO機構負責將算法結果轉化為臨床前研究。目前國內代表性企業如晶泰科技、英矽智能等已在特定領域取得突破，但與國際領先企業相比，在基礎算法和全球化布局上仍有差距。
行業的核心挑戰體現在三方面：一是高質量數據的匱乏，醫療數據分散且標準化程度低;二是跨學科人才短缺，既懂生物醫藥又精通AI技術的復合型人才供不應求;三是監管體系尚未成熟，現有藥品審批流程難以適應AI驅動的快速迭代模式。此外，知識產權保護、算法倫理等問題也亟待解決。
未來五年，智能制藥將呈現三大趨勢：一是技術融合深化，量子計算、類腦芯片等新技術可能顛覆傳統研發范式;二是垂直領域專業化，針對特定疾病或治療環節的算法模型將更精準高效;三是生態協同化，藥企、科技公司與醫療機構將通過開放平臺共享數據與算力資源。
為抓住這一機遇，行業需重點突破數據壁壘，推動建立跨機構協作的醫療大數據聯盟;加強政策創新，探索AI制藥的專屬審評通道;同時加大基礎研究投入，尤其在蛋白質折疊預測、多模態生物數據融合等前沿領域。對投資者而言，關注具備臨床管線落地能力的企業和差異化技術路線的團隊，或許是降低風險的有效策略。
智能制藥不僅是技術革命，更是醫藥產業范式的根本性轉變。它通過重構藥物研發的底層邏輯，有望將新藥上市周期縮短至傳統模式的十分之一，同時顯著降低失敗率。盡管當前行業處于早期階段，但技術突破的速度和資本的密集投入已為爆發式增長埋下伏筆。中國憑借龐大的醫療數據資源、政策紅利和工程師紅利，有望在全球競爭中占據一席之地。然而，實現這一愿景需要產業鏈各環節的持續創新與協作，以及在監管、倫理、商業化等維度的系統性突破。最終，智能制藥的價值不僅在于創造經濟效益，更在于為患者提供更安全、精準、可及的治療方案，這正是推動行業前行的終極使命。
想要了解更多智能制藥產業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年智能制藥產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》。
研究院服務號
中研網訂閱號